{"id":21,"date":"2010-02-01T09:00:26","date_gmt":"2010-02-01T08:00:26","guid":{"rendered":"http:\/\/www.smartersoftware.de\/wordpress\/?p=21"},"modified":"2010-03-29T06:54:30","modified_gmt":"2010-03-29T05:54:30","slug":"dq-messgroesse-5-steckbrief-elemente","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.smartersoftware.de\/wordpress\/2010\/02\/dq-messgroesse-5-steckbrief-elemente\/","title":{"rendered":"DQ Messgröße – 5 Steckbrief-Elemente"},"content":{"rendered":"

F\u00fcr englisch-sprachige Leser: There is an English version of this post<\/a>.<\/p><\/blockquote>\n

Dass eine DQ Messgr\u00f6\u00dfe einen aussagekr\u00e4ftigen Namen erhalten muss, ist wohl klar. Was sonst noch dazu geh\u00f6rt, wird in diesem Artikel genauer betrachtet. In einem folgenden Eintrag werden die Elemente an einem Beispiel weiter diskutiert.<\/p>\n

1. Bezeichnung der DQ Messgr\u00f6\u00dfe<\/h2>\n

Eine aussagekr\u00e4ftige, einheitliche Bezeichnung erleichtet die Kommunikation zwischen den Beteiligten. Sie sollte die Messgr\u00f6\u00dfe knapp, aber m\u00f6glichst genau beschreiben.<\/p>\n

2. Beschreibung der Datenregel<\/h2>\n

Die Beschreibung der einzuhaltenden Datenregel muss so detailliert sein, dass die genaue Umsetzung der Pr\u00fcfung abgeleitet werden kann und somit die DQ Messgr\u00f6\u00dfe mit Hilfe eines SQL Statements oder eines Programms umgesetzt werden kann. Dabei verwendete allgemeine Begriffe (z.B. \u2018Kunde\u2019) sind zu definieren, z.B. in einem allgemeinen Abschnitt der Dokumentation oder in einem Business-Glossar.<\/p>\n

Nach M\u00f6glichkeit ist diese Regel zusammen mit dem betroffenen Fachbereich zu erarbeiten und meist in einem iterativen Prozess zu sch\u00e4rfen. Die dabei ermittelten Ausnahmen (d.h. Konstellationen bei denen eine Verletzung der Regel keinen Fehler darstellt) sind ebenfalls festzuhalten.<\/p>\n

3. Auswirkungen der Regelverletzungen<\/h2>\n

F\u00fcr eine Priorisierung bei mehreren DQ-Problemen ist es wichtig, die Folgen von Regelverletzungen zu kennen. Erste Ansatzpunkte:<\/p>\n

    \n
  • Entstehen direkte Folgekosten durch die Regelverletzungen?<\/li>\n
  • Werden gesetzliche Vorschriften verletzt?<\/li>\n
  • K\u00f6nnen Prozesse nicht oder nur mit zus\u00e4tzlichem Aufwand oder Kosten durchgef\u00fchrt werden?<\/li>\n
  • K\u00f6nnen Kennzahlen nicht bestimmt werden oder werden durch Regelverletzungen ungenau oder unzuverl\u00e4ssig?<\/li>\n<\/ul>\n

    Nach M\u00f6glichkeit sind qualitative und quantitative Folgen so genau wie m\u00f6glich anzugeben. Hierf\u00fcr ist es wichtig, einen guten \u00dcberblick \u00fcber die Prozesse und Datenbewirtschaftung des Unternehmens zu haben und mit den verschiedenen Fachbereichen die Auswirkungen von Regelverletzungen zu erarbeiten. Um Management-Unterst\u00fctzung f\u00fcr die Beseitigung von DQ-Problemen zu erhalten, ist es unerl\u00e4sslich, die Folgen des Nicht-Handelns aufzuzeigen.<\/p>\n

    4. Fehler-Ursachen<\/h2>\n

    Um einen Ansatz zur Korrektur und zur dauerhaften Beseitigung des DQ-Problems zu haben, ist es wichtig zu ermitteln, wo das DQ-Problem entsteht. In welchem System sind fehlerhafte Eingaben erfolgt oder ben\u00f6tigte Angaben unterblieben? U.U. muss man dabei mehrere Schritte in der Datenbewirtschaftungskette zur\u00fcckgehen, um zur eigentlichen Fehler-Ursache zu kommen.<\/p>\n

    Die genaue Beschreibung der Fehler-Ursachen stellt eine wertvolle Hilfe bei der Definition von Pr\u00e4ventionsma\u00dfnahmen dar, mit denen nach einer Korrektur das erneute Auftreten des DQ-Problems verhindert werden soll.<\/p>\n

    5. Vorgehen zur Korrektur der fehlerhaften Datens\u00e4tze<\/h2>\n

    Den Abschluss bildet eine Beschreibung, wie fehlerhafte Datens\u00e4tze korrigiert werden k\u00f6nnen:<\/p>\n

      \n
    • Wenn Angaben fehlen oder falsch sind, wie k\u00f6nnen die korrekten Werte bestimmt werden? K\u00f6nnen die Werte aus dem Internet (z.B. fehlerhafte Postleitzahlen) oder der Kundenakte entnommen werden? Muss gar der Kunde direkt angesprochen werden?<\/li>\n
    • Werden diese Angaben von einem Benutzer erfasst werden? Welche Programme, Men\u00fcpunkte, Transaktionen etc. k\u00f6nnen dazu verwendet werden?<\/li>\n
    • Gibt es ein Korrektur-Programm, mit dem eine maschinelle Korrektur bei gro\u00dfen Datenmengen erfolgen kann?<\/li>\n<\/ul>\n

      Mit diesen Informationen kann bei Auftreten von Fehlern schnell reagiert werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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