Die Datenqualität der Daten in den BI-Systemen
(DWH's) ist eine Voraussetzung für den Nutzen der Business Intelligence.
Zusätzlich zur objektiven messbaren Datenqualität gibt es noch die
gefühlte subjektive Datenqualität. Beide Bereiche zusammen beeinflussen
das Vertrauen in die Informationen (Trusted Data) der BI-Systeme
(DWH's). Es gibt viele Faktoren die auf die Datenqualität einzahlen, die
in diesem Bereich des BI-Wiki-Portals erklärt werden.
Faktoren der Datenqualität der Business Intelligence
Zu den Faktoren der Datenqualität in der Business Intelligence zählen:
semantische und syntaktische Datenqualität der transaktionsorientierten Quellsysteme (CRM, ERP, Billing, Logistik, ...)
Integrationsfähigkeit der transaktionsorientierten Systemlandschaft (z.B. übergreifende technische und fachliche Identifier)
semantische und syntaktische Datenqualität im Enterprise Data Warehouse und den Analytischen Informationssystemen (AIS).
korrekte fachliche Interpretation der Daten aus den transaktionsorientierten Quellsysteme
korrekte fachliche Transformation der Daten zu Informationen in den BI-Systemen
korrekte Interpretation der Informationen in den BI-Systemen
Datenkonsistenz
Vollständigkeit
Datenverfügbarkeit
Systemverfügbarkeit,
fachliche und technische Bereitstellungszeitpunkte der Daten und Informationen
Datenschutz
Datensicherheit
Transparenz zur messbaren Datenqualität
Verbesserung der Datenqualität
Für
die Verbesserung der Datenqualität muss die Datenqualität erst einmal
gemessen werden. Anhand dieser Messung kann erst festgestellt werden
inwieweit eine Verbesserung überhaupt notwendig oder auch möglich ist.
Bzgl. der Messung der Datenqualität muss eine Referenz (Datenmaster)
herangezogen gegen die die Daten der BI-Systeme gemessen werden. Befinden
wir uns in der unteren Ebene der BI-Systeme, d.h. in der Ebene der
Staging Area kann dieser Datenmasten in den Quellsystemen gesucht
werden. In den obereren Ebenen der Business Intelligence kann die
Referenz meistens nur noch die verschriftlichte Erwartungshaltung der
Fachseiten (z.B. Kennzahlendefinition) sein. Folgende Massnahmen können zur Verbesserung der
Datenqualität durchgeführt werden:
E2E-Monitoring der Datenverarbeitung von der Datenentstehung in den transaktioinsorientierten Systemen (TIS) bis in den Presentation Layer der Business Intelligence
E2E-Monitoring der operativen Prozesse
E2E-Monitoring der dispositiven Prozesse
E2E-Incident & Problemmanagement Management (systemübergreifend) z.B. nach der ITIL-Methode
Behebung
von Datenqualitätsproblemen an der Verusachungsstelle (meistens in den
Quellsystemen) anstatt überschreiben von Daten in den BI-Systemen
(patchen)
Implementierung von Qualitätschecks sowohl
syntaktisch als auch semantisch (z.B. Festlegung von Pflichteingaben,
syntaktische Formatvorgaben, semantische Checks wie referentielle
Integritität) sowohl in den Systemen der Datenentstehung als auch in den
BI-Systemen
Schaffung der Transparenz der messbaren Datenqualität in Form eines Datenqualität-Dashboard
Schaffung von Datenqualitätsverantwortungen auf der Ebene Datenobjekte (und nicht Systeme)
Maßnahmen zur Sicherstellung der Datensicherheit und Datenschutz
Schaffung
der Transparenz der erwarteten geschaffen Fachlichkeit (Definition von
Kennzahlen, KPI's, Dimensionen und Verwendungszwecke) in den
BI-Systemen, z.B. mittels Metadatenmanagement
