Informationsqualität

Informationsqualität oder Datenqualität bezeichnet die Qualität, also Bedeutsamkeit, Relevanz und Korrektheit von Informationen. Sie beschreibt, wie gut eine Information (bzw. eine Datensatz) geeignet ist, die Realität zu beschreiben, das heißt in wie weit sie ein Modell tatsächlicher Situationen bildet. Insbesondere besagt sie, wie verlässlich eine Information ist und in wie weit man sie als Grundlage für eine Planung des eigenen Handlens verwenden kann.

Die Informationsqualität muss von der reinen Bedeutsamkeit (der Semantik) und vom formalen Informationsgehalt (der statistischen Signifikanz) unterschieden werden.

Es gibt eine große Zahl von Qualitätskriterien, deren Bedeutung vom Kontext und der Verwendung der Daten bzw. Informationen abhängt. Typische, häufig verwendete Qualitätskriterien sind die Korrektheit, Vollständigkeit, Relevanz, Konsistenz.

Der Begriff der Informationsqualität wird in verschiedenen Bereichen in Hinblick auf unterschiedliche Aspekte verwendet.

Zur Optimierung der Informationsqualität in Informationssystemen wird die Qualität einzelner Datenquellen und Datensätze mittels einer Kostenfunktion anhand verschiedener Kriterien bewertet. Anhand von Präferenzen über die Qualitätskriterien kann eine Anfrage an das Informationssystem so optimiert werden, dass die Antwort eine möglichst hohe Informationsqualität besitzt!

Siehe auch: Datenbereinigung

Inhaltsverzeichnis

1 Natur- und Gesellschaftswissenschaften
2 Nachrichtenagenuren und Nachrichtendienste
3 Wirtschaft
4 Literatur

Natur- und Gesellschaftswissenschaften

In den Natur- und Gesellschaftswissenschaften spricht man besonders in Bezug auf Messungen und Erhebungen von Datenqualität. Dabei spielen vor allem Störeinflüsse, die Präzision der Messung und die größe der Datenbasis, also die Anzahl der Messungen (bzw. Befragungen) eine Rolle: Je weniger mögliche Störeinfüsse es gibt, je präziser die Messung und je größer die Anzahl der der Messungen ist, desto genauer bilden die resultierenden Daten die Realität ab und desto besser ist damit die Datenqualität. Wichtig ist es dabei zu bedenken, dass eine gute Datenqualität alleine nicht ausreicht, um ein gutes Modell zu konstruieren: hierfür muss auch die Interpretation der Daten insbesondere in Bezug auf die Kausalität korrekt sein.

Nachrichtenagenuren und Nachrichtendienste

Der Zweck von Nachrichtenagenturen und Geheimdienste ist es, Informationen von möglichst guter Qualität zu sammeln und zur Verfügung zu stellen. Dabei ist es vor allem entscheidend, dass aus der Menge der zur Verfügung stehenden Daten diejenigen ausgewählt werden, die für das Klientel relevant sind, und dass diese in eine konsistente Form gebracht werden, ohne die Aussage zu verzerren. Insbesondere sollen Irrtümer und Fehlinformationen ausgeschlossen werden, häufig indem Nachrichten durch mehrere Quellen überprüft werden.

Wirtschaft

In der Wirtschaft ist Informationsqualität von zentraler Bedeutung, weil auf der Basis von Informationen Entscheidungen gefällt, Marktchancen bewertet, Verhandlungen geführt werden und vieles mehr, und all das kann nur so gut sein wie die zugrunde liegenden Daten bzw. Informationen. Oft wir der Begriff Datenqualität als Synonym verwendet, obwohl streng genommen Informationsqualität korrekter ist.

Informationsqualität kann sich auf verschiedene Vorstellungen beziehen:

Produktbezogen; hier wird die Qualität als inhärente Eigenschaft betrachtet
Anwenderbezogen; die Nutzung des Produkts definiert die Qualität
Prozessbezogen; die Einhaltung der Spezifikation wird gewährleistet
Wertbezogen; erstellt einen Bezug zwischen Preis und Qualität

Eine schlechter Informationsqualität kann weitreichende Folgen haben, wenn sie nicht frühzeitig erkannt wird:

Hotelreservationen werden nicht gefunden wegen falsch geschriebenen Namen
Auf Grund unvollständiger Adressangaben werden Rechnungen an falsche Personen geschickt
Wegen Übersetzungsfehlern werden aus Milliardenbeträgen ('billion') Billionenbeträge

Literatur

Richard Wang, Diane Strong: Beyond Accuracy: What Data Quality Means to Data Consumers. In: Journal of Management Information Systems, Bd. 12, Nr. 4, S.5-33, 1996.