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E-Book

Risiko-Assessments für Datenqualität

Konzept und Realisierung

AutorHakim Harrach
VerlagVieweg+Teubner (GWV)
Erscheinungsjahr2010
Seitenanzahl150 Seiten
ISBN9783834897206
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis49,44 EUR
Hakim Harrach gibt einen Überblick über die Gebiete des Datenqualitäts- und Risikomanagements und untersucht die Schnittstellen von Prozessen. Er präsentiert ein Konzept zur Realisierung eines standardisierten Risiko-Assessments für Datenqualität. Dieses setzt er durch die Implementierung des Prototyps am Anwendungsbeispiel Banken um. Abschließend zeigt er mögliche Ansätze zur Weiterentwicklung des IQ-Assessment-Tools auf.

Hakim Harrach studiert Informatik an der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität, Bonn. Seine Arbeit wurde mit dem 'Information Quality Best Master Degree Award' der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität ausgezeichnet.

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Leseprobe
Kapitel 9 Zusammenfassung (S. 108-109)

In diesem Kapitel sollen die wichtigsten Ergebnisse und Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst (siehe Abschnitt 9.1) und abschließend kritisch beleuchtet werden (siehe Abschnitt 9.2).

9.1 Zusammenfassung der Ergebnisse


Zielsetzung dieser Arbeit ist es, ein Konzept zur Realisierung eines standardisierten Risiko-Assessments für Datenqualität zu entwickeln. Die Motivation dieses Vorhabens geht unter anderem aus der aktuellen Gesetzeslage hervor (siehe Kapitel 1). Zudem wurden in der Praxis bisher noch keine automatisierten Risiko-Assessments realisiert. Diese Arbeit soll daher diesbezüglich einen Beitrag leisten, indem im ersten Teil der Arbeit die definitorischen Grundlagen für die Einbettung eines Datenqualität-Regelkreises in einen Risikomanagementprozess entwickelt wurden (siehe Kapitel 2 bis Kapitel 4).

Der assimilierte Risikomanagementprozess berücksichtigt die Daten übergreifend, von der Risikoidentifizierung bis zur Risikoüberwachung (siehe Kapitel 5). Das vorgestellte Konzept verdeutlicht, dass die Risiko-Assessments als ganzheitlicher Ansatz betrachtet werden und eine wesentliche Grundlage für ein proaktives Datenqualitätsmanagement darstellen. Ein weiterer Schwerpunkt im zweiten Teil der Arbeit liegt nach wie vor in der Visualisierung von Risikokomponenten, unter dem Aspekt einer detaillierten Analyse der Risiken. Hierfür wurde ein theoretisches Modell entwickelt, dessen Umsetzung eindeutig aufgezeigt und konkretisiert wurde (siehe Kapitel 6).

Die prototypische Entwicklung des IQ-Assessment Tools ist eines der zentralen Ergebnisse dieser Arbeit. Im Anschluss daran wurden im dritten Teil der Arbeit die erarbeiteten Konzepte für die Realisierung eines Risiko-Assessments anhand des Anwendungsbeispiels Banken vertieft. Auf Basis dieser Ergebnisse wurden die Schritte eines proaktiven Datenqualitätsmanagements als ein phasenorientiertes Vorgehensmodell expliziert. Die einzeln beschriebenen Phasen stellen einen Leitfaden zur Realisierung eines adäquaten Risiko-Assessments für Datenqualität zur Verfügung (siehe Kapitel 7).

Charakteristisch für dieses Konzept ist die ganzheitliche Betrachtungsweise im Sinne eines kontinuierlichen Datenqualitätsmanagementprozesses. 9.2 Abschließende Beurteilung In dieser Arbeit wurden wichtige Erkenntnisse in Bezug auf die Kohärenz zwischen Datenqualität und IT-Risikomanagement erarbeitet. Die Integration des Datenqualität- Regelkreises in einen Risikomanagementprozess wurde in der Praxis auf diese Weise noch nicht beschrieben. Hierbei wurde deutlich, dass das IT-Risikomanagement eines Unternehmens stärker denn je vom Datenqualitätsmanagement beeinflusst wird. Insgesamt besteht die Notwendigkeit, das IT-Risikomanagement um Datenqualitäts-Themen zu erweitern.

Dabei sollten die methodischen Grundlagen bezüglich der Integration der Risiko-Assessments in Datenqualitätsmanagementprozesse vervollständigt respektive ausgeweitet werden. Es bleibt festzuhalten, dass jede Unternehmensentscheidung bekanntlich auf Daten basiert, die schließlich durch ein standardisiertes Risiko-Assessment nicht nur akkurat, sondern auch effizient validiert werden kann. Das IQ-Assessment Tool dient insbesondere dazu, die induzierten Risiken durch Daten weitgehend automatisch auszuwerten. Weiterhin trägt die werkzeugunterstützte Auswertung wesentlich zu einer effizienten Bewertung der Risiken bei.

Dennoch zeigte sich, dass die Auswertung der Befragungsergebnisse eines Risiko- Assessments ein zentrales Problem darstellt, obwohl das IQ-Assessment Tool auf große Akzeptanz stößt. Folglich sollte die Auswertung für alle Assessment- Teilnehmer transparenter sein, da die Ampelfarben lediglich auf einer subjektiven Gewichtung der Befragungsergebnisse basieren. Die Ampelzustände sollten daher für jeden Assessment-Teilnehmer eindeutig nachvollziehbar sein.

