Datenqualität. Seminararbeit. Universität Karlsruhe (TH) Fakultät für Informatik Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD)

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1 Universität Karlsruhe (TH) Fakultät für Informatik Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation (IPD) Hauptseminar Imperfektion und erweiterte Konzepte im Data Warehousing Datenqualität Seminararbeit von Ingo Beutler Sommersemester 2005

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3 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis iii 2 Datenqualität Einleitung Daten Daten - Informationen - Wissen Daten im Verkehrsbereich Datenqualität Denition Qualitätskriterien Einuss schlechter Datenqualität Datenqualitätsmanagement Systemorientierter Ansatz Produktorientierter Ansatz Vergeich Fazit Literaturverzeichnis 11 i

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5 Abbildungsverzeichnis 2.1 Daten - Informationen - Wissen Qualitätskriterien Systemorientierter Ansatz - Informationssystem Produktorientierter Ansatz - Qualitätszyklus iii

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7 Ingo Beutler 2 Datenqualität Diese Seminararbeit gibt eine Einführung in die Grundlagen der Datenqualität. Sie ist in vier Abschnitte eingeteilt. Nach einer kurzen Einleitung wird im zweiten Kapitel auf den Begri Daten eingegangen. Das dritte beschäftigt sich mit Datenqualität und deren Auswirkungen. Im vierten Kapitel werden zwei Ansätze vorgestellt, wie Datenqualität erreicht und erhalten werden kann. Die Thematik wird auf den Verkehrsbereich übertragen und anhand von Beispielen erläutert. 2.1 Einleitung Bei der Beschreibung der heutigen Zeit besteht allgemeiner Konsens, dass sich der Begri Informationszeitalter für diese am Besten eignet. In der heutigen Zeit sind Daten das wichtigste Gut. Beispiele aus dem Verkehrsbereich, welche diese Aussage unterstreichen, sind die Verkehrsplanung und die Verkehrssteuerung. Ohne Verkehrsdaten wären diese nicht sinnvoll möglich. 2.2 Daten Daten - Informationen - Wissen Zu Beginn werden der Zusammenhang der Begrie Daten, Informationen und Wissen dargestellt. Unter Daten versteht man im allgemeinen Funktionen oder Zeichen. Informationen sind interpretierte Daten, das heiÿt es kommt Semantik zu den Daten hinzu. Um von Informationen zu Wissen zu kommen, müssen die Informationen zueinander in Bezug, bzw. in einen Kontext gesetzt werden [Koo04]. Abbildung 2.1 zeigt den Zusammenhang anhand eines Beispiels. Die Daten sind 50 und MS11. Werden diese Daten interpretiert, so könnten sie zu den Infor- 1

8 2 Datenqualität Wissen Ein Fahrzeug ist mit 50 km/h über Messstelle MS11 gefahren Kontext Information Geschwindigkeit (km/h) 50 Messstelle MS11 Semantik Daten 50 MS11 Abbildung 2.1: Daten - Informationen - Wissen mationen Geschindigkeit 50 km/h und "Messstelle mit Namen MS11 werden. Setzt man diese Informationen zueinander in Beziehung könnte man das Wissen erhalten, dass ein Fahrzeug mit 50 km/h über die Messstelle MS11 gefahren ist. Der Grund, warum die Zusammenhänge dieser Begrie veranschaulicht wurden, ist folgender: Datenqualität bezieht sich nicht nur, wie man aufgrund des Namens vermuten könnte, auf Daten. Da sie sich stark am Benutzer orientiert, bezieht sie sich natürlich auch auf die für den Benutzer interessanten, sich aus den Daten ergebenden Informationen und auf das daraus resultierende Wissen Daten im Verkehrsbereich Im Verkehrsbereich werden hauptsächlich vier Arten von Daten unterschieden [Här05]: 1. Verkehrsdaten Verkehrsdaten werden mit Hilfe von Sensoren gesammelt. Hierunter fallen beispielsweise Daten über die aktuelle Verkehrssituation. 2. Daten über Verkehrsinfrastruktur Hier sind Daten gemeint, welche Verkehrsnetze, Parkräume oder auch den 2

