Jakość danych w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania

• Autorzy: Marcin Hernes , Andrzej Bytniewski

Warianty tytułu

Data Quality in Integrated Management Information Systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zintegrowane systemy informatyczne zarządzania pozyskują dane z wielu źródeł wewnętrznych i zewnętrznych na świecie, a więc dane te mogą posiadać różną jakość. Skuteczne zarządzanie musi jednakże bazować na danych o wysokiej jakości. Ważnymi cechami danych są pilność i aktualność, niezaprzeczalność, zrozumiałość i wiarygodność. Tylko na podstawie takich danych osoby zarządzające mogą podejmować prawidłowe decyzje ekonomiczne. Celem niniejszego artykułu jest analiza problematyki związanej z jakością danych i zarządzaniem tą jakością w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania. W pierwszej części przedstawiono istotę pojęcia jakości danych. Następnie scharakteryzowano problematykę zarządzania jakością danych w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania. Ostatnią część artykułu stanowi dyskusja nad praktycznymi aspektami zarządzania jakością danych(abstrakt oryginalny)

EN

Integrated management support systems acquire data from multiple internal and external sources in the world, so the data may have different quality. However, effective management has to be based on high quality data. The important features of the data are actuality, non-repudiation, comprehensibility and credibility. Only on the basis of such data managers can take the right economic decisions. The aim of this paper is to analyze issues related to data quality and management of the quality in integrated management information systems. The first part presents the essence of the concept of data quality. Next, the problem of data quality management in integrated management information systems has been characterized. The last part of the paper is a discussion on the practical aspects of data quality management(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Zintegrowane systemy informatyczne; Zarządzanie

EN

Information integrated system; Management

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
• Rocznik: 2017
• Numer: nr 471 Rachunkowość a controlling
• Strony: 167--175

Twórcy

autor

Marcin Hernes

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Andrzej Bytniewski

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Błaszczyk K., Knosala R., 2006, Problem jakości danych w hurtowniach, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Systemy wspomagania organizacji SWO 2006, s. 45-54.
• Bytniewski A., 1996, Założenia teoretyczne robotyzacji system rachunkowości, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu.
• Bytniewski A., 2009, Problemy opóźnień przepływu informacji z podsystemów stycznych do podsystemu finansowo-księgowego w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 55.
• Bytniewski A., 2012, Robotyzacja systemu rachunkowości jako proces wspomagania rachunkowości zarządczej i controllingu, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, nr 251, Rachunkowość a controlling, red. E. Nowak, M. Nieplowicz.
• Das T.K., Kumar P.M., 2013, BIG Data Analytics: A Framework for Unstructured Data Analysis, International Journal of Engineering Science & Technology, vol. 5, iss. 2, February, s. 153-156.
• Geiger J., 2004, Data quality management: The most critical initiative you can implement, The Twenty-Ninth Annual SAS User Group International Conference.
• Haug A., Arlbjorn J.S., Zachariassen F., Schlichter J., 2014, Master data quality barriers: an empirical investigation, Industrial Management & Data Systems, vol. 113, no. 2, s. 234-249.
• Hazen B., Boone C., Ezell J., Jones-Farmer L.A., 2014, Data quality for data science, predictive analytics,and big data in supply chain management: An introduction to the problem and suggestions for research and applications, International Journal of Production Economics, vol. 154, August, s. 72-80.
• Hernes M., Sobieska-Karpińska J., 2016, Application of the consensus method in a multiagent financial decision support system, Information Systems and e-Business Management, vol. 14(1), s. 167-185.
• Kes Z., 2013, Informatyczne wspomaganie controllingu, [w:] Controlling dla menedżerów, red. E. Nowak, wyd. 1, CeDeWu.pl, Warszawa.
• Kisielnicki J., 2013, Systemy informatyczne zarządzania, wyd. 1, Placet, Warszawa.
• Kwon O., Lee N., Shin B., 2014,, Data quality management, data usage experience and acquisition intention of big data analytics, International Journal of Information Management, vol. 34, iss. 3, June, s. 387-394.
• Lee Y.W., Pipino L., Funk J.D., Wang R.Y., 2006, Journey to Data Quality, MIT Press.
• Maślankowski J., 2015, Analiza jakości danych pozyskiwanych ze stron internetowych z wykorzystaniem rozwiązań Big Data, Roczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych, z. 38, s. 167-177.
• Pszczołowski T., 1978, Mała encyklopedia prakseologii i teorii organizacji, Ossolineum, Wrocław.
• Shankaranarayanan G., Cai Y., 2006, Supporting data quality management in decision-making, Decision Support Systems, vol. 42, iss. 1, s. 302-317.
• Trzęsiok M., 2014, O jakości danych w kontekście obserwacji oddalonych w wielowymiarowej analizie regresji, Studia Ekonomiczne. Zastosowania metod matematycznych w ekonomii i zarządzaniu, nr 191, red. J. Mika, K. Zeug-Żebro, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice, s. 75-88.
• Weichbroth P., 2009, Odkrywanie reguł asocjacyjnych z transakcyjnych baz danych, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Informatyka Ekonomiczna, nr 82, Rynek usług informatycznych, s. 301-309.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2017.471.15