Kritische Datenelemente: Die Daten, bei denen sich Ihr Unternehmen keine Fehler leisten kann

Es ist Dienstag, 15 Uhr. Beim Kundenservice gehen die ersten Anrufe ein. Die an diesem Morgen aufgegebenen Bestellungen wurden noch nicht versandt:

• Die Betriebsabteilung überprüft den Lagerbestand, und die Bestandszahlen stimmen nicht.
• Die Finanzabteilung überprüft ihre „ dashboard “ und stellt fest, dass die Umsatzrealisierung für diesen Tag nicht stimmt.

Jetzt versuchen alle herauszufinden, was passiert ist.

Bis das Team das Problem gefunden hat, sind die fehlerhaften Daten bereits durch mehrere Systeme gelaufen. Die Mitarbeiter führen Abfragen durch, verfolgen Datenpfade, überprüfen Berichte und versuchen zu verstehen, was korrigiert werden muss. Die Kunden sind frustriert, und mehrere Teams haben ihren Nachmittag mit einem Problem verbracht, das bereits vor Stunden begonnen hatte.

Was wäre, wenn das Problem bereits um 10 Uhr morgens entdeckt worden wäre?

Oder noch besser: Was wäre, wenn Ihr Team bereits wüsste, dass die betroffenen Daten von entscheidender Bedeutung sind, wie ein „guter“ Zustand aussieht, wer dafür verantwortlich ist und welche Geschäftsprozesse beeinträchtigt würden, wenn es zu einem Ausfall käme?

Hier kommen die kritischen Datenelemente ins Spiel.

Was ist ein kritisches Datenelement?

Ein kritisches Datenelement (Critical Data Element, CDE) ist eine Angabe, die für das Unternehmen so wichtig ist, dass Fehler dabei konkrete Konsequenzen nach sich ziehen können.

Denken Sie an die Daten, die hinter Zahlungen, Kundenkonten, der Finanzberichterstattung, behördlichen Meldungen, dem Lagerbestand oder der Auftragsabwicklung stehen. Nicht jeder Bereich birgt das gleiche Risiko.

Die bevorzugte Sprache eines Kunden kann zwar nützlich sein. Eine Kunden-ID, die diese Person mit Bestellungen, Zahlungen und dem Kontoverlauf verknüpft, ist jedoch von weitaus größerer Bedeutung. Dieser Unterschied ist entscheidend.

Die Identifizierung von CDEs hilft Unternehmen dabei, ihre Aufmerksamkeit auf die Daten zu richten, die den größten Einfluss auf den Geschäftsbetrieb, regulatorische Anforderungen, das Kundenerlebnis und die Entscheidungsfindung haben.

Die Identifizierung eines CDE ist jedoch erst der Anfang.

Definieren, wie „gut“ aussieht

Die Einstufung als „kritisch“ sagt nichts darüber aus, ob die Daten tatsächlich in Ordnung sind.

Für jedes CDE sind messbare Erwartungen erforderlich, die sich danach richten, wie es im Unternehmen genutzt wird. Diese Erwartungen können sich auf Vollständigkeit, Gültigkeit, Eindeutigkeit, Beständigkeit, Aktualität oder Abgleich beziehen.

Betrachten wir einige Beispiele:

• A Zahlungsbetrag muss möglicherweise innerhalb eines zulässigen Bereichs liegen, die richtige Genauigkeit und Währung aufweisen und mit den Transaktionsdatensätzen abgeglichen werden.
• Ein Kunden-ID muss möglicherweise vollständig, eindeutig und systemübergreifend korrekt verknüpft sein.
• Ein Handelsdatum muss möglicherweise ein anerkanntes Format aufweisen, auf einen zulässigen Geschäftstag fallen und innerhalb eines bestimmten Zeitraums eingehen.
• Eine Postleitzahl muss möglicherweise dem erwarteten Format entsprechen und mit dem zugehörigen Land übereinstimmen.
• Eine Kontonummer muss unter Umständen Anforderungen hinsichtlich Format, Vollständigkeit und Datenschutz erfüllen.

Auch wenn diese Erwartungen nicht erfüllt werden, ist ein CDE dennoch wichtig, doch die Teams haben keine einheitliche Möglichkeit, festzustellen, ob es einsatzfähig ist.

Schützen Sie auch die Daten rund um das CDE

Ein Datenfeld kann alle Validierungsregeln erfüllen und dennoch unbrauchbar sein.

