Diplomarbeit, 2006
83 Seiten, Note: 2,3
Diese Arbeit untersucht die Herausforderungen der Datenintegration im Kontext von Customer Relationship Management (CRM). Ziel ist es, verschiedene Ansätze der Customer Data Integration (CDI) und des Stammdatenmanagements zu analysieren und zu vergleichen. Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Kundensicht durch die Integration fragmentierter Daten aus verschiedenen operativen Systemen.
1 Situationsanalyse und Zielsetzung: Dieses Kapitel liefert einen einführenden Überblick über die Herausforderungen der Datenintegration im Kontext der sich verändernden Marktbedingungen und des wachsenden Wettbewerbsdrucks. Es wird die Notwendigkeit integrierter Lösungsansätze zur Bewältigung der Komplexität moderner Geschäftsprozesse hervorgehoben. Der historische Rückblick auf die Datenintegration zeigt die Entwicklung von monolithischen zu dezentraleren Modellen und die zunehmende Bedeutung von Datenqualität und -konsistenz für eine erfolgreiche Unternehmensführung. Der Fokus auf kundenorientierte Geschäftsmodelle und die damit verbundenen Herausforderungen im Bereich der Datenintegration bildet den Ausgangspunkt für die weiteren Kapitel.
2 Keine einheitliche Kundensicht durch operative Systeme: Dieses Kapitel beschreibt detailliert die Probleme, die aus der fehlenden Integration von Kundendaten in verschiedenen operativen Systemen resultieren. Es werden die Unterschiede zwischen operativen und dispositiven Daten beleuchtet, sowie die Herausforderungen der Datenqualität und -integration in diesem Kontext aufgezeigt. Die Fragmentierung von Kundendaten führt zu redundanten Datensätzen und einer inkonsistenten Kundenansicht, was die Effizienz von CRM-Prozessen erheblich beeinträchtigt. Die Notwendigkeit einer ganzheitlichen Datenintegration wird stark betont.
3 Stammdatenmanagement: Dieses Kapitel befasst sich mit dem Stammdatenmanagement als wichtigem Bestandteil der Datenintegration. Es analysiert unterschiedliche Sichtweisen auf das Stammdatenmanagement und die Herausforderungen für ein effizientes System. Es werden sowohl SAP Master Data Management als auch die Hyperion System 9 BI-Plattform als konkrete Lösungen vorgestellt und im Hinblick auf ihre Funktionsvielfalt und Implementierungsaspekte detailliert analysiert und bewertet. Die Kapitel beleuchten die Unterschiede zwischen Systemintegration und Datenintegration im Kontext des Stammdatenmanagements und die Bedeutung einer ganzheitlichen Strategie.
4 Customer Data Integration: Dieses Kapitel definiert die Grundlagen und Begrifflichkeiten der Customer Data Integration (CDI). Es liefert eine Marktübersicht, analysiert die Marktstellung von CDI-Lösungen und die Entstehung kombinierter Ansätze. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Definition relevanter Bewertungskriterien für CDI-Systeme, wobei sowohl die unternehmerischen Anforderungen als auch die technischen Aspekte berücksichtigt werden. Abschließend werden verschiedene Implementierungsarten von CDI im Detail verglichen, um die Auswahl der passenden Strategie zu erleichtern.
5 Customer Data Integration - Produktübersicht: Dieses Kapitel bietet einen detaillierten Vergleich verschiedener CDI-Produkte, darunter Oracle Customer Data Hub, DWL Customer™ und Siebel Universal Customer Master. Für jedes Produkt werden Anbieterprofil, Funktionsvielfalt und abschließende Beurteilung präsentiert, um einen umfassenden Überblick über die verfügbaren Lösungen zu geben. Die jeweilige Stärke und Schwäche der einzelnen Systeme im Vergleich wird hervorgehoben.
Customer Data Integration (CDI), Stammdatenmanagement, Datenintegration, Datenqualität, CRM, operative Systeme, dispositive Daten, SAP MDM, Hyperion, Datenmodelle, Business Intelligence, Datenfragmentierung, Kundensicht, Produktvergleich, Implementierung.
Die Arbeit befasst sich mit den Herausforderungen der Datenintegration im Kontext des Customer Relationship Managements (CRM). Sie analysiert verschiedene Ansätze der Customer Data Integration (CDI) und des Stammdatenmanagements, um die Verbesserung der Kundensicht durch die Integration fragmentierter Daten aus verschiedenen operativen Systemen zu erreichen.
Die Arbeit behandelt folgende Schwerpunktthemen: Herausforderungen der Datenintegration in Unternehmen, Vergleich verschiedener CDI-Lösungen und -Ansätze, Analyse von Stammdatenmanagement-Systemen (SAP MDM, Hyperion), Bewertungskriterien für CDI-Systeme und Implementierungsarten von CDI. Sie umfasst eine Situationsanalyse, die Zielsetzung der Arbeit, eine Zusammenfassung der einzelnen Kapitel, sowie ein Glossar mit Schlüsselbegriffen.
Die Arbeit analysiert detailliert das SAP Master Data Management (MDM) und die Hyperion System 9 BI-Plattform als Stammdatenmanagementsysteme. Im Bereich Customer Data Integration werden die Produkte Oracle Customer Data Hub, DWL Customer™ und Siebel Universal Customer Master verglichen.
Die fehlende Integration von Kundendaten in verschiedenen operativen Systemen führt zu einer inkonsistenten Kundenansicht, redundanten Datensätzen und beeinträchtigt die Effizienz von CRM-Prozessen. Dies resultiert aus Unterschieden zwischen operativen und dispositiven Daten und Problemen mit der Datenqualität und -integration.
Die Arbeit stellt verschiedene Ansätze der Customer Data Integration (CDI) vor und vergleicht diese anhand von Bewertungskriterien. Es werden verschiedene Implementierungsarten von CDI (Customer-Built Data Hub, Fixed Transaction Hub, Match & Link Cross-Reference Hub, Adaptive Transaction Hub) diskutiert und im Detail analysiert. Die Arbeit bietet zudem eine detaillierte Produktübersicht verschiedener CDI-Lösungen.
Die Arbeit definiert relevante Bewertungskriterien für CDI-Systeme, die sowohl unternehmerische Anforderungen als auch technische Aspekte berücksichtigen. Diese Kriterien dienen dem Vergleich der verschiedenen CDI-Lösungen und unterstützen die Auswahl der passenden Strategie.
Die Arbeit gliedert sich in fünf Kapitel: 1. Situationsanalyse und Zielsetzung, 2. Keine einheitliche Kundensicht durch operative Systeme, 3. Stammdatenmanagement, 4. Customer Data Integration und 5. Customer Data Integration - Produktübersicht. Jedes Kapitel behandelt einen spezifischen Aspekt der Datenintegration im CRM Kontext.
Die Arbeit wird durch folgende Schlüsselwörter beschrieben: Customer Data Integration (CDI), Stammdatenmanagement, Datenintegration, Datenqualität, CRM, operative Systeme, dispositive Daten, SAP MDM, Hyperion, Datenmodelle, Business Intelligence, Datenfragmentierung, Kundensicht, Produktvergleich, Implementierung.
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