9 Wege zur Erhaltung der Datenqualität

Zusammenfassung

Dieser Blog unterstreicht die Bedeutung der Datenqualität für eine fundierte Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz und bietet umsetzbare Strategien zur Gewährleistung der Datenintegrität in verschiedenen Unternehmensprozessen.

• Datenprofilierung implementieren: Verwenden Sie Tools zur Analyse von Datenquellen, um Anomalien, Inkonsistenzen und Fehler zu erkennen und die Datenqualität vor der Integration zu verbessern. 
• Regeln für die Datenqualität aufstellen: Definieren Sie Regeln für die Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung und setzen Sie diese durch, um die Genauigkeit und Beständigkeit von Datensätzen zu gewährleisten. 
• Kontinuierliche Überwachung der Datenqualität: Setzen Sie Echtzeit-Überwachungssysteme ein, um Probleme mit der Datenqualität sofort zu erkennen und zu beheben und so die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.

9 Tipps zur Sicherung der Datenqualität

Datenqualität ist für die Entscheidungsfindung, die Vorhersage und Lösung von Problemen und die Erzielung der gewünschten Ergebnisse unerlässlich. Aber wissen Sie, wie Sie die Qualität, die Ihre Analysten und andere Datennutzer benötigen, aufrechterhalten und liefern können? Eine Datenmanagement ist eine wesentliche Komponente, um sicherzustellen, dass die Daten Ihren Qualitätsstandards entsprechen. Ebenso wichtig ist es, häufige Faktoren zu verstehen und anzugehen , die die Datenqualität beeinträchtigen.

Bei Actian definieren wir Datenqualitätsmanagement als "die ausgereiften Prozesse, Tools und das tiefgreifende Verständnis von Daten, die Sie benötigen, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme zu lösen, um Risiken und Auswirkungen auf Ihr Unternehmen oder Ihre Kunden zu minimieren". Die Daten müssen genau, aktuell, vollständig, vertrauenswürdig und von den verschiedenen Teams, die sie benötigen, nutzbar sein.

Hier finden Sie 9 Möglichkeiten zur Verbesserung und Erhaltung der Datenqualität:

1. Bestimmen Sie den benötigten Datenqualitätsstandard

Sie müssen Ihren Standard für die Datenqualität festlegen. Dieser Standard sollte mit Ihren Geschäftszielen und voraussichtlichen Verwendungszwecken übereinstimmen, um sicherzustellen, dass die Daten Ihren Anforderungen entsprechen. Der Standard sollte auch Ihre Anforderungen an Datenkonformität und Data Governance erfüllen. Mit Hilfe einer Datenqualitätsbewertung können Sie den aktuellen Zustand Ihrer Daten ermitteln und dann feststellen, was verbessert werden muss, um Ihren Datenqualitätsstandard zu erreichen. Wenn Ihre Daten vertrauenswürdig sind und dem Standard für die vorgesehene Verwendung entsprechen, haben Analysten und andere Personen Vertrauen in die Daten und die analytischen Erkenntnisse.

2. Schaffung einesFramework

Data Governance legt die Protokolle und den Framework für die Aufrechterhaltung der Datenqualität fest. Es weist die Richtlinien, Prozesse und Rollen innerhalb Ihrer Organisation zu, um sicherzustellen, dass die Daten Ihren Qualitätsstandards für Integrität, Verfügbarkeit und Sicherheit entsprechen. Das Framework stellt auch sicher, dass Ihre Daten die Compliance-Standards für regulierte Branchen und für personenbezogene Daten erfüllen. Ein robustes Governance Framework stellt allen Benutzern hochwertige Daten zur Verfügung, wann und wo sie benötigt werden.

3. Implementierung von Datenqualitäts-Tools  

Mit den richtigen Tools erhalten Sie einen modernen Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität, indem Sie die Prozesse zur Bewertung der Daten und zur Identifizierung von Qualitätsproblemen automatisieren. Die Tools helfen auch bei wichtigen Prozessen wie der Profilerstellung, der Bereinigung und der Standardisierung von Daten. Die Fähigkeiten von Datenmanagement sind sehr unterschiedlich, daher sollten Sie nach Produkten suchen, die auf der Grundlage der von Ihnen festgelegten Regeln einen schnellen Überblick über die Datenqualität bieten. Diese Tools können auch in Datenpipeline integriert werden, um Datenqualitätsprüfungen bei der Dateneingabe zu automatisieren.