Stellen Sie sich vor, jeder Zahlungsbetrag in einer „ Datensatz “ wäre perfekt formatiert und läge innerhalb des erwarteten Bereichs. Großartig. Aber was wäre, wenn die „ Datensatz “ sechs Stunden zu spät eintreffen würde? Oder nur die Hälfte der Datensätze enthalten würde, die sie normalerweise enthält? Oder wenn eine Schemaänderung auf einer vorgelagerten Ebene verhindern würde, dass sie die Anwendung erreicht, die sie benötigt?

Die einzelnen Werte mögen zwar in Ordnung aussehen, doch das Unternehmen hat nach wie vor ein ernstes Datenproblem.

Aus diesem Grund erfordert der Schutz von CDEs eine mehrstufige Überwachung. Die Teams benötigen Einblick in den Zustand der „ Datensatz “, einschließlich Aktualität, Umfang, Vollständigkeit und Schemaänderungen. Außerdem müssen sie das Verhalten der Spalten verstehen, beispielsweise Nullwerte, Verteilungen, Bereiche und unerwartete Abweichungen.

Geschäftsregeln bilden eine weitere Ebene, indem sie zulässige Werte, Beziehungen, Formate und Abgleiche überprüfen. Die Pipeline-Überwachung hilft dabei, Fehler oder Änderungen in den vor- und nachgelagerten Systemen zu erkennen, über die die Daten übertragen werden.

Zusammen vermitteln diese Signale ein viel klareres Bild davon, ob wichtige Daten tatsächlich für die Nutzung durch das Unternehmen bereitstehen.

Verfolgen Sie kritische Daten, wohin sie auch gehen

Wichtige Daten bleiben selten an einem Ort.

Eine Kunden-ID könnte in einem CRM-System entstehen, eine Integrationspipeline durchlaufen, in einem Data Warehouse landen, in ein Datenprodukt umgewandelt werden und schließlich in einem Executive- dashboard -System erscheinen oder in eine KI-Anwendung einfließen.

Dabei kann es umbenannt, umgewandelt, zusammengefasst oder kopiert werden.

Wenn die Überwachung ausschließlich an der ursprünglichen Quelle erfolgt, können Probleme, die später in dieser „ Migration “ auftreten, unbemerkt bleiben. Die Überwachung jeder Kopie mit denselben Kontrollmechanismen kann jedoch zu unnötigem Rauschen führen.

Hier kommt die Abstammung ins Spiel.

Mit „Lineage“ können Teams nachvollziehen, welchen Weg ein CDE zurücklegt, und die Punkte identifizieren, an denen sich dessen Bedeutung, Wert oder „ usability “ ändern könnte. So können Teams Kontrollmaßnahmen genau dort einsetzen, wo sie am dringendsten benötigt werden.

Die Kritikalität richtet sich nach den Daten und ist nicht an eine bestimmte Spalte in einem bestimmten System gebunden.

CDEs ändern sich mit den Veränderungen im Unternehmen

Eine CDE-Liste sollte nicht jahrelang unberührt in einem Governance- Lager en liegen bleiben. Es treten neue Vorschriften in Kraft. Produkte ändern sich. Neue Berichte und KI-Modelle greifen zunehmend auf vorhandene Daten zurück. Pipelines werden neu gestaltet. Geschäftsprozesse entwickeln sich weiter.

Diese Veränderungen können sich sowohl darauf auswirken, welche Daten als kritisch angesehen werden, als auch darauf, wie gesundes Verhalten aussieht.

Feste Regeln sind nach wie vor wichtig, insbesondere wenn das Unternehmen bereits genau weiß, was passieren sollte und was nicht. Das Data- Beobachtbarkeit s bietet eine weitere nützliche Ebene, indem es normale Muster erlernt und Teams dabei unterstützt, unerwartete Veränderungen oder Abweichungen zu erkennen.

Das bedeutet, dass Organisationen die CDE-Kennzeichnungen, Qualitätsanforderungen, Schwellenwerte, Zuständigkeiten, die Abdeckung der Herkunftsnachweise und die Überwachung regelmäßig überprüfen sollten.

Ein kontinuierlicher Schutz setzt voraus, dass sich die Kontrollmaßnahmen für kritische Daten parallel zu den Daten selbst weiterentwickeln.

Eine Warnmeldung muss zu etwas führen

Ein Problem zu erkennen ist nützlich. Erst wenn man weiß, was als Nächstes zu tun ist, wird aus der Erkennung ein konkretes Handeln.

Wenn ein CDE eine Erwartung nicht erfüllt, sollten die Teams in der Lage sein, Fragen wie die folgenden schnell zu beantworten:

• Wem gehören diese Daten?
• Welche Erwartung hat sich nicht erfüllt?
• Wie schwerwiegend ist das Problem?
• Welche Datensätze sind davon betroffen?
• Was ist vorher passiert?
• Welche Berichte, Anwendungen oder Prozesse sind von diesen Daten abhängig?
• Wer muss das wissen?
• Wie können wir sicherstellen, dass die Daten wiederhergestellt wurden?

