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Was der Boston-Attentäter Zarnajew mit dem Thema Datenqualität zu tun hat?

Omikron Data Quality GmbH an 29. April 2013 - 12:52 in FACT-Finder, Software & App's
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Nach dem Attentat in Boston wird die dringliche Frage nach verbesserten Sicherheitsvorkehrungen wieder laut. Wie wichtig insbesondere auch eine lückenlose Datenqualität bei der Überwachung terrorverdächtiger Personen ist, zeigt die neueste Meldung des FBI, nach der der Attentäter von Boston, Tamerlan Zarnajew, wegen eines Schreibfehlers in seinem Namen unbemerkt nach Russland reisen konnte, wo er mutmaßlich mit radikalisierenden Kräften in Verbindung trat. Aufgrund dieses „kleinen“ Fehlers wurde im amerikanischen Sicherheitssystem seine Ausreise nicht bemerkt.

Erstaunlich, ja bestürzend an diesem Vorgang ist die Tatsache, dass es eigentlich längst Technologien gibt, die solche Falschschreibweisen – egal ob irrtümlich geschehen oder in voller, böswilliger Absicht erzeugt – erkennen und richtig zuordnen können. Es ist nicht bekannt bzw. wird in den Medien nicht kommuniziert, um welchen Schreibfehler genau es sich handelte, es spielt letztlich auch keine Rolle, ob der Attentäter als „Tamarlan Zanajew“ oder „Tamelan Zarnejew“ durch die Sicherheitslücke schlüpfte. Entscheidend ist, dass eine Abgleichtechnologie hätte Alarm schlagen müssen: Achtung: bei „Tamarlan Zanajew“ handelt es sich mit großer Wahrscheinlichkeit um den gesuchten Tamerlan Zarnajew!

Was leistet, was kann eine fehlertolerante Abgleichtechnologie genau? Die Antwort ist im Grunde sehr einfach, denn eine solche Technologie ist der menschlichen Fähigkeit nachempfunden, Ähnlichkeiten erkennen zu können. Ein intelligenter Matching-Algorithmus ist demnach in der Lage, eine Abfolge von Zeichen (zum Beispiel in einem Namen oder einem kompletten Datensatz wie etwa einer Adresse) zu interpretieren und damit in gewissem Sinne zu „verstehen“. Traditionellerweise kommen solche Matching-Algorithmen im Geschäftsalltag dann zum Einsatz, etwa wenn es darum geht, aus einer Fülle von Datensätzen mögliche Dubletten herauszufiltern: Achtung: bei Matthias Mayer und Mathias Mayr könnte es sich um ein und dieselbe Person handeln!

Auch im Umfeld der Terrorabwehr kommen Abgleichtechnologien zum Einsatz: Die Bundesregierung veröffentlicht im „Bundesanzeiger“ sein einigen Jahren eine sogenannte „Sanktionsliste“ mit Namen und – so vorhanden – Adressen von Personen bzw. Firmen, mit denen deutsche Unternehmen keine Geschäfte machen dürfen. Diese Sanktionsliste wird laufend aktualisiert und deutsche Firmen sind gesetzlich verpflichtet, die Daten dieser Liste gegen die im Unternehmen vorgehaltenen Datensätze abzugleichen, um die „schwarzen Schafe“, die sich vielleicht in den eigenen Datenbanken verstecken, zu finden und aus dem System zu entfernen.

Auch im kleineren Maßstab kommen „Blacklisten“ zum Einsatz, zum Beispiel in Online-Shops. Dort helfen diese Listen, etwa Betrüger und Spaßbesteller aus dem Shop-System fernzuhalten, die sich dort beispielsweise mit falschen oder ausgedachten Fantasienamen („Donald Duck“, „Maximilian Mustermann“) und Adressen einschleichen möchten, um sich selbst Vorteile oder dem Webshop Nachteile zu verschaffen. Der Abgleich funktioniert dabei nach demselben Prinzip: Die bestehenden Kundendaten werden mit der Blacklist abgeglichen, potenzielle Betrüger werden zuverlässig enttarnt, auch wenn sie unter ähnlich klingenden bzw. geschriebenen Namen doppelt oder gar mehrfach ins System hineinzukommen versuchen.

Datenqualität galt bisher vor allem als ein typisches Business-Thema, im öffentlichen Bewusstsein spielte es entweder keine oder nur eine marginale Rolle. Wie brennend dieses Thema aber wirklich ist, macht die fürchterliche Katastrophe mit einem Schlag deutlich. Klar ist: die Herausforderungen beim Datenabgleich werden im Zuge der Globalisierung und Internationalisierung immer größer, vor allem, wenn es darum geht, Datensätze aus verschiedenen Alphabeten und Schriftsystemen, also etwa kyrillische, lateinische, arabische und japanische Zeichen, so gegeneinander abzugleichen, dass die in den Daten steckenden Informationen beim Matching-Prozess nicht nivelliert werden. Ein solcher Informationsverlust droht immer dann, wenn die internationalen Zeichen vor dem Abgleich auf einen einheitlichen Datensatz wie z.B. Unicode „reduziert“ werden müssen, der die Trennschärfe beim Matching verwässert.

Dr. Burkhard Schäfer

Omikron Data Quality GmbH
Habermehlstr. 17
75172 Pforzheim

Telefon: +49 (0) 7231 12597-201
Fax: +49 (0) 7231 12597-250
E-Mail: info@omikron.net
Web: www.omikron.net

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Die Omikron Data Quality GmbH mit Hauptsitz in Pforzheim zählt zu den 50 am stärksten wachsenden IT-Unternehmen in Deutschland und hat sich das Thema „Datenqualität“ auf die Fahnen geschrieben. Omikron analysiert und überarbeitet bestehende Daten und bietet darüber hinaus umfassendes Consulting rund um alle Fragen der Datenbereinigung (Data Cleansing) und der Datenqualitäts-Sicherung – von der internationalen postalischen Korrektur über die Adress-Anreicherung mit Zusatz-Informationen bis hin zum Sanktionslisten-Abgleich.

Intelligente Technologien wie der Omikron Data Quality Server (built for SOA), Worldmatch® (entwickelt für den unscharfen Abgleich internationaler Daten) und der fehlertoleranten Suche FACT-Finder sorgen in allen Geschäftsprozessen für saubere und konsistente Unternehmens-Informationen. Heute begleitet das international agierende Unternehmen den gesamten Data Quality Lifecycle. Lösungen von Omikron werden in allen wichtigen Unternehmens-Anwendungen wie SAP und Siebel eingesetzt.

Omikron Data Quality GmbH

Die Omikron Data Quality GmbH ist eines der führenden deutschen Unternehmen zur Herstellung und dauerhaften Sicherung von Datenqualität. Omikron ist unternehmergeführt und wurde 1993 von Carsten Kraus ins Leben gerufen. Der Hauptfirmensitz ist Pforzheim, Deutschland.

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