Die Rolle der Datenqualität bei der Data Governance verstehen

Zusammenfassung

In diesem Blog wird erklärt, warum eine hohe Datenqualität innerhalb eines Data Governance Framework unerlässlich ist. Es wird erläutert, wie die Einführung von Standards und Prozessen für Genauigkeit, Beständigkeit und Überwachung für zuverlässige, konforme und umsetzbare Daten im gesamten Unternehmen sorgt.

• Kerndimensionen definieren vertrauenswürdige Daten - Die Datenqualität beruht auf Kriterien wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität, Konformität, Einzigartigkeit und usability, die jeweils Governance-Richtlinien und Validierungsprozesse erfordern, um das Vertrauen zu erhalten.
• Governance-Tools und Automatisierung rationalisieren die Qualität - Automatisierte Profilerstellung, Validierung und Bereinigung werden in Governance-Frameworks integriert, um proaktiv Anomalien aufzudecken, manuelle Nacharbeiten zu reduzieren und Teams für strategische Initiativen freizusetzen.
• Governance + Qualität = KI-fähige, konforme Daten - Die Kombination aus klaren Standards, Metadaten und kontinuierlicher Überwachung gewährleistet, dass die Daten zuverlässig und konform sind und sich für advanced analytics wie KI und ML eignen.

Die Fähigkeit, informierte Entscheidungen zu treffen, hängt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Da Unternehmen bestrebt sind, den größtmöglichen Nutzen aus ihren Datenbeständen zu ziehen, hat sich das kritische Zusammenspiel zwischen Datenqualität und Data Governance zu einem grundlegenden Erfordernis entwickelt. Die symbiotische Beziehung zwischen diesen beiden Säulen des Datenmanagement kann ungeahnte Einblicke ermöglichen, die betriebliche Effizienz steigern und letztlich Unternehmen zu nachhaltigem Erfolg verhelfen.

Verständnis der Datenqualität

Im Mittelpunkt jeder data-driven Initiative steht der grundlegende Bedarf an genauen, vollständigen und zeitnahen Informationen. Datenqualität umfasst eine Vielzahl von Attributen, die die Vertrauenswürdigkeit und Zweckmäßigkeit von Daten bestimmen. Von der Sicherstellung der Datenintegrität und Beständigkeit bis hin zur Minimierung von Fehlern und Inkonsistenzen ist ein robustes Framework unerlässlich, um das wahre Potenzial der Datenbestände eines Unternehmens freizusetzen.

Unternehmen können die Profilerstellung, Validierung und Standardisierung von Daten automatisieren, indem sie fortschrittliche Datenqualitätstools einsetzen. Dies verbessert die Gesamtqualität der Informationen und rationalisiert die Datenmanagement , wodurch wertvolle Ressourcen für strategische Initiativen frei werden.

Wie Datenqualität mit Data Governance zusammenhängt

Die Datenqualität ist ein grundlegender Pfeiler der Data Governance. Sie stellt sicher, dass die Daten für die geschäftliche Nutzung korrekt, vollständig, konsistent und zuverlässig sind. Ein starkes Data GovernanceFramework legt Richtlinien, Prozesse und Verantwortlichkeiten fest, damit für eine hohe Datenqualität im gesamten Unternehmen gesorgt ist. Dazu gehören die Definition von Datenstandards, Validierungsregeln, Überwachungsprozessen und Datenbereinigung zur Vermeidung von Fehlern, Redundanzen und Inkonsistenzen.

Ohne angemessene Governance können Datenqualitätsprobleme wie Ungenauigkeiten, Duplikate und Inkonsistenzen zu schlechter Entscheidungsfindung, Compliance-Risiken und Ineffizienzen führen. Durch die Integration des Datenqualitätsmanagements in die Data Governance können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten vertrauenswürdig, gut strukturiert und für Analysen, Berichte und betrieblichen Erfolg optimiert sind.

Die wichtigsten Dimensionen der Datenqualität in der Data Governance

Eine wirksame Data Governance hängt vom Verständnis und der Berücksichtigung der kritischen Dimensionen der Datenqualität ab. Diese Dimensionen bestimmen, wie Unternehmen Daten definieren, verwalten und pflegen, um sicherzustellen, dass sie nützlich, genau und zugänglich sind. Im Folgenden werden die wesentlichen Aspekte der Datenqualität aufgeführt, die bei der Entwicklung einer Data Governance berücksichtigt werden sollten:

• Exaktheit: Daten müssen die realen Einheiten, die sie darstellen, genau wiedergeben. Ungenaue Daten führen zu fehlerhaften Schlussfolgerungen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Governance-Richtlinien die Korrektheit während des gesamten Datenlebenszyklus überprüfen und aufrechterhalten.
• Vollständig: Die Daten sollten alle für die Entscheidungsfindung erforderlichen Attribute erfassen. Fehlende oder unvollständige Informationen können Einblicke und Analysen beeinträchtigen. Daher sollten Governance-Praktiken eine umfassende Datenabdeckung in allen relevanten Systemen und Prozessen gewährleisten.
• Beständigkeit: Daten müssen über verschiedene Plattformen und Abteilungen hinweg auf einheitliche Weise präsentiert werden. Inkonsistente Daten können Verwirrung stiften und die Integration behindern. Deshalb sollte die Governance Standards für die Formatierung und die Datenstrukturen durchsetzen.
• Aktualität: Der Wert von Daten nimmt mit der Zeit ab, daher ist es wichtig, dass die Daten aktuell und für aktuelle Analysen relevant sind. Governance-Bemühungen sollten Echtzeit-Updates und Zeitpläne für regelmäßige Datenaktualisierungen sicherstellen, um die Nützlichkeit der Daten zu erhalten.
• Konformität: Daten sollten den vordefinierten Syntaxregeln und den spezifischen Anforderungen entsprechen. Ohne Konformität können Daten zu Prozessfehlern führen, daher sollte sich die Governance auf die Einhaltung von Validierungsregeln und vordefinierten Formaten konzentrieren.
• Einzigartigkeit: Um Redundanzen zu vermeiden, sollten die Daten frei von doppelten Einträgen oder redundanten Datensätzen sein. Ein starkes Framework hilft bei der Einrichtung von Prozessen zur Gewährleistung der Datenintegrität und verhindert unnötige Duplizierungen, die Analysen verfälschen könnten.
• Usability: Daten müssen für die Nutzer leicht zugänglich, verständlich und verwertbar sein. Governance-Frameworks sollten Nutzer Schnittstellen, klare Dokumentation und effiziente Datenabruf in den Vordergrund stellen, um sicherzustellen, dass die Daten nicht nur korrekt sind, sondern auch für geschäftliche Zwecke genutzt werden können.

Die Berücksichtigung dieser Schlüsseldimensionen durch ein umfassendesFramework hilft Unternehmen dabei, qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, die zuverlässig, konsistent und verwertbar sind, und stellt sicher, dass die Daten zu einem strategischen Vermögenswert für eine fundierte Entscheidungsfindung werden.

Wie erreicht man Datenqualität bei Data Governance?

Erreichen einer hohen Datenqualität innerhalb einer Data Governance Framework ist unerlässlich, um fundierte und zuverlässige Entscheidungen zu treffen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Dazu gehört die Implementierung strukturierter Prozesse, Tools und Rollen, um sicherzustellen, dass die Daten im gesamten Unternehmen korrekt, konsistent und zugänglich sind.

Untersuchen wir die wichtigsten Strategien zur Sicherstellung der Datenqualität, wie z. B. die Festlegung von Standards, die Verwendung von Datenprofiltechniken und die Einrichtung von Überwachungs- und Validierungsprozessen.

Definieren Sie klare Standards

Eine der wirksamsten Strategien zur Gewährleistung der Datenqualität ist die Festlegung klarer Standards für die Strukturierung, Verarbeitung und Pflege von Daten. Datenstandards legen einheitliche Regeln und Richtlinien fest, die alles von Datenformaten und -definitionen bis hin zu Datenerfassungs- und -eingabeprozessen regeln. Diese Standards tragen dazu bei, Unstimmigkeiten zu beseitigen und sicherzustellen, dass die Daten im gesamten Unternehmen einheitlich sind und problemlos für Analysen integriert werden können.

So können Unternehmen beispielsweise Standards für die Datengenauigkeit festlegen, indem sie akzeptable Fehlerquoten definieren, oder für die Datenvollständigkeit, indem sie angeben, welche Felder immer ausgefüllt sein müssen. Darüber hinaus ermöglicht die Erstellung von Datenwörterbüchern oder Datenkatalogen den Teams, sich auf Terminologie und Definitionen zu einigen, um sicherzustellen, dass jeder bei der Arbeit mit Daten die gleiche Sprache verwendet. Durch die Definition dieser Standards in einem frühen Stadium des Data Governance schaffen Unternehmen eine solide Grundlage für die Pflege hochwertiger, konsistenter Daten, auf die sie sich bei der Entscheidungsfindung und beim Reporting verlassen können.

Profildaten mit Präzision

Der erste Schritt zum Erreichen von Datenqualität ist das Verständnis der zugrunde liegenden Datenstrukturen und -muster. Automatisierte Tools zur Datenprofilerstellung, wie sie Actian anbietet, ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten schnell und einfach zu analysieren, potenzielle Qualitätsprobleme aufzudecken und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und intelligenter Mustererkennung ermöglichen diese Lösungen Unternehmen, die Regeln für die Datenqualität auf ihre spezifischen Anforderungen zuzuschneiden und so sicherzustellen, dass die Daten den erforderlichen Standards entsprechen.

