Was ist ein Framework?

Ein Framework bietet einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass die Daten genau, konsistent, zeitnah und zuverlässig sind. Dieses umfassende Framework dient als Entwurf für die Verwaltung der Datenqualität im gesamten Unternehmen und umreißt die Werkzeuge, Prozesse und Standards, die zur Pflege und Verbesserung der Daten im Laufe der Zeit erforderlich sind.

Verständnis der Datenqualität

Datenqualität bezieht sich auf den Zustand der Informationen, die durch eine Organisation fließen. Sie misst, wie gut die Daten ihren beabsichtigten Zweck erfüllen und den Anforderungen Nutzer entsprechen. Die Datenqualität bezieht sich zum Beispiel auf Aspekte von Datensätzen wie:

• Exaktheit: Die Daten stellen den realen Wert, den sie beschreiben sollen, korrekt dar.
• Vollzähligkeit: Alle erforderlichen Daten sind vorhanden und verfügbar.
• Beständigkeit: Die Daten sind in verschiedenen Systemen oder Datensätzen gleich.
• Aktualität: Die Daten sind aktuell und bei Bedarf verfügbar.
• Gültigkeit: Die Daten entsprechen den festgelegten Formaten und Geschäftsregeln.
• Einzigartigkeit: Es gibt keine doppelten Einträge im Datensatz.
• Integrität: Die Beziehungen zwischen den Datenelementen werden korrekt beibehalten.

Vorteile eines Framework

Ein strukturiertes Framework bringt verschiedene organisatorische Vorteile für Geschäftsanwender, Führungskräfte und IT:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Wenn Entscheidungsträger Zugang zu genauen und zeitnahen Daten haben, können sie bessere und fundiertere strategische Entscheidungen treffen. Ein robuster Framework Datenqualität stellt sicher, dass die in Analysen, Berichten und anderen Anwendungsfällen verwendeten Daten zuverlässig sind und das Risiko kostspieliger Fehler minimiert wird.

Verbesserte Beständigkeit und -genauigkeit

Durch die Durchsetzung von Datenstandardisierungsregeln und -prozessen trägt ein Framework dazu bei, die Beständigkeit von Datensätzen, Systemen und Abteilungen zu gewährleisten. Dadurch wird das Auftreten von doppelten, fehlenden oder fehlerhaften Dateneinträgen reduziert, was die Gesamtgenauigkeit der Daten verbessert und das Vertrauen in die Daten stärkt.

Gesteigerte betriebliche Effizienz

Saubere, zuverlässige Daten verringern den Bedarf an Nacharbeit, manuellen Korrekturen und redundantem Aufwand. Sie rationalisieren Arbeitsabläufe und ermöglichen die Automatisierung, was zu effizienteren Abläufen und geringeren Kosten führt.

Die wichtigsten Merkmale eines Framework

Ein gut durchdachter Framework die Datenqualität umfasst mehrere Schlüsselfunktionen, die zusammenwirken, um eine kontinuierliche Datenintegrität zu gewährleisten:

Data Governance und -management

Data Governance beinhaltet die Definition klarer Rollen, Verantwortlichkeiten und Eigentumsverhältnisse für Datenbestände. Sie stellt die Verantwortlichkeit sicher und legt die Richtlinien und Standards fest, nach denen Daten erstellt, gepflegt und verwendet werden. Eine gute Governance ist die Grundlage für eine erfolgreiche Datenqualitätsinitiative.

Standards und Metriken für die Datenqualität

Die Standardisierung ist entscheidend für die Messung und Aufrechterhaltung der Datenqualität. Metriken wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität, Gültigkeit und Einzigartigkeit helfen, die Datenqualität objektiv zu bewerten. Diese Standards ermöglichen es Unternehmen, ihre Daten zu vergleichen und kontinuierlich zu verbessern.

Data Observability

Beobachtbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten zu überwachen, zu verfolgen und zu verstehen, während sie durch Systeme fließen. Dazu gehört das Sammeln von Metadaten, Protokollen und Statistiken, um Anomalien, Probleme mit der Datenabfolge und Datendrift zu erkennen. Beobachtbarkeit bieten Real-Time-Insights in den Zustand von Datenpipelines und ermöglichen ein proaktives Management.

Erstellung eines effektiven Framework

Der Aufbau eines soliden Framework erfordert eine durchdachte Planung und Zusammenarbeit innerhalb der Organisation. Die wichtigsten Schritte sind:

Klare Ziele setzen

Vor der Einführung eines Framework müssen klare, messbare Ziele definiert werden. Ein definierter Zweck hilft dabei, Ressourcen und Anstrengungen aufeinander abzustimmen.

Gemeinsame Ziele in einem Framework können sein:

• Verbessern Sie die Genauigkeit der Kundendaten.
• Reduzierung der Einhaltung von Vorschriften.
• Verbessern Sie die Analyseverfahren.

Einbindung wichtiger Stakeholder

Erfolgreiche Datenqualitätsinitiativen erfordern die Zustimmung aller Beteiligten im Unternehmen, einschließlich der Geschäftsbereiche, der IT-Abteilung, der Compliance-Abteilung und der Führungsebene. Durch die frühzeitige Einbindung der Stakeholder wird sichergestellt, dass das Framework auf die realen Herausforderungen eingeht und die für die Einführung erforderliche Unterstützung erhält.

