Datenqualitätsmanagement: Die Zutaten zur Verbesserung Ihrer Daten

Große Datenmengen sind nutzlos, wenn sie von schlechter Qualität sind. Die Herausforderung des Datenqualitätsmanagements ist für Unternehmen heute eine wichtige Priorität. Als Instrument der Entscheidungsfindung , das für das Management von Innovation und Kundenzufriedenheit eingesetzt wird, erfordert die Überwachung der Datenqualität viel Strenge und Methode.

Daten um der Datenproduktion willen zu produzieren, weil es gerade in Mode ist, weil Ihre Konkurrenten es tun, weil Sie in der Presse oder im Internet darüber gelesen haben - all das gehört der Vergangenheit an. Heute leugnet kein Wirtschaftszweig mehr den eminent strategischen Charakter von Daten. 

Die eigentliche Herausforderung im Zusammenhang mit den Daten liegt jedoch in ihrer Qualität. Laut der Ausgabe 2020 des Gartner Magic Quadrant für Datenqualitätslösungensind mehr als 25 % der kritischen Daten in großen Unternehmen fehlerhaft. Dies bringt Unternehmen in eine Situation, die direkte und indirekte Kosten verursacht. Strategische Fehler, Fehlentscheidungen, verschiedene Kosten im Zusammenhang mit Datenmanagement... Die durchschnittlichen Kosten einer schlechten Datenqualität betragen 11 Millionen Euro pro Jahr.

Warum ist das so? 

Ganz einfach, weil von nun an alle strategischen Entscheidungen Ihres Unternehmens von den Kenntnissen Ihrer Kunden, Ihrer Lieferanten und Ihrer Partner geleitet werden. Wenn wir bedenken, dass Daten in Ihrem Unternehmen allgegenwärtig sind, wird die Datenqualität zu einem vorrangigen Thema.

Gartner ist nicht der Einzige, der diese Realität hervorhebt. Ende 2020 zeigte IDC in einer Studie, dass Unternehmen mit ihren Daten vor vielen Herausforderungen stehen. Beinahe 2 von 3 Unternehmen betrachten die Identifizierung relevanter Daten als eine Herausforderung76 % von ihnen sind der Meinung, dass die Datenerfassung verbessert werden kann, und 72 % sind der Meinung, dass ihre Datenumwandlungsprozesse für Analysezwecke verbessert werden könnten.

Datenqualitätsmanagement: Eine anspruchsvolle Disziplin

Wie beim Kochen gilt: Je mehr Sie hochwertige Zutaten verwenden, desto mehr werden Ihre Gäste Ihr Rezept schätzen. Da es sich bei Daten um Elemente handelt, die zu besseren Analysen und damit zu besseren Entscheidungen führen müssen, ist es wichtig, dass sie von guter Qualität sind.

Aber was sind Qualitätsdaten? Es gibt mehrere Kriterien, die in Betracht gezogen werden können. Die Genauigkeit der Daten (eine vollständige Telefonnummer), ihre Konformität (eine Nummer besteht aus 10 Ziffern, denen eine nationale Vorwahl vorangestellt ist), ihre Gültigkeit (sie wird immer verwendet), ihre Zuverlässigkeit (sie ermöglicht es Ihnen, Ihren Gesprächspartner zu erreichen) usw.

Für ein effizientes Datenqualitätsmanagement muss sichergestellt werden, dass alle von Ihnen festgelegten Kriterien für eine gute Datenqualität erfüllt sind. Aber Vorsicht! Die Daten müssen aktualisiert und gepflegt werden, um ihre Qualität im Laufe der Zeit zu gewährleisten und zu vermeiden, dass sie veraltet sind. Und veraltete Daten oder Daten, die nicht aktualisiert, weitergegeben oder verwendet werden, verlieren sofort ihren Wert, da sie nicht mehr wirksam zu Ihrem Denken, Ihren Strategien und Ihren Entscheidungen beitragen.

Bewährte Praktiken der Datenqualität

Um die Integrität, die Kohärenz, die Genauigkeit, die Gültigkeit und, mit einem Wort, die Qualität Ihrer Daten zu gewährleisten, müssen Sie mit der richtigen Methodik vorgehen. Der wesentliche Schritt eines effizienten Datenqualitätsmanagementprojekts besteht darin Duplizierung zu vermeiden. Duplikate sind nicht nur ein Ballast in Ihren Datenbanken, sie verzerren auch die Analysen und können die Relevanz Ihrer Entscheidungen untergraben. 

Wenn Sie sich für ein Datenqualitätsmanagement-Tool entscheiden, stellen Sie sicher, dass es ein Modul enthält, das die Nutzung von Metadaten automatisiert. Durch die Zentralisierung des gesamten Wissens, das Sie über Ihre Daten haben in einer einzigen Schnittstelle zentralisiert, wird deren Nutzung erleichtert. Dies ist die zweite Säule Ihres Datenqualitätsmanagementprojekts. 

Die genaue Definition Ihrer Daten und deren Taxonomie ermöglicht es Ihnen, den Prozess der Qualitätsoptimierung effizient einzuleiten. Sobald Ihre Daten eindeutig identifiziert und klassifiziert sind, gilt es, sie mit den Erwartungen der verschiedenen Geschäftsbereiche innerhalb des Unternehmens in Beziehung zu setzen, um ihre Qualität zu bewerten. 

Diese Arbeit des Abgleichs zwischen der Art der verfügbaren Daten und ihrer Verwendung durch die Geschäftsbereiche ist ein entscheidendes Element des Datenqualitätsmanagements. Aber es ist auch notwendig, weiter zu gehen und die Sensibilität der Daten zu hinterfragen. Ob die Daten sensibel sind oder nicht, hängt davon ab, welche Entscheidungen Sie im Hinblick auf die Einhaltung von Vorschriften treffen.

Seit dem Inkrafttreten der DSGVO im Jahr 2018 haben riskante Entscheidungen in Bezug auf die Datensicherheit schwerwiegende Folgen, und zwar nicht nur aus finanzieller Sicht. In der Tat sind Ihre Kunden jetzt sehr sensibel, was die Art, die Verwendung und den Schutz der Daten angeht, die sie mit Ihnen teilen. 

Durch ein effektives Datenqualitätsmanagement tragen Sie auch dazu bei, das Vertrauen Ihrer Kunden zu erhalten... und Kundenvertrauen ist unbezahlbar.

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.