Die Datenqualitätsprüfung bezeichnet die systematische Analyse und Bewertung von Datenbeständen hinsichtlich Kriterien wie Vollständigkeit, Korrektheit, Aktualität, Konsistenz und Eindeutigkeit. Ziel ist es, fehlerhafte, veraltete oder widersprüchliche Daten zu erkennen und zu bereinigen, bevor sie in Prozesse, Auswertungen oder KI-gestützte Anwendungen einfließen.
Bedeutung im Gesundheitswesen
Im Alltag von Apotheken, Großhändlern und Industriepartnern entstehen täglich große Datenmengen: Artikelstammdaten, Kundendaten, Bestellinformationen, Rezeptdaten oder Dokumentationen aus der Spezialversorgung. Eine strukturierte Datenqualitätsprüfung sorgt dafür, dass diese Informationen zuverlässig nutzbar bleiben. Typische Prüfaspekte sind:
- Vollständigkeit: Fehlen Pflichtfelder wie PZN, Dosierung oder Kontaktdaten?
- Korrektheit: Stimmen Preise, Chargen oder Adressen mit den Originalquellen überein?
- Aktualität: Sind Stammdaten nach Sortimentsänderungen aktualisiert?
- Konsistenz: Werden Begriffe und Formate in allen Systemen einheitlich verwendet?
- Eindeutigkeit: Existieren Dubletten in Kunden- oder Lieferantendateien?
Praxisbeispiel
Bevor eine Apothekenkooperation ein neues CRM oder ein KI-gestütztes Analyse-Tool einführt, empfiehlt sich eine Datenqualitätsprüfung der bestehenden Bestände. Werden Dubletten, unvollständige Adressen oder veraltete Ansprechpartner erst nach der Migration entdeckt, entstehen Mehraufwand und Fehler in der Kommunikation.
Typische Fallstricke
Häufig wird die Datenqualitätsprüfung mit einer einmaligen Bereinigung verwechselt. Tatsächlich handelt es sich um einen fortlaufenden Prozess, der klare Regeln, Verantwortlichkeiten und regelmäßige Kontrollen erfordert. Ohne festgelegtes Prozessmanagement schleichen sich Fehler schnell wieder ein. Auch der Datenschutz nach DSGVO muss bei jeder Prüfung berücksichtigt werden, insbesondere bei personenbezogenen Daten.