Es wurde deutlich, dass bei der Evaluation des Prototyps weniger technische Probleme als konzeptionelle Hindernisse bezüglich der Auswertungsmetrik zutage kamen. Ungeachtet dessen ist die Implementierung einer adäquaten Berechnungsvorschrift bezüglich der Auswertung eines Risiko-Assessments notwendig. Nicht zuletzt bilden die erzielten Ergebnisse im Rahmen dieser Arbeit eine wichtige Basis für die Weiterentwicklung eines proaktiven Datenqualitätsmanagements.
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort6
Vorwort7
Zusammenfassung8
Abstract9
Inhaltsverzeichnis10
Abbildungsverzeichnis14
Tabellenverzeichnis16
Listingverzeichnis17
Abkürzungsverzeichnis18
Kapitel 1 Einleitung und Motivation20
1.1 Maßnahmen der Gesetzgebung21
1.1.1 Sarbanes-Oxley Act22
1.1.2 Data Quality Act22
1.1.3 KonTraG22
1.1.4 Basel II23
1.2 Zielsetzung und Abgrenzung23
1.2.1 Zielsetzung und Kernfragen24
1.2.2 Abgrenzung der Arbeit24
1.3 Gliederung und Inhalt der Arbeit25
Teil I GRUNDLAGEN28
Kapitel 2 Grundlagen und Begriffe29
2.1 Gesamtmodell: Daten, Wissen und Information29
2.2 Qualität und Datenqualität32
2.3 Qualitätsmanagement und Datenqualitätsmanagement36
2.4 Metadaten und Metadaten-Management39
2.5 Zusammenfassung40
Kapitel 3 Risikomanagement in der IT42
3.1 Begriffliche Grundlagen43
3.2 Regelkreis des Risikomanagements44
3.2.1 Risikoidentifikation46
3.2.2 Risikoanalyse47
3.2.3 Risikohandhabung49
3.2.4 Risikoüberwachung50
3.3 Risikomanagementprozess51
3.4 Reifegradmodelle52
3.4.1 Capability Maturity Model (CMM)52
3.4.2 BOOTSTRAP54
3.4.3 SPICE (ISO 15504)55
3.5 Zusammenfassung56
Kapitel 4 Datenqualitätsmanagement58
4.1 Data-Ownership-Konzept58
4.2 PDCA-Zyklus61
4.3 Datenqualität-Assessment64
4.4 Ziele des Datenqualitätsmanagements in einem Unternehmen68
4.4.1 Anforderungen an das Datenqualitätsmanagement68
4.4.2 Funktionen des Datenqualitätsmanagements69
4.5 Schlussbemerkung70
Teil II KONZEPT72
Kapitel 5 Anwendung von Risikomanagement auf Datenqualität73
5.1 Risikomanagement in Bezug auf die Datenqualität73
5.2 Design des Datenqualität-Regelkreises74
5.3 Risikoidentifizierung78
5.4 Risikoanalyse80
5.5 Risikohandhabung81
5.6 Risikoüberwachung83
5.7 Zusammenfassung84
Kapitel 6 Ansatz für ein Gestaltungsmodell85
6.1 Rahmenbedingungen85
6.1.1 Ziele eines Risiko-Assessments85
6.1.2 Zentrale Problemfelder86
6.2 Datenqualität-Netzwerk87
6.3 Realisierung eines Risiko-Assessments89
6.3.1 Fragebogen an den Datennutzer92
6.3.2 Fragebogen an den Datenerfasser92
6.3.3 Fragebogen an den Datenverarbeiter93
6.3.4 Fragebogen an den Datenprüfer93
6.4 Auswertung des Konzepts94
6.5 Empfehlungen für das weitere Vorgehen (Grundanalyse)97
6.6 Schlussbemerkung98
Teil III UMSETZUNG UND EVALUATION100
Kapitel 7 Anwendung auf eine Bank101
7.1 Einführung101
7.2 Risikobewertungsmatrix102
7.3 Applikation des Risiko-Assessments in einer Bank105
7.4 Implementierung eines proaktiven Datenqualitätsmanagements110
7.5 Zusammenfassung114
Kapitel 8 Evaluation116
8.1 Einleitung116
8.2 Grundlagen und Theorien der Software-Evaluation118
8.3 Durchführung120
8.4 Ergebnisbewertung121
8.5 Schlußbemerkung125
Teil IV ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK126
Kapitel 9 Zusammenfassung127
9.1 Zusammenfassung der Ergebnisse127
9.2 Abschließende Beurteilung128
Kapitel 10 Ausblick130
10.1 Weiterführende Arbeiten130
10.2 Fazit131
Anhang APPENDIX132
Anhang A Technische Realisierung133
A.1 Fragebogen134
A.2 Detailergebnisse134
Anhang B Anwendungen137
B.1 Implementation138
B.1.1 Datentransport138
B.1.2 Auswertung138
B.2 Detailergebnisse139
B.2.1 Logischer Ablauf eines Fragebogens140
B.2.2 Hilfetexte141
B.2.3 Benutzer-Identifikation142
Anhang C Evaluationsfragebogen143
C.1 Fragebogen im Original143
C.2 Ergebnisse der Befragung150
Literaturverzeichnis152
Index157

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