9 2.3 Datenqualität öentlichen Personennahverkehr beschreiben und deren Strukturen wiedergeben. 3. Daten über Ereignisse und Störungen Diese Daten sollen Einüsse auf den Verkehrsuss und die Verkehrsinfrastruktur wiedergeben. 4. Verkehrsprognosedaten Daten, die auf vorhandenen Verkehrsdaten basieren und Vorhersagen zum Beispiel über zukünftige Verkehrsdaten machen, werden als Verkehrsprognosedaten bezeichnet. 2.3 Datenqualität Je mehr Informationsverarbeitende Systeme es gibt und je mehr Daten gesammelt werden, desto wichtiger wird die Qualität der Daten. Pisarski bringt die Problematik auf den Punkt [opfha02]:..we are more and more capable of rapidly transferring and eectively manipulating less and less accurate information... Wir können immer besser immer schlechtere Daten verarbeiten, das trit den Kern der Idee. Um diesen Missstand beheben zu können, muss zwischen guten und schlechten, bzw. zwischen qualitativ hochwertigen und qualitativ niederwertigen Daten unterscheiden werden. Hier kommt der Begri der Datenqualität ins Spiel Denition Shawn Tuner denierte im Jahre 2002 den Begri Datenqualität [opfha02]: Data quality is the tness of data for all purposes that require it. Measuring data quality requires an understanding of all intended purposes for that data. In dieser Denition orientiert sich die Datenqualität an den Anforderungen der Benutzer und an der Situation, in der die Daten benutzt werden. Um Datenqualität messen zu können, müssen erst alle möglichen Einsatzmöglichkeiten von Daten verstanden werden. Leider ist die Denition der Datenqualität sehr allgemein und schlecht messbar, weshalb diese in verschiedene Bereiche, sogenannte Qualitätskriterien, untergliedert werden muss. 3

10 2 Datenqualität Qualitätskriterien Im folgenden werden zwei Mengen von Datenqualitätskriterien vorgestellt. Die ersten Kriterien sind sehr allgemein gehalten und beschreiben jede Art von Daten. Die zweiten Kriterien wurden als besonders relevant für Daten im Verkehrsbereich befunden. allgemeine Datenqualitätskriterien Die meisten Ansätze sehen Datenqualität als multidimensionales Konzept. Im Folgenden werden eine Vielzahl von Kriterien betrachtet, welche Einuss auf die Qualität von Daten haben. Diese Qualitätskriterien sollen aus der Sicht der Benutzer eine Gliederung der Anforderungen an die Daten wiedergeben [WW96]. Kategorie intrinsische DQ Erreichbarkeits-DQ kontextabhängige DQ begriffliche DQ Kriterium Genauigkeit, Objektivität, Glaubwürdigkeit, Ruf Zugriff, Sicherheit Relevanz, Aktualität, Vollständigkeit, Mehrwert Interpretierbarkeit, Verständlichkeit, präzise Darstellung, Widerspruchsfreie Darstellung Abbildung 2.2: Qualitätskriterien Diese wurden in die folgenden vier Kategorien eingeteilt, wie in Abbildung 2.2 dargestellt. Die erste Kategorie intrinsische Datenqualität beinhaltet Kriterien, die sich mit der Qualität der Daten an sich beschäftigen. Hier geht es um die Genauigkeit, mit der Daten einen bestimmten Sachverhalt beschreiben. Es werden auch Objektivität und Glaubwürdigkeit der Daten betrachtet. Möglicherweise besitzen die Daten so etwas wie einen Ruf. In der zweiten Kategorie Erreichbarkeitdatenqualität sind Kriterien, welche die Erreichbarkeit der Daten beschreiben. Einerseits wird der Zugri auf die Daten 4

