(...) "Die erste Ebene der RFID-Middleware bildet der Edge-Server, der die Lesegeräte mittels integrierter Interfaces anbindet. Er filtert zudem die Informationen aus den RFID-Lesegeräten vor. „Hier wird zunächst aussortiert, was nicht notwendig ist. Danach wandelt der Server die Informationen in eine standardkonforme Nachrichtenstruktur“, erklärt Oracle-Mann Klug. Meist entspricht sie der RFID-Norm EPC (Elektronischer Produktcode). Via Webservices-Schnittstellen reicht der Edge-Server die Infos an eine Datenbank, die sie in einem speziellen Schema ablegt. Es enthält neben EPC-konformen Datenstrukturen oft Zusatzfunktionen, die die ausgelesenen Informationen auf die Produktbeschreibung der großen Handelskonzerne wie Metro automatisch umformatiert.

"Um aber solche Funktionalität nutzen zu können, muss zuvor die unternehmensweite Datenqualität verbessert sein“, warnt Richard Beaver, Director for Retail bei NCR Teradata*: "Ansonsten ist die Gefahr des Scheiterns hoch.“ Speziell bei großen RFID-Vorhaben gehöre die Informationskonsolidierung daher zum festen Repertoire entsprechender Projekte."

Quelle: netigator.de

• das sagt er natürlich u.a. auch, weil sich das Investment in die "acquisition of key assets from IDVelocity, an automatic identification collection and processing company" dringend lohnen muss.

Auch ein EU-Arbeitspapier mit Leitlinien zum Datenschutz im RFID-Umfeld geht bereits seit Januar 2005 vom "Grundsatz der Datenqualität" - insbesondere in Bezug auf die Richtigkeit/Aktualität verwendeter personenbezogener Daten - aus.

Quelle (Arbeitspapier, siehe Seite 10): [Unhandled macro: param.text] (pdf, 191 KB)

"[Ein] (...) Managementinformationssystem (...) beruht auf drei Prinzipien: es muss dem Management jederzeit zur Verfügung stehen, es muss benutzerfreundlich sein, und es muss hinsichtlich seines Inhalts hundertprozentige Zuverlässigkeit bieten. Das bedeutet, dass die Datenqualität gewährleistet sein muss. In einem kunden- und betriebsorientierten Business, in dem man die Datenerfassung, sofern sie nicht automatisiert ist, als ‚zusätzliche Arbeit’ ansieht, wird der Datenqualität große Bedeutung beigemessen. Das Gleiche gilt für eine gute Metadaten-Regelbasis. Die Verwendung gemeinsamer Definitionen ist vor allem in einem Unternehmen wichtig, in dem fünf Regionaleinheiten ihren Betrieb recht selbständig organisieren - was es ihnen erlaubt, flexibel auf sich verändernde Praxisanforderungen zu reagieren. Dies ist eine Voraussetzung dafür, dass die Daten auf Unternehmensebene zuverlässig zusammengetragen werden können, und auch für das interne Benchmarking.“

Ausführliche Case-study: [Unhandled macro: param.text] (pdf, 159 KB)

"Wir sprechen (...) jetzt eine gemeinsame Sprache, alle Anwender und Abteilungen verwenden die gleiche Terminologie. Das (...) System liefert absolut verlässliche Zahlen, die im ganzen Haus als nachvollziehbar und vertrauenswürdig gelten. Wir können uns voll und ganz auf die Integrität und Konsistenz der Informationen verlassen. Dabei läuft das (...) System mit hoher Stabilität."

Aus einer Success-Story (Gesundheitswesen)

"Auf die Frage, welche Herausforderungen die Befragten auf Unternehmen ihrer Branchen im BI-Umfeld in den nächsten Jahre auf sich zukommen sehen, war nur ein Drittel der Unternehmen durchweg optimistisch und antwortete mit „keine“. Viele Unternehmen nannten als größte Herausforderungen im Zusammenhang mit BI an erster Stelle das Problem, die Datenkomplexität und –integration in den Griff zu bekommen. Knapp 30 Prozent der BI-Anwender hat Schwierigkeiten damit, die Datenkomplexität zu verringern bzw. die Datenintegrität verbessern; 21 Prozent sehen die Integration von Daten und Lösungen als Herausforderung."

"(...) Analysten sehen aber gerade hier erhebliche Risiken: Inkonsistente Datenmengen können zu Akzeptanzproblemen oder Fehlentscheidungen führen und sind letztendlich für das Unternehmen nutzlos oder kontraproduktiv. Bei der Sicherstellung einer hohen Datenqualität handele es sich um ein kontinuierlich zu verfolgendes Thema, bei dem sowohl die IT- als auch die Fachebene gefordert seien. Dabei bedeute Integration vorrangig die Implementierung einer umfassenden BI-Infrastruktur. Hierbei seien vor allem zwei Aufgaben zu bewältigen: Überwindung von BI-Insellösungen und Kommunikation mit anderen Unternehmensanwendungen, beispielsweise dem Prozessmanagement."

Computerwoche-Artikel: "Auf die Datenqualität kommt es an" (17.07.2006)