Data Quality

Datenqualität ist kein einmaliges Projekt, sondern ein operativer Zustand, der aktiv gepflegt werden muss. Sobald Daten in Bewegung sind (neue Produkte, geänderte Lieferanten, aktualisierte Preise), entstehen neue Qualitätsprobleme. Die Frage ist nicht, ob Datenqualität abdriftet, sondern wie schnell sie erkannt und korrigiert wird.

Klassische Qualitätsdimensionen sind Vollständigkeit (Pflichtfelder gefüllt?), Korrektheit (entspricht der Wert der Realität?), Konsistenz (passt der Wert zu verwandten Daten?), Aktualität (ist der Wert noch gültig?) und Eindeutigkeit (keine Duplikate?). Jede Dimension braucht ihre eigenen Mess- und Korrekturmechanismen.

Pimcore PIM macht Datenqualität operativ. Validierungsregeln verhindern, dass schlechte Daten überhaupt entstehen, ein Vollständigkeits-Score zeigt pro Produkt den Stand kanalbezogener Anforderungen, Workflows leiten Lücken an Verantwortliche, und KI-gestützte Anomalie-Erkennung markiert verdächtige Werte. Datenqualität wird dadurch ein laufender Prozess, kein periodisches Aufräum-Projekt.