Datenqualitätsprozessen

Datenqualität bezeichnet die Eignung von Daten für den vorgesehenen Verwendungszweck. Sie hängt von Kontext, Anforderungen und dem Grad der Fehlerfreiheit ab. Hochwertige Daten ermöglichen belastbare Analysen, fundierte Entscheidungen und effiziente Geschäftsprozesse. Die Beurteilung der Qualität erfolgt durch definierte Merkmale, Messgrößen und governance-basierte Rahmenwerke.

Zu den zentralen Dimensionen gehören Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz, Validität und Eindeutigkeit. Weitere Aspekte wie Verlässlichkeit, Relevanz, Zugänglichkeit und Nachvollziehbarkeit ergänzen das Bild. Die Bewertung erfolgt typischerweise über Datenprofiling, Stichproben, Validierungsregeln und Qualitätskennzahlen, oft in Form eines Datenqualitäts-Scores.

Datenqualität ist ein Kernelement des Datenmanagements. Unzureichende Qualität kann zu falschen Entscheidungen, operativen Störungen, Compliance-Risiken und höheren Kosten führen. Unternehmen setzen Data-Governance-Programme ein, um Verantwortlichkeiten, Standards und Prozesse zur Verbesserung der Datenqualität zu definieren.

Typische Maßnahmen umfassen Datenbereinigung, Duplikatentfernung, Standardisierung, Validierung gegen Referenzdaten, Anreicherung und Validatoren. Wichtige Rollen sind Datenverantwortliche (Data Steward) und ein Data-Cleanup-Lifecycle. Techniken wie Metadatenverwaltung und Datenherkunft (Data Lineage) unterstützen Transparenz und Nachweisbarkeit.

Wichtige Standards und Rahmenwerke umfassen ISO 8000, ISO/IEC 25012 und 25024 sowie gängige Praxisleitfäden wie DAMA-DMBOK. Unternehmen setzen Qualitätsregeln, Kennzahlen und Monitoring ein, um Qualität kontinuierlich zu steuern und zu verbessern.