Datenqualität als strategische Voraussetzung
In komplexen Versorgungslandschaften mit heterogenen IT-Systemen ist die Qualität von Gesundheitsdaten nicht nur eine operative Notwendigkeit, sondern eine strategische Grundlage für interoperable Kommunikation, Prozessautomatisierung und evidenzbasierte Steuerung. Datenbereinigungsprojekte sind deshalb keine technischen Einzelmassnahmen, sondern zentrale Bestandteile institutioneller Datenstrategien.
Projektarchitektur und methodisches Vorgehen
Ein effektives Datenbereinigungsprojekt folgt einer klar strukturierten Methodik:
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Initiale Datenqualitätsanalyse: Erhebung von Dubletten, fehlenden Werten, semantischen Inkonsistenzen oder Formatabweichungen.
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Definition von Qualitätskriterien: Orientierung an Use Cases (z. B. korrekte Fallzuordnung, Kostentransparenz, klinische Entscheidungsunterstützung).
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Regelbasiertes Bereinigungsverfahren: Einsatz von Matching-Algorithmen, regelbasierten Korrekturen (z. B. Referenzwertabgleich) und gegebenenfalls Machine-Learning-Modellen für Mustererkennung.
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Validierung und Monitoring: Einbindung von Fachexpert:innen zur Bewertung bereinigter Daten sowie Etablierung eines permanenten Monitoringsystems.
Rollen, Verantwortlichkeiten und Nachhaltigkeit
Zentral für die Wirksamkeit solcher Projekte ist die eindeutige Rollenverteilung zwischen IT, Fachbereichen und Datenverantwortlichen (Data Stewards). Datenqualität muss nicht nur technisch sichergestellt, sondern institutionell verankert werden – durch Governance-Richtlinien, Schulungen und automatisierte Qualitätsmetriken. Ziel ist ein dauerhaft anschlussfähiges Datenfundament, das systemübergreifend genutzt werden kann.
Fazit: Von der Bereinigung zur strukturellen Datenpflege
Datenbereinigung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein Einstieg in eine kontinuierliche Datenpflegepraxis. Sie verlangt institutionelle Verbindlichkeit, methodische Stringenz und eine enge Verzahnung von Technik und Fachlichkeit. In einer datengetriebenen Versorgungslandschaft entscheidet nicht das Volumen, sondern die Verwendbarkeit von Daten über deren strategischen Wert.