Was ist die Zukunft des Datenqualitätsmanagements (DQM)?

In der heutigen digitalen Welt liegt der Schwerpunkt auf der intelligenten Nutzung von Unternehmensdaten, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen und Risiken verwalten . Qualitativ hochwertige Datensätze sind der Treibstoff für Unternehmen, die ihre Kunden abbilden, verfolgen, wo sie sich im Lebenszyklus befinden, und die nächsten Schritte für eine bessere Kundenansprache festlegen möchten.

Der bloße Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten reicht jedoch nicht aus, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen müssen über solide Strategien für das Datenqualitätsmanagement (DQM) verfügen, wenn sie Datensätze effektiv nutzen wollen. Unternehmen, die dies nicht tun, können trotz qualitativ hochwertiger Daten nur geringe bis unzureichende Geschäftsergebnisse erzielen.

Für Datenverwalter und -manager ist es jetzt an der Zeit, die intern verwendeten Systeme und Prozesse zur Förderung von Datenqualitätsmanagementstrategien ganzheitlich zu betrachten und zu bestimmen, was die Zukunft für ihre Rolle bereithält.

Was ist Datenqualitätsmanagement?

DQM ist eine Sammlung von Prozessen, Werkzeugen und Wissen im Zusammenhang mit Daten, um Geschäftsentscheidungen auf flexible und agile Weise voranzutreiben. Wenn es effektiv durchgeführt wird, verbessert es die Effizienz der Verarbeitung von Datenströmen und stellt sicher, dass Unternehmen ihr maximales Potenzial von Datensätzen ausschöpfen können.

Data Stewards können Unternehmen dabei helfen, die Kommunikation über Silos hinweg zu verbessern, den Umgang mit Daten zu standardisieren und Governance-Modelle robuster zu machen, indem sie den Zweck und die Absicht von Daten klar definieren.

Diese Programme haben sich im Laufe der Jahre von einem hochtechnischen Bereich, der oft von einem einzigen Team oder einer Abteilung verwaltet wird, zu einer unternehmensweiten Anstrengung entwickelt, an der eine Vielzahl von Akteuren beteiligt ist. Die Struktur und der Umfang dieser Programme variieren von Unternehmen zu Unternehmen, aber das Ziel bleibt dasselbe - ein größeres Bewusstsein für die Bedeutung der Verwendung hochwertiger Daten zur Entscheidungsfindung zu schaffen.

Dieser teamübergreifende Ansatz zur Verbesserung des Datenmanagement war für Unternehmen in den letzten Jahren von entscheidender Bedeutung, insbesondere angesichts der explosionsartigen Zunahme der Datenerzeugung seit Beginn der COVID-19-Pandemie. Unerwartete Ereignisse wie diese zwangen viele Unternehmen dazu, ihr Datenmanagement über Bord zu werfen (oder schnell eines zu erstellen) und sich an das sich schnell ändernde Verhalten der Verbraucher anzupassen - einschließlich der Art, wie sie einkaufen, wo sie leben und wie sie arbeiten. Diese Veränderungen führten zu einer Flut neuer Datensätze, die Unternehmen analysieren und nutzen müssen, um in einer sich wandelnden Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.

Was bedeutet das für die Zukunft?

Die anhaltende Datenexplosion bedeutet, dass die Datenverwalter bei der Festlegung ihrer künftigen Datenmanagement das Datenvolumen berücksichtigen müssen. Einfach ausgedrückt: Ein Unternehmen kann sich nicht mehr darauf verlassen, dass eine einzelne Abteilung oder eine Gruppe von Personen eine Welle von Datensätzen verarbeitet. Daher muss die Effizienz gesteigert werden, um sicherzustellen, dass Unternehmen Daten verarbeiten können, ohne dass deren Qualität und Wert beeinträchtigt wird.

Zur Unterstützung bei der Verarbeitung großer Datenmengen und zukünftiger Datenströme müssen DQM-Pläne ein gewisses Maß an Automatisierung vorsehen, um Qualitätsdaten herauszufiltern und sie besser in das Unternehmen zu integrieren. Automatisierte Prozesse können bei der Profilerstellung, Bereinigung, Analyse und Löschung von Daten sowie bei der regelmäßigen Datensicherung helfen. Die kontinuierliche Datenüberwachung durch automatisierte Technologien hilft Unternehmen auch dabei, Probleme in ihren Datensätzen schneller zu finden, als dies manuell möglich wäre, und versetzt Unternehmen in die Lage, Probleme schneller zu lösen.

Darüber hinaus wird die Zukunft des DQM zunehmend kollaborativ sein. Da der Schwerpunkt auf einer besseren Datenintegration im gesamten Unternehmen liegt, werden mehr Teams in der Lage sein, sich auf gemeinsame Ziele und Prioritäten auszurichten. Datenmanager können Tools erstellen, mit denen Stewards in anderen Teams die Qualität ihrer eigenen Daten beobachten und messen können. Diese kollaborative Umgebung ermöglicht einen besseren Wissensaustausch und eine größere Transparenz im gesamten Unternehmen hinsichtlich der Speicherung und Verwendung von Daten.

Angesichts der zunehmenden Komplexität und des Umfangs der Daten ist es für Entscheidungsträger in Unternehmen wichtig, wirksame DQM-Strategien für das heutige und künftige Unternehmenswachstum zu entwickeln. Wenn Unternehmen ihre hochwertigen Daten nicht auf eine Weise verarbeiten können, die sowohl anpassungsfähig als auch skalierbar ist, werden sie nicht darauf vorbereitet sein, wenn ein weiterer Disruptor oder ein volatiles Marktereignis auftaucht.

Entdecken Sie, wie Sie auf einfache Weise hochwertige Daten in kürzester Zeit bereitstellen können.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.