Entwicklung von Richtlinien und Verfahren

Legen Sie klare Verfahren für die Dateneingabe, -validierung, -bereinigung und -überprüfung fest. In den Richtlinien sollte festgelegt werden, wer für die Datenqualitätsaufgaben verantwortlich ist und wie sie ausgeführt werden. Die Dokumentation und Durchsetzung dieser Verfahren fördert Beständigkeit und Verantwortlichkeit.

Implementierung eines Framework

Sobald der Framework entworfen ist, müssen die Organisationen ihn strategisch und systematisch umsetzen. Diese Schritte können dabei helfen:

Bewertung der aktuellen Datenqualität

Eine Bewertung der Datenqualität liefert eine Grundlage, um zu verstehen, wo Probleme bestehen. Dazu gehört in der Regel die Erstellung eines Profils von Datensätzen, die Ermittlung von Anomalien und die Bewertung der Daten anhand festgelegter Qualitätskennzahlen. Die Ergebnisse geben Aufschluss über die nächsten Schritte und legen die Prioritäten für Verbesserungen fest.

Aufbau einer technischen Infrastruktur

Die Technologie spielt beim Datenqualitätsmanagement eine entscheidende Rolle. Dies beinhaltet:

• Werkzeuge zur Erstellung von Datenprofilen.
• Systeme zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).
• Dashboards zur Datenqualität.
• Überwachungsplattformen.

Die richtige Infrastruktur unterstützt die Automatisierung, Scalability und Integration in das gesamte Datenökosystem.

Schulung und organisatorische Übernahme

Die Mitarbeiter sind von zentraler Bedeutung für den Erfolg eines Framework. Organisationen sollten Training und Ressourcen bereitstellen, um sicherzustellen, dass jeder die Bedeutung der Datenqualität versteht und weiß, wie er dazu beiträgt. Die Beteiligten sollten eine Kultur des Daten-Stewardship im Allgemeinen fördern, in der die Mitarbeiter die Genauigkeit und Integrität der Daten unterstützen und für sie einstehen.

FAQ zum Framework Datenqualität

Lassen Sie uns einige der häufigsten Fragen zu Datenqualitätsrahmenwerken beantworten:

Welche Rolle spielt die Data Governance in einem Framework?

Data Governance bildet die Grundlage für die Verwaltung der Datenqualität durch die Festlegung von Richtlinien, Rollen, Verantwortlichkeiten und Verfahren. Sie stellt sicher, dass die Verantwortlichkeit für die Datenbestände gegeben ist und dass die Qualitätsstandards im gesamten Unternehmen einheitlich angewendet werden. Ohne Governance fehlt es den Datenqualitätsbemühungen möglicherweise an Richtung und Nachhaltigkeit.

Welche Rolle spielt die Beobachtbarkeit Daten in einem Framework?

Die Beobachtbarkeit verbessert die Sichtbarkeit des Datenlebenszyklus und macht es einfacher, Probleme in Echtzeit zu erkennen und zu beheben. Sie ermöglicht es Teams, die Aktualität, Vollständigkeit und Herkunft von Daten zu überwachen und so Fehler zu vermeiden, bevor sie sich auf nachgelagerte Systeme auswirken. Beobachtbarkeit ist vor allem in dynamischen Umgebungen mit Datenflüssen in Echtzeit wichtig.

Wie können Unternehmen den Erfolg ihrer Datenqualitätsinitiativen messen?

Der Erfolg lässt sich anhand von Schlüsselindikatoren (KPIs) messen, wie z. B:

• Fehlerquoten.
• Vollständigkeit der Daten.
• Prozentuale Genauigkeit.
• Downtime.

Verbesserungen bei der Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung , der Zufriedenheit der Nutzer und der Einhaltung von Vorschriften sind ebenfalls wertvolle Indikatoren. Regelmäßige Audits und Benchmarking helfen, die Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Was sind häufige Fallstricke, die bei der Implementierung eines Framework zu vermeiden sind?

Einige häufige Fallstricke sind:

• Fehlende Unterstützung durch Führungskräfte: Ohne die Unterstützung der Führungsebene fehlt es den Initiativen möglicherweise an Finanzierung und Sichtbarkeit.
• im Silo : Datenqualität sollte eine unternehmensweite Aufgabe sein, die nicht auf eine Abteilung beschränkt ist.
• Unzureichende Training: Die Mitarbeiter müssen angemessen geschult werden, damit sie neue Instrumente und Verfahren übernehmen und beherrschen können.
• Ignorieren der Grundursachen: Die Behebung von Datenproblemen, ohne die zugrunde liegenden Ursachen anzugehen, führt zu wiederkehrenden Problemen.
• Überkomplizierung des Framework: Ein komplexes System kann schwer zu verwalten und zu skalieren sein. Ein einfacher Start und Iterationen schaffen Vertrauen in die Daten.

Erstellen und Implementieren von Rahmenwerken für die Datenqualität

Die Actian Data Intelligence Platform nutzt die Technologie der föderierten Wissensgraphen, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Datenbestände zu unterstützen. Teams können Datenprodukte nach Bedarf nutzen, teilen und entdecken. Die Cloud Plattform lässt sich mithilfe einer Reihe von integrierten Scannern und APIs vollständig in die bestehenden Datenökosysteme von Unternehmen integrieren.

Vereinbaren Sie einen Termin für eine kostenlose Demo der Actian Data Intelligence Platform, um zu sehen, wie sie das Datenqualitätsmanagement verändert.

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%.