Bei kritischen Daten sollte eine Warnmeldung genügend geschäftliche und technische Hintergründe enthalten, damit die zuständigen Personen das Problem verstehen und darauf reagieren können.

Dieser Zusammenhang zwischen Erkennung, Zuständigkeit, Herkunft und geschäftlichen Auswirkungen kann den Zeitaufwand für die Ermittlung der Ursachen erheblich reduzieren, bevor mit der Behebung des Problems begonnen werden kann.

Prüfen Sie, ob Ihr CDE-Programm tatsächlich funktioniert

Es gibt noch eine weitere Frage, die es sich zu stellen lohnt: Woher wissen Sie, dass Ihre kritischen Daten geschützt sind?

Eine Liste der CDEs allein gibt darauf keine Antwort.

Unternehmen können damit beginnen, praktische Maßnahmen zu prüfen, wie beispielsweise den Prozentsatz der CDEs mit hoher Priorität, die aktiv überwacht werden, ob an wichtigen Punkten in ihrer Datenkette Kontrollmechanismen vorhanden sind und wie viele Vorfälle erkannt werden, bevor die betroffenen Daten die Geschäftsanwender erreichen.

Teams können zudem die durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung und Behebung von Problemen erfassen, kritische Datensätze identifizieren, für die keine klare Zuständigkeit oder definierte Erwartungen vorliegen, und untersuchen, wie oft die Überwachung eher Störsignale als nützliche Erkenntnisse liefert.

Diese Maßnahmen tragen dazu bei, den Fokus von der Frage „Haben wir unsere kritischen Daten dokumentiert?“ auf die Frage „Schützen wir sie auch tatsächlich?“ zu verlagern.

Zurück zu jenem Dienstagmorgen

Stellen Sie sich nun noch einmal die Eröffnungsszene vor.

Bestandsmenge und Transaktionsbetrag wurden bereits als CDEs identifiziert. Für beide wurden Anforderungen hinsichtlich Vollständigkeit, Gültigkeit, Aktualität und Abstimmung definiert.

Um 10 Uhr sinkt das Volumen von „ Aufzeichnung “ plötzlich unter den normalen Bereich.

Diese Änderung löst einen Vorfall aus. Das Team kann sofort erkennen, dass es sich bei den betroffenen Daten um geschäftskritische Daten handelt, wer dafür verantwortlich ist, welche Erwartung nicht erfüllt wurde und welche Erfüllungs- und Finanzprozesse davon abhängen.

Anstatt das Problem erst um 15 Uhr zu entdecken, weil Kunden anrufen, verfügt das Team bereits Stunden zuvor über die notwendigen Informationen, um der Sache auf den Grund zu gehen.

Je früher das Problem erkannt wird, desto besser. Wenn man den richtigen geschäftlichen und technischen Kontext hinzufügt, können Teams schnell erkennen, worauf es ankommt, wer reagieren muss und welche Auswirkungen zu erwarten sind.

Geschäftskontext und Daten Beobachtbarkeit zusammenführen

Die technische Überwachung hilft Teams dabei, zu erkennen, ob sich Systeme, Datensätze und Pipelines wie erwartet verhalten.

CDE hilft ihnen zu verstehen, wo Fehler das größte Geschäftsrisiko bergen, welche Erwartungen am wichtigsten sind und wie dringend das Unternehmen reagieren sollte.

Die Kombination dieser beiden Perspektiven führt zu einem wirksameren Ansatz zum Schutz kritischer Daten. Die Verhaltenserkennung kann unerwartete Veränderungen aufdecken. Explizite Qualitätsregeln können bekannte geschäftliche Anforderungen validieren. Die Datenherkunft kann aufzeigen, wo kritische Daten fließen und was von ihnen abhängt. Verantwortlichkeiten und Workflows für Vorfälle können Teams dabei helfen, zu handeln, wenn etwas schiefgeht.

Das Ergebnis ist eine praktischere Methode zur verwalten der Daten, bei denen sich Ihr Unternehmen Fehler am wenigsten leisten kann.

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Über den Autor

Über Thaise Skogstad

Thaise Skogstad ist Product Marketing Director bei Actian und leitet das Produktmarketing für die Data Intelligence Platform. Sie bringt Erfahrung in den Bereichen Produktmarketing, Datenmanagement, Analytik und KI mit, die sie in verschiedenen Positionen bei Great Expectations, data.world, Anaconda und 3M gesammelt hat. Ihr Schwerpunkt liegt darauf, Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten und Analytik zu nutzen, um geschäftliche Erfolge zu erzielen.