11 2.3 Datenqualität betrachtet. Andererseits geht es auch um die Sicherheit der Daten. Kontextabhängige Datenqualität beschreibt die Qualität der Daten in Bezug auf den Kontext. Hier geht es um Fragen wie: Wie relevant sind die Daten für die Situation? Sind die Daten aktuell genug? Sind alle notwendigen Daten vorhanden(vollständigkeit)? Bringen die Daten einen Mehrwert? Die vierte Kategorie begriiche Datenqualität bezieht sich auf den Benutzer. Kann der Benutzer die Daten einfach interpretieren? Sind sie für ihn verständlich? Ist die Darstellung präzise genug? Oder sind die dargestellten Sachverhalte gar widersprüchlich? Datenqualitätskriterien im Verkehrsbereich Im Verkehrsbereich, genauer für erweiterte Reisendeninformationssysteme, werden folgende Qualitätskriterien empfohlen [opfha02]: 1. Genauigkeit Genauigkeit wird auch in anderen Bereichen als ein sehr wichtiges Kriterium angesehen. Hier geht es darum, wie genau die Daten den Sachverhalt wiedergeben. 2. Vertrauen Ob die Daten vertrauenswürdig sind, soll bei diesem Kriterium überprüft werden. 3. Verfügbarkeit (Verzögerung) Die Verfügbarkeit kann beispielsweise durch eine Verarbeitung der Daten verzögert werden. So bekommt der Benutzer unter Umständen nicht immer die aktuellsten Daten sofort angezeigt. 4. Verfügbarkeit (Vollständigkeit) Die Verfügbarkeit kann eingeschränkt werden, wenn eine Messstation ausfällt. Dann sind die Daten nicht vollständig. 5. Abdeckung (Breite) Das Kriterium Abdeckung besitzt hauptsächlich zwei Dimensionen. Die erste bezieht sich zum Beispiel auf die Gröÿe der Fläche, die in den Daten betrachtet wird. Beispiel: Von welchen Straÿen werden Daten gesammelt? 6. Abdeckung (Tiefe) Die zweite Dimension der Abdeckung betrachtet die Genauigkeit. In welchem Detail stehen Daten zur Verfügung? Wie weit sind die Messstationen voneinander entfernt? 5

12 2 Datenqualität Einuss schlechter Datenqualität Schlechte Datenqualität kann sich auf verschiedensten Ebenen auswirken. Betrachtet man die zeitliche Dimension lassen sich Auswirkungen auf den drei bekannten Ebenen (operational, taktisch und strategisch) feststellen [Red98]. operational Im Verkehrsbereich, z.b. bei der Verkehrsanalyse, können Daten mit schlechter Datenqualität leicht dazu führen, dass bestehende Staus nicht erkannt werden. taktisch Soll eine Reiseplanung aufgrund von Daten mit schlechter Datenqualität gemacht werden, dann wird die Qualität des resultierenden Planes darunter leiden. strategisch Auf der strategischen Ebene könnte die Planung einer Autobahn als Beispiel herangezogen werden. Basiert die Planung auf Daten mit schlechter Datenqualität, dann könnte es passieren, dass die Autobahn an der falschen Stelle gebaut wird. 2.4 Datenqualitätsmanagement Damit die Qualität von Daten gut ist und auch bleibt, ist eine Überwachung und Steuerung dieser Qualität notwendig. Das heiÿt, es muss ein Management der Datenqualität durchgeführt werden. Hierzu werden im Folgenden zwei Ansätze vorgestellt Systemorientierter Ansatz Das Ziel dieses Ansatzes ist es, dass die Daten mit der widergespiegelten Realität übereinstimmen. Dies soll über ständige Anpassungen des Informationsystems erfolgen, damit dieses bestmöglich in die Realität und deren Abläufe und Prozesse passt [Orr98]. Abbildung 2.3 zeigt eine schematische Darstellung eines Informationssystems. Daten werden an einer Stelle eingegeben (Input). Danach werden sie irgendwie verarbeitet und gespeichert. Auf der anderen Seite werden die verarbeiteten Daten ausgegeben (Output). Desweiteren ist ein Feedback vom Output zum Input notwendig, um die Datenqualität überprüfen zu können. Im Rahmen des Ansatzes haben sich sechs Regeln über Daten und Datenqualität ergeben: 1. Unbenutzte Daten bleiben nicht sehr lange korrekt. 6

