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E-Book

Daten- und Informationsqualität

Auf dem Weg zur Information Excellence

VerlagVieweg+Teubner (GWV)
Erscheinungsjahr2009
Seitenanzahl415 Seiten
ISBN9783834892669
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis34,99 EUR
Das erste deutsche Buch zum Thema Daten- und Informationsqualität, wissenschaftlich fundiert und von Praktikern geschrieben. Es wird der aktuelle Stand aus Forschung und praktischer Anwendung präsentiert, in den wichtigen Facetten dieses wichtigen Themas. Ein Muss für alle IT-Profis.

Prof. Dr. Knut Hildebrand, Hochschullehrer für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Darmstadt, Mitglied der DGIQ, Gründungsmitglied des European Institute for Data and Information Quality (EIDIQ)
Dr. Marcus Gebauer, Data Quality Officer der WestLB AG, Gründungsmitglied und Vorsitzender des Vorstands der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ)
Prof. Dr.-Ing. Holger Hinrichs, Hochschullehrer für Informatik an der FH Lübeck, Leiter Forschung und Entwicklung bei der TIQ Solutions GmbH
Michael Mielke, Gründungsmitglied und Präsident der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität e.V. (DGIQ)

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Leseprobe
1 Ein Entscheidungsmodell zur Weitergabe persönlicher Daten im Internet (S. 299-300)

Dr. Horst Treiblmaier

1.1 Einleitung

In den vergangenen zwei Jahrzehnten wandelte sich das Internet von einer Spielwiese für technikbegeisterte Computerspezialisten zu einem vielseitig einsetzbaren weltweiten Netzwerk für Privatpersonen und Unternehmen. Maßgeblichen Anteil daran besaß die rasante Entwicklung des World Wide Web (WWW), das, durch die Möglichkeit multimediale Inhalte zu vermitteln, für einen großen Teil der Bevölkerung industrialisierter Länder zu einem wesentlichen Bestandteil des täglichen Lebens wurde. Dass diese Entwicklung noch lange nicht abgeschlossen ist, zeigt die derzeitige Diskussion zum Thema Web 2.0 bzw. 3.0. Waren es in den letzten Jahren die hohen Umsatzzuwächse im E-Commerce und multimedial gestaltete Webseiten in Kombination mit aufwändigen Applikationen, die für ständig steigende Nutzerzahlen im World Wide Web sorgten, so wird dieser Innovationsschub nunmehr durch eine Vielzahl von Anwendungen fortgesetzt, die sich durch die zunehmende Vernetzung der Nutzer untereinander auszeichnen.

Gemeinsam ist allen Kommunikations- und Transaktionsprozessen im Internet, dass eine Vielzahl von Daten ausgetauscht werden, beginnend mit Informationen über den sendenden Rechner (z.B. IP-Adresse, MAC-Adresse), die im HTTPProtokoll zwingend vorgesehen sind, bis hin zu persönlichen Informationen, die als Nutzlast in Datenpaketen übermittelt werden. Dieser permanente Datenaustausch im Internet stellt die notwendige Basis für alle darauf aufbauenden Anwendungen dar und rückt meist nur im Zusammenhang mit der Problematik des Datenschutzes ins Bewusstsein der Öffentlichkeit. Generell lässt sich dazu festhalten, dass die Nutzer dazu tendieren die Gesamtzahl über sie gespeicherten Datensätze drastisch zu unterschätzen [Borking 1998].

Betrachtet man den Prozess der Datensammlung und -speicherung im Internet aus Sicht der Unternehmen, so sind die Vorteile im Vergleich zur Realwelt offensichtlich: durch die einfache und kostengünstige Erhebung des Nutzungs- und Einkaufsverhaltens entfällt die Notwendigkeit zu aufwändigen Kundenbefragungen. Durch das Vorhandensein der Daten in digitaler Form kommt es zudem zu keinerlei Medienbrüchen beim Prozess der Datenspeicherung. Dennoch ist es in vielen Fällen notwendig bzw. wünschenswert darüber hinausgehende detaillierte Informationen über Nutzer bzw. Kunden einzuholen, die auf mehr oder weniger freiwilliger Angabe persönlicher Daten beruhen. Häufig findet dieser Prozess im Rahmen einer Anmeldung (z.B. für eine Community) statt.

Davon unabhängig wird das Internet aufgrund der oben beschriebenen Vorteile für eine Vielzahl von Befragungen durch Markt- und Meinungsforscher verwendet. Dieser Beitrag widmet sich nicht dem Prozess der nicht-reaktiven Datenweitergabe, d.h. jener Datensammlung, die sich weitgehend unabhängig vom Bewusstsein der Internetnutzer abspielt, sondern behandelt die Weitergabe jener persönlichen Daten, die von Unternehmen durch online-Formulare abgefragt werden. Im Gegensatz zu reinen Nutzungsdaten können Unternehmen durch direkte Befragungen ihrer Kunden auch psychografische oder soziodemografische Merkmale oder Kaufintentionen erheben.

