Databases Reference
In-Depth Information
Anmerkung: Dies muss nicht notwendigerweise eine Verletzung der IQ Dimension
Vollständigkeit bedeuten, weil etwa Pflichtfelder leer sind. Wichtig ist hier, dass
die vorhandene Information kein umfassendes Bild des Kunden wiedergibt.
2.2.3.3 Glaubwürdigkeit (believability):
Informationen sind glaubwürdig, wenn Zertifikate einen hohen Qualitätsstandard aus-
weisen oder die Informationsgewinnung und -verbreitung mit hohem Aufwand betrieben
werden.
Für die Glaubwürdigkeit ist maßgebend, inwiefern die aktuell vorliegenden In-
formationen als vertrauenswürdig und zuverlässig angesehen werden - also durch
eine deduktive Qualitätsbeurteilung. Entscheidend dafür ist die Aufmachung der
Daten. Hier geht es im Kern um ein gutes Marketing der Informationen.
Stammdaten
(positiv) Eine vom Statistischen Bundesamt herausgegebene Informationsbroschü-
re zur Bevölkerungsentwicklung besitzt eine hohe Glaubwürdigkeit, und zwar
unabhängig davon, inwieweit die Daten vollständig, fehlerfrei, eindeutig ausleg-
bar, objektiv richtig, aktuell und verständlich sind.
(negativ) Aufzeichnungen von Wetterdaten, deren Herausgeber unbekannt ist,
haben dagegen eine niedrigere Glaubwürdigkeit.
Bewegungsdaten
(positiv) Daten aus einem mit großem Aufwand entwickelten Produktionspla-
nungs- und Steuerungssystem, die den Nutzern am PC zur Verfügung stehen, sind
glaubwürdig.
(negativ) Lediglich handschriftliche Aufzeichnungen der Mitarbeiter in der Pro-
duktion.
2.2.3.4 Vollständigkeit (completeness):
Informationen sind vollständig, wenn sie nicht fehlen und zu den festgelegten Zeitpunk-
ten in den jeweiligen Prozess-Schritten zur Verfügung stehen.
Informationen sind pünktlich, wenn sie zu einem festgelegten Zeitpunkt in einem
bestimmten Prozessschritt zur Verfügung stehen. Durch diese Integration der
Zeitdimension in die Definition der Vollständigkeit ist eine eigenständige, zusätz-
liche Dimension Pünktlichkeit nicht erforderlich.
Vollständigkeit lässt sich in unterschiedlichen Ausprägungen beschreiben; so kann
die Vollständigkeit z.B. für ein Schema, eine Tabelle oder eine Spalte ermittelt
werden. Dabei ist es essentiell festzulegen, gegen welche Menge die Voll-
ständigkeit verprobt wird.
