Datenprofilierung und Datenqualität: Was Sie wissen müssen

Daten sind das Lebenselixier der Wirtschaft. Sie dienen der Entscheidungsfindung, ermöglichen Analysen und Vorhersagen und können zur Steigerung der Einnahmen beitragen. Aber Daten können auch ihr eigener schlimmster Feind sein: Sie können zu einer Lähmung der Analyse führen, ungenaue Vorhersagen ermöglichen und sogar die Prozesse bürokratischer machen.

Hier kommen ein Datenprofil und die Datenqualität ins Spiel. Bei der Datenprofilierung geht es darum, die Struktur Ihrer Daten sowie ihren semantischen und numerischen Inhalt zu verstehen.

Bei der Datenqualität hingegen geht es darum, sicherzustellen, dass Ihre Daten fehlerfrei sind, damit die Abläufe rationalisiert und verbessert werden können.

Beide sind eng miteinander verknüpft und werden oft gemeinsam umgesetzt: Wer in dem einen Bereich eine solide Grundlage hat, wird auch in dem anderen Bereich eher Erfolg haben. Schauen wir uns jede Seite separat an.

Was ist Datenprofilierung?

Datenprofilierung ist der Prozess der Datenanalyse, bei dem die Struktur und der Inhalt der Daten untersucht werden, damit Sie besser verstehen können, inwiefern Ihre Daten relevant und nützlich sind, was ihnen fehlt und wie sie verbessert werden können.

Einer der ersten Punkte, die bei der Erstellung von Datenprofilen zu beachten sind, ist die Struktur Ihrer Daten sowie ihre Merkmale, wie z. B. ihre Größe und die Anzahl der enthaltenen Werte.

Sie können auch potenzielle Anomalien untersuchen, z. B. große Ausreißer oder anomale Cluster, die darauf hindeuten könnten, dass Ihre Struktur nicht korrekt ist oder dass die Verteilung der Werte innerhalb Ihrer Struktur fehlerhaft ist.

Das Datenprofiling kann auch den semantischen und numerischen Inhalt Ihrer Daten untersuchen und sogar die Datenformatierung überprüfen. Wenn beispielsweise alle Ihre Gehaltsdaten in Dollar und Cent gespeichert und nicht gerundet sind, Ihre Berichte aber auf den nächsten Dollar gerundete Gehälter ausweisen, könnte dies ein Hinweis darauf sein, dass Ihre Daten nicht korrekt formatiert sind und nicht richtig in Ihr System importiert oder in Berichten verwendet werden.

Was ist Datenqualität?

Unter Datenqualität versteht man den Prozess der Identifizierung von Fehlern in Ihren Daten und die anschließende Korrektur dieser Fehler, damit Ihre Daten so genau wie möglich sind. Einige Fehler, wie z. B. falsche Werte, können von der Person, die die Daten eingegeben hat, erkannt und dann korrigiert werden, andere wiederum sind schwieriger zu erkennen.

Datenqualität ist wichtig, denn schlechte Datenqualität kann zu falscher Entscheidungsfindung, verringerter betrieblicher Effizienz und Umsatzeinbußen durch schlechtes Marketing-Targeting führen. Es gibt viele Möglichkeiten, Ihre Datenqualität zu verbessern, z. B. durch die Einstellung eines Dateningenieurs oder Data-Scientist zur Implementierung von Softwaretools, die Durchführung regelmäßiger Datenaudits, die Implementierung von Datenintegritätsprüfungen im großen Maßstab oder die Erstellung eines Governance-Modells für die Datenqualität. Um Ihre Datenqualität zu verbessern, können Sie auch eine Dateninventur durchführen, um festzustellen, welche Daten Sie haben und wie genau diese Daten sind.

Wie hilft die Profilierung von Daten bei der Datenqualität?

Die Erstellung von Datenprofilen und die Datenqualität gehen Hand in Hand, da sie beide unter den Begriff der Datenqualitätssicherung bzw. der Datenqualität fallen. Die Erstellung von Datenprofilen ist ein Instrument, mit dem Sie die Struktur, den Inhalt und die Formatierung Ihrer Daten sowie die für ihre Erstellung verantwortlichen Personen ermitteln können, um die Datenqualität zu bewerten und zu verbessern. Betrachten Sie die Profilerstellung als den ersten Schritt zur Verbesserung der Qualität Ihrer Daten.

Datenprofilierung und Datenqualität sind zwei Seiten derselben Medaille: Mit genauen Daten kann man ihre Qualität besser beurteilen, und mit besseren Daten kann man sie besser profilieren.

Bei der Datenqualität handelt es sich um einen Prozess der kontinuierlichen Bewertung der Datenqualität und der anschließenden Verbesserung der Daten. Er beginnt mit der anfänglichen Datenerfassung und setzt sich in der Überprüfung des Datenerfassungsprozesses nach der Implementierung fort. Die wichtigsten Ziele der Datenqualität sind Genauigkeit, Integrität und Relevanz. Die Datenqualität ist für alle Unternehmen wichtig, besonders aber für diejenigen, die sich auf data driven Entscheidungen verlassen. Die Datenqualität hängt von der Art der Daten und der Branche ab, in der sie verwendet werden.

Automatisierung der Datenqualität

Wenn Sie Datenprozesse automatisieren, brauchen Sie sich um diese praktisch nicht mehr zu kümmern, was die Qualität Ihrer Daten erhöhen kann. Wenn Sie z. B. viele Lead-Formulare haben, die in Ihre Datenbank eingegeben werden müssen, richten Sie ein System ein, das die Informationen automatisch importiert, sobald sie übermittelt wurden. Das spart Zeit und verringert die Wahrscheinlichkeit, dass bei der manuellen Eingabe der Daten Fehler gemacht werden.

Die Automatisierung der Dateneingabe kann dazu beitragen, Fehler zu reduzieren, aber bei der Menge an Geschäftsdaten ist es fast unmöglich, alle Qualitätsprobleme bei der Eingabe zu erkennen, weshalb eine automatisierte Datenqualität entscheidend ist. Durch die Einrichtung von Datenprofilen und Qualitätsregeln in einer Plattform wie DataConnect können Sie Fehler automatisch erkennen und korrigieren, bevor sie sich auf Ihr Unternehmen auswirken.

Datenqualität ist eine Herausforderung für jede Organisation, die Daten sammelt und verarbeitet, aber sie ist für den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich. Viele Unternehmen tun sich schwer damit, ihre Datenqualität in den Griff zu bekommen und die Ursache des Problems zu verstehen. Mit ein wenig Recherche und Planung können Sie jedoch sicherstellen, dass Ihre Daten genau, zuverlässig und nützlich für Ihr Unternehmen sind.

Über Traci Curran

Traci Curran ist als Director of Product Marketing bei Actian tätig und konzentriert sich auf die Actian Data Platform. Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung im Technologiemarketing war Traci Curran zuvor in leitenden Marketingpositionen bei CloudBolt Software, Racemi (von der DXC Corporation übernommen) sowie bei einigen der innovativsten Startups der Welt tätig. Tracis Leidenschaft ist es, Kunden dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie Innovationen beschleunigen und Wettbewerbsvorteile erzielen können, indem sie die digitale Transformation und Cloud nutzen.