Nachvollziehbarkeit der Daten
Für die Überprüfung der Datenqualität ist es essentiell, dass nachvollzogen werden kann, aus welchen Quellen die verwendeten Daten stammen. Sind die Quellen nicht transparent, das heißt nicht nachvollziehbar, ist es nicht möglich eine notwendige Validierung der Daten vorzunehmen, was sich letztendlich auf deren Qualität negativ auswirken kann. Für eine bestmögliche Bewertung und Messung sowohl der Datenqualität als auch der Qualität der Quellen sowie der Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen, müssen im Vorfeld entsprechend Vorgaben definiert werden. Hierfür gilt es, die für den Prozess relevanten Kriterien zu bestimmen, etwa Konsistenz oder Einheitlichkeit. Anhand der gewählten Kriterien ist es dann möglich, die erhobenen Daten bezüglich ihrer konsistenten Qualität zu überprüfen. Hierbei sind noch zwei relevante Aspekte zu bedenken: Zum einen kommen oft Daten aus unterschiedlichen Quellen mit verschiedenen Formaten, die vor dem Einsatz auf ihre Utilität verifiziert werden müssen. Zum anderen ist die Nachvollziehbarkeit – gerade im Produktionsumfeld – auch durch die Förderung von qualitativ hochwertigen und sicheren Sensoren abhängig.
Aktualität der Daten
Die grundsätzliche Idee beim maschinellen Lernen oder KI ist die Extraktion von Wissen aus Daten. Aus diesem Grund muss sichergestellt werden, dass die generierten respektive verwendeten Daten auch die passenden Informationen und Erfahrungen enthalten, um mit den KI-Algorithmen das Problem richtig und vertrauenswürdig zu lösen. Nicht zuletzt aufgrund der Tatsache, dass Menschen sich nicht linear verhalten, können veraltete Daten zu falschen Ergebnissen führen. Aus diesem Grund sollten – in Abhängigkeit von der Anwendung – möglichst die aktuellsten Daten verwendet werden.
Korrektheit der Daten
Die Daten müssen mit der Realität übereinstimmen und damit für die Anwendung korrekt sein. Die Auswahl der Daten bedingt, dass diese Anforderungen mit einer detaillierten Analyse ermittelt wurden – als Methode kann hier das Mapping gegen Daten, deren Korrektheit bestätigt ist, eingesetzt werden oder definierte, abgestimmte Plausibilitätsregeln. So lässt sich sicherstellen, dass zwischen den – zur Entwicklung oder im Weiteren in der Anwendung – genutzten Daten und der Realität keine Diskrepanz besteht.
