7 Wege, um Probleme mit der Datenqualität im Keim zu ersticken

Die Datenqualität ist einer der wichtigsten Aspekte jeder erfolgreichen Datenstrategie, und es muss unbedingt sichergestellt werden, dass die von Ihnen erfassten und gespeicherten Daten genau und zuverlässig sind. Eine schlechte Datenqualität kann zu kostspieligen Fehlern bei der Entscheidungsfindung, ungenauen Vorhersagen und unwirksamen Strategien führen. Datenqualität ist in jedem Unternehmen unerlässlich, und es gibt einige Schlüsselstrategien, mit denen Sie Ihre Datenqualität sofort verbessern können. Hier sind sieben Strategien zur Verbesserung der Datenqualität:

1. Automatisierung der Dateneingabe

Die Automatisierung der Dateneingabe ist eine der wirksamsten Strategien zur Verbesserung der Datenqualität. Die Automatisierung trägt dazu bei, dass die Daten genau und schnell eingegeben werden, wodurch das Risiko menschlicher Fehler verringert wird. Durch die Automatisierung lassen sich auch Fehler oder Unstimmigkeiten in den Daten schnell erkennen, so dass Sie sich auf die Daten verlassen können, die Sie für Ihre Entscheidungen verwenden. Die Automatisierung kann dazu beitragen, den Zeitaufwand für die manuelle Dateneingabe zu verringern, so dass mehr Zeit für andere Aufgaben zur Verfügung steht.

2. Daten Standardisierung

Datenstandardisierung ist eine weitere Schlüsselstrategie zur Verbesserung der Datenqualität. Die Datenstandardisierung trägt dazu bei, dass die Daten konsistent und zuverlässig sind und im gesamten Unternehmen in demselben Format eingegeben werden. Dies trägt dazu bei, dass die Daten vergleichbar und leicht zu analysieren sind. Die Standardisierung von Daten hilft auch, das Risiko von Fehlern aufgrund unterschiedlicher Formate und Versionen zu verringern.

3. Datenüberprüfung

Die Datenprüfung ist eine weitere wichtige Strategie zur Verbesserung der Datenqualität. Die Datenüberprüfung hilft sicherzustellen, dass die Daten korrekt sind, und sie hilft, Unstimmigkeiten oder Fehler in den Daten zu erkennen. Die Datenüberprüfung kann Ihnen auch helfen, Muster oder Anomalien zu erkennen, die auf ein Problem mit den Daten oder Ihren Datenpipelines hinweisen könnten. So können die Mitarbeiter Probleme schneller diagnostizieren und beheben.

4. Datenintegrationstools verwenden

Datenintegrationstools sind ein hervorragendes Mittel zur Verbesserung der Datenqualität. Datenintegrationslösungen wie Actian Data Platform ermöglichen es Ihnen, Daten aus verschiedenen Quellen schnell und einfach zu kombinieren, was dazu beiträgt, dass die Daten genau und aktuell sind. Datenintegrationstools können Ihnen auch dabei helfen, den Prozess der Datenkombination und -umwandlung zu automatisieren, was den Zeitaufwand für die manuelle Dateneingabe verringern kann.

5. Förderung der Self-Service

Die Förderung von Self-Service ist eine weitere hervorragende Strategie. Self-Service gibt den Benutzern die Möglichkeit, die Verantwortung für die von ihnen eingegebenen Daten zu übernehmen. Indem Sie den Benutzern benutzerfreundliche Tools, training und Unterstützung anbieten, können Sie sicherstellen, dass die Daten korrekt und schnell eingegeben werden.

6. Datenprofilierung umsetzen

Die Erstellung von Datenprofilen hilft bei der Identifizierung von Mustern oder Anomalien in den Daten, was Ihnen helfen kann, mögliche Probleme mit den Daten zu erkennen. Implementieren Sie Tools oder Prozesse, mit denen sich Daten, die nicht den Datenstandards Ihres Unternehmens entsprechen, leicht identifizieren und aussondern lassen.

7. Integrieren Sie Datenqualität in Ihre Pipelines

Erstellen Sie Profiling- und Qualitätsregeln, die in Ihre Pipelines integriert werden können. Die Funktionen von Datenmanagement sind sehr unterschiedlich. Achten Sie daher auf Produkte, die auf der Grundlage der von Ihnen festgelegten Regeln einen schnellen Überblick über die Datenqualität bieten. Auf diese Weise können Ihre Mitarbeiter leichter feststellen, ob es sich bei den erwarteten Ergebnissen um Anomalien in der Datenqualität handelt oder ob es sich um ein größeres Problem in einem früheren Stadium der Pipeline handeln könnte.

Vorteile der Verbesserung der Datenqualität

Die Verbesserung der Datenqualität kann für jede Organisation eine Reihe von Vorteilen mit sich bringen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile der Verbesserung der Datenqualität:

1. Verbesserte Entscheidungsfindung: Wenn Daten genau und zuverlässig sind, können sie zur Verbesserung der Entscheidungsfindung beitragen, da sie sicherstellen, dass Entscheidungen auf genauen und aktuellen Daten beruhen.
2. Gesteigerte Effizienz: Eine verbesserte Datenqualität kann auch zur Effizienzsteigerung beitragen, da weniger Zeit für die manuelle Eingabe und Überprüfung von Daten aufgewendet werden muss, wodurch mehr Zeit für andere Aufgaben zur Verfügung steht.
3. Bessere Kundenbetreuung: Eine verbesserte Datenqualität kann auch zur Verbesserung des Kundendienstes beitragen, da sie sicherstellt, dass die Kundendaten korrekt und aktuell sind.
4. Kosteneinsparungen: Eine verbesserte Datenqualität kann auch zu Kosteneinsparungen beitragen, da sie den Zeit- und Ressourcenaufwand für die manuelle Eingabe und Überprüfung von Daten verringert.

Fangen Sie an!

Automatisierung der Dateneingabe, Datenstandardisierung, Datenüberprüfung, Datenintegrationstools und Datenqualitätsprozesse sind hervorragende Strategien zur Verbesserung der Datenqualität. Auch die Data governance ist wichtig, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. Wenn Sie diese Strategien befolgen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten genau und zuverlässig sind, was zur Verbesserung der Entscheidungsfindung, zur Steigerung der Effizienz und zur Verbesserung des Kundendienstes beitragen kann. Darüber hinaus können Sie Kosten einsparen, da Sie weniger Zeit und Ressourcen für die manuelle Eingabe und Überprüfung von Daten aufwenden müssen. Die Datenplattform von Actian kann Sie bei der Umsetzung dieser Strategien unterstützen, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen.

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.