Dokument 1 - RWTH Aachen University

5.1 Stand der Praxis und Forschung 83
Allgemeine Qualitätswerkzeuge und Metadatensysteme kontrollieren alle Aktivitäten im Zusammenhang
mit Datenqualität und verwalten Metadaten wie z.B. Geschäfts- oder Transformationsregeln.
Ein Werkzeug kann natürlich auch mehreren Kategorien angehören, insbesondere die ersten drei
Kategorien werden oft sinnvollerweise in einem Werkzeug integriert. Ein Beispiel für ein solches
Werkzeug ist dfPower Studio von DataFlux [http://www.dataflux.com]. dfPower Studio
bietet Funktionen
• zum Messen von Datenqualität mittels Data Auditing, d.h. Häufigkeit und Wertebereich
von Daten(-feldern) wird analysiert,
• zur Analyse von Werten innerhalb von Textfeldern (Parsing), insbesondere von Adressdaten,
• zur Standardisierung von Daten, d.h. Vereinheitlichung der Repräsentation bestimmter
Werte, z.B. Firmennamen, Adressangaben, Produktbezeichnungen,
• zur Überprüfung von Adressdaten und
• zum Zusammenführen (Matching) von Daten, um Duplikate in Datenbanken zu entfernen.
Die Mehrzahl der Funktionen ist also speziell für Adressangaben entwickelt worden, jedoch
können die Funktionen teilweise auch auf allgemeine Textdaten benutzt werden, da die Übereinstimmung
von verschiedenen Angaben auch durch phonetische Kriterien bestimmt wird. Darüber
hinaus soll das Produkt auch die Daten um demographische oder geographische Angaben
erweitern können und Fehler schon bei der Eingabe der Daten vermeiden. Da solche Werkzeuge
vor allem bei der Integration mehrerer Datenquellen eingesetzt werden können, bietet dfPower
Studio auch Funktionen zur Datenintegration an. Da aber andere Hersteller auf diesem Gebiet
weiter fortgeschritten (z.B. Ascential Software, vgl. Kapitel 3) sind, werden diese Funktionen
vom Hersteller nicht hervorgehoben. Ein vergleichbarer Hersteller von Datenqualitätsprodukten
ist Firstlogic [http://www.firstlogic.com], die aber ihr Produkt insbesondere als Erweiterung
zu den Integrationswerkzeugen anderer Hersteller ansehen.
Die genannten Produkte betrachten Qualitätsmängel auf Instanzenebene. Demgegenüber überprüft
das Produkt DB-Examiner der Firma DBE Software [http://www.dbesoftware.com]
die Qualität des Schemas einer relationalen Datenbank. Dies wird dadurch erreicht, dass aus
dem relationalen Schema ein erweitertes Modell aufgebaut wird (vergleichbar mit einem Entity-
Relationship-Diagramm), das die expliziten und impliziten Beziehungen zwischen einzelnen
Komponenten des Schemas dokumentiert. Darüber hinaus kann DB-Examiner auch unzureichende
oder mangelhafte Schemadefinitionen erkennen, die zu Inkonsistenzen und Fehlern in
der Datenbank führen können. Dazu gehören z.B. fehlerhaft definierte Fremdschlüsselbeziehungen,
fehlende oder überflüssige Integritätsbedingungen oder fehlende Normailisierung.
Immer mehr Unternehmen wird mittlerweile bewusst, dass eine Bereinigung der Daten während
der Integration alleine nicht ausreicht, um eine gute Datenqualität im DW zu erreichen [Eckerson,