4. Profildaten zur Identifizierung von Problemen

Data Profiling ist im Wesentlichen eine Prüfung, um Qualitätsprobleme zu finden. Gartner stellt fest: "Data Profiling ist eine Technologie zur Erkennung und Untersuchung von Datenqualitätsproblemen, wie z.B. Duplikation, fehlende Beständigkeit, mangelnde Genauigkeit und Vollständigkeit." Data-Profiling-Tools untersuchen auch Datenquellen und Metadaten , um Datenfehler aufzudecken. Der Prozess ermöglicht es Ihnen, Qualitätsprobleme zu beheben, bevor die Daten analysiert oder mit anderen Daten integriert werden, und er ermöglicht es Ihnen auch, Probleme zu lösen, um zu verhindern, dass sie erneut auftreten.

5. Daten bereinigen, um Unstimmigkeiten zu beseitigen

Lücken und Inkonsistenzen können in Datensätzen vorhanden sein, was die Qualität beeinträchtigt. Daten, die falsch oder unvollständig sind oder in denen Felder fehlen, liefern nicht die detaillierten und zuverlässigen Ergebnisse, die die Nutzer benötigen. Datenbereinigung ist ein wichtiger Prozess, der es Ihnen ermöglicht, Ungenauigkeiten zu finden und zu beheben, fehlende Informationen zu ergänzen und inkonsistente Daten zu identifizieren. Der richtige Ansatz zur Datenbereinigung trägt dazu bei, dass Datensätze genau, zuverlässig und vollständig sind.

6. Daten im korrekten Format standardisieren

Die Datenstandardisierung kann als Teil der Datenbereinigung betrachtet werden. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten in dem für die Datenbenutzer erforderlichen Format vorliegen. Er stellt auch sicher, dass Sie ein gemeinsames Format für alle Ihre Daten verwenden, um Beständigkeit und die Integration zu erleichtern. Ebenso erleichtert die Standardisierung von Daten die Durchführung von Data Analytics und die Speicherung der Daten, da sie im optimalen Format für Ihr Unternehmen vorliegen. Durch die Umwandlung der Daten in ein brauchbares, zugängliches und gemeinsam nutzbares Format wird sichergestellt, dass Analysten und andere Personen den größtmöglichen Nutzen aus den Daten ziehen können.

7. Verwendung von Deduplizierungsprozessen zur Beseitigung von Redundanzen

Datenredundanz, die zu mehreren Versionen derselben Daten führt, ist ein häufiges Problem. Kopien von Daten werden für Backups, Tests, bestimmte Verwendungszwecke oder aus anderen Gründen erstellt. Dies kann zu Datensilos führen, was wiederum die Kosten erhöht, da die gleichen Daten mehrfach gespeichert werden. Die Datendeduplizierung ist ein Prozess, der nach doppelten oder redundanten Datenversionen sucht und diese beseitigt. Der Prozess identifiziert zusätzliche Kopien und löscht sie, so dass nur eine einzige Instanz des Datensatz gespeichert wird. Die Deduplizierung trägt zur Qualität bei, indem sie Datenkopien eliminiert, die schnell veralten können, und sie ermutigt Analysten, die aktuellen, geprüften Daten zu verwenden, die auf einer zentralisierten Datenplattform verfügbar sind.

8. Mitarbeiter darin trainieren , Qualitätsmängel zu erkennen

Zum Aufbau einer data-driven Kultur gehört mehr als die Schaffung eines Umfelds, in dem jeder Zugang zu Daten hat und diese nutzt. Es geht auch darum, den Mitarbeitern die richtigen Werkzeuge an die Hand zu geben und sie in den besten Praktiken zur Aufrechterhaltung der Datenqualität Training , damit sie Probleme erkennen und entweder beheben oder melden können. In vielen Organisationen gibt es Mitarbeiter, die sich auf Daten-Stewardshipeine Rolle, die für die Überwachung und Nutzung von Datenbeständen verantwortlich ist. Jede Abteilung kann einen eigenen Daten-Steward haben, der sicherstellt, dass die Daten den Qualitätsstandards entsprechen und die Data Governance befolgt werden.

