Warum Initiativen zur Datenqualität immer wieder zu spät anlaufen

Zusammenfassung

Die Datenqualität muss bereits in früheren Phasen sichergestellt werden, damit Probleme erkannt werden, bevor sie sich auf Analysen, den Betrieb oder die KI auswirken.
DataConnect vereint Integration, Beobachtbarkeit und Datenqualität in einer einzigen Lösung, anstatt diese auf verschiedene Tools aufzuteilen.
Dank der KI-gestützten Funktionen können Teams Regeln erstellen, die Qualität bewerten und komplexe Validierungsaufgaben mit weniger manuellem Aufwand vereinfachen.
Es wurde entwickelt, um häufige Hindernisse wie ausschließlich auf Spezialisten ausgerichtete Arbeitsabläufe, den Wechsel zwischen verschiedenen Tools, die Komplexität von Prozessen und unklare Ausgangspunkte zu verringern.
Das Hauptziel besteht darin, die Bereitstellung vertrauenswürdiger, KI-fähiger Daten über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg einfacher und schneller zu gestalten.

Unternehmen investieren massiv in Analytik und KI, doch viele haben nach wie vor Schwierigkeiten, den Daten zu vertrauen, die in diese Initiativen einfließen. Herkömmliche Ansätze zur Datenqualität sind oft reaktiv, manuell und erfordern spezielles Fachwissen, was dazu führt, dass Probleme erst entdeckt werden, wenn sie sich bereits auf nachgelagerte Analyseprozesse, Betriebsabläufe oder KI auswirken.

Bis dahin ist der Schaden bereits angerichtet. Die Teams verbringen wertvolle Zeit damit, Unstimmigkeiten zu untersuchen, widersprüchliche Berichte abzugleichen, nachgelagerte Fehler zu korrigieren und das Vertrauen in die Daten wiederherzustellen.

Was eigentlich ein unkompliziertes Analyseprojekt oder eine KI-Initiative hätte sein sollen, wird zu einem langwierigen Korrekturprozess. Das liegt daran, dass herkömmliche Ansätze die Umsetzung und Aufrechterhaltung der Datenqualität schwieriger machen, als es eigentlich sein müsste.

Die Datenqualität muss bereits in früheren Phasen sichergestellt werden

Seit Jahren wird die Datenqualität oft als eigenständiger Vorgang betrachtet, der erst nach der Integration, dem Laden oder der Nutzung der Daten durchgeführt wird. Spezialisierte Teams erstellen manuell Regeln, überprüfen die Ergebnisse und beheben Probleme, nachdem diese bereits aufgetreten sind.

Dieser reaktive Ansatz funktioniert nicht mehr. Tatsächlich birgt er Risiken, zumal KI schnell große Datenmengen verarbeitet, wodurch Qualitätsprobleme die Ergebnisse in großem Umfang beeinträchtigen können.

Wir bei Actian sind der Überzeugung, dass Datenqualität in den Datenlebenszyklus integriert werden sollte und nicht als separater Schritt behandelt werden darf, nachdem die Daten bereits bereitgestellt wurden. Indem Unternehmen Qualitätsprobleme bereits in einer frühen Phase des Integrationsprozesses erkennen, verstehen und beheben, können sie die Datenintegrität verbessern und gleichzeitig den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Umsetzung und Aufrechterhaltung der Datenqualität reduzieren.

Anstatt auf separate Tools für die Datenintegration, Beobachtbarkeit von Pipelines und die Datenqualität zurückzugreifen, Fähigkeiten DataConnect diese Fähigkeiten einer einzigen Lösung. Teams können Probleme bereits in einer frühen Phase des Datenlebenszyklus erkennen, verstehen und beheben, bevor sie sich auf Analysen, den Betrieb oder KI auswirken.

Probleme bereits im Vorfeld zu erkennen, ist schneller, kostengünstiger und senkt das Risiko in den nachfolgenden Prozessschritten erheblich. Das ist der Gedanke hinter den neuen KI-gestützten Fähigkeiten DataConnect.

DataConnect verbindet hybride Datenintegration mit KI-gestützter Datenqualität. Dadurch lassen sich Probleme bei der Datenqualität bereits in einer frühen Phase des Datenlebenszyklus erkennen und beheben.

Viele Unternehmen nutzen bereits Beobachtbarkeit , um den Zustand ihrer Daten zu überwachen und Probleme zu erkennen. DataConnect baut auf diesen Fähigkeiten auf Fähigkeiten vereint Beobachtbarkeit Datenqualitätsbewertung, Korrektur-Workflows und KI-gestützter Automatisierung auf einer einzigen Plattform.

