Strategien zur Hebung der Datenqualitaet in Datenbanken

von Sonderfällen gar nicht erst zulassen. Im Normalfall, wenn der Standardprozess passt, geniesst
der Benutzer die Führung durch die Software, aber bei Sonderfällen muss der Benutzer eine
Möglichkeit haben, den Eingabe- oder Verarbeitungsprozess der Realität anzupassen. Besteht diese
Einriffsmöglichkeit nicht, werden alle Fälle, die nicht dem Standardablauf entsprechen, eine schlechte
Datenqualität aufweisen.
4.4.3. These 3
Die Art wie eine Software designed und hergestellt wird, beeinflusst massgeblich die
Datenqualität in späteren Jahren.
Durchläuft die Entwicklung der Software standardisierte Phasen, periodische Qualitätschecks und
wird nach standardisierten Verfahren getestet, dann ist die mittel- bis langfristig erreichte Qualität der
Daten die mit dieser Software erstellt, verarbeitet, gespeichert und ausgegeben werden mit Sicherheit
besser, als wenn die vorgenannten Punkte während der Softwareerstellung nicht berücksichtigt
wurden.
Beispiel 3:
Ein Schraubenzieher kann man sowohl als Qualitätsprodukt wie auch als Billigprodukt
einkaufen. Zum Kaufzeitpunkt merkt man ausser im Preis keine oder nur kleine Unterschiede.
Die tatsächlichen Unterschiede treten erst dann zu tage, wenn Schrauben verarbeitet werden
müssen, deren Schlitz nicht eine optimale Form oder Breite hat oder nach einer gewissen
Gebrauchszeit.
Abgerundete (verschlissene) Ecken lassen die Kraft nicht mehr so gut auf die Schraube
übertragen, abgesplitterte Verchromung verursacht Verletzungen an den Fingern etc. Mit einem
derartigen Werkzeug lässt sich keine Qualitätsarbeit mehr verrichten – auch wenn zu Beginn
dieses Werkzeug seine Funktion bestens erfüllte.
Genauso verhält es sich mit der Datenqualität und der verarbeitenden Software. Eine ausführliche
Begründung dafür ist im Kapitel 5.3.3 auf Seite 52 aufgeführt.
4.4.4. These 4
Nicht der Datenlieferant, sondern der Kunde trägt den wichtigsten Teil zur Datenqualität
bei, indem dieser zuerst einmal definieren muss, was ihm wichtig ist.
Vor allem beim transzendenten und dem wertbasierten Ansatz der Qualität (sowie teilweise beim
kundenorientierten Ansatz 100 ) ist es für den Kunden relativ einfach zu behaupten, dass etwas der
Qualität nicht entsprechen würde, da der Massstab für Qualität in erster Linie subjektivem Empfinden
unterworfen ist. Eine Objektivierung dieses Qualitätsbegriffs ist daher notwendig.
Als erster Schritt dieser Objektivierung muss zwischen dem Lieferanten und dem Kunden ein
gemeinsames Verständnis für Qualität entwickelt werden. Anders als in der Konsumgüterindustrie ist
hier ein dauernder direkter Kundenkontakt vorhanden und ermöglicht es den beteiligten Parteien,
gemeinsam das Ziel der gewünschten Datenqualität zu erreichen.
Dieses Vorgehen entspricht eher der Qualität des produktorientierten Ansatzes und des
herstellungsorientierten Ansatzes. Dafür existieren bereits viele Werkzeuge und sie können relativ
schnell eingesetzt werden.
100 Siehe dazu die Definitionen von Qualität aus Kapitel 2.2.3, wo in Tabelle 2 ein Überblick über die
verschiedenen Definitionen von Qualität geliefert wird.
Strategien zur Hebung der Datenqualität in Datenbanken - Diplomarbeit © Jürg Wolf 2007 Seite 46 / 83