Strategien zur Hebung der Datenqualitaet in Datenbanken

Management Summary
Das uralte Bonmot der IT „shit in – shit out“ 1 sollte eigentlich allgemein bekannt sein. Scheinbar muss
sie aber noch ihren Weg aus der IT in die anderen Bereiche eines Unternehmens finden, ist doch
immer noch verbreitet die Auffassung zu finden, dass Informationen, welche auf zehn
Nachkommastellen ausgerechnet sind, vorbehaltlos als richtig anzunehmen sind.
Das Problem ist aber, dass die Auswirkungen von mangelhaften Daten bereits schon dort sind.
Spätestens seit (fast) alle Bereiche eines Unternehmens kaum mehr ohne IT-Unterstützung
auskommen und Datenbanken unaufhaltsam in die verschiedensten Bereiche eines Unternehmens
vordringen ist die Beurteilung der Qualität dieser Daten wichtiger denn je.
Wird dann die Wichtigkeit des Themas „Datenqualität“ erkannt, sollte innerhalb kurzer Zeit nach der
Devise „shit in – gold out“ 2 die Qualität der enthaltenen Daten dauerhaft verbessert werden. Solche
„Bereinigungen“ bringen aber immer nur einen kurzfristigen Effekt, der bereits nach einigen Monaten
nicht mehr spürbar ist. Eine andere Reaktion ist die Erkenntnis, dass die Erfassung stümperhaft
gewesen sei und man dort ansetzen müsse, um am Ende ein Resultat in einer besseren Qualität zu
erhalten.
Soll die Datenqualität dauerhaft auf einem hohen Niveau gehalten werden, kommt man weder mit
reaktiven Bereinigungen noch mit dem Benennen von Schuldigen weiter. Hier muss man das Thema
„Datenqualität“ mit geeigneten Strategien proaktiv angehen.
Aufbau dieser Diplomarbeit
Hierbei hilft diese Diplomarbeit, indem sie zuerst
beschreibt, was Datenqualität eigentlich ist, wie sie
gemessen und visualisiert werden kann und zeigt, wie
ein einfaches Datenqualitätsmodell aussieht. Ein
entscheidender Schritt hierbei ist, zu „messen, was
messbar ist - und messbar machen, was noch nicht
messbar ist“ 3 .
Im Weiteren werden mögliche Ursachen für
Datenqualitätsmängel gesucht und identifiziert. Darauf
aufbauend werden vier generische Ansätze formuliert,
um diesen Ursachen begegnen zu können. Mit den
neun detailliert beschriebenen Strategien werden
schlussendlich dem Betroffenen Werkzeuge in die Hand
gegeben, mit denen die Datenqualität einer Datenbank
dauerhaft gesteigert werden kann.
Abbildung 1: Aufbau dieser Diplomarbeit
1 Was soviel bedeutet wie „gibst Du einen Mist ins System, so erhältst Du als Resultat auch Mist“.
2 Was hier soviel bedeutet wie „ich gebe Dir einen Misthaufen ins System – schau’ gefälligst, dass Du was
Brauchbares daraus machen kannst“.
3 „Alles messen, was messbar ist - und messbar machen, was noch nicht messbar ist.“
Zitat nach Galileo Galilei in Wikiquote unter [ 84 ].
Strategien zur Hebung der Datenqualität in Datenbanken - Diplomarbeit © Jürg Wolf 2007 Seite 2 / 83