Die häufigsten Datenqualitätsprobleme und wie man sie löst

Um sich von der Konkurrenz abzuheben, innovativ zu sein und personalisierte Produkte und Dienstleistungen anzubieten, ist die Erfassung von Daten unerlässlich. Die Verwaltung von Daten ist jedoch kein Zuckerschlecken: Täglich können kleine Probleme ihre Qualität beeinträchtigen. Unvollständige oder ungenaue Daten, Sicherheitsprobleme, versteckte Daten, Duplikate, Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und so weiter.

Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die häufigsten Probleme im Zusammenhang mit der Datenqualität und einige bewährte Verfahren, mit denen Sie diese endgültig eindämmen können.

Die mit schlechter Datenqualität verbundenen Risiken

Wie immer wieder gesagt wird, ist das eigentliche Problem bei Daten nicht die Menge, sondern die Qualität. Datenqualitätsmanagement (DQM) ist eine anspruchsvolle Disziplin, die auf der endlosen Hinterfragung von Datenprozessen und der ständigen Überwachung der Art der Informationen, die Ihre Datenbestände ausmachen, beruht. Eine schlechte Datenqualität kann sich direkt in geringeren Einnahmen und höheren Betriebskosten niederschlagen, was zu finanziellen Verlusten für Ihr Unternehmen führen kann.

Wenn die Datenqualität mangelhaft ist, können Analysen, Projektionen, Prognosen und sogar Entscheidungen verzerrt werden. Je größer die Menge an minderwertigen Daten ist, desto größer ist die Kluft zwischen der Realität und dem Verständnis der Realität. Die Sicherstellung der Datenqualität beginnt mit einem guten Verständnis der Fehler, die sie beeinträchtigen können.

Die häufigsten Probleme mit der Datenqualität

Die Sicherung der Datenqualität ist ein zentrales Thema für jedes Unternehmen, das seine Entwicklungsstrategie auf Daten stützt. Um gezielte Maßnahmen durchführen zu können, müssen Sie Prioritäten setzen und dürfen sich nicht zu sehr verzetteln. Das Datenqualitätsmanagement besteht darin, alle fehlerhaften Informationen zu identifizieren, die Ihre Entscheidungsfindung beeinträchtigen könnten. Diese fehlerhaften Daten können in vier Kategorien eingeteilt werden.

Duplizierte Daten

Wenn Daten dupliziert werden, bedeutet dies, dass dieselben Informationen mehrfach in derselben Datenbank oder Datei vorhanden sind. Datenduplizierung ist daher eines der schädlichsten Probleme, da sie oft schwer zu erkennen ist. Bei mehr als 5 % doppelter Daten wird davon ausgegangen, dass die Qualität der Daten zu sinken beginnt. So erzeugen beispielsweise CRM-Tools häufig doppelte Daten, weil ihre Benutzer manchmal Kontakte hinzufügen, ohne deren Vorhandensein in der Datenbank zu überprüfen.

Versteckte Daten

Ihr Unternehmen generiert täglich eine wachsende Menge an Daten. Sehr oft können Sie nur einen begrenzten Teil der verfügbaren Informationen nutzen. Der Rest der von Ihrem Unternehmen produzierten Daten wird in Datensilos verstreut und verwässert. Sie bleiben dann dauerhaft ungenutzt. So ist beispielsweise die Kaufhistorie eines Kunden für den Kundendienst nicht immer verfügbar. Diese Informationen würden es ihnen jedoch ermöglichen, das Profil des Kunden besser zu erkennen und daher relevantere Antworten auf seine spezifischen Anfragen zu geben oder sogar Upselling oder Cross-Selling durch angepasste Vorschläge zu betreiben.

Inkonsistente Daten

Sind John Smith und Jon Smith wirklich zwei verschiedene Kunden? Inkonsistente Daten beeinträchtigen die Datenqualität erheblich. Sie können auch durch ein anderes bekanntes Phänomen verursacht werden: Redundanz. Dieses Phänomen tritt auf, wenn Sie zusätzlich zu Ihren eigenen Daten mit mehreren Quellen (einschließlich Daten Dritter) arbeiten. Diskrepanzen in Datenformaten, Einheiten oder sogar in der Schreibweise müssen in einem Datenqualitätskonzept verfolgt werden.

Ungenaue Daten

Es mag offensichtlich erscheinen, aber ungenaue Daten sind wahrscheinlich eines der schlimmsten Probleme, die die Datenqualität untergraben können. Wenn Kundendaten ungenau sind, ist jede personalisierte Erfahrung nicht relevant. Wenn zum Beispiel Ihr Datenbestand ungenau ist, können Lieferschwierigkeiten oder Speicherkosten in die Höhe schnellen. Ob es sich nun um falsche Kontaktinformationen oder fehlende oder leere Felder handelt, Sie müssen alles tun, um ungenaue Daten zu beseitigen.

Wie man Probleme mit der Datenqualität löst

Gesunder Menschenverstand ist zwar oft die Voraussetzung für ein gutes Datenqualitätsmanagement, aber er reicht nicht aus, um es zu gewährleisten.

Um diese Herausforderungen kennenlernen und Ihre Datenqualitätsprobleme zu lösen, benötigen Sie ein Datenqualitätsmanagement-Tool. Um jedoch die richtige Lösung zu wählen, müssen Sie zunächst Ihre Datenbestände erfassen, um deren tatsächliche Qualität zu ermitteln und zu bewerten. Der Einsatz einer Datenqualitätsmanagementlösung, data governance, training und die Sensibilisierung Ihrer Teams für ein gutes Datenmanagementsind allesamt wesentliche Säulen, um Probleme im Zusammenhang mit der Datenqualität zu begrenzen.

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.