Validierung und Standardisierung von Daten

Mit einem klaren Verständnis von Datenqualität ist der nächste Schritt die Implementierung robuster Datenvalidierungs- und Standardisierungsprozesse. Datenqualitätslösungen bieten eine umfassende Suite von Tools zur Bereinigung, Standardisierung und Deduplizierung von Daten, um sicherzustellen, dass die Informationen konsistent und genau sind und für die Analyse bereitstehen. Durch die Integration dieser Funktionen können Unternehmen den Einblick in ihre Daten verbessern und fundiertere, data-driven Entscheidungen treffen.

Die Wichtigkeit von Data Governance

Datenqualität ist die Grundlage für zuverlässige und vertrauenswürdige Informationen, Data Governance den übergreifenden Framework , um sicherzustellen, dass Daten effektiv verwaltet, gesichert und unternehmensweit genutzt werden. Data Governance umfasst eine Reihe von Richtlinien, Prozessen und Technologien, die es Unternehmen ermöglichen, Dateneigentum zu definieren, datenbezogene Rollen und Verantwortlichkeiten festzulegen und datenbezogene Kontrollen und Compliance durchzusetzen.

Die Macht des Metadaten freisetzen

Die Verwaltung vonMetadaten ist für eine effektive Data Governance von zentraler Bedeutung. Lösungen wie die Actian Data Intelligence Platform bieten einen zentralen Knotenpunkt für die Katalogisierung, Organisation und Verwaltung von Metadaten im gesamten Datenökosystem eines Unternehmens. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, eine umfassende 360-Grad-Sicht auf ihre Datenbestände und die damit verbundenen Beziehungen zu erstellen, indem sie sich mit einer Vielzahl von Datenquellen verbinden und fortschrittliche Knowledge-Graph-Technologien nutzen.

Compliance und Risikominderung vorantreiben

In der heutigen, zunehmend regulierten Unternehmenslandschaft ist Data Governance von entscheidender Bedeutung, um die Einhaltung von Branchenstandards und Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Robuste Data Governance , die durch leistungsstarke Funktionen unterstützt werden, ermöglichen es Unternehmen, wirksame Datenkontrollen zu implementieren, die Datennutzung zu überwachen und das Risiko von Datenschutzverletzungen und/oder Nichteinhaltung von Vorschriften zu minimieren.

Die synergetische Beziehung zwischen Datenqualität und Data Governance

Obwohl Datenqualität und Data Governance unterschiedliche Disziplinen sind, sind sie untrennbar miteinander verbunden und voneinander abhängig. Eine solide Datenqualität untermauert die Effektivität der Data Governance und stellt sicher, dass die Richtlinien, Prozesse und Kontrollen auf die Daten angewandt werden, um zuverlässige, vertrauenswürdige Informationen zu gewinnen. Umgekehrt trägt ein starkesFramework dazu bei, die Datenqualität aufrechtzuerhalten und kontinuierlich zu verbessern, wodurch ein positiver Kreislauf data-driven Spitzenleistungen entsteht.

Unternehmen können den Prozess der Daten-Discovery und des Datenzugriffs durch die Integration von Datenqualität und Governance rationalisieren. In Verbindung mit der Datenqualitätssicherung stellt dieser Ansatz sicher, dass Benutzer auf vertrauenswürdige Daten zugreifen und diese nutzen können, um informierte Entscheidungen zu treffen und den Geschäftserfolg zu steigern.

Warum Datenqualität bei Data Governance wichtig ist

In dem Maße, in dem Unternehmen transformative Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) einsetzen, wird der Bedarf an zuverlässigen, qualitativ hochwertigen Daten immer deutlicher. Data Governance und Datenqualität arbeiten Hand in Hand, um sicherzustellen, dass die Daten, mit denen diese advanced analytics gespeist werden, genau, vollständig und zweckdienlich sind, damit das volle Potenzial dieser aufkommenden Technologien ausgeschöpft werden kann, um strategische Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Im Zeitalter der data-driven Transformation ist die synergetische Beziehung zwischen Datenqualität und Data Governance ein entscheidender Wettbewerbsvorteil. Durch die nahtlose Integration dieser beiden Säulen des Datenmanagement können Unternehmen ungeahnte Erkenntnisse gewinnen, die betriebliche Effizienz steigern und sich für langfristigen Erfolg positionieren.

Über Traci Curran

Traci Curran ist Director of Product Marketing bei Actian und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Tech-Marketing hat Traci Curran Markteinführungen bei Start-ups und etablierten Unternehmen wie CloudBolt Software geleitet. Sie ist darauf spezialisiert, zu vermitteln, wie digitale Transformation und Cloud Wettbewerbsvorteile schaffen. Tracis Artikel im Actian-Blog zeigen, wie die Data Platform für agile Innovationen genutzt werden kann. kennenlernen ihre Beiträge kennenlernen , um Ihre Dateninitiativen zu beschleunigen.