Integrationsnachgelagertes Datenmanagement am Beispiel des Gesundheitswesens

Um Synergieeffekte aus der Verschneidung verschiedener Datenbestände nutzen und auf diese Weise neue Informationen gewinnen zu können, werden heutzutage zunehmend integrierte Datenbestände beispielsweise in Form von Data Warehouses erzeugt. Häufig erfolgt die Erzeugung integrierter Datenbestände jedoch nicht durch die Urheber der verschiedenen Datenquellen selbst, sondern durch andere Personen, Institutionen oder Dienstleister. In solchen Fällen ergibt sich für die jeweiligen Quelldatenurheber oftmals erst nach Veröffentlichung des integrierten Datenbestandes eine Möglichkeit zur Einsichtnahme und Validierung der von Ihnen verantworteten Daten, so dass ihnen das klassische Vorgehen zur Durchführung von Datenqualitätsmanagement (DQM) im Rahmen der ETL-Prozesse [Inm92, BG01] nicht ermöglicht wird. Vielmehr kann ein Bedarf an integrationsnachgelagertem Datenmanagement (INDM) identifiziert werden. Zur Deckung dieses Bedarfs wird das Vorgehensmodell VD2M (Vorgehensmodell zur Delegation von Datenmanagement) als neuartiges Konzept für den Umgang mit qualitativen Unzulänglichkeiten der Daten in integrierten Datenbeständen und Data Warehouses entwickelt. Es gibt den Urhebern der Quelldaten die Möglichkeit, integrationsnachgelagert Datenmanipulationen zu initiieren und somit die Datenqualität integrierter Datenbestände und Data Warehouses auch nach Abschluss der ETL-Phase zu erhöhen. Am Beispiel der Weissen Liste, eines Internet-Portals zur Darstellung der Qualität der Versorgung durch Krankenhäuser in Deutschland, wird aufgezeigt, wie eine werkzeuggestützte Umsetzung von VD2M zur Lösung der dargestellten Problemstellung beitragen kann. 1 Motivation von integrationsnachgelagertem Datenmanagement Um Potentiale der in verschiedenen Datenbeständen enthaltenen Informationen nutzen zu können, indem beispielsweise zusätzliche Informationen durch Synergieeffekte gewonnen werden, werden diese oftmals aus verschiedenen Quellen unter Einsatz von Data Warehouse (DWH)-Technologien [Inm92] integriert und so in einem gemeinsamen Datenbestand zusammengeführt. Die auf diese Weise zusammengetragenen Kennzahlen und Informationen ermöglichen es den Institutionen und Unternehmen unterschiedlicher Branchen, Analysen zum Zwecke der Unterstützung in Management-Entscheidungen durchzuführen, oder die Informationen z.B. zur Präsentation von Produkten,