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Strategien zur Hebung der Datenqualitaet in Datenbanken

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Die <strong>in</strong> diesem Begriffsnetz verwendeten Begriffe werden <strong>in</strong> verschiedene Faktoren gruppiert, die<br />

entscheidend zu e<strong>in</strong>er guten Datenqualität beitragen. Dazu zählen nicht nur die technische<br />

Datenqualität, die unter an<strong>der</strong>em die Replikation von Daten zu Data Warehouse Projekten umfasst,<br />

son<strong>der</strong>n auch „weiche Faktoren“ wie dem Können und Willen <strong>der</strong> an den Prozessen beteiligten<br />

Mitarbeiter. 67<br />

2.5. E<strong>in</strong>fache Def<strong>in</strong>ition von Datenqualität<br />

In <strong>der</strong> Praxis hat sich im Umfeld <strong>der</strong> Inventardatenbank für Hard- und Software, i-SAC, bereits die<br />

folgende, auf <strong>der</strong> generellen Def<strong>in</strong>ition von Qualität aufbauende, dreistufige Def<strong>in</strong>ition von<br />

Datenqualität als praktikabel erwiesen 68 :<br />

1. Ist das Feld korrekt gefüllt? Ist bei e<strong>in</strong>em Personenfeld auch wirklich e<strong>in</strong>e Person<br />

e<strong>in</strong>getragen und nicht etwa e<strong>in</strong> Gebäude?<br />

2. Ist <strong>der</strong> Wert im Feld gültig? Existiert <strong>der</strong> angegebene Mitarbeiter auch wirklich noch<br />

im Unternehmen? (Plausibilität)<br />

3. Ist <strong>der</strong> e<strong>in</strong>gefüllte Wert korrekt? Korrektheitsprüfung des Wertes<br />

2.6. Umfassende Def<strong>in</strong>ition von Datenqualität<br />

2.6.1. Dimensionen <strong>der</strong> Datenqualität nach Huang et al.<br />

In [ 26 ] schlagen Huang et al. vor, auch für die Datenqualität verschiedene Dimensionen zu<br />

verwenden. Die hier vorgeschlagenen Dimensionen s<strong>in</strong>d<br />

• Accuracy<br />

• Completeness<br />

• Consistency<br />

• Timel<strong>in</strong>ess<br />

Die Auswahl, dass gerade diese Dimensionen verwendet werden sollen, begründen sie mit <strong>in</strong>tuitivem<br />

Verstehen, Erfahrungen <strong>der</strong> Industrie und Verwendung <strong>in</strong> <strong>der</strong> Literatur. Als Schlüsselfaktor<br />

betrachten die Autoren die Dimension „Accuracy“ – schreiben aber auch gleich, dass darunter völlig<br />

verschiedene Inhalte verstanden werden. 69 Solch unterschiedliches Verständnis kann aber auf<br />

dieselben unterschiedlichen Ansätze zum Begriff „Qualität“ aus Kapitel 2.2.3 <strong>zur</strong>ückgeführt werden.<br />

Dieser empirische Ansatz, die Dimensionen <strong>der</strong> Datenqualität zu verstehen, kann aber nicht alle<br />

E<strong>in</strong>flussfaktoren befriedigend abbilden.<br />

67 Siehe Würthele, 2004 <strong>in</strong> [ 89 ] Seite 18: „Verbreitet s<strong>in</strong>d Leitfäden, wie Qualitätsteams etabliert und e<strong>in</strong><br />

Qualitätsdenken durch Schulungs- und Motivationsmassnahmen bei den Mitarbeitern etabliert werden kann.“<br />

68 Def<strong>in</strong>iert im firmen<strong>in</strong>ternen Dokument [ 58 ] und öffentlich dokumentiert <strong>in</strong> [ 86 ].<br />

69 Siehe Huang et al. <strong>in</strong> [ 26 ], Seite 17: „Although the term ‘accuracy’ has an <strong>in</strong>tuitive appeal, there is no<br />

commonly accepted def<strong>in</strong>ition of what it means exactly. For example, Kriebel characterizes accuracy as ‘the<br />

correctness of the output <strong>in</strong>formation.’ Ballou and Pazer describe accuracy as when ‘the recorded value is <strong>in</strong><br />

conformity with the actual value’”.<br />

<strong>Strategien</strong> <strong>zur</strong> <strong>Hebung</strong> <strong>der</strong> Datenqualität <strong>in</strong> <strong>Datenbanken</strong> - Diplomarbeit © Jürg Wolf 2007 Seite 26 / 83

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