Strategien zur Hebung der Datenqualitaet in Datenbanken

Möglicherweise lässt sich dies nicht so direkt erfassen und ausweisen, wie es in der PIMS Studie für
die Produktqualität geschieht. Mit Sicherheit kann jedoch gesagt werden, dass aufgrund besserer
Datengrundlagen die Qualität von Entscheidungen massgeblich verbessert wird. Wie dieses Problem
im Detail aussieht, wird im Kapitel 1.5.4ff. genauer betrachtet.
1.5.3. Daten, Informationen, Wissen und Kernkompetenzen
Die Grundlage für jedes Wissen sind Informationen. Grundlagen für Informationen sind Daten. Den
direkten Zusammenhang zwischen Daten und Kernkompetenzen zeigt Lee in Form von Abbildung 4.
Für den Aufbau und Erhalt von Kernkompetenzen ist es demnach wichtig, die grundlegenden Daten
in einer entsprechenden Qualität zu speichern. Zusammen mit der expliziten Formulierung von
stillschweigendem Wissen resultiert daraus das Organisationswissen, das nun unabhängig von
Personen ist. Wird dieses Organisationswissen in einen spezifischen Kontext gesetzt, kann ein Best
Practice aus diesem Wissen resultieren. Wird dieser Best Practice generalisiert für eine
Wiederverwendung in anderen Bereichen des Unternehmens, resultiert daraus eine Kernkompetenz.
1.5.4. Datenqualitätsprobleme in der Entscheidungsfindung
Eine effektive Unternehmensführung baut darauf auf, dass die Grundlagen für jede Entscheidung
korrekt sind. Sind die Grundlagen dafür fehlerhaft, so kann die getroffene Entscheidung im
schlimmsten Fall genau den gegenteiligen Effekt als den ursprünglich geplanten haben. Die im
Kapitel 1.4 aufgeführten realen Beispiele zeigen, wie sehr ein Unternehmen auf korrekte Daten
angewiesen ist.
Ein gutes Beispiel für die Wichtigkeit von Daten hoher Qualität sind die diversen „Cockpits“, welche
immer mehr Verbreitung finden. Abbildung 5 zeigt anhand eines Beispiels aus dem Bereich Human
Resources, wie ein solches Cockpit aussehen könnte und welche Elemente es in etwa umfassen
könnte.
Allen Cockpits gemein ist die
Tatsache, dass die Darstellungen auf
Verdichtungen von Einzeldaten
beruhen. Dazu werden die
vorhandenen Daten nach
verschiedenen Gesichtspunkten
ausgewertet und dargestellt. Weisen
die zugrunde liegenden Daten eine
schlechte Qualität auf, so zeigt die
Verdichtung der Daten etwas Falsches
an, und die darauf beruhenden
Entscheidungen und Massnahmen
erreichen nicht das gewünschte Ziel.
Abbildung 5: Beispiel eines Cockpits. In diesem Beispiel ein
fiktives Cockpit aus dem Bereich HR 26
26 Der dargestellte Bildschirm mit den enthaltenen Zahlen dieses Cockpits ist frei erfunden. Die Darstellung
beruht auf Elementen aus real existierenden Cockpits verschiedener Softwarehersteller.
Strategien zur Hebung der Datenqualität in Datenbanken - Diplomarbeit © Jürg Wolf 2007 Seite 12 / 83