Impressum	5
	Inhalt	6
	Vorwort	10
	Abkürzungen	12
	Einleitung	14
	I. Theorie	18
	I.1 Datenqualität	19
	I.1.1 Daten	19
	I.1.2 Qualität	20
	I.1.3 Datenqualität	22
	I.1.4 Datenqualitätsmanagement	26
	I.1.5 Zusammenfassung	31
	I.2 Ursachen und Ausprägungenschlechter Datenqualität	32
	I.2.1 Geschäftstreiber	32
	I.2.2 Ausprägungen schlechter Datenqualität	35
	I.2.3 Ursachen schlechter Datenqualität	37
	I.2.4 Beispiel: Finanzdienstleister	42
	I.2.5 Zusammenfassung	44
	I.3 Auswirkungen schlechter Datenqualität	45
	I.3.1 Datenqualitätskosten	45
	I.3.2 Gesetzliche Anforderungen	49
	I.3.3 Zusammenfassung	52
	I.4 Organisation	53
	I.4.1 Aufbauorganisation	53
	I.4.2 Ablauforganisation	60
	I.4.3 Empfehlungen	63
	I.5 Referenzarchitektur für Business-Intelligence-Anwendungen	64
	I.5.1 Referenzarchitektur	64
	I.5.2 Problemstellen und Lösungsansätze hinsichtlich der Datenqualität	68
	I.5.3 Architektur für Datenqualitätsmanagement	72
	I.5.4 Serviceorientierte Architektur	74
	I.5.5 Master Data Management	75
	I.6 Kennzahlen zur Messung der Datenqualität	80
	I.6.1 Anwendungsmöglichkeiten von Kennzahlen	81
	I.6.2 Messpunkte für Datenqualität	83
	I.6.3 DQ-Metriken	86
	I.6.4 Beispiele für Kennzahlen je Datenqualitätskriterium	88
	I.6.5 Kennzahlenbaum	90
	I.6.6 DQ-Assessment	91
	I.6.7 DQ-Planung	94
	I.6.8 DQ-Projekte	95
	I.6.9 Kennzahlenformular	95
	I.6.10 Zusammenfassung	96
	II. Technische Umsetzung	98
	Einleitung	99
	II.1 Verbesserung der Datenqualität im Quellsystem	102
	II.1.1 Korrektur fehlerhafter Daten	102
	II.1.2 Vorbeugung vor neuen Datenqualitätsproblemen	102
	II.1.3 Empfehlungen	107
	II.2 Data Profiling	109
	II.2.1 Data-Profiling-Prozess	110
	II.2.2 Zusammensetzung des Data-Profiling-Teams	112
	II.2.3 Data-Profiling-Verfahren	113
	II.2.4 Empfehlungen	146
	II.3 Erfolgreiche Datenvalidierung und -filterung	148
	II.3.1 Validierung auf vier Ebenen	148
	II.3.2 Filterung fehlerhafter Daten	148
	II.3.3 Validierung bei Extraktion oder Laden	152
	II.3.4 Arten der Datenvalidierung	154
	II.3.5 Erstellung der Validierungsregeln und Speicherung der Ergebnisse	156
	II.3.6 Empfehlungen	157
	II.4 Standardisierung und Bereinigung	158
	II.4.1 Standardisierung vor der Bereinigung	158
	II.4.2 Datenbereinigung	160
	II.4.3 Standardisierung und Bereinigung im ETL-Prozess	180
	II.4.4 Verfahren für nicht zu bereinigende Daten	181
	II.4.5 Empfehlungen	182
	II.5 Datenanreicherung	183
	II.5.1 Wirtschaftsinformationen	183
	II.5.2 Geografische Informationen	185
	II.5.3 Soziodemografische Informationen	186
	II.5.4 Haushaltsbildung	187
	II.5.5 Standards zur Klassifizierung von Waren und Dienstleistungen	188
	II.5.6 Branchen-Klassifizierung	191
	II.5.7 Empfehlungen	193
	II.6 Verbesserung der Datenqualität in der Bereitstellung und Präsentation	195
	II.6.1 Bereitstellung der Daten	195
	II.6.2 Präsentation der Information	196
	II.6.3 Empfehlungen	208
	II.7 Metadaten	209
	II.7.1 Metadaten: Begriff und Strukturierung	209
	II.7.2 Metadaten-Architekturen	211
	II.7.3 Erstellung von Metadaten	213
	II.7.4 Nutzung von Metadaten	217
	II.7.5 Empfehlungen	219
	II.8 Data Quality Monitoring	220
	II.8.1 DQ-Messung und -Analyse	220
	II.8.2 Methoden	222
	II.8.3 Visualisierung	224
	II.8.4 Benachrichtigung und Aktionen	227
	II.8.5 Verantwortlichkeiten	227
	II.8.6 Zusammenfassung	228
	II.9 Produktauswahl und -integration	229
	II.9.1 Anbieter und Produkte	229
	II.9.2 Auswahlkriterien im Überblick	230
	II.9.3 Funktionale Kriterien	231
	II.9.4 Integration	234
	II.9.5 Einbeziehung der Fachbereiche	235
	II.9.6 Sprachen und Länder	236
	II.9.7 Einbindung in DQM-Prozesse	236
	II.9.8 Empfehlungen	236
	III. Projektpraxis	238
	Einleitung	239
	III.1 Datenqualitätsmanagement in einer Studie	241
	III.1.1 Analyse des Ist-Zustands	241
	III.1.2 Entwurf des Soll-Konzepts	246
	III.1.3 Bewertung	249
	III.1.4 Umsetzungsplanung	249
	III.1.5 Empfehlungen	249
	III.2 Datenqualitätsmanagementin der Spezifikation	250
	III.2.1 Spezifikation der Schnittstellen	250
	III.2.2 Definition der Rollen in der Datenorganisation	251
	III.2.3 Festlegung der Datenqualitätsziele	251
	III.2.4 Bezeichnung und Definition der Objekte	253
	III.2.5 Festlegung der Geschäftsregeln	255
	III.2.6 Messung der Qualität von Definitionen und Geschäftsregeln	255
	III.2.7 Data Profiling in der Spezifikation	256
	III.2.8 Entwurf des Systems	256
	III.2.9 Empfehlungen	257
	III.3 Datenqualitätsmaßnahmen in der Konstruktionsphase	258
	III.3.1 Übertragung der Datenqualitätsziele	258
	III.3.2 Konventionen und Richtlinien	258
	III.3.3 Entwurf des Systems	259
	III.3.4 Erstellung eines Prototypen	262
	III.3.5 Empfehlungen	262
	III.4 Steuerung der Datenqualitätin der Realisierung	263
	III.4.1 Einhaltung der Konventionen, Richtlinien und Konzepte	263
	III.4.2 Data Profiling in der Realisierung	263
	III.4.3 Einbindung der Datenverantwortlichen und Benutzer	264
	III.4.4 Realisierung der Datenqualitätsmaßnahmen	264
	III.4.5 Durchführung von Tests	265
	III.4.6 Empfehlungen	265
	III.5 Steuerung der Datenqualität im Betrieb	267
	III.5.1 Monitoring und Berichtswesen	267
	III.5.2 Ausbildung	269
	III.5.3 Empfehlungen	269
	Literaturverzeichnis	271
	Die Autoren	276
	Register	278