13 2.4 Datenqualitätsmanagement Abbildung 2.3: Systemorientierter Ansatz - Informationssystem 2. Datenqualität hängt in einem Informationssystem von der Häugkeit der Benutzung ab, nicht von der Datenmenge. 3. Datenqualität ist optimal, wenn die Daten fortlaufend genutzt werden. 4. Je älter das System, desto schlechter die Datenqualität. 5. Je geringer die Änderungswahrscheinlichkeit eines Attributs, desto schlimmer ist es, wenn es sich ändert. 6. Diese Regeln gelten für Daten und Metadaten. Die Idee hinter den Regeln 1 bis 3 ist, dass unbenutzte Daten wahrscheinlicher überprüft und aktualisiert werden als unbenutzte Daten. Diese Idee spiegelt sich auch im nächsten Abschnitt Gebrauchsabhänigige Datenqualität wieder. Gebrauchsabhänigige Datenqualität (use based data quality) Es wurden Empfehlungen zur Erzielung hoher Datenqualität aufgestellt und unter dem Namen Gebrauchsabhänigige Datenqualität zusammengefasst. Diese Empfehlungen umfassen vier Bereiche [Orr98]: Audits Es sollen Befragungen der Benutzer zur Bestimmung der Qualität der aktuellen Daten durchgeführt werden. Redesign Werden Probleme mit der Datenqualität entdeckt, sollte ein Redesign des Systems durchgeführt werden. Hierbei müssen die kritischen Gebiete identi- ziert und das System an die Benutzung angepasst werden. Möglicherweise ist auch eine Reduktion des Datenbestandes notwendig. 7

14 2 Datenqualität Produktherstellung Informationsherstellung Eingabe Rohstoe Rohdaten Ablauf Flieÿband Informationssystem Ausgabe Physisches Produkt Informationsprodukt Tabelle 2.1: Produktorientierter Ansatz - Vergleich Herstellungsprozess Training Benutzer und Manager sollen für mögliche Probleme mit Datenqualität sensibilisiert werden. Sie sollten wissen, dass es soetwas wie Datenqualität gibt und dass diese sich nicht von alleine verbessert, beziehungsweise auf einem erreichten Niveau bleibt. Continuous Measurement Das Informationsystem an sich sollte Mechanismen zur Verfügung stellen, die die Datenqualität ständig überprüfen und somit sichern Produktorientierter Ansatz Der Produktorientierte Ansatz sieht ein Informationssystem als Informationsprodukte herstellendes System. Er versucht Methoden zur Qualitätskontrolle und zur Qualitätssicherung aus dem Produktherstellungsprozess auf den Informationsherstellungsprozess zu übertragen. Tabelle 2.1 zeigt einen Vergleich zwischen traditioneller Produktherstellung und Informationsproduktherstellung [Wan98] [WZL01]. Das Ziel diese Ansatzes ist es, qualitativ hochwertige Informationsprodukte herzustellen. Hierfür wurde ein Qualitätszyklus entwickelt, wie er in Abbildung 2.4 dargestellt ist. Ein Zyklus besteht aus vier Phasen: 1. Denitionsphase In der Denitionsphase wird die Situation analysiert und deniert. Hier treten Fragen auf wie: Wer ist der Benutzer? Was will der Benutzer? Was sind die Daten? Wie funktioniert das System? 2. Messphase In der Messphase müssen die Anforderungen aus der Denitionsphase in Messkriterien und Messfunktionen, welche die Kriterien überprüfen, umgesetzt werden. Anschliesend werden Messungen durchgeführt. 3. Analysephase In der Analysephase werden die Messergebnisse analysiert. Wenn mangelhafte Qualität entdeckt wird, muss der Grund dafür gefunden werden. 4. Verbesserungsphase In der Verbesserungphase soll nun das Problem behoben werden. 8

