7 Kennzahlen zur Messung der Datenqualität Wie in den einführenden Kapiteln 1 und 2 bereits näher ausgeführt, wird der Qualitätsbegriff speziell im Umfeld von Business-Intelligence-Projekten aus Sicht der Anforderungen der Anwender betrachtet. Die Bewertung der Qualität der Daten erfolgt dabei unter Zuhilfenahme sogenannter Datenqualitätskriterien, wie sie in den zuvor erwähnten Kapiteln initial definiert wurden. In diesem Kapitel wird eine Teilmenge der in Kapitel 2 beschriebenen Datenqualitätskriterien (Zeitnähe, Relevanz, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Korrektheit sowie Vollständigkeit) verwendet. Die Nutzung von Kennzahlen stellt gerade im Umfeld von Business-Intelligence-Anwendungen eine Möglichkeit dar, die Datenqualität zu einem gewissen...
Deshalb sollten Datennutzer im Unternehmen gemäß den oben beschrieben Metriken vorab feste Ziele definieren. Welchem Zweck dienen die Daten? Wofür sollen sie eingesetzt werden? Daten haben einen Mehrwert, wenn sie einen Geschäftsprozess oder eine auf Business Intelligence basierende Entscheidungsfindung unterstützen. Deshalb sollten in den vereinbarten Kriterien für Datenqualität stets der Mehrwert berücksichtigt werden, den die Daten dem Unternehmen bieten. Verfügen Daten in einem bestimmten Kontext über ein besonders hohes Mehrwertpotenzial, müssen bei der Definition der Datenqualität entsprechend strenge Regeln gelten. Aus diesem Grund sollten Unternehmen bei der Definition von Datenqualitätsstandards nicht nur die eigentlichen Dimensionen der Kennzahlen zur Messung der Datenqualität (und natürlich die nötigen externen Qualitätsstandards) berücksichtigen. Sie müssen sich auch der Folgen bei Nichtbeachtung der Standards bewusst werden. Wie unzureichende Datenqualität Kosten verursacht Probleme mit unzureichender Datenqualität sollten vor der Nutzung der Daten angegangen werden – direkt an ihrem Ursprungsort.
17. 07. 2017 09:05 Eine kleine Einführung Täglich werden Daten in Unternehmen verarbeitet und genutzt. Dabei häuft sich eine Vielzahl von Adressdaten, zeitlicher Daten oder unternehmensspezifischer Daten an. Um eine reibungslose Verarbeitung der Daten zu gewährleisten, müssen diese überprüft werden. Das Ergebnis dieser Prüfung liefert einen Wert: die Datenqualität. Die Datenqualität entspricht dem Zustand der verwendeten Datenbestände im Unternehmen. Prozess-Kreislauf zur Steigerung der Datenqualität Um die Datenqualität zu prüfen, müssen Anforderungen an die Daten definiert werden. Der Erfüllungsgrad dieser Anforderung bildet den Wert für die Datenqualität. (Morbey 2011, S. 16) Vollständigkeit und Korrektheit Die Anforderungen werden in Kennzahlen ausgedrückt. Typische Kennzahlen sind die Vollständigkeit und die Korrektheit der Daten. Für die Vollständigkeit zum Beispiel kann die Anzahl von Nullwerten der Felder, also leere Felder eines Datenbestands, als Ergebnis festgelegt werden. Daten, die Leerfelder aufweisen, sind demnach nicht vollständig.
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