TY - THES AU - Mühlebach, Nadine T1 - Entwicklung eines Modells zur Dublettenbereinigung nach Priorität in einem CRM-System zur Datenqualitätsverbesserung DA - 2016 CY - Chur PB - Hochschule für Technik und Wirtschaft HTW Chur A3 - Weichselbraun, Albert AB - Viele CRM-Systeme weisen Datenqualitätsmängel auf, dazu gehören u.a. redundante Adressdatensätze. Erschwerend kommt dazu, dass Adressdaten schnell veralten. Kundeninformationen sind auf mehrere eigentlich identische Datensätze verteilt, was eine vollständige Sicht auf einen Kunden verunmöglicht und zu ungenauen Datenanalysen und Fehlentscheidungen führen kann. Daher müssen redundante Datenbestände zusammengeführt werden. Dubletten können durch Ähnlichkeitsmasse erkannt werden. Für die Behebung muss die Entstehungsursache festgestellt werden. Die Massnahmen zur Behebung der Datenqualitätsmängel richten sich nach der Ursache. Das Datenqualitätsmanagement hat die Aufgabe, die Datenqualität festzustellen und zu sichern. Aus technischer Sicht können automatische Checks definiert werden, welche prüfen, ob Bestimmungen eingehalten werden. Wird eine externe Datenbereinigungssoftware miteinbezogen, soll diese einfach in die bestehende Systemlandschaft integrierbar sein. Ein solches Tool ist die Workbench Data Optimizer mit dem Data Health Scan von Dun & Bradstreet. Zudem stehen Data Cleaning-Ansätze wie das Record Linkage zur Verfügung. Aus organisatorischer Sicht können Rollen und Zuständigkeiten definiert, Use Cases erstellt und Trainings oder Schulungen abgehalten werden. Für eine Bereinigung von Adressduplikaten sind zuerst Dubletten der wichtigsten Kunden zusammenzuführen, was anhand des Kundenwerts festgestellt werden kann. M3 - Bachelorarbeit Informationswissenschaft M4 - Citavi ER -