Ein Leitfaden zur Sicherung der Datenqualität

Die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Daten sind die Grundlage für Entscheidungsfindung, Analytik, Modelle für Maschinelles Lernen und betriebliche Prozesse. Die Nützlichkeit von Daten hängt jedoch stark von ihrer Qualität ab. Hier kann die Datenqualitätssicherung (DQS) helfen, indem sie sicherstellt, dass die von Unternehmen verwendeten Daten genau, konsistent und zuverlässig sind.

Was ist Datenqualitätssicherung (DQA)?

Datenqualitätssicherung ist der Prozess der Überwachung, Bewertung und Verbesserung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass sie vordefinierten Standards entsprechen und für die vorgesehenen Zwecke geeignet sind. Sie umfasst verschiedene Techniken, Methoden und Werkzeuge, die sicherstellen, dass die in einem Unternehmen verwendeten Daten sowohl genau als auch konsistent sind, was letztlich zu einer besseren Entscheidungsfindung, höherer Effizienz und zuverlässigeren Erkenntnissen führt.

Bei der DQA geht es nicht nur darum, Fehler in Daten zu erkennen und zu korrigieren, sondern auch darum, diese Fehler von vornherein zu vermeiden. Es handelt sich um einen kontinuierlichen Prozess, der eine proaktive Planung, Überwachung und Bewertung in jeder Phase des Datenlebenszyklus erfordert.

Schlüsselelemente der Datenqualität

Die Datenqualität kann anhand mehrerer Schlüsseldimensionen bewertet werden. Dazu gehören:

• Genauigkeit: Sicherstellung, dass die Daten korrekt und fehlerfrei sind. Die Genauigkeit ist entscheidend, um informierte Entscheidungen zu treffen und zuverlässige Analysen durchzuführen.
• Beständigkeit: Daten sollten über verschiedene Systeme, Datenbanken und Anwendungen hinweg konsistent sein. Inkonsistenzen können entstehen, wenn Daten an mehreren Stellen eingegeben oder aktualisiert werden, was zu Diskrepanzen führt.
• Vollständigkeit: Die Daten sollten umfassend sein und keine wichtigen Informationen enthalten. Unvollständige Daten können zu verzerrten Analysen und verpassten Chancen führen.
• Pünktlichkeit: Die Daten sollten aktuell und bei Bedarf verfügbar sein. Veraltete Daten können zu Entscheidungen führen, die auf alten oder irrelevanten Informationen beruhen.
• Gültigkeit: Die Daten müssen vordefinierten Standards, Formaten und Regeln entsprechen. Ungültige Daten können zu ungenauen Analysen oder sogar zu Systemausfällen führen.
• Einzigartigkeit: Sicherstellen, dass es keine doppelten Datensätze oder redundanten Einträge gibt, die die Qualität des Datensatzes beeinträchtigen könnten.
• Relevanz: Die Daten sollten für die spezifischen Ziele und den Kontext, in dem sie verwendet werden, relevant sein. Irrelevante Daten können Systeme unübersichtlich machen und es erschweren, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Bedeutung der Datenqualitätssicherung

Die Sicherstellung der Datenqualität ist aus mehreren Gründen wichtig. Werfen wir einen Blick auf einige von ihnen.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, gut informierteinformierte Entscheidungen zu treffen. Ganz gleich, ob es sich um Geschäftsstrategien, Finanzprognosen oder betriebliche Effizienz handelt - Entscheidungen, die auf genauen, zeitnahen und relevanten Daten basieren, sind mit größerer Wahrscheinlichkeit erfolgreich.

Operative Effizienz

Schlechte Datenqualität kann zu Ineffizienzen, Redundanzen und erhöhten Betriebskosten führen. DQA kann zum Beispiel Fehler frühzeitig erkennen und beheben und so verhindern, dass sie sich zu größeren betrieblichen Problemen ausweiten. Dadurch werden die Kosten für die Korrektur von Fehlern, wie z. B. Abrechnungsfehler oder Kundenrückerstattungen, gesenkt und Ineffizienzen vermieden, die durch schlechte Datenqualität verursacht werden.

Einhaltung von Vorschriften

Viele Branchen, wie das Gesundheits- und Finanzwesen, müssen sich an strenge Anforderungen an die Genauigkeit und Integrität von Daten. DQA hilft Unternehmen, die Vorschriften einzuhalten und teure Strafen zu vermeiden.

