Was ist ein Framework?

Einleitung

Eineschlechte Datenqualitätführt nicht nur zu unübersichtlichen Dashboards. Sie verlangsamt Entscheidungsprozesse, erhöht das operative Risiko, beeinträchtigt die Ergebnisse der KI und zwingt Teams dazu, Zeit mit der Abstimmung von Daten zu verbringen, anstatt diese zu nutzen.

Ein Framework Unternehmen eine standardisierte Methode, um die Zuverlässigkeit ihrer Daten zu definieren, zu messen, zu überwachen und zu verbessern. Es vereint Governance, Standards, Verantwortlichkeiten, Kennzahlen und Technologie, sodass Teams Probleme früher erkennen, die Ursachen schneller beheben und die Zuverlässigkeit der Daten in den Bereichen Analytik, Betrieb, Compliance und KI-Initiativen steigern können.

In diesem Blogbeitrag wird erläutert, was ein Framework , welche sieben Kerndimensionen der Datenqualität es gibt, welche fünf Schritte zum Aufbau eines solchen Frameworks erforderlich sind und anhand welcher Kennzahlen sich feststellen lässt, ob Ihre Umsetzung funktioniert.

Was ist ein Framework für die Datenqualität?

Ein Framework ein strukturierter Ansatz, der sicherstellt, dass Daten korrekt, vollständig, konsistent, aktuell, gültig, eindeutig und zuverlässig genug für den vorgesehenen geschäftlichen Einsatz sind. Es definiert die Rollen, Regeln, Kennzahlen, Prozesse und Technologien, die erforderlich sind, um Probleme mit der Datenqualität unternehmensweit zu verhindern, zu erkennen und zu beheben.

Ein solides Framework fünf Fragen:

1. Was bedeutet „gute“ Daten für use case jeweiligen geschäftlichen use case?
2. Wer ist für die Qualität der einzelnen kritischen Datensatz verantwortlich?
3. Welche Vorschriften, Grenzwerte und Standards müssen die Daten erfüllen?
4. Wie werden Probleme erkannt, priorisiert und behoben?
5. Wie wird die Verbesserung im Laufe der Zeit gemessen?

Warum Rahmenwerke für die Datenqualität wichtig sind

• Bessere Entscheidungen: Wenn Geschäftsanwender den Daten hinter Berichten, Dashboards und KI-Ergebnissen vertrauen können, können sie Entscheidungen treffen, ohne diese im Nachhinein anzuzweifeln, und müssen weniger manuelle Abgleiche vornehmen.
• Betriebliche Effizienz: Standardisierte Regeln und automatisierte Überwachung reduzieren sich wiederholende Bereinigungsarbeiten, senken die Anzahl der Vorfälle und helfen den Teams, Probleme zu beheben, bevor sie sich auf nachgelagerte Nutzer auswirken.
• Höhere Genauigkeit: Ein Framework gemeinsame Standards dafür, wie Daten systemübergreifend erfasst, validiert, transformiert und genutzt werden.

Für Unternehmen, die in KI investieren, gewinnt die Datenqualität noch mehr an Bedeutung. Modelle, Copiloten und agentenbasierte Arbeitsabläufe sind auf zuverlässige Eingaben, eine klare Datenherkunft und den geschäftlichen Kontext angewiesen. Sind die zugrunde liegenden Daten unvollständig, veraltet, doppelt vorhanden oder schlecht verwaltet, können KI-Systeme Ergebnisse liefern, die ungenau, irrelevant oder schwer zu erklären sind.

Die 7 Dimensionen der Datenqualität.

Welche Aspekte der Datenqualität sind am wichtigsten?

Nicht jeder Datensatz in jeder Dimension das gleiche Maß an Kontrolle. Die richtigen Prioritäten hängen vom jeweiligen use case ab.

Für die Finanzberichterstattung sind Genauigkeit, Beständigkeit und Integrität in der Regel von entscheidender Bedeutung. Im Kundengeschäft sind oft Vollständigkeit, Eindeutigkeit und Aktualität am wichtigsten. Im Bereich KI und Maschinelles Lernen sollten Teams zudem die Repräsentativität, Relevanz, Drift und Aktualität der Eingabedaten bewerten.

