Mangelnde Datenqualität macht Waffenregister unbrauchbar

Eine am Wochenende bekanntgewordene Stellungnahme der Bundesregierung auf eine parlamentarische Anfrage veranschaulicht, wohin eine mangelnde Datenqualität führen kann. Es geht daraus hervor, dass die seit dem 1. Januar 2013 im so genannten „Nationalen Waffenregister“ (NWR) gespeicherten Daten über alle bundesweit registrierten Schusswaffen „teilweise unvollständig“ oder „nicht eindeutig genug und daher zwingend korrekturbedürftig“ sind.

Die Gewerkschaft der Polizei (GdP) fordert deshalb eine umgehende Überarbeitung des Datenbestandes. Ein Sprecher beklagt sich über die Folgen fehlerhafter Datensätze: „Wenn zum Beispiel ehemalige Waffenbesitzer noch als aktuelle Waffenbesitzer aufgeführt würden, dann sind das Falscherfassungen. Solche Informationen verändern die Einsatzvorbereitungen und das Handeln der Polizei vor Ort“.

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Ein Gesetz sieht vor, die Daten bis Ende 2017 zu bereinigen

In einem beim Bundesverwaltungsamt zentral geführten Register sind Daten wie der Name und die Anschrift eines Waffenhalters sowie Informationen über den genauen Waffentyp hinterlegt. Diese zuvor nicht miteinander vernetzten Daten hatten über 500 in den jeweiligen Bundesländern für die Schusswaffenregistrierung zuständige Behörden geliefert, allerdings ohne sie auf Vollständigkeit, beziehungsweise Richtigkeit hin zu prüfen. Die Bundesregierung sagt hierzu: „Durch die Zusammenfassung oder Übertragung der Daten in der zentralen Komponente sind keine Fehler hinzugekommen, sondern es wurden die Daten übertragen, wie sie in den Waffenbehörden vorhanden waren“. Ein entsprechendes Gesetz sieht nun vor, die gesammelten Daten bis Ende 2017 zu bereinigen. Doch für die GdP dauert dies zu lang: „Entscheidend für die Wirksamkeit des NWR ist die Datenqualität, deshalb müssen diese Fehler schnellstmöglich korrigiert werden.“

E-Commerce-Anbieter kämpfen oftmals auch mit “verschmutzten“ Datensätzen

Dasselbe gilt für Online-Shop-Betreiber. Entscheidend ist, typische Probleme rechtzeitig zu erkennen. Die langjährige Erfahrung von Human Inference,  hat gezeigt, dass Daten häufig in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind. Alle kundenbezogenen Informationen müssen daher zunächst aus sämtlichen vorhandenen Datensilos zusammengeführt werden. Dies erfolgt, indem ein aus den unterschiedlichen Quellsystemen generierter Datensatz als „wahr“ definiert, zuvor gesäubert, bei Bedarf angereichert und vereinheitlicht wird. Das Ergebnis ist ein perfekter Datensatz, das so genannte „Golden Record“ oder „Single Point of Truth“. Er dient als einzige verlässliche und aktuelle Informationsquelle, auf die sämtliche Mitarbeiter im Unternehmen zugreifen können.

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