Vertrauen der Kunden

In einer Zeit, in der Kundendaten ein wichtiges Gut sind, ist die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen. Wenn ein Unternehmen kontinuierlich korrekte und zeitnahe Informationen bereitstellt, ist es wahrscheinlicher, dass sich die Kunden auf die Marke verlassen und sich mit ihr identifizieren.

Verbesserte Analysen und Berichte

Die Datenqualität wirkt sich unmittelbar auf die Wirksamkeit von Datenanalysen und Berichten aus. Saubere, konsistente und genaue Daten stellen sicher, dass Berichte und business intelligence verlässliche Einblicke liefern, um positive Ergebnisse zu erzielen.

Bewährte Praktiken für die Sicherung der Datenqualität

Um eine wirksame Datenqualitätssicherung zu gewährleisten, sollten Organisationen die folgenden bewährten Verfahren anwenden:

Klare Data Governance einrichten

Erstellen Sie eine umfassende data governance Framework das Standards, Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung im gesamten Unternehmen festlegt. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Beteiligten die gleichen Richtlinien befolgen und die Datenqualität während des gesamten Lebenszyklus aufrechterhalten werden kann.

Implementieren von Datenvalidierungsregeln

Nutzen Sie Validierungstechniken bei der Dateneingabe, um sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertige Daten in das System gelangen. Verwenden Sie zum Beispiel Einschränkungen, Dropdown-Listen und Formatprüfungen, um zu verhindern, dass ungültige oder unvollständige Daten erfasst werden. Darüber hinaus können der Datenpipeline Lösungen für die Datenqualität hinzugefügt werden, um ungültige Daten für weitere Korrekturen zu isolieren.

Regelmäßige Datenaudits

Führen Sie regelmäßig Datenaudits durch, um Diskrepanzen, Fehler und Unstimmigkeiten in Ihren Daten zu erkennen. Automatisierte Tools können dabei helfen, Änderungen zu verfolgen und die Datenqualität in Echtzeit zu überwachen.

Verwendung von Tools zur Datenprofilierung und -bereinigung

Datenbereinigungstools helfen Unternehmen dabei, die Qualität von Daten in Bezug auf Struktur, Muster und Vollständigkeit zu bewerten. Sobald Datenprobleme identifiziert sind, können Datenbereinigung Duplikate entfernen, Fehler korrigieren und Daten für Beständigkeit standardisieren.

Training und Sensibilisierung umsetzen

Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter, die mit Daten umgehen, in bewährten Verfahren zur Dateneingabe und -verwaltung geschult werden. Dazu gehört auch, dass sie wissen, wie wichtig genaue Daten sind und wie sie potenzielle Probleme erkennen können.

Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität

Datenqualität ist keine einmalige Angelegenheit. Die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität hilft dabei, aufkommende Probleme zu erkennen und zu lösen, bevor sie erhebliche Auswirkungen auf das Unternehmen haben können.

Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit

DQA ist nicht nur eine Aufgabe der IT oder des Datenteams. Datenqualität sollte eine abteilungsübergreifende Aufgabe sein. Die Einbindung von Teams aus den Bereichen Betrieb, Finanzen, Marketing und anderen Abteilungen stellt sicher, dass die Anforderungen an die Datenqualität im gesamten Unternehmen erfüllt werden.

Sicherstellung der Datengenauigkeit mit der Data Intelligence-Plattform von Actian

Die Sicherung der Datenqualität ist für Unternehmen unerlässlich, um sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Durch die Implementierung von Best Practices, den Einsatz der richtigen Tools und die Einrichtung eines robusten data governance Framework.

Unternehmen können durch eine Partnerschaft mit Actian sicherstellen, dass ihre Daten korrekt sind. Unsere Datenintelligenz-Plattform hilft Unternehmen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem sie es den Datennutzern ermöglicht, die Qualität eines Datensatzschnell zu erkennen und darauf zu reagieren, um seine Vertrauenswürdigkeit aufzudecken, bevor ein Problem auftritt. Nutzen das fortschrittliche Metadaten , um die Suche, Exploration, Governance und Compliance zu vereinfachen - alles in einer einheitlichen Plattform.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.