Databases Reference
In-Depth Information
plausible Informationen hingewiesen,
bevor
die Fehler in der Datenbank ge-
speichert werden. Zu diesem Zeitpunkt ist eine Korrektur i.d.R. sehr viel
einfacher, schneller und kostengünstiger möglich, als bei einer nachträgli-
chen Bereinigung, da bei der Erfassung der Daten die Unterlagen zum Ge-
schäftsvorfall noch vorliegen oder u.U. sogar ein telefonischer Kontakt zum
Kunden oder Lieferanten besteht, wodurch in Zweifelsfällen durch eine ein-
fache und schnelle Rückfrage für Klärung gesorgt werden kann, während
bei einer nachträglichen Bereinigung aufwändig recherchiert, evtl. die Un-
terlagen zum Geschäftsvorfall gesichtet und im Extremfall der Kunde oder
Lieferant kontaktiert werden muss.
Neben reinen Plausibilitätsprüfungen spielt jedoch auch die “Gebrauchs-
tauglichkeit” (
Usability
) einer Anwendung eine wichtige Rolle für das fehler-
freie Arbeiten von Anwendern. Hierunter fallen u.a.
o
eine möglichst
übersichtliche Gestaltung von Erfassungsmasken
(z.B.
hinsichtlich der Ausrichtung und Gestaltung von Eingabefeldern)
o
eine möglichst
intuitive Dialogführung
(z.B. hinsichtlich der Reihen-
folge der Eingabefelder oder der verschiedenen Bearbeitungs-
schritte)
o
effektive Suchfunktionen
, um z.B. in umfangreichen Wertebereichs-
tabellen (z.B. Berufs- und Berufsgruppenbezeichnungen) effektiv
und schnell den gewünschten Eintrag zu finden .
Werden diese Aspekte in Anwendungsprogrammen vernachlässigt, werden
Datenfehler geradezu provoziert. Entspricht z.B. die Reihenfolge der Einga-
befelder für Namensinformationen nicht der “natürlichen” Reihenfolge (An-
rede, Titel, Vorname, Nachname) kommt es dadurch zu Vertauschungen
zwischen den verschiedenen Datenfeldern. Oder es führt dazu, dass bei um-
fangreichen Wertebereichstabellen der gesuchte Eintrag nicht effektiv und
schnell gefunden werden kann (siehe auch unten unter “Einbinden von qua-
litätssichernden Werkzeugen”) und deshalb irgendein anderer Wert oder ein
pauschaler Eintrag (z.B. “sonstige”) gewählt wird.
Dieses Phänomen zeigt sich für unterschiedliche Daten immer wieder. Zu-
meist handelt es sich dabei um Pflichtfelder, die bei der Erfassung der Daten
mit zulässigen Werten gefüllt sein müssen, für den aktuellen Geschäftsvor-
fall aber keine entscheidende Bedeutung hat. Aus Zeitgründen oder mangels
genauer Information werden dann häufig Standardwerte eingetragen. Bei
einer Datenanalyse zeigen sich solche Phänomene dann dadurch, dass ein
bestimmter Wert in einem solchen Datenfeld statistisch überdurchschnittlich
häufig vorkommt (z.B. der Wert “01.01.1901” als Geburtsdatum).
Bei Schnittstellenprogrammen, die die Daten zwischen verschiedenen Sys-
temen oder Anwendungsprogrammen übertragen, gibt es darüber hinaus
noch die zusätzlichen Anforderungen, dass
