Probleme mit der Datenqualität

Die Pflege qualitativ hochwertiger Daten ist ein entscheidender Aspekt für die Führung eines erfolgreichen Unternehmens, ganz gleich in welcher Branche. Unternehmen sehen sich jedoch häufig mit anhaltenden Datenqualitätsproblemen konfrontiert, die Analysen behindern, Einblicke verzerren und zu kostspieligen Geschäftsfehlern führen.

Dieser Artikel untersucht die Art von Datenqualitätsproblemen, die ihnen zugrunde liegenden Ursachen, häufige Herausforderungen und Strategien für Unternehmen, um diese proaktiv verwalten und so die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.

Was macht ein Datenqualitätsproblem aus?

Probleme mit der Datenqualität entstehen, wenn Daten ungenau, unvollständig, inkonsistent, veraltet oder doppelt vorhanden sind, was ihren Wert und ihre Vertrauenswürdigkeit mindert. Diese Probleme können auf menschliche Fehler, Systeminkompatibilität, Integrationsprobleme oder veraltete Praktiken zurückzuführen sein. Ob es sich nun um einen falsch geschriebenen Namen in einer Kundendatenbank oder um uneinheitliche Datumsformate in verschiedenen Abteilungen handelt, selbst kleine Fehler können sich zu großen Geschäftsunterbrechungen auswachsen. So können beispielsweise falsch geschriebene Namen zu doppelten Kundeneinträgen führen, was wiederum unvollständige Kundenaktivitätsdatensätze zur Folge haben kann. Uneinheitliche Datumsformate können zu Verwirrung in globalen Teams führen oder die Suche nach den benötigten Informationen erschweren.

Eine gute Datenqualität wird in der Regel an Dimensionen wie den folgenden gemessen:

• Exaktheit: Misst, wie genau die Daten die realen Werte/Tatsachen widerspiegeln, die sie darstellen sollen.
• Vollständig: Misst, ob alle erforderlichen Daten vorhanden und vollständig erfasst sind und keine Felder oder Elemente fehlen.
• Beständigkeit: Misst, ob Daten über verschiedene Systeme, Formate und Zeiträume hinweg einheitlich bleiben, ohne dass es zu Konflikten kommt.
• Aktualität: Misst, ob die Daten aktuell sind und zur Verfügung stehen, wenn sie für die Entscheidungsfindung oder den Betrieb benötigt werden.
• Einzigartigkeit: Misst, ob jede Aufzeichnung einmalig ist, ohne unbeabsichtigte Duplikate über Datensätze hinweg.
• Validität: Misst, ob die Daten den definierten Formaten, Regeln und Einschränkungen (wie Datentyp oder -bereich) entsprechen.

Jede Abweichung in diesen Bereichen kann dazu führen, dass Entscheidungen auf der Grundlage falscher Annahmen getroffen werden, was Auswirkungen auf die nachgelagerten Bereiche der Datenpipeline.

Warum Datenqualität wichtig ist

Datenqualität ist wichtig, denn Unternehmen sind auf genaue Daten angewiesen, um wichtige Entscheidungen zu treffen, z. B. Umsatzprognosen zu erstellen, bestimmte Kundengruppen anzusprechen, Betrug aufzudecken und Lieferketten zu verwalten. Schlechte Datenqualität kann:

• Sie führen zu falschen Erkenntnissen und strategischen Fehlentscheidungen.
• Verringerung der betrieblichen Effizienz.
• Schädigung der Kundenbeziehungen.
• Risiken im Zusammenhang mit der Einhaltung von Vorschriften und Bestimmungen schaffen.
• Höhere Kosten durch Nacharbeit und manuelle Korrekturen.

Laut Gartner kostet schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar pro Jahr. Je früher Unternehmen diese Probleme erkennen und beheben, desto widerstandsfähiger und data-driven werden sie.

Häufige Herausforderungen bei der Datenqualität

Probleme mit der Datenqualität treten häufig in verschiedenen vorhersehbaren Formen auf. Das Verständnis dieser häufigen Probleme ist der erste Schritt zur Behebung.

Doppelte Einträge

Doppelte Datensätze entstehen, wenn ein und dieselbe Dateneinheit mehrfach eingegeben wird, entweder aufgrund von Systemintegrationen, menschlichen Fehlern oder mangelnder Validierung. Beispielsweise kann ein Kunde zweimal in einem CRM-System auftauchen, wobei sein Name leicht variiert, was zu verzerrten Marketingmetriken und doppelter Kommunikation führt.

