Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle
Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle sind zwei zentrale Ansätze im Datenqualitätsmanagement. Die Qualitätssicherung zielt prozessbezogen und vorbeugend auf die langfristige Gewährleistung hoher Datenqualität ab, während die Qualitätskontrolle produktbezogen und nachsorgend die Überprüfung bereits verarbeiteter Daten fokussiert. Beide Bereiche integrieren Methoden wie Validierung, Tests und Bereinigung, wobei wirtschaftliche Überlegungen wie Kosten-Nutzen-Analysen die Auswahl der Maßnahmen beeinflussen.
Qualitätskontrolle von Daten
Abschnitt betitelt „Qualitätskontrolle von Daten“Die Qualitätskontrolle stellt einen produktbezogenen Teil des Datenqualitätsmanagements dar und konzentriert sich auf die Überprüfung verarbeiteter Daten.
Hauptmerkmale
Abschnitt betitelt „Hauptmerkmale“- Sie erfolgt nachsorgend am Ende des Datenverarbeitungsprozesses.
- Ihr Ziel liegt in der Gewährleistung der Qualität der verarbeiteten Daten.
- Sie nutzt spezifische Prüfmechanismen für Daten.
Inhalte der Qualitätskontrolle
Abschnitt betitelt „Inhalte der Qualitätskontrolle“- Überprüfung der Datengenauigkeit und -korrektheit.
- Stichprobenprüfung zur effizienten Überprüfung großer Datenmengen.
- Anwendung von Datenvalidierungsregeln.
- Vergleich der Daten mit festgelegten Qualitätsstandards.
- Identifizierung von Datenanomalien oder -fehlern.
Methoden
Abschnitt betitelt „Methoden“- Datenprofilierung.
- Statistische Analysen.
- Konsistenzprüfungen.
- Datenbereinigungsprozesse.
Maßnahmen
Abschnitt betitelt „Maßnahmen“- Verwendung standardisierter Testverfahren und -methoden.
- Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zum Datenschutz.
- Detaillierter Abgleich zwischen Lasten- und Pflichtenheft.
- Verwendung standardisierter Softwareentwicklungsmodelle wie Scrum oder Kanban.
- Detaillierter und permanenter Abgleich des definierten Soll-Zustandes und dem Ist-Zustand, bekannt als Soll-Ist-Vergleich.
Qualitätssicherung von Daten
Abschnitt betitelt „Qualitätssicherung von Daten“Die Qualitätssicherung bildet einen prozessbezogenen Teil des Datenqualitätsmanagements und umfasst alle organisatorischen und technischen Maßnahmen zur langfristigen Gewährleistung der Datenqualität.
Hauptmerkmale
Abschnitt betitelt „Hauptmerkmale“- Sie wird vorbeugend eingesetzt.
- Sie fokussiert auf den gesamten Datenlebenszyklus.
- Sie zielt auf die Schaffung von Vertrauen in die Erfüllung von Datenqualitätsanforderungen ab.
Aufgaben der Qualitätssicherung
Abschnitt betitelt „Aufgaben der Qualitätssicherung“Organisatorisch
Abschnitt betitelt „Organisatorisch“- Beschreibung der Datenerfassungs- und -verarbeitungsprozesse.
- Überprüfung von Dateneingabe- und -verarbeitungsschritten.
- Festlegung von Datenqualitätsmetriken und -standards.
- Durchführung von Mitarbeiterschulungen zur Datenqualität.
- Erstellung von Richtlinien für Datenmanagement und -sicherheit.
- Dokumentation von Datenqualitätsmaßnahmen.
Technisch
Abschnitt betitelt „Technisch“- Überwachung von Datenverarbeitungsprozessen.
- Implementierung von Datenvalidierungsregeln.
- Durchführung von Datenqualitätstests.
- Automatisierte Datenbereinigung und -anreicherung.
Methoden
Abschnitt betitelt „Methoden“- Implementierung eines Datenqualitätsmanagementsystems.
- Kontinuierliche Schulungen zur Datenqualität.
- Datenqualitätskontrollen entlang des gesamten Datenlebenszyklus.
- Einsatz von Datenqualitäts-Tools und -Frameworks.
Unterschiede
Abschnitt betitelt „Unterschiede“- Die Qualitätssicherung ist prozessbezogen, die Qualitätskontrolle produktbezogen.
- Die Qualitätssicherung wirkt vorbeugend, die Qualitätskontrolle nachsorgend.
- Die Qualitätssicherung umfasst den gesamten Datenlebenszyklus, die Qualitätskontrolle konzentriert sich auf die verarbeiteten Daten.
Wirtschaftliche Aspekte bei der Auswahl von Datenqualitätsmaßnahmen
Abschnitt betitelt „Wirtschaftliche Aspekte bei der Auswahl von Datenqualitätsmaßnahmen“Bei der Behebung von Defiziten in der Datenqualität werden wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt:
- Kosten-Nutzen-Analyse: Abwägung zwischen den Kosten für Qualitätsverbesserungsmaßnahmen und dem erwarteten Nutzen, wie in der Kosten-Nutzen-Analyse beschrieben.
- Ressourcenallokation: Effiziente Verteilung von personellen und technischen Ressourcen für Datenqualitätsmaßnahmen.
- Priorisierung: Fokussierung auf Maßnahmen mit dem größten wirtschaftlichen Nutzen oder zur Minimierung von Geschäftsrisiken.
- Return on Investment (ROI): Berechnung des erwarteten Ertrags im Verhältnis zu den Investitionen in Datenqualitätsmaßnahmen, detailliert in Return on Investment.
- Opportunitätskosten: Berücksichtigung der Kosten, die durch Nichthandeln oder alternative Maßnahmen entstehen würden.
- Langfristige Auswirkungen: Bewertung der langfristigen wirtschaftlichen Vorteile verbesserter Datenqualität, wie erhöhte Effizienz und bessere Entscheidungsfindung.