Validierte Daten – Essenzieller Baustein im Datenwertschöpfungsprozess

Anfang 2021 erschien der „1. HRW-Digitalisierungsindex für die deutsche Wasserwirtschaft“ [1] und bestätigte, was sich schon aus den unterschiedlichen digitalen Vorprojekten abzeichnete. Zwei Themenfelder sind von besonderer Bedeutung, wenn Wasserver- und Abwasserentsorger Digitalisierung erfolgreich vorkommen wollen. Neben der notwendigen Beschäftigung mit der eigenen Unternehmenskultur [2], unterliegen viele Unternehmen einem Missverständnis. Die Wahrnehmung ist verbreitet, dass allein der flächendeckende Einsatz von Sensoren bereits ausreicht, um eine direkt nutzbare Datenbasis für sich anschließende automatisierte wie manuelle Datenwertschöpfungsschritte bereit zu stellen. Es zeigt sich gleichwohl, dass erst auf grundlegender Ebene die Themen Datenhaltung, Datenübermittlung, Datensicherheit und Datenqualität angegangen werden sollten, um eine effektive und vor allem nachhaltige Wertschöpfung aus Daten ermöglichen zu können. Der Datenqualität kommt dabei eine besondere Relevanz zu. Dies zeigt sich dann häufig in darauffolgenden Datenwertschöpfungsschritten. So können Prognosen oder Optimierungen nur so gut sein wie die Ausgangsdaten, mit denen sie gespeist werden. Gemeinhin mag dies im Sinne des „Garbage in – Garbage out“ für jede und jeden unmittelbar verständlich sein, dennoch wird mit Datenvalidierung zunächst einmal lästige Arbeit verbunden. Dem ist nicht so: Erstens vermögen es moderne Datenvalidierungstechniken, diese Arbeit massiv zu verringern. Zweitens schafft der Prozess der Datenvalidierung einen sehr unmittelbaren Mehrwert, weil Probleme etwa in den Anlagen direkt erkennbar werden, und drittens sind validierte Daten die Ausgangsbasis, um Prozesse mittels Prognosen und Optimierungen überhaupt erst effektiv, effizient und nachhaltig gestalten zu können.