CAFM: Datenbereinigung und Datenaufbereitung

Damit Datenqualität messbar wird, sollte sie nicht nur „gefühlt“ diskutiert werden. ISO/IEC 25012 beschreibt ein allgemeines Datenqualitätsmodell und ordnet Qualitätsmerkmale (insgesamt fünfzehn) in „inhärente“ und „systemabhängige“ Perspektiven ein.

Flächen. Unterschiedliche Mess-/Abgrenzungsstandards können zu erheblichen Abweichungen führen.

Für die Übergabe in den Betrieb existiert mit COBie eine Spezifikation, die einen standardisierten Satz an Raum‑, Produkt‑ und Equipmentdaten sowie O&M-/Commissioning-Informationen organisiert, damit Eigentümer ihre Wartungs-/FM-Systeme schneller und sauberer befüllen können.

Bevor bereinigt wird, muss man wissen, was man überhaupt hat. Profiling ist dabei kein Luxus, sondern Grundlage für Aufwand, Risiken und Regelwerk.

• Erfassung aller Quellen inkl. Ansprechpartner

• Technische Sicht: Tabellen/Felder/Datentypen/Volumen

• Fachliche Sicht: Bedeutung, Nutzung, „vertrauenswürdig oder nicht“

• Erste Qualitätsmessung (Nullquote, Dublettenquote, Regelverstöße)

Das ist bewusst schlicht – aber es zwingt zu Klarheit.

• Objekt-/Flächenhierarchie (Standort → Gebäude → Etage → Raum)

• Asset-Hierarchien (System → Anlage → Komponente; ggf. technische Plätze)

• Schlüsselstrategie (IDs, Nummernkreise)

• Attributkatalog (Pflicht/optional, Datentypen, Wertebereiche)

Bei Flächen sollte explizit entschieden werden, welcher Standard gilt (DIN 277, EN 15221-6 bzw. interne FM-Definition). DIN 277 unterscheidet z. B. BGF, NRF sowie innerhalb der NRF Nutzungs‑, Technik‑ und Verkehrsflächen; das ist für saubere Summenbildung und Vergleichbarkeit entscheidend. Für FM-Flächenbemessung adressiert EN 15221‑6 gerade die Notwendigkeit eines gemeinsamen, harmonisierten Messrahmens.

Dubletten entstehen im FM oft durch „gleich, aber nicht gleich“: Schreibvarianten, unterschiedliche Nummernkreise, unterschiedliche Lebenszyklus-States. Deshalb braucht Dublettenmanagement Regeln + fachliche Entscheidung.

Niemals stillschweigend löschen. Dubletten werden in der Regel in „Master“ und „Alias/History“ überführt (oder archiviert), damit Historie nicht verloren geht. Normalisierung betrifft dann die konsequent einheitlichen Formate: Einheiten, Datumsformate, Schreibweisen, Codes, Wertelisten.

Die Harmonisierung mündet praktisch in Mappingtabellen (Codes, Werte, IDs), die nicht als Nebenprodukt entstehen dürfen, sondern als kontrollierte Artefakte.

Als Messrahmen kann man sich an gängigen Datenqualitätsdimensionen orientieren, wie sie auch in allgemeinen Qualitätsmodellen beschrieben werden (u. a. Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Integrität). (ISO)

Bereinigung allein macht Daten „sauber“, aber nicht automatisch steuerungsfähig. Steuerungsfähigkeit entsteht durch Klassifikation.

• Flächenarten/Flächengruppen (z. B. nach DIN 277-Logik oder FM-Flächenlogik)

• Kostengruppenlogik für Bau-/Maßnahmenkosten nach DIN 276 (z. B. KG 300/400 etc.)

• Gewerke, Asset-Klassen, Kritikalität, Betreiberpflicht-Kategorien

• Servicelevels, Reinigungsarten, Wartungsstrategien (preventive/condition-based)

Die Norm strukturiert Kosten im Bauwesen in Kostengruppen (z. B. Grundstück, Vorbereitende Maßnahmen, Baukonstruktion, Technische Anlagen usw.) und wird in der Praxis für Kostenplanung/-kontrolle genutzt; die Grundsystematik ist in Fachquellen gut zusammengefasst.

