Marketing-Aktionen, die haarscharf an der Zielgruppe vorbeigehen, Rechnungen, die nicht zugestellt werden können, und geschäftliche Fehlentscheidungen, weil keine belastbaren Informationen zur Verfügung stehen - solche Business-Pannen haben oft eine gemeinsame Ursache: eine mangelhafte Datenqualität. Die Folgen können verheerend sein: Falsche Zahlen oder verärgerte Kunden bringen gerade in wirtschaftlich schwierigen Zeiten Firmen schnell ins Schleudern. Doch in Zeiten, in denen immer mehr Daten in immer verteilteren Systemen immer schneller bereitgestellt werden müssen, ist das Informations-Management komplex geworden. Schludern ist nicht erlaubt: Nicht nur die Geschäftsrisiken sind beträchtlich, auch rechtliche Verstöße, die auf fehlerhaften Daten beruhen, können böse Folgen haben.
Wer eine gute Datenqualität erreichen will, muss auf eine Reihe von Kriterien achten:
Korrektheit: Die Daten müssen mit der Realität übereinstimmen.
Konsistenz: Ein Datensatz darf in sich und zu anderen Datensätzen keine Widersprüche aufweisen.
Zuverlässigkeit: Die Entstehung der Daten muss nachvollziehbar sein.
Vollständigkeit: Ein Datensatz muss alle notwendigen Attribute enthalten.
Genauigkeit: Die Daten müssen in der jeweils geforderten Exaktheit vorliegen (Beispiel: Nachkommastellen).
Aktualität: Alle Datensätze müssen jeweils dem aktuellen Zustand der abgebildeten Realität entsprechen.
Redundanzfreiheit: Innerhalb der Datensätze dürfen keine Dubletten vorkommen.
Relevanz: Der Informationsgehalt von Datensätzen muss den jeweiligen Informationsbedarf erfüllen.
Einheitlichkeit: Die Informationen eines Datensatzes müssen einheitlich strukturiert sein.
Eindeutigkeit: Jeder Datensatz muss eindeutig interpretierbar sein.
Verständlichkeit: Die Datensätze müssen in ihrer Begrifflichkeit und Struktur mit den Vorstellungen der Fachbereiche übereinstimmen.
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