Beurteilen Sie Ihre Daten richtig? Hier sind 7 Möglichkeiten, sich zu verbessern.

Datenqualität ist eine wesentliche Voraussetzung für die Bereitstellung zuverlässiger Analysen, denen Geschäftsanwender und Entscheidungsträger vertrauen. Unternehmen sollten ihre Daten bewerten, um sicherzustellen, dass sie ihren Qualitätsstandards entsprechen. Datenqualitätsmanagement (DQM) ist die Praxis der Nutzung von Daten für die Zwecke einer Organisation mit Flexibilität und Agilität. Eine Bewertung kann auch Lücken in Daten aufdecken, z. B. fehlende Informationen, die ergänzt werden müssen, um die Datenqualität zu verbessern. Hier sind sieben Möglichkeiten zur Verbesserung von Datenbewertungen:

1. Bewertung der Vollständigkeit. Die Vollständigkeit der Daten ist der Umfang oder die Vollständigkeit eines Datensatzes. Sie kann als Prozentsatz aller erforderlichen Daten gemessen werden, die derzeit im Datensatz vorhanden sind. Es ist wichtig zu beachten, dass auch unwesentliche Informationen fehlen können, ohne dass die Daten dadurch unvollständig werden. Beispielsweise haben Daten, die keine Telefonnummer eines Kunden enthalten, wahrscheinlich keine Auswirkungen auf E-Mail-Kampagnen. Ebenso wird die Durchführung von Analysen von Verkaufsdaten innerhalb eines bestimmten Zeitraums nicht durch fehlende Informationen außerhalb dieses Zeitraums beeinträchtigt. Damit die Daten jedoch vollständig sind, müssen sie Werte für alle Felder enthalten, die für die beabsichtigten Analysen benötigt werden.
2. Gewährleistung der Beständigkeit. Daten sollten bei allen Verwendungen und Anwendungen identisch sein. Das bedeutet, dass Daten unabhängig davon, wo sie gespeichert oder verwendet werden - vor On-Premises, in der Cloud, in Anwendungen oder Datenbanken - konsistent sein müssen. Beispielsweise müssen die Kundendaten im Data Warehouse dieselben sein wie die Kundendaten in einem CRM-System (Customer Relationship Management). Inkonsistenzen können das Ergebnis von Datensilos, veralteten Informationen oder von Informationen sein, die von verschiedenen Benutzern unterschiedlich eingegeben wurden, z. B. ein Kundenname, der in verschiedenen Schreibweisen eingegeben wurde, wie "John" und "Jonathan". Das Testen multiple data hilft bei der Ermittlung der Beständigkeit.
3. Bestätigen Sie die Aktualität. Unternehmen wollen die genauesten Daten, die zu dem Zeitpunkt verfügbar sind, zu dem sie verwendet werden. Die richtigen Daten müssen auch leicht zugänglich sein, wenn sie benötigt werden, auch für die Nutzung in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Der Wert und die Genauigkeit von Daten können mit der Zeit abnehmen. So sind beispielsweise Daten über die Kaufgewohnheiten vor COVID-19 möglicherweise nicht mehr relevant. Zeitnahe, aktuelle und genaue Daten helfen den Beteiligten, die am besten informierte Entscheidungen zu treffen, decken neue und aufkommende Trends auf und automatisieren Prozesse. Genau hier liegt der Wert der richtigen Datenplattform: Sie macht integrierte und aktuelle Daten für alle verfügbar, die sie benötigen.
4. Überprüfen Sie die Richtigkeit. Die Daten müssen korrekt sein, d. h. sie müssen in allen erforderlichen Feldern die richtigen Informationen enthalten, z. B. Kundenprofilangaben oder Produktspezifikationen. Die Felder können alles enthalten, vom Geburtsdatum und dem geografischen Standort eines Kunden bis hin zu Verkaufszahlen und entsprechenden Verkaufsdaten. Die Daten wirken sich auf Geschäftsbereiche wie Marketing, Rechnungsstellung und Produktdesign aus. Ungenaue Daten verfälschen die Analyse, daher müssen sie korrekt und vollständig sein. Die Datengenauigkeit kann durch den Abgleich eines Datensatzes mit einer verifizierten oder authentischen Quelle überprüft werden. Die Aufrechterhaltung eines effektiven data governance trägt zur Gewährleistung der Datengenauigkeit bei.
5. Integrität bestimmen. Daten, die für Analysen verwendet werden, sollten die Datenqualitäts-Governance-Standards des Unternehmens kennenlernen , um sicherzustellen, dass ihre Integrität, d. h. die Genauigkeit und Beständigkeit der Daten während ihres Lebenszyklus, erhalten bleibt. Jedes Mal, wenn Daten dupliziert oder verschoben werden, kann die Integrität beeinträchtigt werden, indem Informationen verloren gehen oder Attributbeziehungen getrennt werden. Wenn beispielsweise in einem CRM-System ein Teil eines Kundenprofils, wie eine Mobiltelefonnummer oder eine E-Mail-Adresse, verloren geht, ist die Integrität der Daten beeinträchtigt. Die Datenintegrität ermöglicht es Unternehmen, Daten zu verfolgen und zu verknüpfen. Datenqualitätsprüfungen helfen, die Integrität der Daten zu überprüfen.
6. Validität messen. Die Daten müssen dem beabsichtigten Verwendungszweck des Datensatzes entsprechen, sei es für analytische Erkenntnisse oder einen anderen Zweck, und sie müssen auch die von der Organisation festgelegten Regeln für die Daten kennenlernen . Zu den validierten Daten gehören Informationen, die in bestimmte Datentypen, Formulare, Zahlenbereiche oder obligatorische Datenfelder passen, z. B. Geburtsmonate, die in die Zahlen 1 bis 12 fallen, oder Postleitzahlen, die die richtige Anzahl von Ziffern enthalten. Daten sollten nach einer Migration validiert werden, z. B. beim Verschieben von Datensätzen von einer lokalen Infrastruktur in die Cloud. Durch die Implementierung von Datenvalidierungsregeln kann sichergestellt werden, dass die Daten den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.
7. Einzigartigkeit auswerten. Die Eindeutigkeit hilft dabei, Fälle von Datenduplizierung zu identifizieren, indem festgestellt wird, ob dieselben Informationen mehrfach im selben Datensatz vorhanden sind. Wenn zum Beispiel eine Liste mit 500 Kunden Daten für mehr als 500 Personen enthält, dann sind die Daten doppelt vorhanden. Datenbereinigung und Deduplizierungsprozesse helfen, dieses Problem zu lösen.