Wie man das Problem löst

• Verwenden Sie Deduplizierungssoftware: Diese Tools identifizieren und führen doppelte Einträge zusammen.
• Legen Sie eindeutige Bezeichner fest: Weisen Sie jeder Aufzeichnung einen Primärschlüssel oder eine eindeutige ID zu.
• das Personal für die Dateneingabetrainieren Vermeidung von Doppelarbeit an der Quelle durch angemessene Training und standardisierte Dateneingabeprotokolle.

Ungenaue und unvollständige Informationen

Ungenauigkeit bezieht sich auf falsche Datenwerte, während Unvollständigkeit auf fehlende Werte hinweist. Beide Probleme können für Unternehmen erhebliche Schwierigkeiten mit sich bringen. Wenn beispielsweise bei einer Aufzeichnung eine gültige Telefonnummer oder eine falsche Adresse fehlt, kann dies die Kommunikation und Zustellung beeinträchtigen.

Wie man das Problem löst

• Implementieren Sie Pflichtfelder: Verwenden Sie die Formularvalidierung, um sicherzustellen, dass Pflichtfelder ausgefüllt werden.
• Integrieren Sie externe Prüfwerkzeuge: So können beispielsweise E-Mail- oder Adressverifizierungsdienste Daten in Echtzeit abgleichen.
• Verwenden Sie Dropdowns und kontrollierte Eingaben: Minimieren Sie Freitextfelder, um menschliche Fehler zu vermeiden.

Inkonsistente Datenformate

Inkonsistente Formate können entstehen, wenn verschiedene Systeme oder Teams unterschiedliche Konventionen für Daten, Währungen oder Texteinträge verwenden. Dies erschwert die Datenaggregation und -analyse und macht Fehler wahrscheinlicher.

Wie man das Problem löst

• Definieren Sie Datenstandards und setzen Sie sie durch: Legen Sie unternehmensweit klare Formatierungsregeln fest.
• Daten normalisieren: Verwenden Sie ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) zur Bereinigung und Vereinheitlichung von Datenformaten.
• Automatisieren Sie Formatierungsprüfungen: Integrieren Sie Regeln in den Dateneingabeprozess, um die Formate bei der Eingabe zu überprüfen.

Veraltete und irrelevante Daten

Mit der Zeit werden Daten veraltet oder irrelevant. Ein Kunde kann den Arbeitsplatz wechseln, in eine andere Stadt ziehen oder die Dienstleistungen eines Unternehmens nicht mehr in Anspruch nehmen. Sich auf veraltete Daten zu verlassen, führt zu ineffektiver Zielgruppenansprache und verpassten Gelegenheiten für Re-Engagement oder Upsells.

Wie man das Problem löst

• Planen Sie regelmäßige Datenüberprüfungen: Prüfen Sie Datensätze, um veraltete Daten zu identifizieren und zu löschen.
• Aktivieren Sie Self-Service : Ermöglichen Sie es Benutzern und Kunden, ihre eigenen Daten über sichere Portale zu aktualisieren.
• Verwenden Sie Echtzeit-Datenfeeds: Stellen Sie, wenn möglich, eine Verbindung zu dynamischen Datenquellen her, die aktuelle Informationen liefern.

Identifizierung der Grundursachen von Datenproblemen

Es reicht nicht aus, die Symptome zu beheben. Datenteams müssen die zugrundeliegenden Ursachen angehen, um langfristig gesunde Daten zu erhalten. Im Folgenden sind einige der Ursachen aufgeführt, die zu schlechter Datenqualität führen können.

Probleme bei der Systemintegration

Unternehmen arbeiten oft mit mehreren Plattformen, die nicht nahtlos miteinander kommunizieren. Unzusammenhängende Systeme können Daten ohne klare Logik überschreiben oder duplizieren, was zu Inkonsistenzen führt.

Lösung: Investieren Sie in robuste Integrationsplattformen oder Middleware, die einen sauberen, konsistenten Datenfluss zwischen den Systemen gewährleisten.

Menschliche Fehler bei der Dateneingabe

Die manuelle Dateneingabe ist anfällig für Tippfehler, Auslassungen und Unstimmigkeiten. Fehlende Training oder unklare Verfahren verschlimmern das Problem nur noch.

Lösung: Automatisieren Sie die Dateneingabe wo immer möglich und implementieren Sie Nutzer Formulare mit Echtzeit-Validierungen und automatischen Ausfüllvorschlägen.

Fehlende Standardisierung

Ohne klar definierte Datenstandards (z. B. Namenskonventionen, Formate und Kategorisierungsregeln) können abteilungsübergreifende Teams Daten unterschiedlich Aufzeichnung und interpretieren.

Lösung: Erstellen und Verbreiten eines Leitfadens für Datenstandards und Durchsetzen der Einhaltung der Vorschriften mit Hilfe von Data Governance .

