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Datenqualität erfolgreich steuern Praxislösungen für Business-Intelligence-Projekte

  • Erscheinungsdatum: 26.02.2015
  • Verlag: dpunkt
eBook (ePUB)
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Datenqualität erfolgreich steuern

Immer mehr Unternehmen begreifen ein gutes Datenqualitätsmanagement als einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil: Die IT-Kosten sinken, Projekte werden beschleunigt, auf Änderungen am Markt oder von gesetzlichen Auflagen kann schneller und flexibler reagiert werden. Datenintegrationen über System-, Abteilungs- und Unternehmensgrenzen hinweg werden erleichtert und falsche Entscheidungen basierend auf mangelhaften Daten verhindert. Anhand praktischer Beispiele zeigt Ihnen dieses Buch, wie Sie die Qualität Ihrer Daten zielorientiert und nachhaltig verbessern können. Analysieren Sie die Ursachen und Auswirkungen schlechter Datenqualität und erfahren Sie, welche Investitionen sich wirklich lohnen. Lernen Sie die Grundlagen des Datenqualitätsmanagements kennen, die technische Umsetzung mit passgenauen Werkzeugen sowie die praktische Umsetzung in einem kompletten Zyklus eines BI-Projekts. Mit diesem umfassenden Wissen bieten Ihnen die Autoren einen wertvollen Leitfaden für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement. Die 3. Auflage wurde komplett überarbeitet. Als neues Thema wurde Big Data aufgenommen, da es für die Welt der Business Intelligence eine neue Evolutionsstufe darstellt und somit Auswirkungen auf das Datenqualitätsmanagement hat. Detlef Apel ist der Subject Matter Expert für Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement bei Capgemini. Durch seine mehr als 17-jährige Erfahrung mit der Datenintegration aus heterogenen Systemen, dem Reporting, der Analyse und der Big Data Analytics ist er schnell auf das Datenqualitätsmanagement als wesentlichen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen gestoßen. Er hat namhafte Kunden aus unterschiedlichen Branchen bei der Einführung und Optimierung ihres Datenmanagements erfolgreich beraten sowie als Architekt und Entwickler die technische Implementierung übernommen. Weiter ist ist Redner auf verschiedenen Konferenzen, Autor zahlreicher Fachpublikationen und Vertreter des Expert-Connect-Programms von Capgemini. Dr. Wolfgang Behme ist als Global Support Manager im Competence Center BI/CRM/eCom/Mobility bei der Continental Reifen Deutschland GmbH verantwortlich für den weltweiten Support der SAP BW Plattform, auf der alle BI-Anwendungen der Reifen-Division laufen. Er arbeitet seit mehr als 15 Jahren im BI-Umfeld und ist Autor und Herausgeber diverser Fachpublikationen. Sein Anliegen, den Austausch zwischen Theorie und Praxis zu fördern, wird durch zahlreiche Vorträge auf verschiedenen BI-Konferenzen sowie durch Lehraufträge an Hochschulen deutlich. Rüdiger Eberlein ist Chief Technology Officer Business Information Management bei Capgemini Deutschland. Als Architekt von Anwendungslandschaften hat er sich immer wieder mit der Problematik der Datenqualität auseinandergesetzt. Er hat BI- und Big-Data-Analytics-Lösungen für Unternehmen verschiedener Branchen wie Automobil, Finanzdienstleister, Telekommunikation und Öffentlicher Bereich mitgestaltet. Weiter hat er mehrere Fachartikel zu Architekturthemen aus Big Data Analytics und Business Intelligence veröffentlicht sowie Vorträge auf Konferenzen gehalten. Als Verantwortlicher der Rubrik Daten der Capgemini IT Trends Studie weiß er um die enorme Bedeutung, die das Thema Datenqualität für CIOs in Deutschland hat. Christian Merighi ist Senior Berater im Bereich BI/DWH Strategic Services bei Teradata GmbH in Österreich. Zu seinen Aufgabengebieten gehören die fachliche Konzeption von Business-Intelligence-/Data-Warehouse-Lösungen, die Erarbeitung von Kosten/Nutzen-Modellen sowie die Definition von Vorgehensmodellen für die Projektumsetzung in diesen Bereichen. In den letzten Jahren hat er sich im Rahmen dieser Tätigkeiten zudem auf den Bereich BI & Data Governance (Konzeption und Aufbau BICC) sowie das ganzheitliche Datenqualitätsmanagement fokussiert. In diesem Umfeld verantwortet er Projekte bei Unternehmen in Österreich, Deutschland und Osteuropa.

