Datenqualität Managementaufgabe für die industrielle Zukunft · 2017-10-10 · Normen / Standards...
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Dr. Klaus Hesselmann
40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
Datenqualität –Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
Excellence by Competence
Bamberg, Düsseldorf, Koblenz, München, Nürnberg
28. – 29. September 201740. Konferenz Normenpraxis, thyssenkrupp Quartier Essen
Klaus Hesselmann
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Klaus Hesselmann
• Maschinenbau (Luftfahrttechnik) RWTH Aachen• 25 Jahre im Bayer Konzern (davon 5 Jahre Agfa-Gevaert NV)• Leiter Betriebstechnik / Normung / Procurement Services• seit 2013 Geschäftsführer YEC GmbH (Expertennetzwerk)
• Tätigkeitsschwerpunkt: Klassifikation, Stammdaten, Normung, tech. Dokumentation• Mitglied VDMA NAM Klassifizierungssysteme, Merkmalbibliothek• Mitglied VDMA NAM Qualität industrieller Daten ISO 8000• Mitglied VDMA NAM MES Traceability• Mitglied VDI / VDE GMA Industrie 4.0• Mitglied VDA AK Steuerung von Kundenstandards• Referent DIN für Datenqualitätsmanagement und Referenzkennzeichnungssysteme
Vorstellung
Quelle: YEC GmbH
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Um was geht es ?
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Daten (Beispiel Materialstammdaten)
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Daten und deren Qualität (Beispiel Materialstammdaten)
nicht formatgerecht
fehlende Werte
unsichere Information
mit Standardwert belegt
unstrukturierte Texte
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Nutzung von Stammdaten
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Istzustand – Steigerung der Datenqualität
Qualität
Zeit
• Die Qualität der industriellen Stammdaten entspricht heute oft nicht der benötigten Qualität („Shit in – Shit out“)
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Projekt – Steigerung der Datenqualität
Qualität
Zeit
QMProjekt
• Die Qualität der industriellen Stammdaten entspricht heute oft nicht der benötigten Qualität („Shit in – Shit out“)
• Die „Verbesserung der Qualität“ ist ein langwieriger und teurer Prozess und der Nutzen wird häufig hinterfragt (Kosten-Nutzen-Analyse)
• Es ist zu hinterfragen, welche Daten für welche Prozesse tatsächlich benötigt werden
• Und ….
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ISO 8000 – Sicherung der Datenqualität
Ziel ISO 8000
Qualität
Zeit
QMProjekt
• Die Qualität der industriellen Stammdaten entspricht heute oft nicht der benötigten Qualität („Shit in – Shit out“)
• Die „Verbesserung der Qualität“ ist ein langwieriger und teurer Prozess und der Nutzen wird häufig hinterfragt (Kosten-Nutzen-Analyse)
• Es ist zu hinterfragen, welche Daten für welche Prozesse tatsächlich benötigt werden
• Es sollte rechtzeitig ein Prozess zur kontinuierlichen Qualitätskontrolle aufgebaut werden, um Qualitätsminderung zu vermeiden (Investitionsschutz)
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Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität
• Präventive Maßnahmen zielen darauf ab, einen Qualitätsmangel zu verhindern;zum Beispiel durch Implementierung von Methoden, Techniken usw.
• Analytische Maßnahmen zielen darauf ab, einen Qualitätsmangel aufzudecken;zum Beispiel Durchführung von Reviews, Walkthroughs und Durchführung von (systematischen) Tests
• Korrigierende Maßnahmen zielen darauf ab, einen Qualitätsmangel zu korrigieren;zum Beispiel von Fehlern, die durch das Testen entdeckt werden
Das Testen wird häufig als das Finden von Fehlern beschrieben. Dies ist jedoch nicht das Ziel des Testens.Es ist ein Mittel, um Einsicht in die Qualität der Daten (und die der Prozesse) zu gewinnen.
Sinkt die Qualität sind entweder präventive oder korrigierende Maßnahmen zu ergreifen.
