Erläuterung der Datenqualitätsüberwachung

Mit zunehmendem Datenvolumen und immer mehr Datenquellen steigen auch die Risiken von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten. Die Überwachung der Datenqualität ist daher ein wichtiger Bereich, der dazu beiträgt, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt, vollständig und vertrauenswürdig bleiben. Dieser Artikel bietet einen detaillierten Einblick in die Überwachung der Datenqualität, einschließlich ihrer Grundsätze, ihrer Bedeutung und der Frage, wie Unternehmen sie effektiv umsetzen können.

Was bedeutet Datenqualitätsüberwachung?

Die Überwachung der Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess, bei dem Daten bewertet und beurteilt werden, um sicherzustellen, dass sie vordefinierte Qualitätsstandards erfüllen. Dazu gehören die Verfolgung verschiedener Kennzahlen, die Identifizierung von Anomalien und die Einleitung von Korrekturmaßnahmen, um die hohe Qualität der Datensätze zu gewährleisten.

Die Bedeutung der Überwachung der Datenqualität liegt in ihrer Fähigkeit, Probleme zu verhindern, bevor sie eskalieren. Mit automatisierten Systemen und Echtzeitanalysen können Unternehmen Unstimmigkeiten frühzeitig erkennen, Datenverfall vermeiden und die Datenintegrität auf allen Plattformen gewährleisten.

Wichtige Komponenten von Systemen zur Überwachung der Datenqualität

Eine effektive Überwachung der Datenqualität umfasst in der Regel folgende Schlüsselelemente:

• Datenprofilierung: Untersuchung von Daten, um deren Eigenschaften, Muster und Anomalien zu verstehen und potenzielle Qualitätsprobleme aufzudecken.
• Datenvalidierung: Anwendung vordefinierter Regeln, Algorithmen oder statistischer Methoden zur Überprüfung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Beständigkeit Daten.
• Datenbereinigung: Identifizierung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in den Daten.
• Kontinuierliche Datenüberwachung: Implementierung automatisierter Tools und Prozesse zur regelmäßigen Bewertung von Datenqualitätsmetriken und Auslösung von Warnmeldungen bei Anomalien.
• Data Governance: Festlegung klarer Richtlinien, Standards, Rollen und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung und Aufrechterhaltung der Datenqualität im gesamten Unternehmen.

Diese Grundsätze bilden die Grundlage für nachhaltige Datenmanagement .

Warum sollte man die Datenqualität überwachen?

Die Gründe für die Überwachung der Datenqualität sind zweierlei: Bessere Daten bringen nicht nur eine Reihe von Vorteilen mit sich, sondern Daten von geringer Qualität können sich auch direkt nachteilig auf die Geschäftsziele des Unternehmens auswirken.

Vorteile von qualitativ hochwertigen Daten

Das Ziel der Datenqualitätsüberwachung ist es, eine hohe Datenqualität sicherzustellen. Denn bessere Daten bieten zahlreiche Vorteile.

• Informierte Entscheidungsfindung: Saubere Daten ermöglichen bessere Einblicke und verringern das Risiko schlechter Geschäftsentscheidungen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Dank präziser Daten können Unternehmen gesetzliche und branchenbezogene Standards wie die DSGVO und HIPAA erfüllen.
• Verbessertes Kundenerlebnis: Personalisierte Dienstleistungen und zuverlässige Kommunikation basieren auf hochwertigen Kundendaten.
• Betriebliche Effizienz: Hochwertige Daten reduzieren Fehler in der Automatisierung und verbessern die Integration von Arbeitsabläufen.

Letztendlich führt eine gute Überwachung der Datenqualität zu einem erhöhten Vertrauen in Datensysteme und einer verbesserten Geschäftsleistung, basierend auf genauen und zeitnahen Daten.

Folgen schlechter Datenqualität

Andererseits kann die Vernachlässigung der Datenqualitätsüberwachung zu folgenden Problemen führen:

• Ungenaue Berichte und Analysen.
• Mögliche Kundenabwanderung oder schlechter Kundenservice aufgrund unvollständiger Daten, mangelnder Personalisierung oder unbekannter Kundenkontakte.
• Erhöhte Kosten durch Nachbearbeitung oder Fehlerkorrekturen – sowohl hinsichtlich der Infrastruktur als auch des Zeitaufwands.
• Regulatorische Strafen für den unsachgemäßen Umgang mit Daten.
• Verlust des Stakeholder .

