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Erwartungen an Data Quality (Tools)

04. Februar 2015
Um die Erwartungen des Großhandels an Data Quality Tools zu beschreiben, muss man sich zunächst über die Bedeutung von Data Quality, oder zu Deutsch Datenqualität, bewusst werden.

Bei Qualität handelt es sich allgemein nicht um ein wissenschaftlich definiertes Maß. Qualität beschreibt viel mehr das Versprechen, dass etwas für den geplanten Anwendungszweck zu 100% geeignet ist. Die beste Definition für Datenqualität hat J. M. Juran geliefert: „Daten haben eine hohe Qualität, wenn sie für ihren geplanten Einsatz im operativen Geschäft, bei der Entscheidungsfindung und Planung geeignet sind“ (1). Es ist sicherlich überraschend, dass J. M. Juran diese Definition schon 1951 niedergeschrieben hat, dennoch trifft seine Definition auch heute noch zu absolut zu.
Die Erkenntnis, dass Datenqualität eine variable Größe ist, die durch den Verwendungszweck der Daten bestimmt wird, führt zu einer zentralen Aufgabe, die zu bewältigen ist, um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten und den Einsatz eines Data Quality Tools zu ermöglichen. Der Verwendungszweck und die dafür nötige Breite und Tiefe der Informationen muss festgelegt und kontinuierlich verifiziert werden, um immer genau die zu erreichende Datenqualität zu definieren. Nur wenn diese Aufgabe gewissenhaft erledigt wird, kann die Einführung eines Data Quality Tools eine Verbesserung der Prozesse erreichen.
Die Erwartungen an ein Data Quality Tool sind natürlich sehr hoch. Es soll möglichst viele manuelle Tätigkeiten automatisieren, um die Fachleute, die die Datenpflege durchführen, bestmöglich zu unterstützen. Dabei werden, aufgrund der umfassenden Fähigkeiten guter Data Quality Tools, häufig auch Funktionen von ETL-Tools (2) erwartet, die auf die Extraktion von Informationen aus Datenquellen spezialisiert sind. Was wir von einem Data Quality Tool erwarten, ist eine Unterstützung bei der Kontrolle der Datenqualität über die gesamte Lebenszeit des Datensatzes sowie die Darstellung der Ergebnisse für Datenpfleger und das Management zur Unterstützung bei ihren jeweiligen Aufgaben.

1: Quality Control Handbook, New York, NY: McGraw-Hill 1951
2: Extract, Transform, Load

Nachdem die Regeln für die zu erreichende Datenqualität festgelegt wurden, muss das Data Quality Tool im Kern die folgenden Funktionen bieten, um die Prozesse im Unternehmen zu unterstützen:

Validierung

Während der gesamten Lebenszeit eines Datensatzes muss er immer wieder gegen die festgelegten Regeln validiert werden. Durch den Einsatz eines Data Quality Tools muss der Validierungsprozess durchgehend automatisch durchgeführt werden können.

Visualisierung

Die Ergebnisse der Validierung müssen vom Data Quality Tool so präsentiert werden können, dass sie die Datenpfleger direkt bei der Pflege unterstützen. Dabei ist es wichtig, dass dem Pfleger klar dargelegt wird, welche Informationen in den Daten korrigiert werden müssen, um die gewünschte Datenqualität zu erreichen.

Auswertung

Die Ergebnisse der Regelprüfungen sollen, neben der direkten Unterstützung der Fachleute bei der Datenpflege, natürlich auch das Management dabei unterstützen, eine gute Übersicht über den aktuellen Stand der Datenpflege zu bekommen. So wird es möglich durch die automatisierte Auswertung immer einen aktuellen Stand über Qualität und Umfang der Daten zu erhalten.

Werden diese Anforderungen vom Data Quality Tool erfüllt, kann das Tool die verschiedenen Prozesse beschleunigen, die Fachleute von Kontroll- und Analyseaufgaben entlasten und bietet auch die Möglichkeit, das Management mit stichhaltigen Analysen zu versorgen. Somit unterstützt das Data Quality Tool über die gesamte Lebenszeit des Artikels verschiedene Prozesse.

Autor:
Sebastian Hardung
Projektleiter eBusiness
Daten + Anwendungen
Einkaufsbüro Deutscher Eisenhändler GmbH (EDE)

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