15 2.4 Datenqualitätsmanagement Definieren Benutzer Daten System Informations- Produkt Messen Messkriterien Messfunktionen Verbessern Problem beheben Analysieren Wo liegt das Problem? Abbildung 2.4: Produktorientierter Ansatz - Qualitätszyklus Beispiel Der Qualitätszyklus soll an einem vereinfachten Beispiel aus dem Verkehrsbereich verdeutlicht werden. Denitionsphase Ausgangspunkt ist der Benutzer der von dem Informationsystem den Dienst Stau melden zur Verfügung gestellt haben möchte. Das Informationsystem bekommt als Eingabe Geschwindigkeitsmesswerte. Werden zehn Messwerte, die kleiner als 10 km/h sind, eingelesen, meldet das System einen Stau an der entsprechenden Stelle. Messphase Das Kriterium, welches in der Messphase überprüft werden soll, ist die Korrektheit. Dafür werden als Messinstrument mobile Staumelder (Autofahrer) angeheuert, welche an die Orte fahren, an denen das System einen Stau meldet, und somit die Ausgabe des Informationssystems überprüfen. Analysephase Die Ergebnisse der Messphase werden analysiert und es wird entdeckt, dass 9

16 2 Datenqualität Systemorientierter Ansatz Produktorientierter Ansatz Empfehlungen Vorgehensweise Anpassung des Systems an Realität Sicherstellung qualitativ hochwertiger IP Tabelle 2.2: Vergleich Ansätze das System Staus meldet, wenn keine vorhanden sind. Der Grund, der vermutet wird, sei in diesem Beispiel die zu ungenaue Messfunktion. Verbesserungsphase Es wird eine verbesserte Messfunktion im System implementiert. Jetzt sollte der Zyklus von neuem durchlaufen werden Vergeich Abschlieÿend werden beide Ansätze in Tabelle 2.2 verglichen. Während der Systemorientierte Ansatz allgemeine Aussagen über Daten und Datenqualität macht, gibt der Produktorientierte Ansatz eine Vorgehensweise vor, wie Datenqualität überwacht und verbessert werden kann. Das Ziel des Systemorientierten Ansatzes war es, durch eine Anpassung des Systems an die Realität die Übereinstimmung von Daten und abgebildetem Sachverhalt zu gewährleisten. Der Produktorientierte Ansatz möchte qualitativ hochwertige Informationsprodukte (IP) mit Hilfe von Methoden aus der Qualitätssicherung der Produktherstellung liefern. Im Kern weisen beide Ansätze in die gleiche Richtung. Sie wollen ein hohe Datenqualität durch ständige Anpassungen des Systems erreichen. 2.5 Fazit Das Gebiet der Datenqualität ist sehr weitreichend und durchdringt sämtliche Gebiete der Informatik. Dazu ist mangelhafte Datenqualität in fast allen in der Praxis auftretenden Problemen mit Informationssystemen zu nden. Vereinfacht gesagt resultiert sie aus dem Einsatzszenario, der Art des Informationssystems und dessen Benutzung und kann unterschiedlichste Ursprünge haben. Wie alltägliche Pannen, die aufgrund von mangelhafter Datenqualität zustande kommen, zeigen, wird dem Problem der Datenqualität noch immer zu wenig Beachtung geschenkt. Es gibt viele gute Ideen in diesem Bereich, welche Entwicklern und Benutzern von Informationssystemen das Leben einfacher machen, wenn sie umgesetzt werden. 10

17 Literaturverzeichnis [Här05] Daniel Härder. Anpassung von data-warehouse-techniken für den einsatz unsicherer verkehrsdaten. Diplomarbeit, Universität Karlsruhe (TH), Fakultät für Informatik, März [Koo04] Erik Koop. Datenbankunterstützung für imperfekte Daten im Verkehrsumfeld. Diplomarbeit, Universität Karlsruhe (TH), Fakultät für Informatik, Juni [opfha02] Oce of Policy Federal Highway Administration. Dening and Measuring Trac data quality. JPODOCS/REPTS_TE/13767.html, Trac Data Quality Workshop - Work Order Number BAT [Orr98] [Red98] [Wan98] [WW96] [WZL01] Ken Orr. Data quality and systems theory. Communications of the ACM, 41(2):6671, Thomas C. Redman. The impact of poor data quality on the typical enterprise. Communications of the ACM, 41(2):7982, Richard Y. Wang. A product perspective on total data quality management. Communications of the ACM, 41(2):5865, Yair Wand and Richard Y. Wang. Anchoring data quality dimensions in ontological foundations. Communications of the ACM, 39(11):86 95, Richard Y. Wang, Mostapha Ziad, and Yang W. Lee. Data quality. Kluwer,

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