Allgemeine Strategien zur Vermeidung und Behebung von Datenqualitätsproblemen

Die Verbesserung der Datenqualität erfordert kontinuierliche Anstrengungen. In den vorangegangenen Abschnitten haben wir einige Möglichkeiten aufgezeigt, wie Sie bestimmte Datenqualitätsprobleme beheben können, sobald sie auftreten. Nachfolgend finden Sie einige allgemeine Best Practices, um saubere und vertrauenswürdige Daten zu erhalten.

Implementierung von Datenvalidierungstechniken

Die Validierung ist die erste Verteidigungslinie eines Unternehmens. Durch die automatische Überprüfung von Daten anhand von Regeln und Mustern bei der Eingabe können Datenteams viele Probleme von vornherein vermeiden. Zu den anwendbaren Techniken gehören:

• Überprüfung der Syntax: Stellen Sie sicher, dass die Einträge dem erwarteten Format entsprechen (z. B. E-Mail-Adressen).
• Bereichsprüfung: Bestätigen Sie, dass die numerischen Werte innerhalb der zulässigen Bereiche liegen.
• Referenzprüfungen: Querverweise von Einträgen auf maßgebliche Datensätze.

Regelmäßige Datenprüfungen und -bereinigungen

Datenaudits helfen dabei, den Zustand der Daten eines Unternehmens zu beurteilen, während die Bereinigung darin besteht, alle bei diesen Audits festgestellten Probleme zu identifizieren und zu korrigieren.

• Planen Sie monatliche oder vierteljährliche Überprüfungen.
• Verwenden Sie Tools zur Erstellung von Datenprofilen, um Anomalien zu erkennen.
• Einsatz automatisierter Skripte zur Kennzeichnung oder Entfernung problematischer Einträge.

Festlegung von Data Governance

Data Governance umfasst die Menschen, Prozesse und Technologien, die erforderlich sind, um Daten als wertvolle Ressource verwalten .

• Zuweisung von Datenverantwortlichen für bestimmte Datensätze.
• Dokumentieren Sie die Datenabfolge, um die Daten von der Quelle bis zur Verwendung zu verfolgen.
• Einrichtung von Eskalationspfaden für die Meldung und Lösung von Qualitätsproblemen.

Einsatz von Technologie für bessere Datenqualität

Technologie spielt eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität im gesamten Unternehmen. Moderne Datenqualitätstools automatisieren die Erkennung, Überwachung und Korrektur von Datenproblemen, oft in Echtzeit. Zu den wichtigsten Funktionalitäten gehören:

• Profiling: Analysieren von Daten, um Muster und Unregelmäßigkeiten zu entdecken.
• Bereinigen: Entfernen oder Korrigieren von ungenauen oder unvollständigen Daten.
• Abgleich/Deduplizierung: Identifizierung und Konsolidierung ähnlicher Datensätze.
• Überwachung: Einrichten von Regeln und Warnungen, um Fehler zu erkennen, sobald sie auftreten.

Beispiele hierfür sind Tools wie Informatica Data Quality, Talend Data Preparation und IBM.

Die Wahl des richtigen Tools hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Komplexität, Integrationsbedarf und Budget ab.

Actian Data Intelligence Plattform hilft Unternehmen bei der verwalten, Steuerung und Nutzung von Daten

Um Datenqualitätsprobleme proaktiv anzugehen und zu verwalten , können sich Unternehmen an die umfassende Actian Data Intelligence Platform wenden. Sie bietet eine End-to-End-Lösung für die Integration, Bereinigung, Analyse und Verwaltung von Daten. Dank der hybriden Cloud können Unternehmen ihre Daten sowohl vor Ort als auch in Cloud verwalten . Zu den Funktionen, die die Datenqualität unterstützen, gehören:

• Datenqualitäts-Workflows: Automatisieren Sie Bereinigungs- und Validierungsroutinen.
• Governance und Nachverfolgung der Abstammung: Gewährleisten Sie Compliance und Transparenz.
• Datenintegration in Echtzeit: Verringern Sie durch Stapelverarbeitung verursachte Inkonsistenzen.
• DatenzugriffSelf-Service : Geben Sie den Benutzern zuverlässige Daten an die Hand, ohne die Kontrolle zu verlieren.

Durch die Zentralisierung der Datenqualitätsbemühungen innerhalb einer leistungsstarken Plattform können Unternehmen ihre Datenoperationen skalieren und gleichzeitig das Vertrauen in jede data-driven Entscheidung sicherstellen. Vereinbaren Sie noch heute einen Termin für eine personalisierte Demo der Plattform.

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%.