Unternehmen verlieren jährlich Millionen aufgrund schlechter Datenqualität. Regelmäßige Überwachung mindert diese Risiken, indem sie Beständigkeit Genauigkeit der Daten systemübergreifend gewährleistet.

zentrale Kennzahlen die Datenqualität

Die Überwachung der Datenqualität umfasst die Verfolgung verschiedener Leistungskennzahlen (KPIs). Zu den wichtigsten zählen die folgenden.

Fehlerratenanalyse

Diese Kennzahl misst den Prozentsatz der Datensätze, die Ungenauigkeiten enthalten, wie z. B. falsch geschriebene Namen, falsche Werte oder Formatierungsprobleme. Eine höhere Fehlerquote weist auf einen Bedarf an strengeren Kontrollen bei der Dateneingabe oder Validierungsmechanismen hin.

Erkennung doppelter Daten

Doppelte Datensätze können zu Verwirrung bei den Kunden, redundanter Kommunikation und verschwendeten Ressourcen führen. Überwachungssysteme sollten regelmäßig nach Duplikaten suchen und diese zusammenführen, um die Integrität der Datenbank zu gewährleisten.

Gültigkeits- und Genauigkeitsprüfungen

Gültigkeitsprüfungen stellen sicher, dass Daten bestimmten Formaten, Regeln oder Bereichen entsprechen (z. B. müssen Datumsangaben dem Format JJJJ-MM-TT entsprechen). Genauigkeitsprüfungen gehen noch einen Schritt weiter und stellen sicher, dass die Informationen in der Datenbank reale Entitäten korrekt widerspiegeln, z. B. durch Abgleich der Kundenadresse mit Postdaten oder Bestätigung von Identifizierungsdaten wie Sozialversicherungsnummern (SSNs).

Techniken für eine effektive Überwachung der Datenqualität

Im Folgenden haben wir einige gängige Techniken aufgelistet, mit denen sichergestellt werden kann, dass die Verfahren zur Überwachung der Datenqualität in einem Unternehmen effektiv und nützlich sind.

Daten-Profilierung

Bei der Datenprofilierung werden Datensätze analysiert, um ihre Struktur, ihren Inhalt und ihre Qualität zu verstehen. Sie hilft dabei, Anomalien wie Ausreißer, fehlende Werte oder Unregelmäßigkeiten zu identifizieren.

Wirtschaftsprüfung

Im Gegensatz zum Datenprofiling bezieht sich Auditing auf regelmäßige Überprüfungen von Datenprozessen und -standards, um die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Es trägt dazu bei, dass Daten den gesetzlich vorgeschriebenen externen Richtlinien, wie beispielsweise der DSGVO, entsprechen.

Lösungen für die Echtzeitüberwachung

Moderne Unternehmen benötigen oft eine Echtzeitüberwachung der Datenqualität. Lösungen mit Streaming und automatisierten Warnmeldungen können Anomalien im Datenfluss erkennen und kennzeichnen. Dieser Ansatz ist für Branchen wie Finanzen oder E-Commerce, in denen die sofortige Datengenauigkeit von entscheidender Bedeutung ist, von entscheidender Bedeutung.

Datenbereinigung

Datenbereinigung, auch bekannt als Data Scrubbing, umfasst das Korrigieren, Entfernen oder Anreichern von Daten, um deren Qualität zu verbessern. Zu den gängigen Strategien gehören:

• Duplikate entfernen.
• Standardisierung von Werten über Systeme hinweg.
• Fehlende Informationen mithilfe von Anreicherungsdiensten ergänzen.
• Überprüfung von Daten anhand vertrauenswürdiger Quellen Dritter.

Automatisierte Reinigungswerkzeuge können in Datenüberwachungssysteme integriert werden, um kontinuierlich hochwertige Datenpipelines aufrechtzuerhalten.

Häufige Hindernisse für die Überwachung der Datenqualität

Unternehmen stehen bei der Implementierung von Datenqualitätsüberwachung oft vor mehreren Herausforderungen. Diese Hürden können die Datenqualität beeinträchtigen, wenn sie nicht angegangen werden.

Lösungen und bewährte Verfahren

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sollten Unternehmen ähnliche Maßnahmen wie die folgenden ergreifen.