Demgegenüber steht die vergleichsweise leichte Möglichkeit auf Nutzerseite durch bewusste Falscheingaben die Qualität dieser Daten zu mindern. Welche Bedeutung korrekte demografische und sozioökonomische Daten für Unternehmen besitzen, zeigen derzeit laufende Forschungsprojekte (z.B. von Microsoft) deren Ziel es ist, aus dem Nutzungsverhalten auf persönliche Daten rückzuschließen. Die daraus entstehenden rechtlichen Probleme sind allerdings noch weitgehend ungeklärt [Marks 2007]. Zudem besitzen derartige Verfahren naturgemäß eine gewisse „Unschärfe", da mit wahrscheinlichkeitstheoretischen Ansätzen gearbeitet wird.

Aus Sicht der Unternehmen ist es demzufolge erstrebenswert, korrekte Daten zu erhalten, die von Internetnutzern freiwillig gegeben werden. In diesem Beitrag wird zunächst ein Entscheidungsmodell vorgestellt, das den Dateneingabeprozess aus Sicht der Nutzer in verschiedene Stufen gliedert. Auf jeder Stufe müssen bestimmte Kriterien erfüllt sein, um eine korrekte Angabe persönlicher Daten zu gewährleisten. Sofern vorhanden, werden die einzelnen Schritte mit empirischen Ergebnissen aus einer Internetnutzer- und einer Unternehmensbefragung unterlegt.
Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Editorial6
Danksagung8
Inhaltsverzeichnis10
A Informationsqualität – Grundlagen12
1 Was wissen wir über Information?13
1.1 Einleitung13
1.2 Grundlegung15
1.3 Information im Wissens- und Informationsmanagement17
1.4 SHANNONsche Informationstheorie21
1.5 STEINMÜLLERs Informationsmodell24
1.6 Information als Produktionsfaktor29
1.7 Zusammenfassung des Beitrages32
Literaturverzeichnis33
2 Informationsqualität – Definitionen, Dimensionen und Begriffe35
2.1 Einleitung35
2.2 IQ-Dimensionen und Definitionen36
2.3 Zusammenfassung und Ausblick54
Literaturverzeichnis55
B Methoden – Techniken – Tools – Regelwerke/Standards56
1 Datenqualitätsmetriken für ein ökonomisch orientiertes Qualitätsmanagement57
1.1 Einleitung57
1.2 Anforderungen an Datenqualitätsmetriken59
1.3 Bisherige Beiträge zur Messung von Datenqualität59
1.4 Metriken und Messverfahren für DQ62
1.5 Praktische Anwendung der Metrik für Aktualität72
1.6 Zusammenfassung und Ausblick73
Literaturverzeichnis74
2 Datenqualitätsmanagement – Steigerung der Datenqualität mit Methode76
2.1 Die Bedeutung des Total Data Quality Management76
2.2 Phasen eines ganzheitlichen Datenqualitätsmanagements78
2.3 Anreize für ein Datenqualitätsmanagement93
Literaturverzeichnis95
3 Strukturierte Datenanalyse, Profiling und Geschäftsregeln96
3.1 Datenqualität96
3.2 Merkmale der Datenqualität98
3.3 Geschäftsregeln101
3.4 Methoden der Datenanalyse102
3.5 Metriken im Detail104
3.6 Datenqualität in der Anwendung106
Literaturverzeichnis109
4 Datenbereinigung zielgerichtet eingesetzt zur permanenten Datenqualitätssteigerung110
4.1 Definition “Datenbereinigung”110
4.2 Ursachenanalyse111
4.3 Bewertungskriterien für Datenfehler und Korrekturmaßnahmen112
4.4 Methoden des Datenqualitätsmanagements116
4.5 Datenqualitätsmaßnahmen im Detail118
4.6 Zusammenfassung130
5 Datenintegration und Deduplizierung131
5.1 Schritt 1: Schema Matching134
5.2 Schritt 2: Dublettenerkennung137
5.3 Schritt 3: Datenfusion143
5.4 Erweiterungen147
5.5 Zusammenfassung149
6 Definition von Datenarten zur konsistenten Kommunikation im Unternehmen151
6.1 Einleitung und Zielsetzung151
6.2 Datenarten in der Informationslandschaft152
6.3 Beschreibungskriterien153
6.4 Beispiele für den Praxiseinsatz159
6.5 Zusammenfassung164
7 Suchmaschinen und Informationsqualität: Status quo, Problemfelder, Entwicklungstendenzen165
7.1 Ausgangssituation165
7.2 Charakterisierung algorithmenbasierter Suchmaschinen166
7.3 Semantisches Web und semantische Suchmaschinen171
7.4 Fazit und Ausblick177
Literaturverzeichnis178
8 Bedeutung der Informationsqualität bei Kaufentscheidungen im Internet180
