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zum Beispiel „Eine natürliche Person muss immer ein formal korrektes Geburtsda-
tum besitzen“ müssen von dem Datenanalysten bei der Implementierung der Da-
tenqualitätsregeln in technische Formeln wie „If pflag =“N“ then FOR-
MAT(DOB)=YYYY-MM-DD“ umgesetzt werden.
Oder umgekehrt wird der Datenanalyst beim Data Profiling erkennen, dass die
Spalte P_SCHL_X neben der Ausprägung „Herr“, „Frau“, „Firma“ noch in weni-
gen Fällen Werte wie „M“, „W“ und „unb.“ enthält. Den Anwender der Frontend-
Applikation, von dem er den gültigen Wertebereich für dieses Datenfeld erfahren
möchte, muss er aber nach den möglichen Werten der Drop-Down-Liste im Daten-
feld „Anrede“ auf der CRM-Maske fragen.
Zentrale Bereitstellung der Datenqualitätsanforderungen im Unternehmen
Die in der ersten Phase ermittelten Datenqualitätsregeln spiegeln die gesamten
Anforderungen des Unternehmens an die Datenqualität wieder. Diese umfassen
die Geschäftsprozessregeln des Unternehmens, aber auch standardisierte oder
rechtliche Vorgaben für Informationen. Die zentrale Verwaltung, Dokumentation
und Bereitstellung dieser Regeln gehört zu den größten Herausforderungen, stellt
aber auch einen wichtigen Meilenstein im gesamten Datenqualitätsmanagement
dar.
Die gemeinsame Abnahme der definierten Datenqualitätsregeln sollte den letzten
Schritt in dieser Projektphase darstellen. Im Laufe des Projekts wird der Datenana-
lyst, der zum Beispiel im Data Profiling Auffälligkeiten in den Daten entdeckt,
diese mit dem Datenverwalter abstimmen und dafür dann eine entsprechende
Datenqualitätsregel aufstellen und prüfen. Erst nach Prüfung der Ergebnisse aus
seinen Tests wird die Regel dann für die weitere Verarbeitung freigegeben.
