Ein lernendes System zur Verbesserung der Datenqualität und Datenqualitätsmessung

Insbesondere in der Finanzdienstleistungsbranche kommt einer guten Qualität der Datenhaushalte bereits heute eine herausragende Bedeutung zu. Die Relevanz von qualitativ hochwertigen Daten wird durch neue gesetzliche Rahmenrichtlinien, wie z. B. Basel II, und durch Umbrüche in der Bankenund Versicherungslandschaft verstärkt. In dem folgenden Artikel wird ein System vorgestellt, das Datenqualitätsmängel kategorisiert, Vorschläge zur Bereinigung einzelner Datensätze (z. B. Transaktionen) anbietet und Benutzer an unterschiedlichen Interaktionspunkten in den Prozess einbezieht, um für den Prozess der Bereinigung von Datenbeständen Hintergrundwissen adäquat nutzen zu können.