5 häufige Faktoren, die die Datenqualität beeinträchtigen - und wie man sie behebt

Wie jedes erfolgreiche Unternehmen weiß, sind Daten das Lebenselixier des Unternehmens. Aber es gibt eine Bedingung. Die Daten müssen vollständig, genau, aktuell, vertrauenswürdig und für alle, die sie benötigen, leicht zugänglich sein. Das bedeutet, dass die Daten über eine Nutzer Plattform integriert, verwaltet und gesteuert werden müssen. Klingt einfach? Nicht unbedingt.

Ein Problem, mit dem Unternehmen nach wie vor konfrontiert sind, ist die schlechte Datenqualität, die sich negativ auf Geschäftsprozesse auswirken kann - von der Analyse über die Automatisierung bis hin zur Einhaltung von Vorschriften. Laut Gartner kostet eine schlechte Datenqualität Unternehmen jedes Jahr durchschnittlich 12,9 Millionen US-Dollar. Gartner stellt fest, dass schlechte Datenqualität auch die Komplexität von Datenökosystemen erhöht und zu einer schlechten Entscheidungsfindung führt.

Der richtige Ansatz für das unternehmensweite Datenmanagement trägt zur Sicherung der Datenqualität bei. Das Erkennen und Beseitigen von Faktoren, die die Datenqualität beeinträchtigen, mildert Probleme und ermöglicht Vorteile bei data driven Prozessen.

Unternehmen, die eines dieser fünf Probleme haben, weisen eine schlechte Datenqualität auf. Hier erfahren Sie, wie Sie die Probleme erkennen und beheben können:

1. Daten sind im Silo für eine bestimmte Nutzer

Wenn einzelne Mitarbeiter oder Abteilungen Kopien von Daten für ihren eigenen Gebrauch anfertigen oder Daten sammeln, die nur einer kleinen Nutzer zur Verfügung stehen und vom Rest des Unternehmens isoliert sind, entstehen Datensilos. Die Daten sind oft unvollständig oder konzentrieren sich auf eine einzige Abteilung, wie z. B. das Marketing. Dieses häufige Problem schränkt die data sharing und die Zusammenarbeit ein, bietet nur begrenzte Einblicke auf der Grundlage von Teildaten und keine ganzheitlichen Einblicke in das Unternehmen, erhöht die Kosten durch die Pflege mehrerer Versionen derselben Daten und führt zu weiteren Problemen. Die Lösung besteht darin, Silos aufzubrechen, um eine einzige Version der Wahrheit zu erhalten und integrierte Daten für alle Benutzer verfügbar zu machen.

2. Ein einzelner Kunde hat mehrere Datensätze

Von Datenduplizierung spricht man, wenn für einen einzigen Kunden mehr als eine Aufzeichnung existiert. Doppelte Daten können in unterschiedlichen Formaten vorliegen, in verschiedenen Systemen gespeichert werden und zu ungenauen Berichten führen. Dieses Problem tritt auf, wenn Daten über denselben Kunden oder dieselbe Entität mehrfach gespeichert werden oder wenn bestehende Kunden unterschiedliche Versionen ihrer Informationen angeben, z. B. Bob und Robert für einen Namen oder eine neue Adresse. In diesen Fällen werden zusätzliche Datensätze erstellt, anstatt dass eine einzige Aufzeichnung aktualisiert wird. Dies kann sich negativ auf das Kundenerlebnis auswirken, da Personen mehrfach mit denselben Angeboten bombardiert werden oder das Marketing nicht in der Lage ist, ein vollständiges 360-Grad-Profil für gezielte Angebote zu erstellen. Durch die Datenbereinigung mit den richtigen Tools und die Integration von Datensätzen können doppelte Daten entfernt und potenziell stabilere Kundenprofile erstellt werden.

