Unternehmen und Organisationen verwenden heute enorme Menge an Daten, die durch verschiedene IT-Systeme erzeugt werden. Durch die Heterogenität der Datensätze ist eine ganzheitliche Sicht auf Informationen eine große Herausforderung, deren Lösung aber einen immensen Vorteil bietet. Um eine Integration verschiedener Ausgangssysteme zu erhalten, spielt die Informationsqualität, das Messen dieser, wie auch die Sicherung der Datenqualität eine große Rolle.

Die Autoren diskutieren die Problematik der Datenqualität im Fokus eines Integrationsprozesses. Sie stellen am Markt verfügbare Systeme zur Datenintegration und analyse vor und entwickeln, basierend auf einer Anforderungsanalyse, ein webbasiertes Werkzeug, welches die Integration der Daten ermöglicht und die Qualität der Datenbestände testet. Die Analyse der Bestände, das Auffinden von Duplikaten und die Bereinigung der Daten stehen dabei im Fokus dieses Werkzeuges, welches eine Grundlage für eine umfassende Datenqualitäts- und Bereinigungslösung darstellen kann.

Autorentext
Steven Helmis und Robert Hollmann studierten Angewandte Informatik an der Fachhochschule Erfurt und wurden für ihre Arbeiten mit dem Information Quality Best Master Degree Award der Deutschen Gesellschaft für Informations- und Datenqualität ausgezeichnet.

Zusammenfassung
Die Autoren diskutieren die Problematik der Datenqualität, und entwickeln ein webbasiertes Werkzeug, welches die Integration der Daten ermöglicht und die Qualität der Datenbestände testet. Die Analyse der Bestände, das Auffinden von Duplikaten und die Bereinigung der Daten stehen dabei im Fokus dieses Werkzeuges, welches eine Grundlage für eine umfassende Datenqualitäts- und Bereinigungslösung darstellen kann.

Inhalt
Datenbereinigung und Konsolidierung von heterogenen Datenbeständen.- Datenqualität.- Dimensionen und Architektur der Informationsintegration.- Data Cleaning.- Konzeption des Data Cleaning Toolkits.- Implementierung.- Zusammenfassung und Ausblick.- Auffinden und Bereinigen von Duplikaten in heterogenen Datenbeständen.- Informationen, Daten und Wissen- ein Definitionsversuch.- Informationsintegration im Fokus der Datenqualität.- Duplikate in Datenbeständen.- Konkrete Verfahren zur Dublettenauffindung und Klassifikation.- Konzept der Datenqualitätsanwendung DCT.- Implementierung, ausgewählte Algorithmen- und Datenstrukturen.- Fazit und Ausblick.