Datenqualität neu denken

Datenqualitäts-Management in der Praxis

So lassen sich Daten auf festgelegte Qualitätskriterien schon während der Eingabe eines Datensatzes, also in Echtzeit, automatisch prüfen: Wird beispielsweise ein neuer Kunde namens Johannes Mayer angelegt, überprüft ein automatischer Prozess gleich, ob dieser Kunde bereits in der Datenbank vorhanden ist. Damit vermeiden Unternehmen Dubletten - eines der wohl häufigsten Probleme innerhalb von Kundendatenbanken. Um den Kunden gegebenenfalls einem vorhandenen Stammdatensatz zuzuordnen, müssen Datensätze mit anderen Schreibweisen, etwa Johannes Mayer oder J. Maier, abgeglichen und überprüft werden.

Andere Eingabefehler lassen sich auf ähnliche Weise durch automatisierte Vorgänge vermeiden: Vergisst der Mitarbeiter etwa bei der Eingabe von neuen Bankdaten (IBAN) eine Ziffer, wird er darüber informiert, bevor er zum nächsten Datensatz geht. Das gleiche gilt für festgelegte Regeln, auch für Rechtschreibung und Grammatik. Standardisierte Informationen wie Postleitzahlen können auf ihre Korrektheit überprüft werden, indem sie mit Länderspezifischen Vorgaben abgeglichen werden (das sogenannte Matching).