Strategien zur Hebung der Datenqualitaet in Datenbanken

4. Generische Ansätze zur Verbesserung der
Datenqualität
4.1. Grundsätzliches zur Datenqualität
Wie bereits im Kapitel 2.14 vermerkt, kann Datenqualität nicht delegiert, verordnet oder im
Nachhinein in ein Produkt integriert werden. Massnahmen für die Hebung der Datenqualität müssen
bereits beim Design einer Applikation oder eines Prozesses getroffen werden und während des
Projektverlaufes muss sichergestellt werden, dass solche getroffenen Massnahmen umgesetzt
werden.
Für den Benutzer sind die meisten der zu treffenden Massnahmen unsichtbar, ähnlich einem Eisberg,
der nur 10 % seiner Masse aus dem Wasser herausragen lässt und das ist eigentlich auch gut so, da
das Thema Datenqualität nicht alleine dem Benutzer aufgebürdet werden kann.
4.2. Bisherige Ansätze
Die Literatur zum Thema beschreibt einige Ansätze, wie ein Datenqualitätsmodell aussehen sollte
und welche Arten von Projekten es gibt. Zu Verbesserungsstrategien hat meine Literaturrecherche
jedoch nichts Nennenswertes zutage gebracht.
4.2.1. Muster von Datenqualitätsprojekten
Strong et al. unterscheiden zwischen drei verschiedenen Mustern 89 :
1. Die intrinsische Datenqualität
2. Verfügbarkeits-Datenqualität und
3. Kontextuelle Datenqualität
Bei der intrinsischen Datenqualität stehen die internen Prozesse und Datenproduzenten im
Vordergrund. Sie sind der Auslöser für Verbesserungsaktionen. Beim zweiten Muster ist die
Verfügbarkeit der Daten das Problem – Daten sind nicht verfügbar oder nicht interpretierbar. Beim
dritten Muster für Datenqualitätsprojekte ist der Kontext im Vordergrund – Daten sind unvollständig,
zu wenig verdichtet oder inkompatibel. Aus diesen drei Mustern leiten die Autoren eine mögliche
Problemlösung ab, indem sie Prozesse, Datenstrukturen und anderes anpassen.
Diese beschriebenen Ansätze sind jedoch nur reaktiv und haben keine oder nur eine kleine proaktive
Bedeutung.
89 Siehe Strong, Lee, Wang in [ 54 ] und Huang, Yang, Wang in [ 26 ], Seite 47.
Strategien zur Hebung der Datenqualität in Datenbanken - Diplomarbeit © Jürg Wolf 2007 Seite 42 / 83