Wie man die Datenqualität verbessert

Jede Organisation, ob Unternehmen oder gemeinnützige Organisation, ist auf genaue und zuverlässige Daten angewiesen, um wichtige strategische Entscheidungen zu treffen. Ob es um die Verbesserung der Customer-Experience, die Rationalisierung von Abläufen oder die Steigerung des Umsatzes geht, hochwertige Daten spielen eine zentrale Rolle.

Das Erreichen und Aufrechterhalten einer erstklassigen Datenqualität stellt jedoch für viele eine große Herausforderung dar. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie die Datenqualität verbessern können, indem Sie die Grundlagen verstehen, häufige Herausforderungen angehen und strategische Schritte und Tools für eine nachhaltige Datenqualität einführen.

Verständnis der Datenqualität

Lassen Sie uns zunächst aufschlüsseln, was Datenqualität bedeutet. Normalerweise verwenden Datenexperten fünf Säulen oder Gruppen von Attributen, um die Qualität eines Datensatz zu bewerten.

Definition der Datenqualität

Die Qualität eines Datensatzwird durch verschiedene Attribute bestimmt, wie z. B. Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität und Relevanz. Qualitativ hochwertige Daten sollten das reale Konstrukt, das sie beschreiben, genau wiedergeben, frei von Fehlern und Duplikaten sein und sich für den vorgesehenen Zweck eignen.

Im Folgenden finden Sie eine kurze Aufschlüsselung der Dimensionen, die die Datenqualität definieren:

• Exaktheit: Der Grad, in dem Daten die realen Entitäten oder Werte wiedergeben, die sie repräsentieren.
• Vollständig: Das Vorhandensein aller erforderlichen Datenfelder und Einträge.
• Beständigkeit: Einheitlichkeit der Daten über mehrere Datensätze oder Plattformen hinweg.
• Aktualität: Die Daten sind aktuell und bei Bedarf verfügbar.
• Validität: Ein Maß dafür, ob die Daten den Syntax- und Formatregeln entsprechen.

Die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten

Die Folgen einer schlechten Datenqualität können weitreichend sein. Ungenaue oder unvollständige Daten können zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen, verminderter betrieblicher Effizienz und zum Verlust des Kundenvertrauens führen. Umgekehrt verbessern qualitativ hochwertige Daten die analytischen Funktionen, gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und fördern die Innovation.

Zu den wichtigsten Vorteilen einer hohen Datenqualität gehören:

• Verbesserte Entscheidungsfindung: Saubere und zuverlässige Daten unterstützen genaue Prognosen und Geschäftsplanung.
• Effizienter Betrieb: Reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Korrektur von Datenproblemen.
• Kundenzufriedenheit: Personalisierte und zeitnahe Kundeninteraktionen sind nur mit zuverlässigen Daten möglich.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Genaue Daten helfen bei der Einhaltung von Branchenvorschriften und -normen und verringern rechtliche Risiken.

Häufige Herausforderungen bei der Datenqualität

Die Pflege qualitativ hochwertiger Daten ist oft leichter gesagt als getan. Unternehmen sehen sich mit einer Reihe von Hindernissen konfrontiert, die die Datenqualität beeinträchtigen können, insbesondere wenn die Menge, Vielfalt und Geschwindigkeit der Daten zunimmt. Diese Herausforderungen sind häufig miteinander verknüpft. Wird eines dieser Probleme nicht angegangen, kann sich dies negativ auf die anderen auswirken. Das Verständnis dieser häufigen Fallstricke ist der erste Schritt zum Aufbau robusterer Datenmanagement .

Identifizierung von Datenfehlern

Datenfehler gehören zu den häufigsten Problemen, die die Qualität beeinträchtigen. Dazu können Tippfehler, fehlende Felder, doppelte Datensätze und falsche Formatierungen gehören. Fehler entstehen oft durch die manuelle Dateneingabe, die Unbrauchbarkeit des Systems oder die Integration unterschiedlicher Quellen.

Häufige Arten von Datenfehlern sind:

• Fehler bei der Eingabe: Menschliche Fehler bei der manuellen Eingabe.
• Doppelte Einträge: Mehrere Einträge für dieselbe Entität.
• Überholte Informationen: Veraltete oder nicht mehr gültige Datenpunkte.
• Inkonsistente Formate: Unterschiedliche Datenformate in verschiedenen Abteilungen oder Systemen.

Die frühzeitige Erkennung dieser Probleme ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenqualität. Regelmäßige Audits und automatische Fehlererkennungswerkzeuge können helfen, Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren.

