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2<br />
Der jeweilige Stand von Wissenschaft und Technik sowie bundeseinheitliche Strukturen<br />
für die Erhebung, Führung und Bereitstellung der Geobasisinformationen sollen dabei<br />
beachtet werden.<br />
3<br />
Die Geobasisinformationen sollen insbesondere zur Sicherung des Grundeigentums,<br />
zur Besteuerung des Grund und Bodens sowie zur Verwendung in den Bereichen Raumordnung,<br />
Landesplanung, Bauleitplanung, Bodenordnung nach dem Baugesetzbuch,<br />
Flurbereinigung, Grundstücksbewertung, Umweltschutz, Landesverteidigung, Statistik,<br />
Leitungsdokumentation und Liegenschaftsverwaltung geeignet sein.“<br />
Aus dem Wortlaut des zitierten Gesetzestextes ergeben sich wichtige Erkenntnisse, die das Qualitätsmanagement<br />
lenken. So fixiert das Landesgesetz neben der Nutzerorientierung (Satz 1) ein Modernisierungsgebot<br />
sowie das Gebot, bundeseinheitliche Strukturen zu beachten (Satz 2). Die Qualitätsbeschreibung<br />
der ALKIS-Daten muss also auch zum Ausdruck bringen, inwiefern diese Standards<br />
berücksichtigt werden. Darüber hinaus wird über die Aufzählung amtlicher Verwendungsbereiche<br />
im Satz 3 klar gemacht, dass Qualitätsaspekte wie Aktualität, Vertrauenswürdigkeit und Verlässlichkeit<br />
der Daten eine große Rollen spielen.<br />
Gemäß Garvin 242 ist aufgrund der gesetzlich geforderten Nutzerorientierung also in jedem Falle eine<br />
Qualitätssicht anzuwenden, die einen anwenderbezogenen Ansatz beinhaltet (siehe Abschnitt „3.5<br />
Qualität“). Geeignete Kriterien für die Abbildung dieser Sichtweise finden sich bei Wang und<br />
Strong 243 (siehe Abschnitt „3.7 Datenqualität“), wobei insbesondere das für Daten im Allgemeinen<br />
formulierte Kriterium der Genauigkeit im Hinblick auf raumbezogene Daten weiter zu konkretisieren<br />
ist. Dafür könnten zum Beispiel die DQ-Elemente/DQ-Unterelemente der ISO 19113 herangezogen<br />
werden (siehe Abschnitt „3.8 Geodatenqualität“).<br />
Dieses, allein auf den Nutzer der Daten abgestellte Vorgehen erweist sich jedoch als unvorteilhaft,<br />
wenn das DQ-Management auch internen Bedürfnissen, wie Produktivitäts- und Kostenoptimierung<br />
dienen soll und wenn angestrebt wird, aus offengelegten Qualitätsmängeln im Zuge der Qualitätslenkung<br />
die richtigen Schlüsse zu ziehen. Eine Erweiterung um produkt- und prozessbezogene Gesichtspunkte<br />
ist daher ebenso wünschenswert, wie eine zweckmäßige Modellierung der Datenqualität<br />
in der Form von additiv wirkenden DQ-Komponenten. Dabei ist die, auch von Seiten anderer Autoren<br />
geforderte Differenzierung zwischen der Qualität des Produktes und der Qualität der zur Herstellung<br />
angewandten Prozesse zu berücksichtigen 244 . Die vom Nutzer wahrgenommene Qualität ergibt<br />
sich dabei aus der Summe der Einflussgrößen (Komponenten), die die Qualität des Endproduktes<br />
beeinflussen. Das Zusammenführen all jener zur Beschreibung der Datenqualität getroffenen Definitionen<br />
und Annahmen führt zu einem Qualitätsmodell. Joos definiert den Begriff des Qualitätsmodells<br />
wie folgt 245 :<br />
„Ein Qualitätsmodell dient der Festlegung von Kriterien und Methoden zur vollständigen<br />
Beschreibung der Übereinstimmung zwischen Daten und ihrem Pendant in der realen<br />
Welt.“<br />
242 Garvin (1984), S. 25 ff.<br />
243 Wang, Strong (1996), S. 20<br />
244 Reinhardt, Bockmühl (2013), S. 95<br />
245 Joos (1999b), S. 35<br />
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