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The Data Economist Blog (DE) | Etablierung einer Data Inspired & Digital Culture

Kapitel 3: Datenqualität - Ein kritischer Erfolgsfaktor?

Definition Datenqualitätsmanagement

Um heraus zu finden, ob Datenqualitätsmanagement ein kritischer Erfolgsfaktor für Unternehmen ist, welches mittlerweile immer weniger bestritten wird, müssen wir uns zuerst mit der Definition von Daten- und Informationsqualität sowie dem Management dieser beschäftigen.

Jetzt fragen Sie sich vielleicht, warum denn plötzlich auch Informationsqualität? Nun, da Daten die Basis für Informationen sind, ist es sinnvoll dies im Zusammenhang zu betrachten!

Bezüglich der Definition bediene ich mich zum Großteil der bereits allgemein gültigen Formulierungen, die man auch in Wikipedia nachlesen kann. Allerdings habe ich einige Ergänzungen bzw. Veränderungen vorgenommen sowie um einige Schaubilder erweitert, die meiner Meinung nach das Thema konkretisieren.

Daten- und Informationsqualität

Datenqualität oder Informationsqualität bezeichnet die Qualität, also Relevanz und Korrektheit von Informationen. Sie beschreibt, wie gut eine Information (bzw. ein Datensatz) geeignet ist, den gesetzlichen, betrieblichen sowie weiteren Mindestanforderungen zu entsprechen. Insbesondere besagt die Qualität, wie verlässlich eine Information ist und inwieweit man sie als Grundlage für eine Planung des eigenen Handelns verwenden kann.

Datenqualitätskriterien (n. R. Wang)

  1. Zugang (Systemzugang, Zugangssicherheit);
  2. Darstellung (Interpretierbarkeit, Verständlichkeit, Manipulationsfähigkeit, Integrität, Widerspruchsfreiheit);
  3. Zusammenhang (Relevanz, Zusatznutzen, Aktualität, Vollständigkeit, Informationsumfang);
  4. Eigenwert (Richtigkeit, Objektivität, Glaubwürdigkeit, Reputation).

Einen differenzierteren und pragmatischeren Ansatz zur Bewertung und Verbesserung von Informationsqualität liefert das DGIQ-Schaubild der "15 Dimensionen von Informationsqualität" (DGIQ – Deutsche Gesellschaft für Daten- und Informationsqualität e.V.).

15 IQ Dimensionen

Datenfehler

Datenfehler sind fehlerhafte Feldeinträge, die nicht dem vorgegeben Rahmen entsprechen wie z.B.

  • Formatfehler (z.B. Datumsformat; tt.mm.jjjj, Feldeintrag = 07/2010)
  • Plausibilitätsfehler (z.B. Ausreißer in den Werten; 1,00; 1,00; 1,00; 100)
  • Unvollständig (z.B. PLZ = 5 Zeichen: 51488, 5067, 0149, usw.)
  • Falscher Eintrag (z.B. Vertauschung Name, Vorname)
  • Uneinheitlich (z.B. Titel: Ing., grad. ing., Ingenieur, ingen., usw.)

Die o.g. Fehler haben zur Folge, dass Datensätze teilweise oder vollständig wertlos für die Informationsbildung sind und somit die Grundlage für gesicherte und zeitnahe Entscheidungen fehlt. Dies wiederum verlangsamt die Entscheidungsprozesse und kann sich auf den Durchsatz des gesamten Systems (Unternehmen) negativ auswirken.

Datenqualitätsmanagement (DQM)

Datenqualitätsmanagement bezeichnet alle qualitätsorientierten organisatorischen, methodischen, konzeptionellen und technischen Maßnahmen, um Daten im Sinne eines Vermögenswertes für Unternehmen zu steuern und zu verwalten. Dies lässt sich als Regelkreis auffassen, der aus den Phasen definieren, messen, analysieren, verbessern und steuern besteht. Unter genauer betrachtungsweise ist Datenqualitätsmanagement ein wichtiger Bestandteil von Total Quality Management (TQM).

DQM Regelkreis

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