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Beratung zur Durchsetzung einer hohen Daten- und Informationsqualität

Die Bedeutung hoher Datenqualität


Ein Datenbestand ist immer nur so gut, wie die einzelnen in ihm erfassten Daten. Wenn Datenbestände anstatt das zu leisten, was sie leisten sollten, kaum verwertbar sind (gänzlich oder in Teilen unvollständig, ungenau, unkorrekt, veraltet, irrelevant, nicht eindeutig, inkonsistent, redundant, uneinheitlich, unzuverlässig, unverständlich), dann können daraus sehr komplexe Probleme resultieren. Qualitativ schlechte Daten erzeugen fehlerhafte Entscheidungen und wirtschaftliche Verluste.

Der Schlüssel zu einem hohen Datenqualitäts-Niveau ist Exaktheit auf allen Ebenen:
  • Regelwerke für manuelle und automatische Datengenerierung: Was ist wie zu erfassen? Wie kann das Regelwerk optimal auf den Verwendungszweck der Daten ausgerichtet werden?
  • Eingabemasken: Nutzung von Pflichtfeldern, verknüpften Feldern und kontrollierten Vokabularen.
  • Mitarbeiter: sprachliche Kompetenz, inhaltliche Sorgfalt, Vermeidung von Arbeitsüberlastung
  • Migration von Datenbeständen und Datenübergabe-Schnittstellen: zweckmäßiges Mapping von Datenfeldern, keine Unterschlagung von Daten aus Bequemlichkeit
  • permanente Datenpflege und Kontrolle der Abläufe

Eine hinreichende bis optimale Datenqualität ist dauerhaft nur durch explizit mit der Datenpflege beauftragte und hinreichend qualifizierte Mitarbeiter sicherzustellen. Die alleinige Verantwortlichkeit der fachlich zuständigen Sachbearbeiter wird in den meisten Fällen mittelfristig zu einer nicht ausreichenden Datenqualität führen.

Daten-Analyse und Datenpflege-Maßnahmen


Im Allgemeinen wird angestrebt, die Fehlerfreiheit von Datenbeständen - insbesondere auch von Stammdaten - durch automatisierte Verfahren zu sichern. Es gibt jedoch Konstellationen, in denen eine solche automatisierte bzw. halb-automatisierte Datenpflege nicht zum Erfolg führt. Dies insbesondere dann, wenn sie nicht implementiert wurde oder wenn sich aus der bisherigen Datenpflege heraus keine systematischen Fehlerbilder ergeben bzw. sich mehrere systematische Fehlerbilder überlagern. In diesen Fällen kann nur ein Eingriff über eine zeitweilige manuelle Datenpflege bzw. Datenkorrektur die erforderliche hohe Datenqualität wiederherstellen.
Das Ziel dieser Datenpflege-Maßnahmen ist in erster Linie nicht die einmalige Korrektur des aktuellen Daten-Bestandes, sondern die Vornahme einer eindeutigen Fehler-Identifikation und Fehler-Analyse, die wiederum eine Anpassung der Regeln der Daten-Erfassung sowie eine Anpassung der Metadaten-Strukturen/Schemata an die Erfordernisse einer optimalen Datenqualität herbeiführt.

Beratungsleistungen:


  • Analyse und Reorganisation der Abläufe der Datenerfassung/Vorgangsbearbeitung
  • Definition/Anpassung von Daten-Erfassungs-Regeln und Metadaten-Schemata
  • Beratung in der Software-Auswahl
  • Klassifikations-, Aktenplan- und Terminologie-Bearbeitung
  • Analyse, Korrektur und Rekonstruktion von Daten- und Dokumenten-Beständen

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