Professionelles Testmanagement in Datenreinigungsprozessen

In diesem Beitrag wird das Testmanagement bei Maßnahmen zur Qualitätsverbesserung in Datenbeständen behandelt. Hierbei fließen vorwiegend Erfahrungen aus Projekten bei Erstund Rückversicherungen, Rentenversicherungsträgern und in der öffentlichen Verwaltung ein. Dies sind Bereiche, in denen die Speicherung und Verfügbarkeit der Daten aus vielen Jahrzehnten notwendig ist. Naturgemäß werden diese Daten mehrfach migriert und mit verschiedenen Applikationen in immer neuen Versionen bearbeitet, was sowohl Volumen wie auch Komplexität der Daten erklärt und das Testmanagement bei Qualitätsverbesserungen (Datenreinigungen) zu einer sehr anspruchsvollen Aufgabe macht. Erhalt und Verbesserung der Datenqualität ist bei lange im Einsatz befindlichen Applikationen mit großen Datenvolumina eine zentrale Frage [Nau]. Typische Qualitätskriterien sind Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz [SMB05]. Fehler im Datenbestand können vielfältige Ursachen haben, wie bewusste Falschangaben (z.B. bei Volkszählungen), Irrtümer (z.B. falsche oder lückenhafte Angabe der besuchten Schulen), Eingabefehler (z.B. Hörfehler bei telefonischem Kontakt oder Tippfehler), Fehler der Applikation (z.B. doppeltes Schreiben von Datensätzen) oder fehlerhafte Migrationen (z.B. Abschneiden von Kundennummern aus einem Altsystem). Einige Fehler können durch fehlererkennende oder -korrigierende Kodierung vermieden werden (IBAN, Kreditkartennummern) oder durch Abgleich mit einer Datenbasis (Adressen). In vielen Fällen ist eine solche Verhinderung von Fehlern aber nicht möglich. Mängel der Datenqualität können weitreichende negative Auswirkungen haben. Dies ist bei Verärgerung der Kunden durch doppelte Belastung von Rechnungsbeträgen oder falsch berechnete Verzugszinsen sofort einsichtig. Aber auch Fehler, die keine sofortige Wirkung zeigen, können über den Weg falscher statistischer Auswertungen und Prognosen durch darauf beruhende Fehlentscheidungen dramatische Auswirkungen bis zur Existenzbedrohung von Unternehmen haben. Auch auf die Qualität von Testergebnissen können fehlerhafte Daten negative Wirkungen haben. Die Beseitigung von Datenqualitätsmängeln (Datenreinigung) und Verhinderung von neuen Fehlern ist somit eine wichtige und anspruchsvolle Aufgabe. Die Qualitätssicherung von Datenreinigungen bildet aus unserer Sicht einen Bestandteil professionellen Testens, das den gesamten Anwendungslebenszyklus begleiten sollte [Jac09].