8.1 Einleitung180
8.2 Informationsqualität in Entscheidungsprozessen181
8.3 Ursachen mangelnder Informationsqualität im Internet185
8.4 Fazit und Handlungsempfehlungen197
Literaturverzeichnis200
9 Datenqualitäts-Audits in Projekten206
9.1 Einleitung206
9.2 Abstimmung mit anderen Regelwerken207
9.2 Abstimmung mit anderen Regelwerken207
9.3 Glossar208
9.4 Gebrauch der Generischen Checkliste208
9.5 Datenqualitätsbewertung einer Datensammlung211
9.6 Zusammenfassung221
C Organisation222
1 Organisatorische Ansiedlung eines Datenqualitätsmanagements223
1.1 Einführung223
1.2 Datenqualitätsmanagement – Entwicklungsstufen und Aufgaben225
1.3 Datenqualitätsmanagement – Ansiedlung im Unternehmen227
1.4 Datenqualitätsmanagement in Projekten231
1.5 Zusammenfassung und Ausblick233
Literaturverzeichnis234
2 Organisatorische Maßnahmen für gute Datenqualität235
2.1 Messungen, Ursachen und generische Ansätze235
2.2 Aus den generischen Ansätzen abgeleitete Strategien239
2.3 Strategie A: Transparenz schafft Vertrauen240
2.4 Strategie B: Definition von Verantwortlichkeiten241
2.5 Strategie C: gezielt Abhängigkeiten suchen243
2.6 Strategie D: Daten-Lifecycle auf Basis des Prozesses246
2.7 Strategie E: Niederschwellige Verbesserungs-Werkzeuge248
2.8 Vor- und Nachteile aller erwähnter Strategien250
2.9 Vorgehen bei der Umsetzung dieser Strategien251
Literaturverzeichnis253
3 Informationsmanagementprozesse im Unternehmen254
3.1 Motivation254
3.2 Ausgangslage254
3.3 Bewertung256
3.4 Informationsmanagementprozess258
3.5 Schema einer Informationsplanung260
3.6 Datenlandkarte und Datenarchitektur261
3.7 Geschäftsprozesse und Informationsmanagementprozess264
3.8 Qualitätsaspekte265
3.9 Ökonomische Aspekte269
3.10 Zusammenfassung270
Literaturverzeichnis270
4 Data Governance271
4.1 Einführung271
4.2 Stand der Wissenschaft und Praxis273
4.3 Ein Modell für Data Governance278
4.4 Zusammenfassung287
Literaturverzeichnis288
5 IQM-Reifegradmodell für die Bewertung und Verbesserung des Information Lifecycle Management Prozesses290
5.1 Einleitung290
5.2 Hintergrund291
5.3 Methodologie294
5.4 IQM-Reifegradmodell295
5.5 Zusammenfassung und Ausblick299
Literaturverzeichnis299
D Praxisbeispiele303
1 Ein Entscheidungsmodell zur Weitergabe persönlicher Daten im Internet304
1.1 Einleitung304
1.2 Entscheidungsmodell305
1.3 Ausblick315
Literaturverzeichnis317
2 Einführung eines proaktiven DQ-Managements318
2.1 Die Bremer Landesbank318
2.2 Proaktives Datenqualitätsmanagement319
2.3 Datenqualitätsorganisation320
2.4 Eskalationsinstanz322
2.5 Reporting322
2.6 Messung von Datenqualität322
2.7 Visualisierung der Messergebnisse329
2.8 Messergebnisse und Fazit333
3 Informationsqualität für das Management mit TOPAS335
3.1 Informationsmanagement für Führungskräfte335
3.2 TOPAS®: Methode und Modell337
3.3 Anwendung: Management von Informationen und Daten342
3.4 Informationserfassung345
3.5 Informationsverarbeitung346
3.6 Informationsdarstellung350
3.7 Wirkungsspektrum von TOPAS352
Literaturverzeichnis354
4 Datenqualitäts-Modell der Volkswagen Financial Services AG355
4.1 Einleitung355
4.2 Das Projekt „Datenqualität Strukturen/Standards und Drittmarktfähigkeit“357
4.3 Fazit371
5 Verknüpfung von DQ-Indikatoren mit KPIs und Auswirkungen auf das Return on Investment373
5.1 Beispiele zur Illustration von DQ-Problemen374
5.2 Wie wirken sich DQ-Probleme auf Unternehmen aus – Der Zusammenhang zwischen Daten- und Prozessqualität375
5.3 Wie viel kosten schlechte Daten den Unternehmer?380
5.4 Der Einfluss von DQ-Indikatoren auf KP-Indikatoren – wie beeinflusst Datenqualität den Unternehmenserfolg?381
5.5 Beschreibung eines KPI orientierten DQManagementprozesses384
5.6 Fallstudie – Banque Cantonale Vaudoise (BCV)392
Literaturverzeichnis395
Über die Autorinnen und Autoren396
Stichwortverzeichnis413

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