Datenreliabilität

Datenreliabilität bezeichnet die Zuverlässigkeit von Daten in Bezug auf Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit, Aktualität und Verfügbarkeit. Sie beschreibt, wie stabil Daten über Zeit und Systeme hinweg bleiben und wie vertrauenswürdig sie für Entscheidungen sind. Sie fokussiert auf Beständigkeit und Vertrauenswürdigkeit in betrieblichen Abläufen.

Typische Dimensionen sind Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Herkunft (Provenance), Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit. Zusammen bestimmen sie, wie belastbar Daten im Einsatz sind und ob sie sich für Analysen und Berichte eignen.

Messgrößen umfassen Fehlerquote, Vollständigkeitsgrad, Datenlatenz, Datenlinage, Qualitätsindex und Vorfallraten. Ein formelles Daten-Governance-Modell, Rollen wie Data Stewardship und ein Metadaten-Management unterstützen Transparenz, Revisionssicherheit und Verantwortlichkeit.

Herausforderungen ergeben sich aus fehlerhaften Quelldaten, Mehrfachquellen, Duplikaten, Silo-Strukturen, Prozessänderungen, Systemausfällen, menschlichen Fehlern und regulatorischen Anforderungen.

Verbesserungsmaßnahmen umfassen klare Governance, Standardisierung von Modellen, Validierung und Reinigung, kontinuierliche Qualitätsüberwachung, Anomalie-Erkennung, Versionierung, Backups, Redundanz sowie Daten-Linage und Zugriffskontrollen.

Datenreliabilität beeinflusst Risikomanagement, Analytik, Berichterstattung und Compliance. Höhere Reliabilität verbessert Entscheidungsqualität, Effizienz und Vertrauenswürdigkeit gegenüber Stakeholdern.