Alle reden zur Zeit über Big Data. Obwohl ein einheitliches Verständnis über diesen Begriff fehlt, folgern die meisten, dass es irgendetwas mit der Verarbeitung von riesigen Datenmengen zu tun haben muss. Intuitiv wird dann meist die Performance, also die Analyse von riesigen Datenmengen innerhalb kürzester Zeit, als Hauptproblem von Big Data genannt. Die großen Softwareproduzenten nutzen dieses intuitive Verständnis bereits, um Ihre Technologien für Grid-Computing, In-Memory Analyse und ihre spaltenorientierten Datenbanken erfolgreich auf dem Markt zu platzieren. Was dabei allerdings auf der Strecke bleibt, ist wieder einmal die Datenqualität.

Aus Anwendersicht sollte Datenqualität jedoch gerade im Rahmen der Einführung von hochperformanten Big Data Analysemethoden eine Hauptrolle spielen. Überspitzt gesagt bringt der Einsatz von Big Data Technologien lediglich eine schnellere Analyse des Datenmülls. An der Qualität der Daten tut sich allein durch die Steigerung der Analysegeschwindigkeit nichts. Etabliert man jedoch im Zuge der Einführung von Big Data Technologien ein Datenqualitätsmanagement, so kann man seine Daten nicht nur schnell analysieren, sondern ihren Wert auch voll ausschöpfen.

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