A Survey on Master Data Management Techniques for Business Perspective

Singh, Saravjeet; Singh, Jaiteg

doi:10.1007/978-981-16-4284-5_54

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“…Vertriebsprozesse können nicht ohne Lieferantenstammdaten, wie Adresse oder Zahlungskonditionen, digitalisiert werden, die Produktionsplanung in einem ERP-System würde ohne Stücklisten, Arbeitspläne oder Dispositionsparameter scheitern, und die Finanzabteilung würde nicht von digitalen Workflows profitieren, wenn Buchhaltungsdaten wie Konten oder Buchungsinformationen schlecht gepflegt sind (Zillmann, 2017;Haug et al, 2013). Gerade KMUs haben dabei auf Grund von begrenzten Ressourcen Probleme (Singh & Singh, 2022). Besondere Herausforderungen können sich hierbei bei der Digitalisierung von sich wenig wiederholenden Vorgängen, wie sie im Engineer-To-Order(ETO)-Umfeld vorkommen, ergeben.…”

Section: Stammdatenpflegeunclassified

Digitale Transformation produktionsnaher Prozesse in KMUs des metallverarbeitenden Gewerbes

Eberhardt¹

2022

Mobility in a Globalised World 2021

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Die Potentiale der Digitalisierung für kleine und mittlere Unternehmen KMU sind heute allgemein anerkannt (vbw, 2017 und Kahn et al., 2012). Diesen Potentialen gegenüber stehen die Ressourcenstrukturen von KMUs, welche im Durchschnitt eine ältere Belegschaft und weniger spezialisierte Experten aufweist (Calzavera et al., 2020, Akyazi et al., 2020 und Lee et al., 2009). Dieser Artikel beschreibt mit Fallbeispielen, auf welche Weise die digitale Transformation produktionsnaher Prozesse in KMUs des metallverarbeitenden Gewerbes mit einem Fokus auf die Application Layer erfolgen kann. Die Fälle gehören zum Forschungsprojekt OBerA, das von der bayerischen Regierung initiiert wurde. Im Detail handelt es sich um folgende vier Fallbeispiele aus dem Geschäftsprozess des Produktionsbereiches: - KI-basierte Stammdatenpflege von Preisen und Werkzeugen - Heuristisches Planungsverfahren zur hybriden Make-To-Stock-(MTS) und Make-To-Order-(MTO) Planung - Produktionsdatenerfassung für die Auftragsbuchung - Werkzeugverwaltung in KMUs Zusätzlich zu den Anwendungsfällen wird die Entscheidungsfindung bezüglich IoTArchitekturen, als übergreifendes Thema, untersucht. Jeder der Anwendungsfälle basiert auf einer Forschungsagenda und zielgerichteten Methoden. Daher werden hauptsächlich qualitative Erhebungsmethoden (wie Interviews, Umfragen, Beobachtungsprotokolle und andere) gewählt. Als Ergebnis der Anwendungsfälle und der Recherche zur IoT-Architektur wurden einige Faktoren identifiziert, um das Potential der Digitalisierung mit den vorhandenen Ressourcen in metallverarbeitenden Unternehmen erfolgreich zu nutzen. Über alle Ergebnisse hinweg ist die Betonung der beiden Aspekte Einfachheit und Anschlussfähigkeit hervorzuheben.

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Section: Stammdatenpflegeunclassified

Digitale Transformation produktionsnaher Prozesse in KMUs des metallverarbeitenden Gewerbes

Eberhardt¹

2022

Mobility in a Globalised World 2021

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“…MDM aims to ensure the quality of an organization's core data (i.e., master data) and to improve the utilization of data across the organization (Spruit & Pietzka, 2015;Vilminko-Heikkinen & Pekkola, 2017;Singh & Singh, 2022). To achieve this, MDM involves the implementation of services, policies, and infrastructure aimed to support the capturing, integration, and sharing of accurate, complete, timely, and consistent master data (Loshin, 2008;Spruit & Pietzka, 2015;Vilminko-Heikkinen & Pekkola, 2017).…”

Section: Master Data Managementmentioning

confidence: 99%

Strategies for Master Data Management: A Case Study of an International Hearing Healthcare Company

2022

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Data quality (DQ) issues consume a significant part of many companies' administrative and operational costs. To reduce such costs, companies often engage in master data management (MDM) initiatives to improve their DQ. MDM is, however, not a silver bullet that solves all data quality issues, but typically there are trade-offs between different data management strategies. Such trade-offs have not received much attention in the academic literature, and conceptualizations of the strategies for implementing MDM are sparse. Thus, with the aim of conceptualizing MDM strategies and understanding their consequences, this paper conducts a longitudinal case study at a large international hearing healthcare company in which an MDM initiative was implemented. The analysis identifies consequences of centralized and decentralized MDM approaches, on which basis four distinct strategies for data management are defined.

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“…Internet Connectivity (IC) supplies quality internet connectivity to their needs, demands, and deliveries. Business data management (BDM) helps organizations and enterprises (SMEs) in the conduction of business processing from various departmental duties that ease employees causing over-burden on work and allow them to deliver timely services [56]. All these processes are carried out over ICT platforms.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Evaluating the utilization of technological factors to promote e-commerce adoption in small and medium enterprises

Hossain

Dewan

Senin

et al. 2023

Electron Commer Res

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This study examined the technological factor's utilization to promote the e-commerce in small and medium sized enterprises in Bangladesh. The technological factors are, Information and communication adoption, Internet connectivity, and Business data management. The e-commerce adoption factors involve the strategic innovation, research and development activity, and Productivity growth. The electronic commerce is being widely adopted in Bangladesh in the time of covid-19 pandemic. In the adoption of e-commerce, prominent factors are the internet connectivity, which plays a major role and Business data management which has equal importance for SMEs. SMEs have limited access to data as compared to multinational industries. However, the data has equal importance for multinational and SMEs to improve the e-commerce business. The research collects data from 115 SMEs from Bangladesh relating to different fields. The random selection method has been advised to collect data from SMEs aged not less than five years. The data collected for this research is through the interested parties of small and medium sized enterprises in Bangladesh. The data of the research is interpreted and analyzed through statistical software SPSS.

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A Survey on Master Data Management Techniques for Business Perspective

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Digitale Transformation produktionsnaher Prozesse in KMUs des metallverarbeitenden Gewerbes

Digitale Transformation produktionsnaher Prozesse in KMUs des metallverarbeitenden Gewerbes

Strategies for Master Data Management: A Case Study of an International Hearing Healthcare Company

Evaluating the utilization of technological factors to promote e-commerce adoption in small and medium enterprises

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