Kooperativer Bibliotheksverbund

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Umfang: 1 online resource (524 pages)

Ausgabe: 2

ISBN: 9783836294119

Anmerkung: Intro -- Vorwort -- Einleitung -- Aufbau -- Danksagung -- 1 Warum ist Stammdatenmanagement wichtig für Ihre Organisation? -- 1.1 Bedeutung von Stammdaten für die Organisation -- 1.1.1 Effiziente und sichere Prozessabläufe gewährleisten -- 1.1.2 Stammdaten-Governance und Organisation -- 1.1.3 Prozessarchitektur -- 1.1.4 Datenstruktur und Datenqualität -- 1.1.5 Technologie -- 1.1.6 Informationsbasis verbessern -- 1.2 Welche Stammdaten sind wem wichtig und warum? -- 1.2.1 Vertrieb und Marketing -- 1.2.2 Einkauf -- 1.2.3 Produktionsplanung und Fertigungssteuerung -- 1.2.4 Entscheidungsträger (C-Level) -- 1.3 Grundlegende Konzepte des Stammdatenmanagements: Definitionen und Objekte -- 1.3.1 Definitionen -- 1.3.2 Kernbereiche der Stammdaten-Governance -- 1.3.3 Ausgangssituation und Erfolgsfaktoren -- 2 Einsatz und Design von SAP Master Data Governance -- 2.1 Zielsetzung und Tools definieren -- 2.1.1 Strategie und Governance -- 2.1.2 Technologie und System -- 2.1.3 Prozesse -- 2.1.4 Organisation -- 2.2 Implementierungsszenarien -- 2.2.1 Hub Deployment -- 2.2.2 Co-Deployment -- 2.2.3 Hybrid-Hub- und Co-Deployment -- 2.2.4 Fragestellungen zur Entscheidung für eine Architektur -- 2.3 Die Stammdatenstrategie -- 2.3.1 Unternehmensstrategie und Stammdatenstrategie -- 2.3.2 Stammdatenstrategie entwickeln -- 2.3.3 Die Stammdatenstrategie in der Cloud-Umgebung: Federated MDG -- 2.3.4 Zusammenspiel zwischen der On-Premise-Variante von SAP MDG und SAP MDG, Cloud Edition -- 2.4 Bedeutung der Stammdaten-Roadmap -- 2.4.1 Zusammenhang zwischen Strategie und Roadmap -- 2.4.2 Stakeholder-Feedback und Reifegradanalysen -- 2.4.3 Roadmap als Mittel der Kommunikation -- 2.5 Wie viel Master Data Governance braucht mein Unternehmen? -- 2.5.1 Standard-Governance-Modelle -- 2.5.2 Governance-Umfang bestimmen -- 2.5.3 Das Hybridmodell , 2.6 Bedeutung eines guten Datenqualitätsmanagements -- 2.6.1 Problemorientierter Ansatz -- 2.6.2 Kontrollorientierter Ansatz -- 2.6.3 Zweckorientierte Datenanalyse -- 2.6.4 Regeldefinitionen -- 2.6.5 Datenqualitätsmetriken mithilfe agiler Methoden -- 2.7 Datenmigration und Datenharmonisierung im Projekt -- 2.7.1 Datenmigration -- 2.7.2 Datenharmonisierung -- 2.8 Change und Stakeholder-Management im Projekt -- 2.8.1 Unterschiede zwischen Projektmanagement und Change Management -- 2.8.2 Die Bedeutung von OCM im Stammdatenprojekt -- 2.8.3 Stakeholder-Management -- 3 SAP Master Data Governance und seine Funktionsweise als Grundlage der Stammdatenstrategie -- 3.1 SAP Master Data Governance als Kern der Stammdaten-Governance -- 3.1.1 Integration von SAP Master Data Governance mit SAP ERP bzw. SAP S/4HANA -- 3.1.2 Stammdatenprozess in SAP Master Data Governance -- 3.1.3 MDG-Datenmodell, Flex- und Re-Use-Modus -- 3.1.4 Verteilung der Stammdaten -- 3.1.5 SAP MDG auf SAP ERP, auf SAP S/4HANA und als Cloud Edition -- 3.2 Datenmanagement in SAP Master Data Governance -- 3.2.1 Datenmodelle in SAP Master Data Governance -- 3.2.2 Speicher- und Verwendungstypen von Entitäten -- 3.2.3 Beziehungstypen zwischen Entitäten im Datenmodell -- 3.2.4 Datenmodelle anpassen -- 3.2.5 SAP-MDG-Arbeitsbereich (Staging) vs. aktiver (Active) Bereich -- 3.2.6 MDG-Datenmanagement-Konzepte Flex-Modus und Re-Use-Modus -- 3.2.7 Empfehlungen zu Flex-Modus und Re-Use-Modus -- 3.3 Änderungsanträge in SAP Master Data Governance -- 3.3.1 Attribute und Eigenschaften eines MDG-Änderungsantrags -- 3.3.2 Änderungsantrag als steuernde Komponente -- 3.3.3 Stammdatenprozesssteuerung mit einem Workflow -- 3.3.4 Änderungsbelege und das Löschen von Änderungsanträgen -- 3.3.5 Analyse von Änderungsanträgen, Business Context Viewer, Smart Business mit SAP HANA, Prozessanalyse , 3.3.6 Änderungsantragstypen im Auslieferungszustand von SAP MDG -- 3.3.7 Archivierung von Änderungsanträgen -- 3.3.8 Änderungsanträge per Change-Request-API starten -- 3.4 Datenqualität in SAP Master Data Governance -- 3.4.1 Suchen -- 3.4.2 Validierungen, Prüfungen und Ableitungen in SAP Master Data Governance -- 3.4.3 DQM-Microservices -- 3.5 Verteilungskonzepte in SAP Master Data Governance -- 3.5.1 SAP-GUI-Transaktionen -- 3.5.2 Web-UI-Applikationen -- 3.6 Benutzerschnittstellen in SAP Master Data Governance -- 3.6.1 Die Frontend-Applikationen SAP Business Client und SAP Enterprise Portal -- 3.6.2 UI-Technologie in SAP MDG: Web Dynpro ABAP -- 3.6.3 UI-Konfigurationen und der Floorplan Manager -- 3.7 Benutzermanagement und Bearbeiterermittlung -- 3.7.1 Rollen in SAP Master Data Governance -- 3.7.2 Bearbeiterermittlung in SAP MDG -- 3.8 Domänenspezifische Eigenschaften -- 3.8.1 MDG-BP: Geschäftspartnerkonzept -- 3.8.2 MDG-Financial: Editionen -- 3.8.3 MDG-M spezifische Besonderheiten -- 4 Konsolidierung und Massenverarbeitung mit SAP Master Data Governance -- 4.1 Datenkonsolidierung im Detail -- 4.1.1 Vorteile der Konsolidierungskomponente in Verbindung mit SAP MDG -- 4.1.2 Umfang der Konsolidierungskomponente -- 4.1.3 Konsolidierungsprozess -- 4.1.4 Allgemeine Funktionen der Konsolidierungskomponente -- 4.2 Massenverarbeitung -- 4.2.1 Massenverarbeitung und Multi-Record-Prozess -- 4.2.2 Umfang der Massenverarbeitung -- 4.2.3 Massenverarbeitungsprozess -- 4.3 Wichtige Customizing-Einstellungen -- 5 SAP Master Data Governance im Zusammenspiel mit komplementären SAP-Werkzeugen -- 5.1 SAP Fiori -- 5.1.1 Business-Vorteile -- 5.1.2 Aufbau von SAP Fiori -- 5.1.3 Architektur von SAP Fiori -- 5.1.4 Anwendungsbeispiele von SAP Fiori -- 5.1.5 Integration mit SAP Master Data Governance -- 5.2 SAP Data Services und SAP Information Steward , 5.2.1 SAP Data Services -- 5.2.2 SAP Information Steward -- 5.3 SAP Process Orchestration -- 5.3.1 Flexibilität -- 5.3.2 Werte-Mapping inklusive Codelisten-Management -- 5.3.3 Schlüssel-Mapping -- 5.3.4 Filterfunktionen -- 5.4 SAP Business Process Management -- 5.5 SAP Business Workflow -- 5.6 SAP Lumira -- 5.6.1 Business-Vorteile -- 5.6.2 Aufbau von SAP Lumira -- 5.6.3 Anwendungsbeispiele und Integration mit SAP Master Data Governance -- 5.7 SAP Analytics Cloud -- 5.8 Im Zusammenspiel zum Erfolg -- 6 Ein SAP-Master-Data-Governance- Projekt aufsetzen und umsetzen -- 6.1 Kernfragen vor dem Projekt und Projektansätze -- 6.1.1 Rollen und Profile der Projektbeteiligten -- 6.1.2 Ausgangslage des Projekts -- 6.1.3 Übergabe und zukünftiger Alltagsbetrieb -- 6.2 Projekte im agilen Umfeld -- 6.2.1 Warum entscheiden sich Unternehmen für ein agiles Vorgehen? -- 6.2.2 Welche Trends und Methoden zeichnen sich ab? -- 6.2.3 Was heißt ein agiles Vorgehen für das Projekt? -- 6.3 Checkliste für die ersten 100 Tage -- 6.3.1 Regelmäßiger Abgleich der Vision und des Ist-Zustandes -- 6.3.2 Pre-Mortem-Ansatz -- 6.3.3 Weitere Tools des Projektmanagers -- 6.4 Cutover-Management -- 6.5 Nach dem Projekt -- 6.5.1 Die Rolle des Stammdaten-Governance-Boards -- 6.5.2 Ausweiten des Governance-Umfangs -- 7 Implementierungsbeispiele für verschiedene Stammdatentypen -- 7.1 Fallstudie: Materialstammdaten -- 7.1.1 Ausgangslage -- 7.1.2 Implementierung -- 7.2 Fallstudie: Integration und Stücklistensynchronisation -- 7.2.1 Ausgangslage -- 7.2.2 Architektur entwickeln -- 7.3 Fallstudie: Kundenstammdaten -- 7.3.1 Ausgangslage -- 7.3.2 Abgleich des Kundenstamms -- 7.3.3 Konsolidierungsprozess -- 7.4 Fallstudie: Finanzobjekte -- 7.4.1 MDG-F-Arbeitsbereiche und -Rollen -- 7.4.2 Editionsmanagement und Datenmanagement in MDG-F -- 7.4.3 MDG-F-Szenario: Kostenstelle ad hoc anlegen , 7.4.4 MDG-F-Szenario: Sachkonto anlegen -- 8 Stammdaten als Resilienz- und Ermöglichungspraxis -- 8.1 Der Blick zurück -- 8.2 Beobachtungen der Gegenwart -- 8.2.1 Externe Faktoren -- 8.2.2 Unternehmensinterne Faktoren -- 8.3 Ausblick und Aufruf -- 8.3.1 These 1 -- 8.3.2 These 2 -- 8.3.3 These 3 -- Die Autoren -- Index

Weitere Ausg.: Print version: Lauffer, Oliver Stammdatenmanagement mit SAP Master Data Governance Bonn : Rheinwerk Verlag,c2023 ISBN 9783836294096

Schlagwort(e): Electronic books.

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