Ist Ihr Daten-Framework auf dem neuesten Stand?

Ein Framework besteht aus systematischen Prozessen und Protokollen zur kontinuierlichen Überwachung und Profilierung von Daten, um deren Qualität zu bestimmen. Das Framework wird während des gesamten Lebenszyklus der Daten eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Qualität den für die Anwendungsfälle Ihres Unternehmens erforderlichen Standard erfüllt.

Der Einsatz eines Framework ist unerlässlich, um die Genauigkeit, Aktualität und Nützlichkeit Ihrer Daten zu gewährleisten. Da jedoch immer mehr Daten aus immer mehr Quellen in Ihr Unternehmen gelangen und immer mehr Anwendungsfälle vertrauenswürdige Daten erfordern, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Framework immer auf dem neuesten Stand ist, um Ihre Geschäftsanforderungen kennenlernen .

Wenn Sie Probleme mit der Datenqualität feststellen, z. B. doppelte Datensätze, ungenaue Daten oder Datensätze mit fehlenden Informationen, ist es an der Zeit, Ihr Framework zu überarbeiten und zu aktualisieren.

Legen Sie den erforderlichen Datenqualitätsstandard fest

Der Zweck des Framework ist es, sicherzustellen, dass Ihre Daten einen Mindestqualitätsschwellenwert erfüllen. Dieser Schwellenwert hat sich möglicherweise geändert, seit Sie Ihr Framework zum ersten Mal eingeführt haben. Wenn das der Fall ist, müssen Sie den jetzt erforderlichen Standard bestimmen und dann die Richtlinien und Verfahren des Frameworkaktualisieren, um sicherzustellen, dass es die für Ihre Anwendungsfälle erforderliche Datenqualität bietet. Durch die Aktualisierung wird sichergestellt, dass Ihr Framework Ihren aktuellen Datenbedarf und Ihre Datenumgebung widerspiegelt.

Bewerten Sie Ihre aktuelle Datenqualität

Sie wollen den aktuellen Zustand Ihrer Daten verstehen. Sie können ein Profil Ihrer Daten erstellen und sie bewerten, um ihre Qualität zu beurteilen, und dann etwaige Lücken zwischen der aktuellen Datenqualität und der für die Nutzung erforderlichen Qualität ermitteln. Wenn Lücken bestehen, müssen Sie bestimmen, was verbessert werden muss, z. B. die Genauigkeit, Struktur oder Integrität der Daten.

Bewerten Sie Ihre Datenqualitätsstrategie neu

Wie Ihr Framework muss auch Ihre Datenqualitätsstrategie von Zeit zu Zeit überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie Ihren aktuellen Anforderungen entspricht. Die Strategie sollte mit den geschäftlichen Anforderungen an Ihre Daten übereinstimmen, und Ihr Framework sollte die Strategie unterstützen. Dies ist auch eine Gelegenheit, Ihre Datenqualitätswerkzeuge und -prozesse zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie noch zu Ihrer Strategie passen, und bei Bedarf Aktualisierungen vorzunehmen. Ebenso ist dies ein idealer Zeitpunkt, um Ihre Datenquellen zu überprüfen und sicherzustellen, dass Sie Daten aus allen benötigten Quellen beziehen - es entstehen ständig neue Quellen, die für Ihr Unternehmen von Nutzen sein können.

Bringen Sie moderne Prozesse in Ihr Framework

Datenqualitätsprozesse, wie z. B. Data Profiling und data governance, sollten Ihre Strategie unterstützen und Teil Ihres Framework sein. Diese Prozesse, die die Datenqualität kontinuierlich überwachen und Probleme identifizieren, können automatisiert werden, um sie schneller und skalierbar zu machen. Wenn Ihre Datenverarbeitungstools umständlich sind und manuelle Eingriffe erfordern, sollten Sie sie durch benutzerfreundliche Tools modernisieren.

Laufende Überprüfung des Framework

Die regelmäßige Überprüfung Ihres Framework stellt sicher, dass die Daten auf dem von Ihnen benötigten Qualitätsniveau gehalten werden. Wenn sich die Anforderungen an die Datenqualität oder die geschäftlichen Anforderungen ändern, sollten Sie sicherstellen, dass das Framework Ihren sich entwickelnden Anforderungen entspricht. Dazu gehört auch, dass Sie Ihre Datenqualitätsmetriken auf dem neuesten Stand halten, was bedeuten könnte, dass Sie Ihre Metriken für die Datenqualität hinzufügen oder ändern.

