Datenqualitätskriterien

Datenqualität ... Datenqualitätskriterien

Keine verlässliche Entscheidung aus schlechten Daten.

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Welche Datenqualitätskriterien haben sich in der Praxis bewährt?

Um Datenqualität zu quantifizieren, werden relevante Kriterien - auch Dimensionen genannt - zur Messung benötigt. In mehr als zwanzig Jahren sind eine Menge Kriterien definiert worden, wobei viele Ansätze auf die Erkenntnisse von Prof. Richard Y. Wang (MIT Boston) zurückgehen, der bereits 1992 Dimensionen der Datenqualität inkl. entsprechender Kategorien veröffentlichte ...
 

 
Die dargestellten Kriterien sind hinsichtlich der Terminologie grundsätzlich verständlich und dennoch fallen dem Betrachter zwei Dinge relativ schnell auf ...

1. es gibt sogenannte weiche Kriterien (bspw. glaubwürdig), die sich schwerer in Werte fassen und messen lassen als technisch leichter zu ermitelnde Werte bzgl. harter Faktoren wie bspw. "vollständig"

2. bei der Definition der Kriterien zeigen sich typischerweise Überschneidungen
 

Diese Gründe als auch der unverhältnismäßig hohe Aufwand, sämtliche Kriterien einzubeziehen, haben in der Praxis dazu geführt, sich auf einige, wenige Dimensionen zu beschränken und diese dafür regelmäßig zur Messung eines Datenqualitätsfaktors heranzuziehen. Ein in der Praxis bewährter Ansatz beinhaltet die Kriterien Vollständigkeit, (formale und inhaltliche) Korrektheit sowie Redundanzfreiheit.
 

Wie kann ich die Datenqualität messen?

 

DataQualityCheck
Kennen Sie Ihre Daten und Ihre Problemzonen?

 

 

15 Dimensionen der Datenqualität (DGIQ)

Auf der Grundlage der Arbeiten von Prof. Wang wurden von der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität (DGIQ) die 15 Dimensionen ins Deutsche übersetzt, kategorisiert und mit Definition und Beispielen versehen.