Sicherstellung von Qualitätsdaten für eine vertrauenswürdige Data Analytics

Die Bewertung von Daten wird immer wichtiger, da das Datenvolumen weiter wächst und die Datenquellen sich erweitern. Etablierte Prozesse zur Bewertung und Steuerung von Daten tragen dazu bei, dass sich das Unternehmen auf die Ergebnisse seiner Data Analytics, auch der advanced analytics verlassen kann. Aktuelle, genaue und vollständige Daten verbessern auch die Wertschöpfung. Wenn es ungewöhnlich lange dauert, bis ein Datensatz Analyseergebnisse liefert, liegt wahrscheinlich ein Problem mit der Datenqualität vor. Durch die Prüfung und Bewertung von Daten können Probleme identifiziert und festgestellt werden, ob ein Datensatz für einen bestimmten Zweck, z. B. für advanced analytics geeignet ist. Darüber hinaus kann durch eine Prüfung festgestellt werden, wann Änderungen an den Daten vorgenommen wurden, z. B. wenn die Adresse, E-Mail oder Telefonnummer eines Kunden aktualisiert wurde.

Verwendung einer modernen Datenplattform zur Sicherstellung der Datenqualität

Eine Möglichkeit, die Datenqualität im gesamten Unternehmen aufrechtzuerhalten, besteht darin, alle Daten auf einer einzigen Plattform zusammenzuführen, wo sie durch etablierte Prozesse verwaltet werden. Data governance stellt sicher, dass die Daten die Compliance- und Qualitätsstandards erfüllen. Die Erstellung von Datenprofilen trägt ebenfalls zur Datenqualität bei, indem sie die Struktur, den Inhalt und die Formatierung der Daten identifiziert, damit diese bewertet und verbessert werden können.

Actian bietet moderne, einfach zu bedienende Lösungen für die Bewertung und Nutzung von Daten. Die Actian Data Platform macht integrierte Daten für alle, die sie benötigen, leicht zugänglich. Die vertrauenswürdige Plattform bietet eine einheitliche Erfahrung für die Aufnahme, Umwandlung, Analyse und Speicherung von Daten und stellt sicher, dass die Daten vollständig und konform mit den Datenqualitätsregeln sind.

Zusätzliche Ressourcen:

• Was ist Datenqualitätsmanagement?
• Drei Schritte zu einem besseren Datenmanagement im Jahr 2023
• Was ist Data Lifecycle Management?

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, verwalten und Analyse von Daten in Cloud, Hybrid- und On-Premises . Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und Analytik liefert Actian High-Performance Lösungen, die Unternehmen in die Lage versetzen, data driven Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und hat Branchenauszeichnungen für Leistung und Innovation erhalten. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im Actian-Blog behandeln wir Themen, die von Dateneingang bis hin zu KI-gesteuerter Analytik reichen. Lernen Sie das Führungsteam kennen https://www.actian.com/company/leadership-team/