Datenqualitätsmanagement

Der Einsatz und die Nutzung von Informationssystemen für unternehmerische Entscheidungen macht es erforderlich qualitativ hochwertige und damit korrekte Informationen und Daten in einem solchen System bereitzustellen und zu verarbeiten. Für Unternehmen belaufen sich die Kosten für mangelhafte Daten- und Informationsqualität nach Schätzungen in unterschiedlichen Studien auf ca. 20% des jeweiligen Umsatzes und damit bis zu mehreren Milliarden Euro.

Kaum ein Unternehmen beziffert jedoch die Kosten schlechter Datenqualität. Aber auch ohne eine Quantifizierung ist klar, dass die Folgekosten  es erforderlich machen, ein Daten- und Informationsqualitätsmanagement einzuführen. Folgende Dimensionen der Datenqualität sind zu unterscheiden: 

• Repräsentativ: Interpretierbarkeit, richtige Darstellung und Speicherung
• Zugriffsbezogen: Sicherheit, Eigentum und Privatsphäre
• Intrinsisch: Existenz, Korrektheit, Exaktheit, Objektivität, Glaubhaftigkeit
• Kontextuell: Relevanz, Granularität, Integrität und Vollständigkeit

Ein Daten- und Informationsqualitätsmanagement sollte folglich Maßnahmen und Prozesse beinhalten, die die Sicherung der oben genannten Qualitätsmerkmale ermöglichen. Auch hier bietet die Siron Technologie beispielsweise folgende Funktionalitäten:

• Komplexe Dateiabgleichverfahren,
• Schlüsseltransformationen,
• Virtuelle Dateien und Komprimierungsverfahren,
• UNICODE Unterstützung und
• Funktionen zum Vergleichen von affinen Wortmustern und Wortgruppen auf der Basis von Fuzzy Logik z. B. zur Doublettenprüfung.

Datenmanagement ist eine wichtige Funktion innerhalb des unternehmensweiten Informationsmanagements. Mit dem Datenmanagement steht und fällt die Qualität des Informationsmanagements. Ein fehlendes oder unzureichend betriebenes Datenmanagement ist oft der Grund für Kostenexplosionen, sinkendes Vertrauen in die Richtigkeit, Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten und Informationen, sowie der mangelhaften Fähigkeit Compliance-Vorgaben nachzukommen, von einer effizienten und systematischen Datenvalidierung (Data Reconciliation) einmal abgesehen.