Leitfaden zum Datenqualitätsmanagement #3 - Die wichtigsten Merkmale von DQM-Tools

Der Begriff Datenqualität bezieht sich auf die Fähigkeit eines Unternehmens, die Qualität seiner Daten im Laufe der Zeit zu erhalten. Glaubt man einigen Datenexperten, so ist die Verbesserung der Datenqualität das Allheilmittel für alle unsere geschäftlichen Probleme und sollte daher oberste Priorität haben.

Wir glauben, dass dies nuanciert sein sollte: Datenqualität ist unter anderem ein Mittel, um die Unsicherheiten beim Erreichen der Unternehmensziele zu begrenzen.

In dieser Artikelserie gehen wir auf alles ein, was Datenexperten über Datenqualitätsmanagement (DQM) wissen müssen:

1. Die neun Dimensionen der Datenqualität
2. Die mit der Datenqualität verbundenen Herausforderungen und Risiken
3. Die wichtigsten Merkmale von Datenqualitätsmanagement-Tools
4. Der Datenkatalog zum DQM

Eine Möglichkeit, die Herausforderungen der Datenqualität besser zu verstehen, ist ein Blick auf die bestehenden Datenqualitätslösungen auf dem Markt.

Wie können wir aus betrieblicher Sicht Probleme mit der Datenqualität erkennen und beheben? Welche Funktionen bieten Datenqualitätsmanagement-Tools zur Verbesserung der Datenqualität?

Ohne zu sehr ins Detail zu gehen, wollen wir die Vorteile eines Datenqualitätsmanagement-Tools anhand der wichtigsten Bewertungskriterien des Magic Quadrant for Data Quality Solutions von Gartner erläutern.

Konnektivität

Ein Datenqualitätsmanagement-Tool muss in der Lage sein, Qualitätsregeln für alle Unternehmensdaten (intern, extern, vor Ort, Cloud, relational, nicht-relational usw.) zu erfassen und anzuwenden. Das Tool muss in der Lage sein, auf alle relevanten Daten zuzugreifen, um Qualitätsregeln anwenden zu können.

Datenprofilierung, Datenmessung und Datenvisualisierung

Sie können Datenqualitätsprobleme nicht beheben, wenn Sie sie nicht zuerst erkennen. Data Profiling ermöglicht es IT- und Geschäftsanwendern, die Qualität der Daten zu bewerten, um die Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu verstehen.

Das Tool muss in der Lage sein, die in den Neun Dimensionen der Datenqualität beschriebenen Funktionen auszuführen, um Qualitätsprobleme in den wichtigsten Dimensionen des Unternehmens zu identifizieren.

Überwachung

Das Tool muss in der Lage sein, die Entwicklung der Datenqualität zu überwachen und das Management zu einem bestimmten Zeitpunkt zu warnen.

Datenstandardisierung und Datenbereinigung

Dann folgt die Phase der Datenbereinigung. Hier geht es darum, Datenbereinigungsfunktionen bereitzustellen, um Normen oder Geschäftsregeln zur Änderung der Daten (Format, Werte, Seitenlayout) zu erlassen.

Abgleich und Zusammenführung von Daten

Ziel ist es, Duplikate zu identifizieren und zu löschen, die in oder zwischen Datensätzen vorhanden sein können.

Überprüfung von Adressen

Ziel ist die Vereinheitlichung von Adressen, die unvollständig oder fehlerhaft sein könnten.

Datenkuratierung und -anreicherung

Die Funktionen eines Datenqualitätsmanagement-Tools ermöglichen die Integration von Daten aus externen Quellen und verbessern die Vollständigkeit, wodurch die Daten an Wert gewinnen.

Die Entwicklung und Einführung von Geschäftsregeln

Die Funktionen eines Datenqualitätsmanagement-Tools ermöglichen die Erstellung, Deployment und Verwaltung von Geschäftsregeln, die dann zur Validierung der Daten verwendet werden können.

Problemlösung

Das Qualitätsmanagement-Tool unterstützt sowohl IT- als auch Geschäftsanwender bei der Zuweisung, Eskalation, Lösung und Überwachung von Datenqualitätsproblemen.

Metadaten Management

Das Tool sollte auch in der Lage sein, alle Metadaten im Zusammenhang mit dem Datenqualitätsprozess zu erfassen und abzugleichen.

Nutzer

Schließlich sollte eine Lösung in der Lage sein, sich an die verschiedenen Rollen innerhalb des Unternehmens und insbesondere an nicht-technische Geschäftsanwender anzupassen.

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