3. Fehlen einer aktuellen, umfassenden Datenmanagement

Unternehmen benötigen eine Strategie, die regelt, wie Daten für die geschäftliche Nutzung erfasst, organisiert, gespeichert und verwaltet werden. Die Strategie legt das richtige Maß an Datenqualität für bestimmte Anwendungsfälle fest, z. B. für die Entscheidungsfindung auf Führungsebene, und verhindert bei korrekter Ausführung Datensilos und andere Datenqualitätsprobleme. Die richtige Strategie kann bei allem helfen, von der data governance über die Datensicherheit bis hin zur Datenqualität. Die strategische Verwaltung und Steuerung von Daten wird immer wichtiger, da das Datenvolumen wächst, neue Quellen hinzukommen und mehr Benutzer und Prozesse auf die Daten angewiesen sind.

4. Die Daten sind unvollständig

Damit Daten optimiert werden können und vertrauenswürdig sind, müssen sie vollständig sein. Fehlende Informationen erschweren die Gewinnung genauer Erkenntnisse und die Erstellung umfassender Geschäfts- oder Kundenansichten. Im Gegensatz dazu enthalten vollständige Daten alle Informationen, die das Unternehmen für Analysen oder andere Zwecke benötigt, ohne Lücken oder fehlende Details, die zu Fehlern, ungenauen Schlussfolgerungen und anderen Problemen führen können. Unternehmen können Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass die Daten vollständig sind, indem sie bestimmen, welche Informationen oder Felder zum Erreichen der Ziele erforderlich sind, und diese Felder dann beim Ausfüllen von Informationen durch Kunden obligatorisch machen, Datenprofiltechniken zur Unterstützung der Datenqualitätssicherung einsetzen und Datensätze integrieren.

5. Schatten-IT führt zu unkontrollierten Daten

Die Praxis, einzelne IT-Systeme, Geräte, Anwendungen oder andere Ressourcen zu verwenden, anstatt zentralisierte Prozesse und Systeme der IT-Abteilung zu nutzen, kann die Datenqualität beeinträchtigen. Das liegt daran, dass die Daten möglicherweise nicht verwaltet, bereinigt oder gesichert werden. Diese IT-Workarounds können sich in oder über die Cloud ausbreiten, was zu Datensilos führt, die kaum oder gar nicht überwacht werden und in Daten resultieren, die nicht den Compliance-Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Wenn Sie Ihren Mitarbeitern einen einfachen und sofortigen Zugang zu hochwertigen Daten auf einer einzigen Plattform bieten, die ihren Anforderungen entspricht, wird die Praxis der Schatten-IT verhindert.

Sicherstellung der Datenqualität bringt unternehmensweite Vorteile

Ein unternehmensweites Datenmanagement , das die Datenqualität sicherstellt, kann ein Wettbewerbsvorteil sein, der von besserer Data Analytics bis zu beschleunigter Innovation reicht. Die Benutzer im gesamten Unternehmen haben auch mehr Vertrauen in ihre Ergebnisse, wenn sie der Datenqualität vertrauen und eher bereit sind, etablierte Protokolle für die Verwendung der Daten zu befolgen.

Das Erreichen und Erhalten von Datenqualität erfordert die richtige Technologie. Veraltete Plattformen, die nicht skaliert werden können, um wachsende Datenmengen kennenlernen , unterstützen keine Datenqualitätsstrategien. Ebenso sind Plattformen, die ständige IT-Eingriffe für die Aufnahme, Integration und den Zugriff auf Daten erfordern, ein Hindernis für die Datenqualität, da sie Silos oder IT-Umgehungen fördern.

Datenqualitätsprobleme sind nicht auf On-Premises Umgebungen beschränkt. Unternehmen können dies auf die harte Tour herausfinden, wenn sie ihre Data Warehouses in die Cloudmigrieren CloudDatenqualitätsprobleme On-Premises werden auch in die Cloud übertragen.

Eine Möglichkeit, Probleme mit der Datenqualität zu vermeiden, ist die Verwendung einer modernen Plattform. Die Actian Data Platform zum Beispiel vereinfacht die Art und Weise, wie Menschen ihre Daten verbinden, verwalten und analysieren. Die benutzerfreundliche Plattform bietet eine einheitliche Erfahrung für das Aufnehmen, Umwandeln, Analysieren und Speichern von Daten und ermöglicht gleichzeitig Best Practices für die Datenqualität.

Zusätzliche Ressourcen:

• Was ist Datenqualitätsmanagement?
• Was ist Datenmanagement Maturity?

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.