Datenqualitätsmetriken

Datenqualitätsmetriken sind Kennzahlen, mit denen die Qualität von Daten in Organisationen bewertet wird. Sie dienen der Überwachung, dem Risikomanagement und der Unterstützung von Entscheidungsprozessen, indem sie Transparenz über Verlässlichkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten schaffen. Ziel ist es, Schwachstellen zu identifizieren, Qualitätsverbesserungen zu priorisieren und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

Zu den gängigsten Qualitätsdimensionen und Metriken gehören Vollständigkeit (Anteil vorhandener Felder bzw. Datensätze), Genauigkeit (Korrektheit der Werte), Konsistenz (Widerspruchsfreiheit zwischen Feldern), Aktualität bzw. Timeliness, Einzigartigkeit (Duplikatfreiheit) und Plausibilität (prüfbare Werte im erwarteten Bereich). Je nach Anwendungsfall können zusätzliche Dimensionen wie Integrität, Zugänglichkeit oder Vertrauenswürdigkeit relevant sein. Metriken werden oft als Prozentsätze, Raten oder Scores ausgedrückt, z. B. Fehlerrate oder Anteil fehlender Werte.

Die Messung erfolgt durch Datenprofiling, Qualitätsregeln und Validierung gegen Metadaten. Typische Ansätze umfassen Regelbasisprüfungen, Stichproben, Data-Quality-Dashboards und die Berechnung eines zusammengesetzten Data-Quality-Scores. Automatisierte Überwachung mit Alarmen ermöglicht kontinuierliche Qualitätssicherung, während Profiling-Ausgaben Trends und Hotspots identifizieren.

Für die Nutzung sind klare Verantwortlichkeiten erforderlich: Datenverantwortliche, Data Stewards und IT-Teams koordinieren Messung, Korrektur und Pflege. Zielwerte, Benchmarks und regelmäßige Berichte unterstützen Governance, Priorisierung von Korrekturmaßnahmen und die Einhaltung regulatorischer Vorgaben.

Herausforderungen umfassen heterogene Datenquellen, fehlende oder inkonsistente Metadaten, Skalierbarkeit der Messprozesse und Datenschutz. Gute Praxis ist die Integration von Metriken in den Softwarelebenszyklus, klare Definitionsstandards und die Pflege von Datenlinienführung.