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Der Begriff der Datenqualität ist erst seit Mitte der 1990er Jahre vermehrt in Literatur und Praxis
anzutreffen und wird meist ungenau definiert 182 . Vielfach werden für Datenqualität Definitionen geprägt,
die sich an die ehemalige Definition des übergeordneten Qualitätsbegriffs aus der ISO 8402
anlehnen 183 . In dieser Arbeit wird jedoch unter Anwendung der Definition im Abschnitt „3.5 Qualität“
darunter der Grad verstanden, in dem ein Satz inhärenter Merkmale eines Datenbestandes bestimmte
Forderungen erfüllt.
Eine Beurteilung der objektiven Qualität eines Produktes oder einer Dienstleistung setzt definitionsgemäß
das Vorhandensein eines Maßstabes in Form geeigneter Kriterien voraus. Dies gilt im Besonderen
auch für die Qualität von Daten. Bis dato wurden divergente Kriterienkataloge publiziert, die
sich an differenzierten Qualitätsbedürfnissen orientieren, beziehungsweise auf der Grundlage unterschiedlicher
Betrachtungsweisen und Forschungsmethoden entstanden sind. Jene Ansätze, die für
die Entwicklung eines Qualitätsmodells für ALKIS interessant sind, seien nachfolgend vorgestellt. Es
handelt sich dabei um eine gezielte Auswahl aus der großen Vielzahl verschiedener Herangehensweisen.
Aufgegriffen werden diese im nachfolgenden Kapitel zur Datenqualitätsprüfung in ALKIS.
Besondere Bedeutung kommt dabei den Veröffentlichungen von Wang und Strong 184 sowie von
Redman 185 zu.
Olson formuliert eine Datenqualitätsdefinition, die die Eignung von Daten für einen bestimmten
Zweck - „fitness for use“ - in den Mittelpunkt stellt: „data has quality if it satisfies the requirements
of its intended use.“ 186 Gemäß seiner Systematisierung ist diese Anforderung erfüllt, wenn die Daten
genau, aktuell, relevant, vollständig, verständlich und zuverlässig sind. Der plakative Slogan „fitness
for use“ eignet sich als Leitlinie einer Qualitätspolitik, ist allerdings für die Messung und Prüfung
der Datenqualität nicht verwertbar.
Dem kundenorientierten Ansatz des Qualitätsmanagements folgend stellt die Deutsche Gesellschaft
für Informations- und Datenqualität e.V. Datenqualitätskriterien in den Mittelpunkt 187 , die ursprünglich
im Rahmen einer Studie in den U.S.A. entwickelt wurden 188 .
Aus einer zweistufigen Befragung ging ein Qualitätsrahmen mit den vier Kategorien
• Inhalt (intrinsic data quality),
• Nutzung (contextual data quality),
• Darstellung (representational data quality) und
• System (accessibility data quality)
und insgesamt 15 Qualitätskriterien hervor (siehe Abbildung 14).
182 Würthele (2003), S. 9
183 Hildebrand et al. (2011), S. 89
184 Wang, Strong (1996)
185 Redman (1996)
186 Olson (2003), S. 24
187 DGIQ (2010)
188 Wang, Strong (1996), S. 10 ff.
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