Datenprofilierung und Datenqualität: Was Sie wissen müssen

Daten sind das Lebenselixier eines Unternehmens. Sie treiben Entscheidungsfindung voran, ermöglichen Analysen und Prognosen und können zur Umsatzsteigerung beitragen. Doch Daten können auch ihr eigener schlimmster Feind sein: Sie können zu einer „Analyseparalyse“ führen, ungenaue Prognosen zur Folge haben und Prozesse sogar noch bürokratischer machen. Hier kommen das Datenprofil und die Datenqualität ins Spiel.

Datenprofilierung ist der Prozess, bei dem man sich ein Bild von der Struktur der Daten sowie von deren semantischem und numerischem Inhalt macht.

Datenqualität hingegen ist der Prozess, durch den sichergestellt wird, dass Ihre Daten fehlerfrei sind, damit Abläufe optimiert und verbessert werden können.

Beide Bereiche sind eng miteinander verbunden und werden oft gemeinsam umgesetzt: Mit einer soliden Grundlage in dem einen Bereich ist es wahrscheinlicher, dass man auch im anderen Erfolg hat. Schauen wir uns beide Aspekte einmal einzeln an.

Was ist Datenprofilierung?

Datenprofilierung ist der Prozess der Datenanalyse, bei dem Struktur und Inhalt der Daten untersucht werden, um besser zu verstehen, inwiefern Ihre Daten relevant und nützlich sind, welche Lücken bestehen 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?

Bei der Datenqualität geht es darum, Fehler in Ihren Daten zu erkennen und diese anschließend zu korrigieren, damit Ihre Daten so genau wie möglich sind. Manche Fehler, wie beispielsweise falsche Werte, können von der Person, die die Daten eingegeben hat, erkannt und korrigiert werden, andere lassen sich jedoch möglicherweise schwerer aufspüren.

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 trägt die Datenprofilierung zur Datenqualität bei?

Datenprofilierung und Datenqualität gehen Hand in Hand, da beide unter den Begriff der Datenqualitätssicherung fallen. Die Datenprofilierung ist ein Instrument, mit dem Struktur, Inhalt und Formatierung Ihrer Daten sowie die für deren Erstellung verantwortlichen Personen ermittelt werden, um die Datenqualität zu bewerten und zu verbessern. Betrachten Sie die Profilierung als 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 Datenerhebung und wird durch die Überprüfung des Datenerhebungsprozesses nach der Implementierung fortgesetzt. 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 Datenerfassung kann dazu beitragen, Fehler zu reduzieren, doch angesichts des Umfangs der Geschäftsdaten ist es nahezu unmöglich, alle Qualitätsprobleme bereits bei der Erfassung zu erkennen. Aus diesem Grund ist eine automatisierte Datenqualitätssicherung von entscheidender Bedeutung.

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.

Actian Data Beobachtbarkeit: So helfen wir Ihnen, die Datenqualität kontinuierlich sicherzustellen

Actian Data Beobachtbarkeit bietet Unternehmen einen umfassenden Einblick in den Zustand, die Zuverlässigkeit und die Leistung ihrer Datenökosysteme. Da Datenumgebungen immer komplexer werden – sie erstrecken sich über Cloud , On-Premises und hybride Architekturen –, erfordert die Aufrechterhaltung vertrauenswürdiger, für Analysen geeigneter Daten eine kontinuierliche Überwachung und proaktive Problemerkennung.

Durchgängige Transparenz der Pipeline

Actian Data Beobachtbarkeit Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg – von der Erfassung und Transformation bis hin zu nachgelagerten Analysen und Berichten. Diese durchgängige Transparenz ermöglicht es Teams, schnell zu erkennen, wo Datenprobleme ihren Ursprung haben, und deren potenzielle Auswirkungen auf das Geschäft zu verstehen.

Proaktive Anomalie

Die Plattform erkennt automatisch Schemaänderungen, Volumenschwankungen, Verschiebungen in der Verteilung und andere Anomalien, die auf Probleme mit der Datenqualität hindeuten können. Eine frühzeitige Erkennung verringert das Risiko fehlerhafter Dashboards, ungenauer Berichte und beeinträchtigter Maschinelles Lernen .

Umfassende Datenherkunft

Integrierte Fähigkeiten Datenabhängigkeiten system- und workflowübergreifend Fähigkeiten . So können Unternehmen die Auswirkungen von Änderungen auf nachgelagerte Prozesse einschätzen, die Ursachenanalyse optimieren und Compliance-Maßnahmen durch klare Protokolle unterstützen.

Automatisierte Datenqualitätskontrollen

Teams können geschäftsorientierte Regeln und Schwellenwerte festlegen, um die Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit und Aktualität der Daten zu überprüfen. Durch die kontinuierliche Überprüfung wird sichergestellt, dass die Daten beim Austausch zwischen den Systemen zuverlässig bleiben.

Schnellere Lösung von Vorfällen und bessere Zusammenarbeit

Zentralisierte Warnmeldungen, Diagnosen und kontextbezogene Metadaten Dateningenieuren, Analysten und Governance-Teams eine effiziente Zusammenarbeit. Durch die Verkürzung der Zeit bis zur Erkennung und Behebung von Problemen minimieren Unternehmen Betriebsstörungen und sichern das Vertrauen in ihre Datenbestände.

Zusammen Fähigkeiten diese Fähigkeiten Unternehmen dabei, von einer reaktiven Fehlerbehebung zu einem proaktiven Management der Datenzuverlässigkeit überzugehen – wodurch die Governance gestärkt, Risiken reduziert undEntscheidungsfindung sicherere, data-driven Entscheidungsfindung ermöglicht wird.

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