Veröffentlichungen

Dr. Christiana Klingenberg über ihren Beitrag im Fachbuch "Informationsqualität bewerten"

Dr. Christiana Klingenberg, Data Quality Professional bei Uniserv, berät Unternehmen unterschiedlicher Branchen und Größen in allen Belangen zu den Themen Datenqualität und Data Management. Dazu gehören Data Quality Audits, Optimierung von Geschäftsprozessen sowie Projektleitung bei verschiedenen Migrations- und Integrations-Projekten. Sie ist Mitautorin des gerade erschienen Fachbuchs „Informationsqualität bewerten – Grundlagen, Methoden, Praxisbeispiele“. Darin wird beschrieben, wie sich die 15 Informationsqualitätsdimensionen erfassen, bewerten und darstellen lassen. Hier erzählt sie, wie es zu diesem Buchprojekt kam.

Wie kamst Du zu diesem Buchprojekt?

„Im Rahmen meiner Ausbildung zum Certified Information Quality Professional durch die Deutsche Gesellschaft für Daten- und Informationsqualität e.V. (DGIQ) lernte ich das Thema Informationsqualität näher kennen. Einige der Mitglieder hatten damals schon ein Buchkapitel zu den Definitionen der 15 Informationsqualitätsdimensionen von Richard Wang geschrieben („Daten- und Informationsqualität: Auf dem Weg zur Information Excellence“ von Knut Hildebrand, Marcus Gebauer, Holger Hinrichs, Michael Mielke, 2011). Es fehlten darin aber konkrete Hinweise, wie diese Dimensionen bewertet werden können. In der Literatur findet man zwar unterschiedliche Ansätze zur Messung von Datenqualität, ein übergreifendes Konzept für alle 15 Dimensionen sucht man aber vergebens. Auch sind konkrete Beispiele aus der Praxis nicht immer beschrieben. So kam die Idee, diesen Themen mit „Informationsqualität bewerten - Grundlagen, Methoden, Praxisbeispiele“ ein eigenes Buch zu widmen und ich hatte das Glück dabei mitarbeiten zu dürfen.“

Was fasziniert Dich am Thema Informationsqualität?

Wir bei Uniserv beschäftigen uns sehr intensiv mit dem Thema Datenqualität von Kundenstammdaten und der Frage, wie sich diese messen lässt. In unserem Arbeitsalltag geht es oft um die Validierung der postalischen Adresse oder eindeutige Identifizierung von Personen und Unternehmen. Die Softwarelösungen von Uniserv eignen sich sehr gut für die qualitative Bewertung von Kundendaten. Mich hat interessiert, wie man auch die sogenannten „weichen“ IQ Dimensionen wie „Glaubwürdigkeit“ oder „Hohes Ansehen“ objektiv bewerten kann. Gerade bei solchen Themen finde ich es spannend mich mit Kollegen auszutauschen, die sich in anderen Unternehmen mit dem Thema Datenqualität beschäftigen. Da war das Buch-Projekt eine ideale Plattform.

Welche Herausforderungen musstest Du beim Schreiben bewältigen?

„Zunächst einmal musste ich mich in die Materie einarbeiten. Es geht ja nicht um die Bestimmung der Dublettenrate oder die Ergebnisklassen der postalischen Prüfung, womit ich normalerweise in meinem Arbeitsalltag zu tun habe. Vielmehr galt es, einen großen Stapel an Literatur zu wälzen und zu schauen, welche Ansätze für mich sinnvoll waren. Diese habe ich dann in der Gruppe diskutiert. Die Arbeitsgruppe bestand aus mehreren Personen, die sich immer wieder zu Abstimmungsrunden über die einzelnen Kapitel getroffen haben. Teilweise rangen wir sehr lange um einzelne Sätze, da ja alle Buchautoren mit dem Inhalt aller Kapitel einverstanden sein mussten. Das war eine sehr anstrengende aber auch eine sehr lehr- und erkenntnisreiche Erfahrung, die ich nicht missen möchte. Da sich solche Abstimmungsrunden nur sehr schlecht per Telefon abhalten lassen, haben wir uns an vielen Wochenenden zusammengesetzt. Die Workshops waren sehr intensiv und alle Autoren waren sehr fokussiert auf das Thema. Der Umgang miteinander war und ist freundschaftlich und offen und hat mich angespornt mein Bestes zu geben. Auch in meiner Freizeit habe ich sehr oft an meinen Beiträgen geschrieben und gefeilt. Hervorheben möchte ich, dass mich Uniserv während der ganzen Zeit unterstützt hat und ich die Möglichkeit bekam, auch während meiner Arbeitszeit zu schreiben und mich mit meinen Kollegen auszutauschen.“

Wartet schon ein neues Projekt auf Dich?

Langeweile habe ich selten. Es gibt schon die eine oder andere Idee, aber das ist noch nicht spruchreif. Bei allen Projekten und Ideen die es gibt, ist mir immer wichtig, dass das Ergebnis einen gewissen Nutzen für die Uniserv Kollegen und auch Kunden hat. Von daher werden sich meine nächsten Projekte bestimmt um die Themen Data Quality und Data Governance drehen.

Kurze Zusammenfassung des Buchs:

Informationen sind die Grundlage für Entscheidungen. Anhand von Informationen werden Unternehmen gesteuert und wissenschaftliche Phänomene bewertet. Das gelingt nur, wenn die Qualität der zugrunde liegenden Informationen hoch ist. Ist das nicht der Fall, kann es zu Fehlentscheidungen, hohen Folgekosten oder einer am Ziel vorbeigehenden Strategie kommen.

Aber wodurch zeichnet sich Informationsqualität (IQ) aus? Wie kann man sie messen und bewerten? Und gibt es überhaupt Methoden, auf die man dabei zurückgreifen kann? Diesen Fragen geht das vorliegende Buch nach. Die Autoren erläutern anhand von 15 IQ-Dimensionen, wie sich die verschiedenen Facetten der Informationsqualität sowohl quantitativ als auch qualitativ bewerten lassen. Beispiele aus der Praxis verdeutlichen das konkrete Vorgehen.


Folgende Aspekte werden dabei beleuchtet:

  • Analyse des datenverarbeitenden Systems und seiner Benutzeroberfläche,
  • Untersuchung des Inhalts der Daten,
  • Beurteilung der Darstellung der Daten,
  • Untersuchung der Nutzung der Informationen in Geschäftsprozessen.

Mit „Informationsqualität bewerten - Grundlagen, Methoden, Praxisbeispiele“ erhalten Qualitätsmanager, Entscheidungsträger, Anwender und Interessierte einen branchenübergreifenden Leitfaden, an dem sie sich bei der Bewertung von Informationsqualität orientieren können.