• Etablieren Sie Data Governance klar definierten Rollen.
• Verwenden Sie automatisierte Tools für Profiling, Bereinigung und Echtzeit-Warnmeldungen.
• Implementieren Sie Training , um eine Kultur der Daten-Stewardship zu fördern.
• Standardisieren Sie Datendefinitionen und Qualitätsregeln im gesamten Unternehmen.
• Integrieren Sie die Überwachung der Datenqualität in den gesamten Datenlebenszyklus.

Beständigkeit, Automatisierung und Verantwortlichkeit sind der Schlüssel zur Überwindung langjähriger Hindernisse.

Implementierung eines Datenqualitätsüberwachungssystems

Die Implementierung eines effektiven Systems zur Überwachung der Datenqualität umfasst die folgenden Schritte:

1. Definieren Sie Datenqualitätsstandards und KPIs und legen Sie klar fest, wer für die Daten verantwortlich ist.
2. Bestandsdaten erfassen und kritische Datenelemente identifizieren.
3. Wählen Sie Überwachungstools, die zu Ihrer Technologieplattform passen.
4. Legen Sie Governance-Richtlinien fest und benennen Sie Datenverwalter, um sicherzustellen, dass die Richtlinien eingehalten werden.
5. Integrieren Sie Überwachungsworkflows mit Datenpipelines oder Validierungsprüfungen, wenn die Daten ihr Ziel erreichen.
6. Kontinuierlich messen, überprüfen und verbessern

Mit einem Pilotprogramm können Unternehmen den Wert ihres Ansatzes demonstrieren und ihn verfeinern, bevor sie ihn ausweiten.

Die Auswahl der richtigen Werkzeuge

Achten Sie bei der Auswahl von Tools zur Überwachung der Datenqualität auf Funktionen wie:

• Echtzeit- und Stapelverarbeitung Fähigkeiten.
• Regelbasierte Anomalie .
• Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit.
• Integration mit Data Warehouses, Cloud und ETL-Tools.
• Nutzer Dashboards und Warnmeldungen.

Zu den beliebten Plattformen zählen Talend, Informatica, Microsoft Purview und Actian DataConnect, die jeweils einzigartige Stärken für unterschiedliche Anwendungsfälle bieten.

Die Rolle von KI und Automatisierung in Prozessen zur Überwachung der Datenqualität

Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen , wie Unternehmen Daten überwachen. Diese Technologien können subtile Anomalien erkennen, Datenverschlechterungen vorhersagen und Korrekturen empfehlen, ohne dass ein manueller Eingriff erforderlich ist. KI-gestützte Datenqualitätstools können auch aus früheren Korrekturen lernen und werden mit der Zeit immer intelligenter.

End-to-End-Daten Beobachtbarkeit: Die Zukunft der Datenqualitätsüberwachung

ist ein aufkommender Trend, der über die statische Qualitätsüberwachung hinausgeht. Der Fokus liegt auf dem Verständnis der End-to-End-Integrität von Datenpipelines – einschließlich Datenherkunft, Abhängigkeiten und Systemleistung. Mit Beobachtbarkeit können Teams nicht nur Qualitätsprobleme erkennen, sondern auch deren Ursachen in Echtzeit lokalisieren.

Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass Unternehmen schnell auf Probleme reagieren und das Vertrauen in ihre Dateninfrastruktur aufrechterhalten können.

Actian hilft Unternehmen dabei, die Datenqualität effektiv zu überwachen

Actian, ein führender Anbieter von Datenmanagement , bietet robuste Tools, mit denen Unternehmen die Datenqualität in verschiedenen Umgebungen überwachen und aufrechterhalten können. Actian DataConnect und die Actian Data Intelligence Platform bieten fortschrittliche Datenintegration, Echtzeitvalidierung und leistungsstarke Profiling-Funktionen.

Mit den Tools und Lösungen von Actian können Unternehmen:

• Überwachen Sie Datenpipelines in Echtzeit.
• Daten während der Transformation automatisch bereinigen und anreichern.
• Integrieren Sie unterschiedliche Datenquellen in ein einziges, qualitätsgesichertes Lager.
• Legen Sie über eine intuitive Benutzeroberfläche Regeln für die Datenqualität fest und setzen Sie diese durch.
• Nutzen Sie Cloud Hybridarchitekturen für Scalability.

Durch den Einsatz von Actian gewinnen Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse, reduzieren Compliance-Risiken und erschließen den vollen Wert ihrer Datenbestände.

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.