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Tabelle 1: Ursachen für Datenqualitätsmängel und ausgewählte Beispiele
DQ-Mängel
Mögliche Ursachen (Auswahl)
Prozessfehler
Doppelerfassungen
Daten werden zu einem zu frühen oder zu späten Zeitpunkt
verlangt
Ergebnisse, welche den Empfänger nicht erreichen
Anwenderfehler
Ungenügende Erhebung
Tippfehler
Verlegenheitseinträge
Programmierfehler
Mehrfachvergabe von Schlüsseln
Datensätze verschwinden oder man kann nicht mehr darauf
zugreifen
Auswertungen werden missverständlich umgesetzt
Ungenügende oder fehlerhafte Speicherung von Daten
Kundenfehler (Da-
tenbezüger)
Falsch oder ungenau angeforderte Daten und Auswertun-
gen
Missverständliche Definitionen
2.1.2 Datenqualitätsmängel - Entstehung und Bekämpfung
Ausgehend von diesen möglichen Ursachen können einige generische Ansätze
beschrieben werden, welche die Datenqualität verbessern. Ausgangspunkt ist da-
bei Abbildung 1, welche den Zusammenhang zwischen Fehlerquellen und den
Fehlerarten aufzeigt. Für jede dieser Fehlerarten kann ein generischer Ansatzpunkt
gefunden werden, der nachhaltig zur Behebung von Datenqualitätsmängeln bei-
tragen kann.
Die vier generischen Ansätze sind:
1. Verantwortung, Messen und Publizieren
2. Freiheit und Führung
3. Standards setzen und durchsetzen
4. Durchgängige Definitionen festlegen
Zu jedem dieser generischen Ansätze können nun Maßnahmen definiert werden,
welche in groben Zügen aufzeigen, wie eine schlechte Datenqualität bekämpft
werden kann.
