Dokument 1 - RWTH Aachen University

110 5 Datenqualität in Data-Warehouse-Systemen
Abbildung 5.11: Abstraktionsebenen für Qualitätsfaktoren
ziel AchieveMoreCurrentData aus dem Beispiel in Abbildung 5.10 wurde durch die Frage „Bei
welchen Datenspeichern liegt die Aktualität außerhalb des erwarteten Bereichs?“ konkretisiert.
Diese Frage kann man durch die Anfrage BadVolatilityOfDataStores implementieren wie sie in
Abbildung 5.12 dargestellt ist. Die Anfrage gibt die Qualitätsfaktoren vom Typ DataStoreTimeliness
zurück, die nicht die erwarteten Werte erreichen. Die zweite Anfrage ist die allgemeinere
Version, die Qualitätsfaktoren unterschiedlicher Typen betrachtet.
Ein wesentlicher Vorteil der mehrfachen Instanziierungsebenen liegt in der Bereitstellung von
Vorlagen für Qualitätsziele und Qualitätsfaktoren. Einerseits können Benutzer die Schablonen
benutzen um ihre Anforderungen zu spezifizieren, andererseits können die Administratoren des
DW-Systems durch die Instanziierung von Qualitätsfaktoren entsprechende Qualitätsmessungen
im System veranlassen. Die Menge der Qualitätsziele und Qualitätsfaktoren ist dabei nicht beschränkt
durch die Anzahl der Vorlagen: neue Vorlagen können jederzeit bei Bedarf definiert
werden. Darüber hinaus vereinfacht diese Herangehensweise die Definition von Qualitätsmetriken,
was (wie vorher schon beschrieben) ein wesentliches Problem beim Datenqualitätsmanagement
darstellt. Eine Aufstellung von Qualitätsfaktoren, die im Rahmen von DW-Systemen
relevant sind, stelle ich im nächsten Abschnitt vor.