WÖk-Präzisierungsbegriff / technischer Schutzbegriff
Datenqualität
Datenqualität beschreibt, wie verlässlich, aktuell, vollständig, prüfbar und geeignet Wirkungsdaten für Bewertung, Scorecard und Rückkopplung sind.
Auf einen Blick
- Datenqualität beschreibt, wie verlässlich, aktuell, vollständig, prüfbar und geeignet Wirkungsdaten für Bewertung, Scorecard und Rückkopplung sind.
- Der Begriff gehört zum Bereich Daten, Prüfung & Wirkungsarchitektur und dient der präzisen Wirkungsprüfung.
- Wirkungsökonomisch fragt „Datenqualität“ nach Zustandsveränderung, Bilanzgrenze, Datenqualität und Rückkopplung.
- Er darf nicht als isoliertes Etikett genutzt werden, sondern braucht Bezug zu Mensch, Planet und Demokratie. Er ist besonders anschlussfähig an Datenlücke, Konservative Annahme, Assurance.
Definition
Was bedeutet der Begriff?
Datenqualität bezeichnet die Verlässlichkeit und Eignung von Daten, die zur Messung, Bewertung und Rückkopplung von Wirkung verwendet werden. Sie kennzeichnet Herkunft, Methode, Systemgrenze, Aktualität, Vollständigkeit, Prüfbarkeit, Unsicherheit, Version und Prüfstatus.
Wirkungsökonomie
Einordnung in der Wirkungsökonomie
Datenqualität schützt Wirkungswahrheit, Register, Scorecards, FinalScore, Audit, Assurance, Responsible Marketing und Rechtsschutz vor Scheingenauigkeit und Datenkosmetik.
Verwendung
Verwendung
Nicht mit Datenmenge verwechseln. Viele Daten bedeuten nicht gute Daten; entscheidend sind Herkunft, Eignung, Prüfbarkeit und Kennzeichnung von Unsicherheit.
Abgrenzung
Abgrenzung
- Datenmenge: viele Daten bedeuten nicht gute Daten.
- Transparenz: zeigt Daten; Datenqualität bewertet ihre Verlässlichkeit.
- Prüfstatus: ist Teil der Datenqualität, aber nicht das Ganze.
- Assurance: bestätigt bestimmte Informationen mit definierter Prüftiefe; Datenqualität ist breiter.
- Datenintegrität: betrifft Herkunft und Manipulationsschutz; Datenqualität umfasst auch Eignung und Aktualität.
- Score: ist Bewertung; Datenqualität beschreibt Belastbarkeit der Datenbasis.
Vertiefung
Vertiefte Begriffsstruktur
Kurzdefinition / Hover
Datenqualität beschreibt, wie verlässlich, aktuell, vollständig, prüfbar und geeignet Wirkungsdaten für Bewertung, Scorecard und Rückkopplung sind.
Auf einen Blick
- entscheidet, wie belastbar ein Wirkungswert ist - betrifft Herkunft, Methode, Systemgrenze, Aktualität, Vollständigkeit, Prüfbarkeit und Unsicherheit - bedeutet nicht perfekte Daten, sondern klare Kennzeichnung - schlechte oder unklare Daten dürfen keine positive Wirkung vortäuschen - schützt vor Greenwashing, Wirkungssimulation und Scheingenauigkeit - zentral für Register, Audit, Assurance, FinalScore und Rechtsschutz - jeder Score braucht einen Prüfpfad
Hauptdefinition
Datenqualität beschreibt, ob ein Wert gemessen, berechnet, geschätzt, plausibilisiert, standardisiert, geprüft, veraltet, unvollständig oder unsicher ist. Ein identischer Messwert kann unterschiedlich belastbar sein, je nachdem ob er aus Primärmessung, Audit, EPD, LCA, CSRD-/ESRS-Bericht, GRI-Report, amtlicher Statistik, Branchenwert, Modellschätzung oder unklarer Selbstauskunft stammt. Ein Score darf nie exakter erscheinen, als die Datenlage erlaubt.
Wirkungsökonomische Relevanz
Wenn Wirkungsdaten Preise, Steuern, Kapitalzugang, Versicherung, Beschaffung, Marketingclaims oder Förderungen beeinflussen, entstehen Anreize zur Datenkosmetik. Datenqualität macht sichtbar, ob ein Wert belastbar, unsicher, vorläufig oder für Steuerung ungeeignet ist.