Überwindung von Datensilos

Datensilos entstehen, wenn Informationen in verschiedenen Abteilungen oder Systemen isoliert sind, so dass es schwierig ist, einen einheitlichen Überblick zu erhalten. Silos behindern die Zusammenarbeit, verringern die Transparenz und führen häufig zu inkonsistenten oder redundanten Daten.

Unternehmen, die mit im Silo konfrontiert sind, machen häufig diese Erfahrung:

• Redundante Datenspeicherung: Doppelte Datensätze, die Speicherplatz verschwenden und Versionsverwirrung verursachen.
• Mangelnde Zugänglichkeit: Teams haben Schwierigkeiten, funktionsübergreifend auf Daten zuzugreifen oder sie gemeinsam zu nutzen.
• Inkonsistente Datendefinitionen: Unterschiedliche Interpretationen desselben Datenfeldes.

Das Aufbrechen von Silos erfordert Integrationsstrategien und zentralisierte Datenmanagement , die die data sharing und Standardisierung data sharing im gesamten Unternehmen fördern.

Schritte zur Verbesserung der Datenqualität

Die Verbesserung der Datenqualität erfordert einen strukturierten, proaktiven Ansatz. Es reicht nicht aus, auf Datenprobleme zu reagieren, wenn sie auftreten - Unternehmen müssen systematische Prozesse und Richtlinien entwickeln, die Probleme verhindern, bevor sie entstehen. Dies bedeutet, dass ein umfassendes System zur Beobachtbarkeit in Verbindung mit Maßnahmen zur Datenqualität eingeführt werden muss.

Im Folgenden finden Sie drei grundlegende Schritte, mit denen jedes Unternehmen die Integrität, usability und Zuverlässigkeit seiner Datenbestände verbessern kann.

Durchführung einer Bewertung der Datenqualität

Eine Bewertung der Datenqualität ist die Grundlage für jede Verbesserungsinitiative. Sie umfasst die Bewertung vorhandener Datensätze anhand von Qualitätsdimensionen und die Ermittlung verbesserungswürdiger Bereiche.

Zu den Schritten einer Datenqualitätsbewertung gehören:

1. Inventarisierung der Datenbestände: Katalogisieren Sie Datenquellen und Datenflüsse zwischen Systemen.
2. Definieren Sie Qualitätsmetriken: Legen Sie Kriterien für die Bewertung von Genauigkeit, Vollständigkeit usw. fest.
3. Daten-Profiling: Analysieren Sie Daten auf Anomalien, Muster und Ausreißer.
4. Lückenanalyse: Vergleich des aktuellen Zustands mit den gewünschten Qualitätsmaßstäben.

Durch die Bewertung werden die Ursachen für schlechte Daten aufgedeckt und Abhilfemaßnahmen eingeleitet. Es ist wichtig zu beachten, dass die Bewertung der Datenqualität eine kontinuierliche Aufgabe sein sollte.

Einrichtung von Data Governance

Data Governance bezieht sich auf die Richtlinien, Verfahren und Standards, die zur verwalten Daten während ihres gesamten Lebenszyklus verwendet werden. Ein starker Framework definiert Rollen, Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten für die Datenqualität.

Zu den wichtigsten Komponenten der Data Governance gehören:

• Dateneigentümerschaft: Zuweisung der Verantwortung für Datenbestände an Einzelpersonen oder Teams.
• Standardisierung: Schaffung einheitlicher Definitionen, Formate und Taxonomien.
• Durchsetzung von Richtlinien: Ermöglichung der Einhaltung von Vorschriften durch Regeln und Richtlinien.
• Schulung und Sensibilisierung: Schulung des Personals über die Grundsätze der Datenqualität.

Wirksame Data Governance stellt sicher, dass die Datenqualität kein nachträglicher Gedanke ist, sondern dass Daten nach dem Prinzip der Governance gehandhabt werden sollten - als integrierter Prozess.

Implementierung von Datenvalidierungstechniken

Bei der Datenvalidierung wird überprüft, ob die Daten korrekt, sauber und nützlich sind, bevor sie gespeichert oder verwendet werden. Diese Techniken können bei der Dateneingabe, Datenmigration oder -integration angewendet werden.

Beispiele für Datenvalidierungstechniken:

• Format-Prüfungen: Sicherstellen, dass Felder den erwarteten Formaten entsprechen (z. B. Daten, E-Mail-Adressen).
• Bereichsprüfungen: Überprüfung, ob die Werte innerhalb der zulässigen Grenzen liegen.
• Validierung von Nachschlagewerken: Abgleich der Werte mit bekannten Referenztabellen.
• Erkennung von Duplikaten: Erkennung und Beseitigung von doppelten Einträgen.