Sicherstellung von 7 kritischen Datenqualitätsdimensionen

Ein aktueller Framework trägt dazu bei, die Qualität dieser sieben Attribute zu erhalten:

Vollständigkeit

Die Daten enthalten keine fehlenden Felder oder andere benötigte Informationen und enthalten alle Details, die Sie benötigen.

Gültigkeit

Die Daten entsprechen dem vorgesehenen Bedarf und der vorgesehenen Verwendung.

Einzigartigkeit

Der Datensatz ist in der Datenbank einmalig und wird nicht dupliziert.

Beständigkeit

Die Datensätze stimmen mit anderen Daten in der Datenbank überein und stellen keine Ausreißer dar.

Rechtzeitigkeit

Der Datensatz bietet die genauesten Informationen, die zum Zeitpunkt der Verwendung der Daten verfügbar sind.

Genauigkeit

Die Daten haben die von Ihnen erwarteten Werte und sind korrekt.

Integrität

Der Datensatz entspricht Ihren Standards für Datenqualität und Governance.

Ihr Framework sollte in der Lage sein, Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu überwachen, um diese Attribute kennenlernen . Wenn dies der Fall ist, können Sie data driven Entscheidungen treffen.

Welche Probleme werden durch Datenqualitätsrahmen gelöst?

Ein wirksames Framework kann eine Reihe von Datenqualitätsproblemen angehen. So kann das Framework beispielsweise ungenaue, unvollständige und inkonsistente Daten identifizieren, um zu verhindern, dass sich Daten von schlechter Qualität negativ auf das Unternehmen auswirken. Ein modernes, aktuelles Framework kann die Entscheidungsfindung verbessern, verlässliche Einblicke ermöglichen und möglicherweise Geld sparen, indem es falsche Schlussfolgerungen oder unbeabsichtigte Ergebnisse aufgrund von Daten schlechter Qualität verhindert. Ein Framework , das sicherstellt, dass die Daten einem Mindestqualitätsstandard entsprechen, unterstützt auch Geschäftsinitiativen und verbessert die Geschäftsabläufe insgesamt. So können die Daten beispielsweise für Kampagnen zur Verbesserung der Kundenerfahrung oder zur Vorhersage von Verzögerungen in supply chain genutzt werden.

Machen Sie Ihre Qualitätsdaten für jedermann leicht nutzbar

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist eine ständige Herausforderung. Ein aktuelles Framework mindert das Risiko, das mangelhafte Daten für Ihr Unternehmen darstellen, indem es dafür sorgt, dass die Daten für die vorgesehenen Verwendungszwecke korrekt, vollständig und zeitnah sind. Wenn Ihr Framework in Verbindung mit der Actian Data Platform eingesetzt wird, können Sie sich voll und ganz auf Ihre Daten verlassen. Die Plattform erleichtert den Zugriff auf korrekte Daten sowie deren gemeinsame Nutzung und Analyse, damit Sie Ihre Geschäftsziele schneller erreichen.

Zusätzliche Ressourcen:

• 7 Wege, um Probleme mit der Datenqualität im Keim zu ersticken
• Entdecken Sie die 5 wichtigsten Datenqualitätsprobleme - und wie Sie sie beheben können!
• Was ist Data Lifecycle Management?

Über Emma McGrattan

Emma McGrattan ist CTO bei Actian und leitet die weltweite Forschung und Entwicklung in den Bereichen High-Performance , Datenmanagement und Integration. Mit mehr als zwei Jahrzehnten bei Actian hält Emma McGrattan mehrere Patente im Bereich Datentechnologien und war maßgeblich an der Entwicklung von Innovationen für unternehmenskritische Anwendungen beteiligt. Sie ist eine anerkannte Autorität, spricht häufig auf Branchenkonferenzen wie der Strata Data und hat Fachartikel über moderne Analytik veröffentlicht. Kontaktieren Sie sie auf LinkedIn https://www.linkedin.com/in/emma-mcgrattan/. In ihren Blogbeiträgen bei Actian befasst sich Emma mit Leistungsoptimierung, hybriden Cloud und advanced analytics . kennenlernen ihre Top-Artikel kennenlernen , um data driven Erfolg zu erzielen.