Datenqualität vs. A-priori-Qualität

Ist denn Datenqualität immer gleich und kann man hier von A-priori-Qualität sprechen? Kann es möglich sein, dass für ein und dasselbe Datum auch unterschiedliche Anforderungen existieren? Die Antwort ahnen Sie sicher schon.

Gerade in der deutschen Industriegeschichte des 20. Jahrhunderts wurde in Sachen ingenieursmäßiger Qualität viel erreicht. Viele Produkte genießen bis heute weltweit einen einmaligen Ruf. Eine wichtige Grundlage dieses Erfolgs stellen Normen dar, allen voran die DIN-Normen. Sie regeln viele noch so unwichtig scheinende Details von Bauteilen, Rohstoffen, Erzeugnissen, Verfahren und vielem mehr.

Datenqualität und A-priori-Qualität: Ein bemerkenswertes Beispiel aus der Realität
Dieser Basketballplatz entspricht als Sportplatz sicherlich keiner Norm, hat aber wohl spezielle Anforderungen erfüllt. (Fotografiert in Dubrovnik von Alexander Mendle)

Für Produkte die einer Norm unterliegen heisst das: die meisten Parameter eines Produktes mit Auswirkung auf die Qualität sind bereits im Vorfeld festgelegt. Sie sind a priori in ihren wesentlichen Eigenschaften bekannt und untereinander austauschbar, besitzen also eine A-priori-Qualität. Bei Daten- und Informationsqualität ist das nur in sehr begrenztem Umfang möglich (die ISO 19113 bzw 19157 zu Geodaten ist eine solche Ausnahme). Der Grund liegt in einer grundlegenden Eigenschaft von Information.

A-priori-Qualität ist definiert – wer bestimmt jetzt Datenqualität?

Der Wert und die wesentlichen Eigenschaften einer Information sind stets von der Einschätzung desjenigen abhängig, der die Information zu einem bestimmten Zweck verarbeitet.

Für Sie als Nutzer von Informationen hat das Auswirkungen in verschiedener Hinsicht.

  1. Sie müssen den Zweck Ihrer Informationsverarbeitung hinreichend beschreiben können, um die qualitativen Anforderungen an die Datenquellen daraus abzuleiten.
  2. Sie müssen den Nutzen dieser Informationen (oder ganz platt: den erwarteten ROI oder die Erfüllung einer gesetzlichen Vorschrift beispielsweise) kennen um realistisch abschätzen zu können, wie viel Zeit und Energie Sie in die nötige Informationsqualität stecken wollen.
  3. Falls Sie sich entscheiden an der Datenqualität zu arbeiten sollten Sie systematisch vorgehen, um den erwarteten Nutzen zu erreichen. Das bedeutet zum einen, die Daten mit der richtigen Priorisierung zu betrachten. Zum anderen den Grad an Qualität festzulegen und eine geeignete Methode zur Messung auswählen.

In diesen Fällen auf Automatisierung setzen

Das alles ist nichts Neues, und das machen Sie sicherlich auch schon informell. Ihre Kollegen und Mitarbeiter bemühen sich um korrekte Eingaben, richtige Werte und Formate und korrigieren das wo nötig. Sie haben Datenlieferungen und Sensoren im Blick, so dass keine unzulänglichen Daten in Ihre Systeme gelangen. Heute funktioniert das in vielen Bereichen auch noch immer sehr gut. Dieses einfache, aber in vielen Fällen auch immer noch sinnvolle Vorgehen kommt jedoch immer häufiger an seine Grenzen.

  • Wenn bereits kleine Datenfehler große Auswirkungen haben.
  • Mitarbeiter müssen viele Routineprüfungen manuell vornehmen. Das ist der Qualität häufig nicht zuträglich – ganz zu schweigen von der Mitarbeitermotivation.
  • Datenqualität hängt stets von der beurteilenden Person ab. Das macht manche händische Datenprüfung obsolet.
  • Wenn Sie kaum Mitarbeiter haben die die Qualität so einschätzen wie Sie das vielleicht tun würden.
  • In Fällen wo die Verarbeitungsgeschwindigkeit sehr hoch sein muss, die Datenmengen sehr groß sind oder eine andere technische Restriktion besteht.
  • Wenn der Prozess der Datenverarbeitung stark automatisiert ist, oder aus anderem Grund wie komplexer Technik nur schwer eingegriffen werden kann (Beispielsweise komplexe SQL-Logiken, bei deren Entwirrung ich ebenfalls gerne unterstütze).

In diesen Fällen ist es sinnvoll, die individuellen Anforderungen an die Daten- und Informationsqualität in einer Zielvorgabe zu formulieren. Priorisieren Sie Datenelemente, und entwerfen Sie eine Strategie zur Überwachung der Qualität zur Erreichung dieser Ziele.

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