Die Automatisierung von Validierungsregeln trägt zur Verringerung manueller Fehler bei und erhöht das Vertrauen in die Zuverlässigkeit der Daten.

Strategien zur Aufrechterhaltung der Datenqualität

Die Verbesserung der Datenqualität ist nur die halbe Miete: Viele Unternehmen scheitern an der Aufrechterhaltung der Datenqualität im Laufe der Zeit. Mit dem Wachstum von Unternehmen, der Erweiterung von Datenquellen und der Einführung neuer Technologien steigt das Risiko von Datenverschlechterung und schlechter Datenqualität.

Langfristiger Erfolg erfordert ein kontinuierliches Engagement für die Überwachung, Zusammenarbeit und Investitionen in die richtigen Tools und Prozesse. Im Folgenden finden Sie drei wichtige Strategien, die Unternehmen dabei helfen können, eine hohe Datenqualität über einen längeren Zeitraum aufrechtzuerhalten. Weitere Informationen finden Sie in unserem Beitrag über die 9 besten Methoden zur Erhaltung der Datenqualität.

Regelmäßige Überprüfung der Datenqualität

Eine kontinuierliche Überwachung der Datenqualität ist für die Aufrechterhaltung von Verbesserungen unerlässlich. Regelmäßige Überprüfungen beinhalten die Analyse von Daten im Laufe der Zeit, um neue Probleme zu erkennen und die Wirksamkeit von Abhilfemaßnahmen zu bewerten.

Zu den bewährten Verfahren für regelmäßige Überprüfungen gehören:

• Geplante Audits: Monatliche oder vierteljährliche Auswertungen von Datensätzen.
• Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs): Verfolgung von Kennzahlen wie Fehlerquote, Datenvollständigkeit und Nutzer .
• Berichts-Dashboards: Visuelle Werkzeuge zur Überwachung von Qualitätstrends in Echtzeit.

Diese Überprüfungen ermöglichen es Unternehmen, aufkommende Probleme proaktiv zu erkennen und schnell zu reagieren.

Förderung einer data driven Kultur

Die Verbesserung der Datenqualität ist nicht nur eine technische, sondern auch eine kulturelle Herausforderung. Unternehmen müssen ihren Mitarbeitern die Bedeutung der Datenintegrität vermitteln, um sicherzustellen, dass jeder die Datenqualität schätzt und zu ihr beiträgt.

Wege zur Förderung einer data-driven Kultur:

• Beteiligung der Führungskräfte: Die Führungsebene muss sich für Dateninitiativen einsetzen.
• Mitarbeiterschulung: Bieten Sie Training zu bewährten Verfahren der Dateneingabe und Qualitätsstandards an.
• Anerkennung und Verantwortlichkeit: Belohnen Sie Teams für die Pflege sauberer Daten und ziehen Sie sie bei Fehlern zur Rechenschaft.
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Ermutigen Sie die Abteilungen, bei datenbezogenen Initiativen zusammenzuarbeiten.

Eine datenbewusste Kultur sorgt dafür, dass Qualität auf allen Ebenen des Unternehmens zu einer ständigen Priorität wird.

Verwendung von Datenqualitätstools

Moderne Datenqualitätstools bieten leistungsstarke Funktionen zur Automatisierung, Überwachung und Verbesserung der Datenqualität. Diese Plattformen können den manuellen Workload erheblich reduzieren und einheitliche Standards gewährleisten.

Beliebte Arten von Datenqualitätstools sind:

• Datenprofilierungs-Tools: Analysieren Sie Datensätze, um Fehler, Lücken und Anomalien zu erkennen.
• Datenbereinigung Software: Automatisieren Sie den Prozess der Korrektur oder Entfernung ungenauer Daten.
• Datenmanagement (MDM): Schaffen Sie eine einheitliche Sicht auf wichtige Geschäftseinheiten, indem Sie Duplikate und Diskrepanzen abgleichen.
• Plattformen für Beobachtbarkeit : Überwachen, erkennen und warnen Sie bei Problemen mit der Datenqualität, der Zuverlässigkeit und dem Zustand der Pipelines im gesamten Datenstapel in Echtzeit.
• ETL-Werkzeuge (Extrahieren, Transformieren, Laden): Integrieren und transformieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen mit integrierten Qualitätsprüfungen.

Die Auswahl der richtigen Tools hängt von der Größe, der Branche und den spezifischen Datenanforderungen Ihres Unternehmens ab.

Actian hilft Unternehmen bei der Verbesserung und Aufrechterhaltung der Datenqualität

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Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu optimieren 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 intuitivenFunktionen 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%.