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Ein Treiber …Das Konzept Industrie 4.0
Grafiken aus „fotolia.com“
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Markt Produkt
Organisation
Komplexe Märkte erfordern intelligente Lösungen
Wandel
Anforderung
Flexibilität
Prozesse
Technologie
Konzept Industrie 4.0
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Markt Produkt
Organisation
Komplexe Märkte erfordern intelligente Lösungen
Vernetzte, fraktale Produktion
Produktion der Zukunft
Wandel
Anforderung
Flexibilität
Prozesse
Technologie
Dezentralisierung Delegation Verantwortung Autonome Einheiten
Daten Netzwerk Services CPS Cloud
Anforderungen
Konzepte
Cyber-physical System
Konzept Industrie 4.0
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Markt Produkt
Organisation
Komplexe Märkte erfordern intelligente Lösungen
Vernetzte, fraktale Produktion
Produktion der Zukunft
Wandel
Anforderung
Flexibilität
Prozesse
Technologie
Dezentralisierung Delegation Verantwortung Autonome Einheiten
Daten Netzwerk Services CPS Cloud
Horizontale Integration Vertikale Integration Zeitliche Integration
Anforderungen
Konzepte
Cyber-physical System
Konzept Industrie 4.0
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Horizontale Integration Vertikale Integration Zeitliche IntegrationR
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ProzesseGegenständeDokumente
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Voraussetzung Datenintegration
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Horizontale Integration Vertikale Integration Zeitliche Integration
Identifizierung
Klassifizierung
Kennzeichnung
RA
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ProzesseGegenständeDokumente
Entitäten
Voraussetzung Datenintegration
NotwendigeDatenelemente
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Seite 17 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Horizontale Integration Vertikale Integration Zeitliche Integration
Identifizierung
Klassifizierung
Kennzeichnung Funktionale Sicherheit
Zolltarifnummer
TraceabilityRA
MI 4
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ProzesseGegenständeDokumente
Entitäten
Dokumentation
Voraussetzung Datenintegration
NotwendigeDatenelemente
Wird u.a. benötigt für
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Essenzieller Teil einer jeden Modellierung ist die eineindeutige Identifizierbarkeit von Objekten (Anlagen, Produkte, Prozesse, Organisation)
RAMI4.0 - Identifizierung
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Die Kennzeichnung von Objekten (Betriebsmittel) muss systemübergreifend einheitlich sein:
• Grundlage für übergreifende Datenauswertung• Verbindung Mechanik / Elektrotechnik• Aufbau einheitlicher Dokumentation
RAMI4.0 - Kennzeichnung
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Die strukturierte Beschreibung von Objekten über Merkmale ist die wesentliche Eigenschaft einer sogenannten Verwaltungsschale (z.B. Selbstauskunft).
RAMI4.0 - Beschreibung
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Und das bedeutet ?
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Der Mensch im „digitalen“ Umfeld
KonsistenteKennzeichnung
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Seite 23 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Der Mensch im „rechtlichen“ Umfeld
KonsistenteKennzeichnung
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• In der Fabrik der Zukunft wird die Arbeitssituation in Abhängigkeit vom Auftrag ständig neu definiert, Jobs werden nicht mehr an einem Arbeitsplatz erfüllt, sondern nur in der Vernetzung.
• Erst in der Kommunikation und im Informationsaustausch zwischen allen Beteiligten erfüllt die Fabrik der Zukunft optimal ihre Funktion.
• Die Anforderungen an die Mitarbeiter zentrieren sich auf Arbeiten in einer stark vernetzten Umgebung. Das alles in einem Klima das Change eher ablehnt, denn die Norm (die Gesetzmäßigkeit) verliert an Bedeutung.
• Im Fokus steht die Kunst des Zusammenbringens. Damit werden Menschen wieder wichtiger, nämlich gut ausgebildete Organisatoren, Wissensarbeiter, Kreative!
• Die Grenzen zwischen industrieller Fertigung, Dienstleistung, Entwicklungstätigkeit verwischen sich, die alte Industriegesellschaft wird abgelöst von der neuen Wissensgesellschaft.
