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Definition

Data-Driven Disaster (Datenbasierter Störfall)

Ein datengetriebener Störfall (Data-Driven Disaster) ist ein ernsthaftes Problem, das durch einen oder mehrere ineffektive Datenanalyseprozesse verursacht wird.

Nach Angaben des Data Warehousing Institute kosten Datenqualitätsprobleme Unternehmen in den Vereinigten Staaten jährlich über 600 Milliarden Dollar. Neben der finanziellen Belastung können Probleme mit der Datenqualität und -analyse schwerwiegende Auswirkungen auf die Sicherheit, die Einhaltung von Vorschriften, das Projektmanagement und das Personalmanagement (Human Ressource Management, HRM) haben, neben anderen Möglichkeiten.

Fehler können sich in jeder Phase der Datenanalyse einschleichen. Die Datenqualität kann zum Beispiel von vornherein unzureichend sein. Sie könnten unvollständig, ungenau, nicht aktuell oder kein zuverlässiger Indikator für das sein, was sie darstellen sollen. Datenanalyse und -interpretation sind für eine ähnliche Anzahl von Fallstricken anfällig. Es kann Störfaktoren geben und die mathematische Methode kann fehlerhaft oder unangemessen sein. Korrelation kann fälschlicherweise als Hinweis auf Kausalität angesehen werden. Statistische Signifikanz kann fälschlicherweise zugeschrieben werden, wenn die Daten sie nicht unterstützen. Selbst wenn die Daten und Analyseverfahren valide sind, können die Daten absichtlich irreführend dargestellt werden, um eine bestimmte Absicht zu unterstützen.

In einem breiteren Kontext sind Fehler in datengesteuerten Prozessen für echte Katastrophen wie die Explosion der Raumfähre Challenger im Jahr 1986 und den Abschuss eines iranischen Airbus durch die USS Vincennes im Jahr 1988 verantwortlich gewesen.

Da Unternehmen mit einem enormen Anstieg der gesammelten Datenmengen konfrontiert sind - manchmal auch als Big Data bezeichnet - gibt es einen entsprechenden Trend zum datengesteuerten Entscheidungsmanagement (Data-Driven Decision Management, DDDM). Probleme entstehen, wenn zu wenig Ressourcen auf Datenprozesse verwendet werden und zu viel Vertrauen in deren Gültigkeit gesetzt wird. Um datengetriebene Störfalle zu verhindern, ist es entscheidend, die Datenqualität und die analytischen Prozesse kontinuierlich zu überprüfen und auf den gesunden Menschenverstand und die Intuition zu achten. Wenn Daten etwas anzuzeigen scheinen, das keinen logischen Sinn ergibt oder einfach falsch erscheint, ist es an der Zeit, die Quelldaten und die Analysemethoden zu überprüfen. 

Diese Definition wurde zuletzt im April 2021 aktualisiert
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