Wartung am Mi, 12.11.25 von 6:30 - 7:30 Uhr/ Maintenance: ILIAS systems on Wed, Nov. 12, 2025, from 6:30 a.m. to 7:30 a.m.

Während der Wartung kann es zu kurzen Unterbrechungen der Verfügbarkeit kommen (max. 5-10 Minuten nach derzeitigem Kenntnisstand). / During this period, there may be brief interruptions in availability (max. 5-10 minutes according to current information).

Forschungsdatenmanagement – Eine Einführung

Handout „Datenqualität“

Worum geht es?

Um Datenqualität, die sich in den folgenden vier Dimensionen zeigen kann und jeweils folgende Aspekte betrifft:

  • intrinsische Datenqualität (= betrifft die Daten selbst)
    • Glaubwürdigkeit, Fehlerfreiheit, Objektivität
  • kontextuelle Datenqualität (= zweckabhängig)
    • Mehrwert, Relevanz, Aktualität, Vollständigkeit, angemessener Umfang
  • repräsentationelle Datenqualität (= darstellungsbezogen)
    • eindeutige Auslegbarkeit, Verständlichkeit, einheitliche Darstellung, Übersichtlichkeit
  • Zugriffsqualität (= systembezogen):
    • Bearbeitbarkeit, Zugänglichkeit

Warum ist das wichtig?

Eine größtmögliche Datenqualität muss gewährleistet sein, damit die Gestaltung von wissenschaftlichen Modellen oder die Herleitung von wissenschaftlichen Hypothesen fundiert und aussagekräftig ist. Bei Software und Skripten muss außerdem gewährleistet sein, dass diese auf jedem beliebigen Rechner ausgeführt werden können.

Es geht aber nicht nur um die Daten selbst. Vielmehr spielt auch die Qualität der beschreibenden Daten (Metadaten) und der Infrastrukturen, über welche die Daten zur Verfügung gestellt werden, eine wichtige Rolle.

Wie setze ich das um?

Folgende Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität können Sie in ihren Forschungsprozess einbeziehen:

  • Implementierung eines Qualitätssicherungskonzepts (insb. bei größeren Projekten)
  • First-Time-Right-Prinzip: Prüfroutinen während der Erstellung
  • Einheitlichkeit und Standardisierung bei der Datenerstellung (inkl. Dokumentation der Standards)
  • Erstellung von Metadaten
  • Dublettenprüfung
  • Plausibilitätschecks
  • Peer-Review durch Kolleg*innen (vor allem bei Software und Skripten sollten diese auf anderen Rechnern ausgeführt werden, um zu prüfen, ob die Abhängigkeiten stimmen)
 

Selbstlerneinheit: Forschungsdatenmanagement – Eine Einführung
Hessische Forschungsdateninfrastrukturen (HeFDI)
www.hefdi.de

Die Abbildungen sind von Alexander Sperl und unter der Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) verfügbar.

Handout "Datenqualität" (pdf)


No comment has been posted yet.