Wirkungsökonomische Sicht & Einordnung
Datenqualität ist Teil der Wirkungsarchitektur und entscheidet, wie viel Vertrauen eine Bewertung verdient. Mögliche Klassen reichen von ungeprüft oder unzulässig über geschätzt, plausibilisiert, berichtet und geprüft bis zu auditierbar und registerfähig. Schlechte Daten können genutzt werden, wenn sie klar gekennzeichnet und konservativ behandelt werden.
Abgrenzung: Nicht verwechseln mit
- Datenmenge: viele Daten bedeuten nicht gute Daten. - Transparenz: zeigt Daten; Datenqualität bewertet ihre Verlässlichkeit. - Prüfstatus: ist Teil der Datenqualität, aber nicht das Ganze. - Assurance: bestätigt bestimmte Informationen mit definierter Prüftiefe; Datenqualität ist breiter. - Datenintegrität: betrifft Herkunft und Manipulationsschutz; Datenqualität umfasst auch Eignung und Aktualität. - Score: ist Bewertung; Datenqualität beschreibt Belastbarkeit der Datenbasis.
Beispiele
- Ein CO2-Wert aus geprüfter LCA hat höhere Datenqualität als ein grober Branchenwert. - Ein Wasserwert ohne Region ist für Wasserstressbewertung nur begrenzt geeignet. - Living-Wage-Angaben ohne Lohnbänder, Auditnachweise oder Standortdaten haben niedrige Datenqualität. - Ein DPP ohne Version oder Chargenbezug ist nutzbar, aber nicht ausreichend auditierbar. - Veraltete Benchmarks senken die Datenqualität der Bewertung, auch wenn Rohdaten korrekt sind.
Mess- und Steuerungsbezug
Mindestfelder sind data_quality_class, source_type, source_reference, measurement_method, calculation_method, system_boundary, geographic_scope, temporal_scope, lifecycle_stage, collection_date, reporting_period, verification_status, assurance_status, auditor_reference, uncertainty_level, completeness_level, update_frequency, version, signature_status, audit_trail_reference, correction_history und objection_status. Fehlende Daten dürfen nicht positiv wirken; bei Lücken sind konservative Default-Werte zulässig. Positive Claims und steuerungsrelevante Scores benötigen höhere Datenqualität.
Querverweise im Glossar
- Datenlücke - Konservative Annahme - Assurance - Wirkungsdaten - Benchmark - Impact-Washing - Limited Assurance - Qualitätssicherung - Quellenklarheit - Reasonable Assurance - VSME - Wirkungsindikator - Wirkungsregister - WÖk-ID - Emissionsfaktor - Lebenszyklusinventar / LCI - Scope-3-Datenqualität - Gender Data Gap - wirkungscontrolling - Archetyp - FinalScore - Wirkungsaudit - Wirkungsassurance - Wirkungsrat - Wirkungswahrheit - wirkungssimulation - Greenwashing - Produktdaten - Digitaler Produktpass - Wirkungsdatenraum - datenquelle - Systemgrenze - messwert - versionierung - Rechtsschutz - Datenqualität - Produktscorecard - Scorecard - Wirkungsbewertung - Reverse Merit Order - Wirkungsgrenze - Nichtkompensationsprinzip - Wirkungsblindheit - SDG-Washing - NACE - CSRD - ESRS - GRI - EU-Taxonomie - SDGs - SDG+ - Mensch, Planet und Demokratie - Wirkung - Wirkungspotenzial - Netto-Wirkung - positive Netto-Wirkung - Transformationswirkung - Wirkungslenkung - Wirkungsarchitektur - Wirkungsrückkopplung - Produktwirkung - Responsible Marketing - 5. P = Planet
Quellenbasis
Externe Quellen: - UN Sustainable Development Goals / Agenda 2030 - CSRD / ESRS - GRI Standards - Eurostat NACE - EU-Taxonomie - Digital Product Passport / ESPR - Product Environmental Footprint - ISO 14040 / ISO 14044 - ISO 14064 / ISO 14067 - GHG Protocol - OECD Guidelines for Multinational Enterprises on Responsible Business Conduct
Verknüpfungen
Verwandte Begriffe
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