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Zusammenfassung
Die Prüfung der Datenqualität stellt eine unerlässliche Voraussetzung dafür dar, den hohen volkswirtschaftlichen
Wert der Daten des amtlichen Liegenschaftskatasters in einem umfassenden Datenqualitätsmanagement
zu erhalten und an veränderte Anforderungen der Datennutzer anzupassen.
Der Qualitätsprüfung ist dabei initiale Bedeutung beizumessen, weil sie die Grundlage für weitere
Funktionen des Qualitätsmanagements wie die Qualitätslenkung und -förderung darstellt.
Um dem allseits anerkannten Bedarf einer Datenqualitätsprüfung im amtlichen Liegenschaftskataster
angemessen begegnen zu können, ist es erforderlich, eine geeignete Modellbildung zu entwickeln
und messbare Qualitätsmerkmale zu formulieren. Das in dieser Arbeit konzipierte Qualitätsmodell
geht von einer Unterscheidung zwischen Design- und Ausführungsqualität aus und gliedert
die vom Nutzer wahrgenommene „Endqualität“ in sogenannte Datenqualitätskomponenten: Qualität
der Modellierung, Qualität der Implementierung, Qualität der Erhebung und Führung sowie
Qualität der Benutzung. Das Qualitätsmodell vereint dabei unterschiedliche Qualitätssichten, wie
den anwenderbezogenen und produktbezogenen Ansatz und trennt nicht zwischen Produkt- und
Dienstleistungsqualität. Mit der Einführung der Datenqualitätsprüfstufen wird zusätzlich den Anforderungen
einer prozessorientierten Herangehensweise Rechnung getragen.
Darauf aufbauend wird für das Datenqualitätselement der logischen Konsistenz der Daten des amtlichen
Liegenschaftskatasters ein umfassender Katalog von 467 Qualitätsmerkmalen definiert, beschrieben
und kategorisiert. Als Maßstab für die Analyse der logischen Konsistenz dient ein als „erweitertes
Anwendungsschema“ bezeichneter Rahmen, welcher sich aus der bundesweit gültigen
GeoInfoDok und zahlreichen landesspezifischen Einschränkungen und Ergänzungen zusammensetzt.
Dazu zählen unter anderem Landesgesetze und -verordnungen, Vorschriften, Richtlinien etc.
Der Übersichtlichkeit halber wird der Merkmalskatalog in 14 thematische Gruppen gegliedert, wie
zum Beispiel „Flurstück“, „Lage“ oder „Personen- und Bestandsdaten“. Des Weiteren lassen sich die
Merkmale anhand ihrer inhaltlichen Bedeutung einer von sieben semantischen Kategorien zuordnen,
wie beispielsweise der Domänenintegrität, der logischen Vollständigkeit, der thematischen
oder der räumlichen Integrität. Außerdem liefert die Einordnung in sechs Komplexitätsgruppen Hinweise
zum Prüfaufwand beziehungsweise zur Prüftechnik und spricht somit insbesondere Entwickler
an.
Ebenfalls eingegangen wird auf die Vorgehensweise zur Gewinnung von Datenqualitätsmerkmalen
nach dem axiomatisch-normativen Ansatz, dem induktiven Ansatz und dem deduktiven Ansatz sowie
auf die Alternativen zur Formalisierung der Datenqualitätsmerkmale.
Basierend auf dem damit gelegten konzeptionellen Fundament werden Vorschläge zur Optimierung
der Datenmodellierung unterbreitet und eine plattform- und herstellerunabhängige Implementierung
eines Prüfwerkzeuges vorgenommen. Beim „NAS-Analyse-Werkzeug (NAW)“ handelt es sich
um eine JAVA-Applikation, die neben Funktionen zur Validierung und beschreibenden Statistik den
Katalog der Qualitätsmerkmale im Programmmodul „NAS-Analyse“ umsetzt. Ergänzung finden diese
Leistungsmerkmale in der Veränderungsanalyse und der Aktualitätsprüfung, welche insbesondere
für eine Datenprüfung im Aktualisierungsprozess unverzichtbar sind.