Produktinformationen

    Format: ePUB
    Kopierschutz: watermark
    Seitenzahl: 390
    Erscheinungsdatum: 26.02.2015
    Sprache: Deutsch
    ISBN: 9783864916427
    Verlag: dpunkt
    Größe: 13716 kBytes
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Datenqualität erfolgreich steuern

1 Datenqualität

Der Begriff Datenqualität ist sehr stark subjektiv geprägt. Sowohl bei der Befragung von Fachleuten als auch in der Literatur erhält man zu diesem Thema sehr unterschiedliche Antworten. Viele Autoren gehen in Ermangelung einer einheitlichen Definition daher auf die beiden Grundbestandteile des Begriffs zurück und definieren sowohl Daten als auch Qualität allgemein und folgen damit Larry English, einem der Pioniere auf dem Gebiet der Datenqualität: "The best way to look at information quality is to look at what quality means in the general marketplace and then translate what quality means for information" (vgl. [ English 1999 , S. 15ff.]).

In diesem Kapitel werden zunächst die grundlegenden Begriffe Daten und Qualität und daraus abgeleitet der Begriff Datenqualität erläutert. Nach einer ausführlichen Beschreibung der Eigenschaften wird auf unterschiedliche Taxonomien eingegangen. Den Abschluss des Kapitels bildet das Thema Datenqualitätsmanagement.
1.1 Daten

Die aktuelle Situation in den Unternehmen ist durch eine steigende Datenflut gekennzeichnet. Beispielsweise fallen durch die Vernetzung von Scannerkassen in Supermärkten oder die Speicherung von Verbindungsdaten in der Telekommunikationsbranche große Datenmengen an. Dieser Trend wird durch neue Entwicklungen wie Radio Frequency Identification (RFID) noch verstärkt. Nach Schätzungen der Gartner-Gruppe würde die Einzelhandelskette Wal-Mart täglich Daten im Umfang von 7 Terabyte generieren, wenn alle Artikel mit RFID-Marken versehen würden (vgl. [ Raskino/Fenn/Linden 2005 ]). Gemäß einer IDC-Studie (vgl. [ IDC 2011 ]) ist die weltweit produzierte Datenmenge im Jahr 2011 auf ein Volumen von 1,8 Zettabyte 1 angestiegen. Daten allein haben jedoch nur einen begrenzten Wert, erst in einem sinnvollen Kontext werden daraus unternehmensrelevante Informationen.

Bisher gibt es keine einheitliche Definition des Begriffs Daten. Den meisten Definitionen ist jedoch gemein, dass sie Daten nicht getrennt, sondern im Zusammenhang mit Information und Wissen betrachten, weil sich die Begriffe jeweils ergänzen (vgl. [ English 1999 , S. 18; Helfert 2002 , S. 13; Müller 2000 , S. 5ff. u.a.]). Zumeist findet eine Hierarchisierung statt, deren unterstes Glied die Daten darstellen. Hierbei wird häufig die Semiotik als Strukturierungshilfe (Syntaktik - Semantik - Pragmatik) genutzt, die die allgemeine Lehre von den Zeichen, Zeichensystemen und Zeichenprozessen in das Gebiet der Informatik überträgt.

Abb. 1-1 Semiotisches Dreieck (in Anlehnung an [ Hinrichs 2002 , S. 27])

Auf syntaktischer Ebene werden lediglich die Zeichen sowie ihre mathematisch-statistischen Beziehungen untereinander (z.B. relative Häufigkeit innerhalb bestimmter Grundstrukturen) untersucht, ohne dabei auf die Bedeutung der Zeichen einzugehen. Diese maschinenlesbaren Zeichenfolgen (Daten) bilden somit die Informationen der realen Welt ab.

Wird den Daten Bedeutung hinzugefügt, gelangt man auf die semantische Ebene, d.h., die Daten werden in einem bestimmten Kontext gesehen, und man spricht von Information.

Auf der pragmatischen Ebene steht der direkte Benutzer (Interpreter) im Mittelpunkt der Untersuchungen, d.h., hier spielt die Wirkung von Information auf die sie verarbeitenden Verwender (Menschen, Maschinen) eine wichtige Rolle. Somit kommt die pragmatische Ebene der Wirklichkeit am nächsten, indem sie sich über die ersten zwei Ebenen hinausgehend noch mit Fragen der jeweiligen Absicht und des Werts für den einzelnen Benutzer befasst. Erst dann wird aus der Information Wissen.

Aus Gründen der besseren Lesbarkeit bezieht sich in den nachfolgenden Kapiteln dieses Buches der Begriff Datenqualität sowohl auf die Qualität der Daten als auch auf die Qualität der Informationen.
1.2 Q

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