Die Verbindung zur Fläche ist nicht akademisch: Flächen (z. B. nach DIN 277) sind häufig Bezugsgrößen für Kostenkennwerte und Vergleichbarkeit.

In CAFM-Projekten wird Datenmigration gerne als einmalige Aktion behandelt. Realistisch braucht es jedoch mehrere Iterationen: Testmigrationen, Korrekturen, erneute Läufe. Dafür ist eine wiederholbare ETL-Architektur entscheidend.

Rohdaten werden zunächst in einen Staging-Bereich überführt, dort profiliert, bereinigt und transformiert, bevor sie ins Zielsystem geladen werden. In ETL-Disziplinen ist diese Struktur gut etabliert; Best-Practice-Sammlungen warnen explizit vor „Spaghetti-ETL“ und beschreiben systematische Subsysteme für Extraktion, Qualitätsbehandlung, Lieferung und Betrieb.

Wir betonen explizit, dass im Staging validiert und bereinigt werden sollte, bevor geladen wird – gerade um Konsistenzfehler früh zu erkennen.

• Pilot (kleiner Scope, hohe Lernkurve)

• Systemtest (breiter, aber nicht final)

• Generalprobe (nahezu produktionsgleich)

• Go-Live-Load (finaler Cutover)

Quell- und Zieldaten werden validiert; bei Abweichungen werden Mismatch-Fälle protokolliert und können gezielt korrigiert werden. Das Prinzip ist übertragbar: Mismatch erkennen, gezielt korrigieren, erneut validieren.)

Wenn Neubau/Revitalisierung im Spiel ist, kommt die Frage: „Wie bekommen wir Modell- und Assetdaten sauber in den Betrieb?“ COBie adressiert genau das: Es organisiert die Daten, die ein Betreiber typischerweise braucht, und kann auch als Tabellenformat bereitgestellt werden.

• FM-Datenanforderungen früh definieren (welche Attribute sind „must have“?)

• COBie/IFC-Daten in Staging übernehmen

• Schlüsselstrategie festlegen (GUIDs, Raumcodes, Asset-IDs)

• Abgleich mit realer Inventur (Modell ≠ Realität, insbesondere nach Umbauten)

Wer Flächen nicht standardisiert, bekommt später endlose Diskussionen über Reportabweichungen. DIN 277 strukturiert Flächenbegriffe (z. B. NRF als Summe aus Nutzungs‑, Technik‑ und Verkehrsflächen) und ist als Referenz für eindeutige Flächenlogik verbreitet.

EN 15221‑6 betont den Nutzen eines einheitlichen FM-Flächenmessrahmens und begründet ihn u. a. mit erheblichen Abweichungen zwischen Messansätzen.

• pro Gebäude ein „Flächenstandard-Flag“ (damit man nicht mischt)

• klare Summenregeln (welche Flächen zählen in welchen Report)

• Abgleich CAD ↔ Raumliste ↔ Miet-/Nutzflächenlogik

• Data Owner: entscheidet fachlich, was „richtig“ ist, und nimmt ab

• Data Steward: organisiert Regeln, prüft Qualität, treibt Korrekturen

• ETL/Integration: setzt technische Pipelines, Regeln, Protokolle um

• CAFM-Fachadmin: kennt Zielmodell, Importlogik, Systemrestriktionen

R = Responsible, A = Accountable, C = Consulted.

Nach Go-Live endet Datenqualität nicht – sie beginnt im Alltag erst richtig. ISO/IEC 25012 ist explizit dafür gedacht, Qualitätsanforderungen zu definieren und Qualitätsbewertungen/Verbesserungen zu planen; das passt zum Übergang in den Regelbetrieb.

Wer Datenbereinigung und Datenaufbereitung sauber aufsetzt, kauft sich nicht „einmalig Aufwand“, sondern reduziert dauerhaft Betriebskosten, Fehlerbearbeitung und Diskussionen. Die zentrale Idee ist dabei nüchtern: erst Klarheit über Quellen und Zielmodell, dann Regeln, dann wiederholbare ETL, dann Abnahme – und danach Governance, damit es nicht wieder zerfällt.