Fazit der Blogserie zum Thema Datenqualität

Wir hoffen, dieser Überblick über die 15 Dimensionen von Datenqualität hat sowohl Interesse geweckt als auch einige offene Fragen geklärt, die ein solches Thema ja zwangsläufig aufwirft. Obwohl hier schon jedem Thema ein separater Blogeintrag gewidmet wurde, gibt es natürlich immer auch Zweifelsfälle, weiterführende Informationen bzw. Literatur und jede Menge weitere Beispiele, die hier den Rahmen sprengen würden. Deshalb freuen wir uns auf Diskussionen mit Anmerkungen und ungeklärten Fragen, denn…

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Folge 15: Wertschöpfung

Die 15. und letzte Dimension der Datenqualität ist die Wertschöpfung (value-added). Informationen sind wertschöpfend, wenn ihre Nutzung zu einer quantifizierbaren Steigerung einer monetären Zielfunktion führen kann. Auf gut Deutsch heißt das: Jeder Datensatz bzw. jeder Bestandteil dessen hat einen bestimmten Wert. Beim Direktmarketing z.B. hat der Nachname eines Kunden eine hohe Wertschöpfung, da durch eine personalisierte Anrede die Bestellwahrscheinlichkeit und somit der potenzielle Umsatz erhöht wird. Auch durch die Speicherung…

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Folge 14: Vollständigkeit

Die Dimension Vollständigkeit (completeness) beschreibt nicht nur – wie man vielleicht vermuten könnte – dass in einer Datenbank alle Informationen, z.B. über einen Kunden, gespeichert und somit vollständig sind. Es geht auch darum, dass diese Informationen zum passenden Zeitpunkt zur Verfügung stehen, denn: Informationen sind vollständig, wenn sie nicht fehlen und zu den festgelegten Zeitpunkten in den jeweiligen Prozess-Schritten zur Verfügung stehen. Das heißt im Klartext: Hier geht es um…

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Folge 13: Aktualität

Informationen sind aktuell, wenn sie die tatsächliche Eigenschaft des beschriebenen Objektes zeitnah abbilden. Und im Grunde sind wir ständig mit Daten und Informationen konfrontiert – sowohl im Beruf als auch privat. Natürlich sind diese nur dann nützlich, wenn ihre Aktualität (timeliness) gegeben ist. Was nützt es da schon, wenn man die aktuellen Angebote des nahe gelegenen Supermarktes zwei Wochen nach ihrer Veröffentlichung liest. Genauso verhält es sich mit Ihrem Unternehmensdatenbestand.…

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Folge 12: Angemessener Umfang

Auch der zweite Aspekt dieser Kategorie, “Angemessener Umfang” (appropriate amount of data) bezieht sich auf die Art und Menge der gespeicherten Daten. Stellt sich nun die Frage: Wann ist dieser Umfang angemessen? Informationen sind von angemessenem Umfang, wenn die Menge der verfügbaren Information den gestellten Anforderungen genügt. Wenn also zur Bestimmung des Kaufverhaltens vergangene Transaktionen der Kunden vorgenommen werden, kann dies bei verhältnismäßig neuen Kunden selbstverständlich nicht in einem angemessenen…

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Folge 11: Relevanz

Wir treten nun in die letzte Kategorie von Datenqualität ein – die Nutzung. Dabei geht es um die Frage, welche Eigenschaften die Informationen haben sollten, damit auf deren Grundlage eine optimale Arbeit erfolgen kann. Zunächst betrachten wir einmal die Relevanz (relevancy). Informationen sind relevant, wenn sie für den Anwender notwendige Informationen liefern. Aber welche Informationen sind denn nun notwendig? Das entscheidet nicht zuletzt das Einsatzgebiet der gespeicherten Daten. Während z.B.…

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Folge 10: Verständlichkeit

Ein wenig anders gelagert ist der Punkt Verständlichkeit (understandability). Dabei geht es um die leicht fassbare Formulierung und Aufbereitung von Informationen. Diese sind dann verständlich, wenn sie unmittelbar von den Anwendern verstanden und für deren Zwecke eingesetzt werden können. Wenn also z.B. ein Kunde ein Mobiltelefon bestellt, dann ist die Angabe „iPhone 3GS, schwarz, 32GB“ deutlich aussagekräftiger und verständlicher als eine Referenz- bzw. Modellnummer (z.B. A1305). Nicht nur, dass ein…

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Folge 9: Übersichtlichkeit

Genau wie die einheitliche Darstellung ist auch die Übersichtlichkeit (concise representation) ein wichtiger Faktor für die Höhe der Datenqualität. Informationen sind übersichtlich, wenn genau die benötigten Informationen in einem passenden, leichtfassbaren Format dargestellt sind. Je leichter und schneller die Informationen ersichtlich sind, umso höher ist ihre Qualität. Auch das lässt sich sehr gut anhand von Kundendaten und Telefonnummern zeigen. Auf dem Schmierzettel eines Mitarbeiters könnte z.B. in etwa stehen: KlausKlausenHansestraße1224340Eckernförde04351123456KKlausen@mail.de…

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Folge 8: Einheitliche Darstellung

Eine wichtige Voraussetzung für die anschauliche Präsentationund Darstellung von Daten ist, dass diese einheitlich ist (consistent representation). Informationen sind dann einheitlich dargestellt, wenn sie fortlaufend auf dieselbe Art und Weise abgebildet werden. Ein besonders gutes Beispiel ist in diesem Fall allgegenwärtig im Kundenmanagement: 03619182736 00493619182736 +49(0)3619182736 +49(0)361 9 18 27 36 +49 361 9 18 27 36 Allein das sind fünf verschiedene Varianten von ein und derselben Telefonnummer. In vielen…

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Folge 7: Eindeutige Auslegbarkeit

Nun begeben wir uns in den Bereich der Darstellung. In den kommenden vier Folgen geht es also darum, in welchem Maße die Daten aufbereitet sind und wie gut und leicht man demnach mit ihnen arbeiten kann. Zunächst sprechen wir einmal über die Eindeutige Auslegbarkeit (interpretability). Informationen sind eindeutig auslegbar, wenn sie in gleicher, fachlich korrekter Art und Weise begriffen werden. Was bedeutet das? Zur Verdeutlichung einmal ein Beispiel: Angenommen, ein…

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