Schritt 3: Prozesse analysieren

Für eine umfassende und zielführende Analyse, gerade bei einer sehr heterogenen IT-Landschaft, kann es sinnvoll sein, noch eine Stufe tiefer in die Datensätze und Systeme einzudringen. Ziel einer solchen Analyse ist es, die Entstehungsbedingungen und -prozesse von Daten aufzuzeigen, um eventuelle Schwachstellen, die zu einer Verschlechterung der Datenqualität führen, erkennen zu können. Das ist besonders mit Blick auf Maßnahmen, die die Datenqualität langfrisig verbessern sollen, sinnvoll. An dieser Stelle rücken dann auch die einzelnen Datennutzer und ihre Bedürfnisse, die "different views of data", in den Mittelpunkt. Es gilt Fragen zur Datenqualität wie Verständlichkeit, Übersichtlichkeit und Zugänglichkeit zu untersuchen, aber auch die Einschätzung der Fachabteilungen und einzelner Datennutzer zur Glaubwürdigkeit und Belastbarkeit ihrer Daten zu dokumentieren. Anbieter von Datenqualitätslösungen sollten über ihre Consultants eng mit den Kunden zusammenarbeiten, um gemeinsam die involvierten Systeme und Prozesse besser erkennen und beschreiben zu können. Dieser Ist-Zustand lässt sich dann mit den vorher ausgearbeiteten idealen Anforderungen an die Datenqualität abgleichen.

Es empfiehlt sich, den Nutzern bei der Arbeit - Dateneingabe, -pflege und -nutzung - über die Schulter zu schauen. Im konkreten Anwendungsfall lassen sich Optimierungspotenziale am effizientesten identifizieren. Hier lässt sich auch feststellen, ob die Daten inhaltlich und formal so präsentiert werden, dass die täglichen Aufgaben effektiv erledigt werden können.