9. Kontinuierliche Überwachung der Daten

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess. Durch den Einsatz automatischer Überwachungstools, die die Datenqualität routinemäßig überprüfen und bewerten und etwaige Probleme erkennen, können Sie einen Großteil dieses Prozesses rationalisieren. Wenn ein Problem auftritt, werden Warnmeldungen verschickt, um die richtigen Beteiligten zu benachrichtigen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Durch die kontinuierliche Überwachung wird sichergestellt, dass die Daten bei der Weitergabe und Wiederverwendung im gesamten Unternehmen Ihren Qualitätsstandard beibehalten.

Wie Actian Data Beobachtbarkeit zur Sicherung der Datenqualität Beobachtbarkeit

Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität ist für präzise Analysen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Entscheidungsfindung fundierte Entscheidungsfindung unerlässlich. Actian Data Beobachtbarkeit bietet Unternehmen einen kontinuierlichen Einblick in den Zustand, die Zuverlässigkeit und die Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten in komplexen Umgebungen.

End-to-End-Datenüberwachung

Actian Data Beobachtbarkeit überwacht Datenpipelines Beobachtbarkeit – von der Erfassung über die Transformation bis hin zur Nutzung – und erkennt Anomalien wie Schemaänderungen, fehlende Werte, Verschiebungen in der Verteilung und unerwartete Volumenschwankungen, bevor diese sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken.

Automatische Anomalie

Mithilfe intelligenter Überwachung und statistischer Analysen erkennt die Plattform in Echtzeit ungewöhnliche Muster. Dieser proaktive Ansatz hilft Datenteams dabei, die Ursachen schnell zu ermitteln und Probleme zu beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Dashboards, Berichte oder Maschinelles Lernen auswirken.

Verbesserte Datenherkunft und Transparenz

Dank einer umfassenden Nachverfolgung der Datenherkunft können Unternehmen nachvollziehen, wie Daten zwischen Systemen und bei der Verarbeitung fließen. Diese Transparenz erleichtert es, Abhängigkeiten zu verstehen, die Auswirkungen von Änderungen abzuschätzen und Probleme mit der Datenqualität effizient zu beheben.

Durchsetzung von Datenqualitätsregeln

Teams können individuell anpassbare Regeln zur Datenqualität definieren und durchsetzen, die auf Geschäftsstandards und Compliance-Anforderungen abgestimmt sind. Durch automatisierte Validierung wird sichergestellt, dass die Daten systemübergreifend korrekt, vollständig, konsistent und aktuell bleiben.

Schnellere Behebung von Störungen

Durch die Bündelung von Warnmeldungen, Diagnosedaten und kontextbezogenen Metadaten einem Ort Beobachtbarkeit Actian Data Beobachtbarkeit die Zeit bis zur Erkennung (TTD) und die Zeit bis zur Behebung (TTR) und ermöglicht es Teams, zuverlässige und für Analysen geeignete Daten in großem Maßstab bereitzuhalten.

Zusammen Fähigkeiten diese Fähigkeiten Unternehmen, von reaktiver Daten-Feuerwehrarbeit zu einem proaktiven Datenzuverlässigkeitsmanagement überzugehen – und so für hochwertige Daten zu sorgen, die fundierte, data-driven ermöglichen.

Qualitativ hochwertige Daten einfach zu nutzen und zu analysieren

Analysten, Entscheidungsträger und andere Personen im Unternehmen müssen den Daten vertrauen können, um sich auf die Erkenntnisse verlassen zu können. Die Bereitstellung von Qualitätsdaten ist eine Möglichkeit, dieses Vertrauen zu schaffen. Actian kann dabei helfen. Wir bieten Tools und Fachwissen, die Ihnen helfen, Datenanomalien zu identifizieren und zu korrigieren, damit Sie qualitativ hochwertige Daten erhalten, die die Effektivität Ihrer data-driven Initiativen verbessern. Wir machen Daten auch einfach. Die Actian Data Platform vereinfacht das Verbinden, verwalten und Analysieren von Daten. Dadurch werden vertrauenswürdige Daten für jeden in Ihrem Unternehmen leicht und schnell verfügbar, um Ihr Wachstum zu beschleunigen.

Zusätzliche Ressourcen:

• Beherrschen Sie Ihre Daten mit einem Framework
• Datenprofilierung und Datenqualität: Was Sie wissen müssen
• Die hohen Kosten fehlerhafter Daten – Warum die Datenanalyse mit DataConnect Version 12 Ihre Geschäftsergebnisse verbessert

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.