Gesetz-mäßigkeit
(Norm)
Kunstdes
Zusammen-bringens
Der Weg zur Wissensgesellschaft
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Umstellung aufkonzeptionellenHandlungsansatz
Wissensgesellschaft
Detail-Normen
Konzept-Normen
Konzept versus Detail
Norm-zusammen-
hang
Fähigkeit Konzeptemiteinanderzu verbinden
Gesetz-mäßigkeit
(Norm)
Kunstdes
Zusammen-bringens
Die Norm verliert an Bedeutung, im Fokus steht die Kunst desZusammenbringens
Realitätsbezug durchfachkundige Akteure
Anforderungen an konzeptionellen Ansätze
Praxisbezug durch rasche Realisierung
Aktualität durch Schritt-halten mit der Entwicklung
Distanz zur Technologie aber Nähe zur Anwendung
Neutralität gegenüber Auslegung / Design
Anforderung an Konzepte
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Beispiele für konzeptionelle Standards
KonsistenteKennzeichnung
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Prozesse
Normen / Standards
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z.B. DIN EN 81346Strukturierungsprinzipien undReferenzkennzeichnung
z.B. VDI 4499Digitale Fabrik
z.B. ISO 8000Datenqualität
z.B. DIN SPEC 91345Architekturmodell RAMI4.0
z.B. DIN EN 61355Klassifikation und Kennzeichnungvon Dokumenten
z.B. DIN EN 82079Erstellen von Anleitungen
z.B. DIN EN 61360Genormte Datenelementtypen
z.B. DIN EN 82045Dokumentenmanagement
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Qualitäte !Das Thema
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Seite 28 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Daten
Metadaten Content
Qualitätmessen
Qualitätsichern
Aspekte von Daten (ISO 8000)
ISO 8000 – Themenbereich 1 (Serie 100 ff)
Datenbezogene Aspekte
• Datenaustausch von Produktdaten• Beschreibung von Metadaten, Dictionary• Datenqualitätskriterien (z.B. Zusicherung Vollständigkeit,
Nachweis Herkunft)• …
Daten-austausch
Qualitäts-management
ISO 8000 – Themenbereich 2 (Serie 60 ff)
Prozesse zum Datenqualitätsmanagement
• Prozessstruktur / Referenzprozess• Bewertung von Prozessen (KPI)• …
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Informationen & DatenProduktion
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Struktur Realer Prozess
Prozesse & DokumentationProduktion
ISO 9000
Prozess Qualitätssicherung (Referenzprozess ISO 8000)
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MesspunktWert
Informationen & DatenProduktion
Operativer QM-Daten-Prozess(Daten-Qualität)
Vorschriften-QM-Daten-Prozess
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Struktur Realer Prozess
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Prozesse & DokumentationProduktion
ISO 9000
Prozess Qualitätssicherung (Referenzprozess ISO 8000)
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Schutzvermerk nach ISO 16016
MesspunktWert
FragenAntworten
Informationen & DatenProduktion
Operativer QM-Daten-Prozess(Daten-Qualität)
Vorschriften-QM-Daten-Prozess
Operativer-QM-Prüf-Prozess(Prozess-Qualität)
Vorschriften-QM-Prüf-ProzessISO 8000
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Struktur Realer Prozess
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Struktur Realer QM Prozess
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Prozesse & DokumentationProduktion
ISO 9000
Prozess Qualitätssicherung (Referenzprozess ISO 8000)
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Schutzvermerk nach ISO 16016
MesspunktWert
FragenAntworten
Informationen & DatenProduktion
Operativer QM-Daten-Prozess(Daten-Qualität)
Vorschriften-QM-Daten-Prozess
Operativer-QM-Prüf-Prozess(Prozess-Qualität)
Vorschriften-QM-Prüf-ProzessISO 8000
PrüfplanDaten
nutzt
nutzt
PrüfplanDaten
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1
Struktur Realer Prozess
Da
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Struktur Realer QM Prozess
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Prozesse & DokumentationProduktion
ISO 9000
Struktur Referenz QM Prozess
Prozess Qualitätssicherung (Referenzprozess ISO 8000)
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Struktur Referenz QM Prozess (Leve 1)
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Struktur Referenz QM Prozess (Leve 2)
Verfeinerung der Prozess-Beschreibung bis hin zueiner einzelnen Aktion
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Seite 35 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
Einfaches BeispielProzessbewertung
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Seite 36 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020
Pro
zess
Prozessbewertung (klassifiziert aber nicht reproduzierbar)
Prozess
Seite 37 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020
Pro
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Sub-Prozesse
ISO 8000-61
Prozessbewertung (Schritt 1: Aufteilen der Aufgabe)
Prozess
Seite 38 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020 ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Ziel
Yes / No
Pro
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Prozesse Sub-Ziele
Fragen
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Prozessbewertung (Schritt 2: Definition von Fragen / Tests)
Prozess
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40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
Prozess
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020 ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Ziel
Yes / No
N: not achievedP: partially achievedL: largely achievedF: fully achieved
Rating Methode
Pro
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Prozesse Sub-Ziele
Fragen
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Prozessbewertung (Schritt 3: Zusammenfassung der Bewertungen)
Seite 40 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
Prozess
avtivities
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020 ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Ziel
Yes / No
N: not achievedP: partially achievedL: largely achievedF: fully achieved
Rating Methode
Pro
zess
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Prozesse Sub-Ziele
Fragen
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Prozessbewertung (Schritt 3: Zusammenfassung der Bewertungen)
Seite 41 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Prozess
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020 ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Ziel
Yes / No
N: not achievedP: partially achievedL: largely achievedF: fully achieved
Rating MethodeRating Aggregation Rating Modell
Pro
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Re
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Sub-Prozesse Sub-Ziele
Fragen
Messwert
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Bewertung
Level x ist erfüllt wenn• Level x-1 erfüllt ist und• Fragen Level x erfüllt sind
Mittelwert
ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Prozessbewertung (Schritt 4: Zusammenfassung der Bewertungen)
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Prozess
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
ISO/IEC 33020 ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Ziel
Yes / No
N: not achievedP: partially achievedL: largely achievedF: fully achieved
Rating MethodeRating Aggregation Rating Modell
Pro
zess
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s-p
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Re
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x Sub-Prozess A 2 2 3 3 4 …Sub-Process B 4 4 2 3 4 …Sub-Process C 3 3 4 3 4 …
Sub-Prozesse Sub-Ziele
Fragen
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
Level x ist erfüllt wenn• Level x-1 ist erfüllt und• Fragen Level x sind erfüllt
Mittelwert
Zeit
ISO/IEC 15504ISO 8000-61
Prozessbewertung (Schritt 5: Schlussfolgerungen)
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Einfaches BeispielDatenbewertung
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Daten
Qualität
Metrik
Formal / Datentechnisch
Inhaltlich Statistisch (Eindimensional)
Inhaltlich Statistisch (Mehrdim.)
