HMD 222, 38. Jahrgang, Dezember 2001

Business Intelligence

Datenqualitätsmanagement mit Data-Mining-Unterstützung

Udo Grimmer, Holger Hinrichs

Zusammenfassung

In dem Maß, in dem Umfang und Komplexität von Datenbankanwendungen zunehmen, steigen auch die Anforderungen an die Qualität der zugrunde liegenden Daten. In diesem Artikel schildern wir anhand einer Anwendung aus der Automobilindustrie aktuelle Probleme und Anforderungen hinsichtlich Datenqualität. Wir stellen ein mögliches Prozessmodell zum Datenqualitätsmanagement (DQM) vor, welches den Anforderungen des aktuellen ISO-9001-Standards genügt. Nachfolgend werden im Kontext eines realen Datenbanksystems aus der Automobilindustrie die Anwendungspotenziale verschiedener Data-Mining-Verfahren zur Unterstützung des DQM-Prozessmodells diskutiert.

Inhaltsübersicht

  1. Datenqualitätsanforderungen am Beispiel der Automobilindustrie
  2. ISO-9001-konformes Datenqualitätsmanagement
    1. Der ISO-9001-Standard
    2. Datenqualitätsmanagement
    3. Ein Datenqualitätsmanagementsystem zur Datenintegration
  3. Anwendungspotenziale von Data Mining im DQM
    1. Data Mining im Kontext DQM
    2. Auswahl relevanter Datenqualitätsmerkmale
    3. Data Quality Mining
  4. Zukünftige Forschungsthemen
  5. Literatur