Datenarchitektur als Basis für erfolgreiches Business Intelligence - Business Intelligence Umsetzung | www.iBusiness-Intelligence.org

3.2.1. Datenarchitektur als Basis für erfolgreiches Business Intelligence

Die Architektur von Computerdaten als Basis für erfolgreiches Business Intelligence, aus Howson, 2008, S. 100
Abbildung 29:Die Architektur von Computerdaten als Basis für erfolgreiches Business Intelligence41

Um Informationen aus Computerdaten gewinnen zu können, ist die Qualität der zu verwendenden Computerdaten massgebend. Ist die Qualität der Computerdaten in den Quellsystemen unzureichend, lassen sich diese nicht aufbereiten und als Informationen den Steuerungsebenen eines Unternehmens zur Verfügung zu stellen. Die Datenqualität ist jedoch nicht die einzige Grundlage, welche für die Betrieb von BI-Systemen notwendig ist. Computerdaten müssen aktuell sein und aktuell gehalten werden, um dadurch zeitgerecht den Systemen und Anwendern zur Verfügung gestellt werden zu können. Computerdaten müssen in den verschiedenen Systemen in ausreichendem Umfang und Breite vorhanden sein, aber dennoch für sich Relevanz besitzen. Ohne eine Relevanz  der einzelnen Quellcomputerdaten sind diese für eine Weiterverwendung nutzlos. Die Computerdaten müssen in den Quellsystemen die richtige Feinkörnigkeit aufweisen, um danach weiterverarbeitet und neu aufbereiteten werden zu können. (vgl. Howson, 2008, S. 99 f.) In der Folge wird für Computerdaten der Begriff Daten verwendet, da nur noch Daten in computer-gespeicherter und somit digitalisierter Form thematisiert werden. Die Daten- und Informationsqualität kann als die «Fitness für die Nutzung durch die Informationskonsumenten» (Wang & Strong, 1996 zitiert in Wang, Ziad, & Lee, 2001, S. 4) bezeichnet werden und in vier Kategorien und fünfzehn Dimensionen unterteilt werden (vgl. Abbildung 30).

Information Quality Categories and Dimensions, aus Wang, Ziad, & Lee, 2001, S. 5, nach Wang & Strong, 1996
Abbildung 30:«Information Quality Categories and Dimensions»42

Die Verantwortung für die Daten- und Informationsqualität wird oftmals zu Unrecht der Informatik überlassen. Zwar können Qualitätsprobleme durch Massnahmen der Informatik minimiert, jedoch nicht eliminiert werden. Die Datenqualität in Systemen ist wesentlich von deren Erfasser und Verwalter abhängig. Eine gute Datenqualität liegt somit nicht nur im Interesse der Nutzer, sondern vor allem auch in ihrer Hand. Entsprechend sollte die Sorge zu der Qualität der Daten nicht erst bei deren Nutzung, wie z. B. bei Auswertungen, beachtet werden, sondern während deren gesamten Lebenszyklus. Die Qualität von Daten darf darum kein reines IT-Thema sein, sondern muss im Unternehmen verankert und durch das Management gefördert werden. (vgl. u. a. Howson, 2008, S. 99 und Redman, 2012)



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