In dem vorliegenden Beitrag wird ein Konzept vorgestellt, mit dem das Management von Datenqualität ermöglicht wird. Dieses Konzept muss als Bestandteil eines ganzheitlichen, betrieblichen Qualitätsmanagements angesehen werden, in dem das Management der Qualität sich nicht nur auf Daten bzw. Produkte beschränkt, sondern auf sämtliche Unternehmensbereiche ausgedehnt wird, wie es die ISO 9000er Familie fordert. Die Eignung des vorgestellten Qualitätsmanagements für Daten wird anhand eines Projektbeispiels gezeigt, ebenso wie dessen weitere Verwendung zur Evaluierung der Datenqualität. Zwei gängige Verfahren, die zur Analyse von Systemen oder einzelnen Prozessen herangezogen werden können, werden erläutert und einige Ergebnisse werden exemplarisch vorgestellt. Schließlich wurden Qualitätssicherungsmaßnahmen, die aus den Analyseergebnissen der SES (Societe Europeenne des Satellites) ermittelt wurden, präsentiert und ihre Wirksamkeit anhand der Risikoprioritätszahlen sowie anhand ausgewählter Qualitätsparameter belegt. Das vorgestellte Verfahren zur Analyse der Informationsqualität ist gut geeignet, um funktional einfach beschreibbare Prozesse auf Merkmalsebene zu Modellieren. Dies wird anhand eines einfachen Beispiels demonstriert. Allerdings ist eine konkrete Modellierung und Simulation auf Ebene der Qualitätsparameter nicht möglich. Ebenfalls ungeeignet ist das beschriebene Vorgehen bei komplexeren funktionalen Zusammenhängen, wie es beispielsweise bei der Generierung der FPD-Trajektorien (PPD; Floating Phone Data) aus Mobilfunkdaten der Fall ist. Eine vielversprechende Alternative stellen hier die künstlichen neuronalen Netze (KNN) dar. Sie bieten die Möglichkeit, intuitive Zusammenhänge zwischen der Qualität von Eingangs- und Ausgangsdaten eines Prozesses automatisiert abzubilden. Derzeit wird untersucht, welches Potenzial die KNN zur Modellierung und Simulation von Datenqualität auf Parameterebene tatsächlich haben. Die Forschungsergebnisse werden voraussichtlich im Jahr 2011 veröffentlicht. Im Umfeld der Verkehrstelematik spielt Datenqualität ebenfalls eine entscheidende Rolle. Insbesondere moderne Fahrerassistenzsysteme und Systeme zur Verkehrslenkung und Verkehrssteuerung benötigen qualitätsgesicherte und vom Nutzer bzw. dem System jederzeit beurteilbare Informationen. Für Anwendungen in der Verkehrstelematik wurde ein Qualitätsmodell für Informationen entwickelt, das im Kern eine problemangepasste Schnittmenge aus den in der Literatur bereits vorhandenen Qualitätsbegriffen und Modellen aus den Bereichen Maschinen- und Anlagenbau, Informationstechnik und insbesondere den Geodäten darstellt. Dieses Modell entspricht noch immer den aktuellen Anforderungen und wird in diesem Beitrag vorgestellt und in den Kontext eines Managementkonzeptes für Datenqualität eingebunden. Die praktische Umsetzung wird in Auszügen anhand eines im letzten Jahr abgeschlossenen BMWi-Projektes DoiT (Data Optimization for integrated Telematics) beispielhaft erläutert. Schwerpunkt des Projektes war die Entwicklung und Evaluierung von Methoden zur Generierung von Verkehrsinformationen aus Mobilfunkdaten.
Qualitätsmodell und -analyse in der Verkehrstelematik
2010
25 Seiten, 7 Bilder, 5 Tabellen, 25 Quellen
Conference paper
German
Ausgleichsrechnung , Autobahn , Datenmanagement , Datenquelle , Evaluierung , Fahrerassistenzsystem , Fehlerfortpflanzung , Förderprogramm , Geodäsie , Geoinformationssystem , ISO 9000 , künstliches neuronales Netz , Messdatenauswertung , Mobilfunknetz , Mobiltelefon , Modellbildung , Ortungsverfahren , Qualitätsmanagementsystem , Qualitätsmessung , Qualitätsnorm , Qualitätssicherung , Qualitätssicherungssystem , Risikoanalyse , Satellitennavigation , Simulation , Spezifikation (Normung) , Straßenverkehr , Verkehrsfluss , Verkehrstelematik
Qualitätsmodell für die Mobilitätsinformation
Springer Verlag | 2016
|TIBKAT | 2001
|IuD Bahn | 1996
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