So bauen Sie Framework 5 Schritten ein Framework für die Datenqualität auf

1. Klare Ziele festlegen

Legen Sie zunächst fest, in welchen Bereichen das Framework verbessert werden Framework . Vermeiden Sie vage Ziele wie „die Daten verbessern“. Verknüpfen Sie Qualitätsziele stattdessen mit geschäftlichen Ergebnissen.

Beispiele:

2. Einbeziehung der Interessengruppen

Datenqualität ist nicht nur eine IT-Angelegenheit. Die Fachabteilungen legen fest, was die Daten bedeuten, Datenverwalter Richtlinien Datenverwalter , Dateningenieure automatisieren Prüfungen, und die Datennutzer überprüfen, ob die Daten für die Verwendung geeignet sind.

Ein vereinfachtes RACI-Modell kann die Zuständigkeiten verdeutlichen:

3. Richtlinien festlegen

Richtlinien wandeln Erwartungen in wiederholbare Regeln um. Dazu können Namenskonventionen, Validierungsregeln, erforderliche Metadaten, Aufbewahrungsfristen für Daten, zulässige Grenzwerte und Eskalationsprozesse gehören.

Beispielsweise könnte eine Datensatz vorschreiben, Aufzeichnung jeder aktive Aufzeichnung eine gültige E-Mail-Adresse, eine Region, den Kontoinhaber, den Einwilligungsstatus und das Datum der letzten Aktualisierung enthalten Aufzeichnung .

4. Datenqualität bewerten

Bevor Sie neue Tools oder Prozesse einführen, sollten Sie eine Ausgangsbasis schaffen. Analysieren Sie wichtige Datensätze, um fehlende Werte, Duplikate, inkonsistente Formate, veraltete Datensätze und fehlerhafte Verknüpfungen zu identifizieren.

Nützliche Fragen zur Beurteilung:

• Welche Datensätze unterstützen die wertschöpfendsten Geschäftsprozesse?
• Welche Berichte, KI-Modelle oder Anwendungen basieren auf diesen Datensätzen?
• In welchen Bereichen misstrauen die Nutzer den Daten bereits?
• Welche Probleme treten am häufigsten auf, verursachen die höchsten Kosten oder bergen das größte Risiko?
• Welche Qualitätsdimensionen sind für Datensatz jeweiligen Datensatz am wichtigsten?

5. Infrastruktur aufbauen

Der letzte Schritt besteht darin, die Technologien und Arbeitsabläufe zu implementieren, die erforderlich sind, um die Datenqualität in großem Maßstab zu überwachen und zu verbessern. Dazu können Datenprofilierung, Regel-Engines, Beobachtbarkeit , Metadaten , Datenherkunft, Warnmeldungen, Ticket-System-Integrationen und Dashboards gehören.

Datenqualitätsüberwachung vs. Beobachtbarkeit

Bei der Datenqualitätsüberwachung wird geprüft, ob Datenwerte festgelegten Regeln entsprechen. Beobachtbarkeit den Zustand von Datenpipelines, Systemen und Ressourcen, um Anomalien zu erkennen, bevor sie nachgelagerte Nutzer beeinträchtigen.

Beides ist erforderlich. Die Qualitätsüberwachung hilft dabei, festzustellen, ob der Inhalt der Daten vertrauenswürdig ist. Beobachtbarkeit zu erkennen, wenn sich etwas in der Pipeline, im Schema oder in der Abhängigkeitskette unerwartet geändert haben könnte.

So messen Sie Framework

Eine erfolgreiche Umsetzung von Maßnahmen zur Datenqualität sollte zu messbaren Verbesserungen führen. Die Infografik hebt vier praktische Indikatoren hervor: geringere Fehlerquoten, höhere Vollständigkeit, höhere Genauigkeit und schnellere Entscheidungsfindung.

Vorgeschlagene KPI-Tabelle:

Erstellen und Implementieren von Rahmenwerken für die Datenqualität

Actian Data Intelligence-Plattform die Technologie des föderierten Wissensgraphen, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Datensätze zu unterstützen. Teams können Datenprodukte je nach Bedarf nutzen, teilen und entdecken. Die Cloud Plattform lässt sich mithilfe einer Reihe integrierter Scanner und APIs nahtlos in die bestehenden Datenökosysteme der Unternehmen integrieren.

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Über Actian Germany GmbH

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