können diese von der Software selbst umge-
hend durchgeführt werden.
Sehr gut lässt sich auch die Konsistenz von
Daten durch Software überwachen, um innere
Widersprüche zu erkennen.
Logische Bedingun-
gen für die erfassten Daten werden als Regeln
definiert und die Einhaltung dieser Regeln wird
automatisch überprüft. Verstöße fallen schnell
auf und können den verantwortlichen Mitarbei-
tern sofort gemeldet werden, damit diese ent-
sprechende Korrekturmaßnahmen ergreifen.
Datenqualität ist eine
Unternehmensaufgabe
Für das Management der Datenqualität ist es
sehr wichtig, dass alle Fachbereiche mit einbe-
zogen werden. Nicht nur die technischen, son-
dern auch die fachlichen Aspekte sind beim
Thema Datenqualität von entscheidender Be-
deutung. Deswegen muss den Fachbereichen
auch die Verantwortung für die jeweils relevan-
ten Datenbereiche zugewiesen werden. Nur ein
gemeinschaftlicher Ansatz des ganzen Unter-
nehmens gewährleistet den größtmöglichen
Erfolg der eingeleiteten Maßnahmen.
Literatur
[1] Apel, D./Behme, W./Eberlein, R./Merighi,
C.: Datenqualität erfolgreich steuern. Praxis-
lösungen für Business-Intelligence-Projekte, 3.
Aufl., Heidelberg, 2015.
[2] Crosby, P. B., Quality Is Free: The Art of
Making Quality Certain, New York, 1979.
[3] Friedman, T.: Findings from Primary Re-
search Study - Data Quality Issues Create Sig-
nificant Cost, Yet often go Unmeasured, Gart-
ner Inc., 2010.
[4] Hankins, L. H.: Cleansing Looms Important
in Data Warehouse Efforts. In: SIGNAL AFCEA’S
International Journal, Februar, 1999.
[5] Juran J. M., Juran on Quality by Design:
The New Steps for Planning Quality into Goods
and Services, New York, 1988.
[6] Pütter, C.:Schlechte Datenqualität kostet
Banken die Hälfte ihres IT-Budgets. In: CIO On-
letzung der
Redundanzfreiheit
führt beispiels-
weise zu doppelten Einträgen in der Datenbank.
Analysen, die auf diesen Daten aufbauen, füh-
ren zu Fehlentscheidungen. Wird dieses Prob-
lem im Unternehmen bekannt, beschädigt es
das Vertrauen in die eigenen Daten. Auf opera-
tiver Ebene kommt es zu längeren Bearbei-
tungszeiten, da Ergebnisse von Datenbankab-
fragen manuell auf Redundanz überprüft wer-
den. Dadurch fallen unnötig hohe Überarbei-
tungskosten und auch Personalkosten an.
Die gerade beschriebene Problemstellung setzt
sich im Bereich der
Nachvollziehbarkeit
fort.
Ist die Überprüfung und Korrektur von Daten
nicht nachvollziehbar, wird auch nicht transpa-
rent, in welchem Ausmaß z. B. Mitarbeiter damit
beschäftigt sind, manuelle Korrekturen vorzu-
nehmen. Von außen betrachtet entsteht der Ein-
druck, die Datenerfassung verlaufe fehlerfrei.
Jedoch sind die vorhandenen Daten erst nach
der Überprüfung und evtl. Korrektur verlässlich.
Ist die
Vollständigkeit
der Daten nicht gewähr-
leistet, werden Entscheidungen auf einer unge-
nügenden Datenbasis getroffen. Nicht selten
führt dies zu Fehleinschätzungen und zu Unzu-
friedenheit bei den Mitarbeitern.
Wenn Daten nicht auf dem neuesten Stand sind
(
Aktualität
), kann es neben den bereits ge-
nannten Problemen auch dazu kommen, dass
Strafzahlungen anfallen, beispielsweise wenn
veraltete Daten dazu führen, dass angenomme-
ne Aufträge nicht oder nur mit viel höherem
Aufwand/Kosten ausgeführt werden können.
Sind Lagerbestände niedriger als angenom-
men, müssen fehlende Waren innerhalb von
kurzer Zeit beschafft werden, was ggf. höhere
Kosten und Verzögerungen nach sich zieht.
Höhere Datenqualität
durch Software
Softwarelösungen bieten eine gute Möglich-
keit, die Datenqualität zu analysieren und zu
verbessern. Die Vorteile liegen auf der Hand:
wenn ein Programm automatisch die Daten-
qualität prüft und überwacht, werden Proble-
me schnell und objektiv erkannt. Die Quelle
des Problems kann zügig identifiziert und Maß-
nahmen eingeleitet werden, in manchen Fällen
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CM Januar / Februar 2017