Validierung
Standardverfahren
Datenreihe
Attributnamenanalyse
Datentypanalyse
Wertebereichanalyse
Musteranalyse
Domänenanalyse
Eindeutigkeitsanalyse
Null-Wert-Analyse
Regelbasierte
Verfahren
Regeln zu Domänen
Regeln zu Wertebereiche
Regeln zu Werteausschlussbereichen
Regeln zur Genauigkeit
Regeln zu Mustern
Regeln zu Textattributen
Regeln zu fehlenden Werten
Standardverfahren
Datensätze
Analyse auf Schlüsselattribute
Analyse auf abgeleitete Werte
Analyse auf Datensätze mit Regeln
Analyse auf referenzielle Kardinalität
Analyse auf referenzielle Redundanz
Methoden – Messen von Datenqualität
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Seite 45 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
Korrektheit
Zusammenhang
Gruppierung
Eindeutigkeit
Merkmale
Kla
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Content
(Industrie) Standards
Datenbewertung (Schritt 1: Festlegung der Methoden)
Seite 46 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Korrektheit
Zusammenhang
Gruppierung
Eindeutigkeit
Füllgrad
Vielfalt
Formattreue 0% bis 100%
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
Merkmale
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Content
(Industrie) Standards
Datenbewertung (Schritt 2: Detaillierung der Methoden)
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Schutzvermerk nach ISO 16016
1: low quality2: medium quality3: high quality
Rating Methode
Firmenbewertungsparameter
Industriebewertungsparameter
Rating Aggregation Rating Modell
Korrektheit
Zusammenhang
Gruppierung
Eindeutigkeit
Füllgrad
Vielfalt
Formattreue 0% bis 100%
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
Merkmale
Kla
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n
Content
Datenbewertung (Schritt 3: Zusammenfassung der Bewertungen)
Seite 48 - Datenqualität – Managementaufgabe für die industrielle Zukunft
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Schutzvermerk nach ISO 16016
1: low quality2: medium quality3: high quality
Rating Methode
Firmenbewertungsparameter
Industriebewertungsparameter
Rating Aggregation Rating Modell
Korrektheit
Zusammenhang
Gruppierung
Eindeutigkeit
Füllgrad
Vielfalt
Formattreue 0% bis 100%
Messwert
Rating-Wert
Bewertung
Merkmale
Kla
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n
Content
Level 0: incompleteLevel 1: performedLevel 2: managedLevel 3: establishedLevel 4: predictableLevel 5: innovating
Prozess zur Bestimmungder Qualität von Material-stammdaten:
Datenbewertung (Bewertung des Prozesses)
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Dr. Klaus Hesselmann
40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
Was soll imGedächtnis bleiben ?
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Dr. Klaus Hesselmann
40. Konferenz Normenpraxis
Schutzvermerk nach ISO 16016
• Die Qualität von Stammdaten und die konsistente Information über Objekte wird die Zukunft einer Firma stark beeinflussen
• Es wird immer wichtiger Zusammenhänge zu erkennen. Dabei Unterstützen Konzeptnormen
• ISO 8000 ist eine Konzeptnorm zur Sicherstellung der Daten-qualität und der damit einhergehenden Prozesse
• ISO 8000 definiert u.a. einen Referenzprozess zur Sicherstellung der Datenqualität
• ISO 8000 gibt u.a. ein Schema vor, wie Prozesse kontinuierlich und reproduzierbar bewertet werden können
Zusammenfassung
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Dr. Klaus Hesselmann
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Schutzvermerk nach ISO 16016
Vielen Dank ☺