Dies hilft Teams dabei, den Schritt von der Problemerkennung zur Verbesserung der Datenintegrität zu vollziehen – und das mit weniger Tools und geringerer betrieblicher Komplexität.

Zu viele Daten. Zu wenig Vertrauen.

Unternehmen verwalten Daten in Cloud, SaaS-, Betriebs- und Legacy-Umgebungen. Da diese Umgebungen immer komplexer werden, wird es zunehmend schwieriger, das Vertrauen in die Daten aufrechtzuerhalten.

Als Teil der Actian Data Intelligence-Plattformbietet DataConnect Unternehmen folgende Möglichkeiten:

Integrieren	Überprüfen	Aktivieren
Verbinden Sie Daten aus beliebigen Quellen mit beliebigen Zielen – einschließlich Cloud, On-Premises oder Hybridsystemen – und übertragen Sie diese, ohne an die Infrastruktur eines Drittanbieters gebunden zu sein.	Erkennen, analysieren und beheben Sie Probleme mit der Datenqualität automatisch bereits in einer frühen Phase des Datenlebenszyklus, bevor sie sich auf KI-Modelle, Analysen oder den Geschäftsbetrieb auswirken.	Stellen Sie zuverlässige Daten für Analysen, KI und die Actian Data Intelligence-Plattform bereit, Actian Data Intelligence-Plattform die Entscheidungssicherheit zu erhöhen und den Wert bestehender Technologieinvestitionen zu steigern.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Integrationswerkzeugen vereint DataConnect hybride Konnektivität, eingebettet , Datenherkunft, Beobachtbarkeit der Datenpipelines und KI-gestützte Automatisierung in einer einzigen Lösung.

Vier Hindernisse überwinden, die Initiativen zur Verbesserung der Datenqualität bremsen

Viele Unternehmen stehen vor denselben Herausforderungen im Bereich der Datenqualität. DataConnect hilft dabei, diese Probleme zu beseitigen, sodass Teams Daten besser verstehen, Probleme erkennen, diese frühzeitig beheben und Folgeprobleme reduzieren können:

1. Die Gewährleistung erfordert Fachwissen. Herkömmliche Tools zur Datenqualitätssicherung erfordern spezielle Kenntnisse, darunter komplexe Regelsyntax, reguläre Ausdrücke und semantische Datenmuster. Die Folge ist eine Abhängigkeit von einer kleinen Anzahl von Experten, was Projekte verlangsamt und Scalability einschränkt.

DataConnect verändert diese Vorgehensweise durch KI-gestützte Regelerzeugung und semantische Intelligenz. Anstatt jede Regel manuell zu erstellen, können Nutzer ihre Daten analysieren und erhalten intelligente Empfehlungen auf der Grundlage von mehr als 1.200 semantischen Datentypen. Sie prüfen und genehmigen die Empfehlungen, wodurch der manuelle Aufwand drastisch reduziert wird, während sie gleichzeitig die Kontrolle über die endgültige Umsetzung behalten.

2. Teams wechseln zwischen verschiedenen Tools. Bei vielen Tools ist die Regelkonfiguration von den Daten selbst getrennt. Benutzer erstellen Regeln in einer Oberfläche, führen sie aus und wechseln dann zu einer anderen Oberfläche, um zu überprüfen, ob sie funktioniert haben. Dieser ständige Kontextwechsel verlangsamt die Entwicklung und erschwert die Validierung.

DataConnect sorgt dafür, dass die Nutzer stets mit den Daten verbunden bleiben, die sie optimieren. Anstatt isolation zu arbeiten, können Teams Datensätze zusammen mit den Qualitätsregeln einsehen, Ergebnisse sofort validieren und informierte Entscheidungen Zuversicht treffen. Diese datengesteuerte Arbeitsweise reduziert den Versuch-und-Irrtum-Ansatz und macht die Datenqualität sowohl für technische als auch für geschäftliche Nutzer intuitiver.

3. Prozesse sind komplex. Die Sicherstellung der Datenqualität kann komplexe Prozesse erfordern. Eine finanzielle Validierung kann von mehreren Feldern abhängen. Kundendatensätze erfordern möglicherweise bedingte Logik, die auf der Region, der Kontoart oder der Abonnementstufe basiert. Bislang bedeutete dies, komplizierte Schnittstellen zu nutzen oder komplexe Ausdrücke zu schreiben.

KI vereinfacht den Prozess erheblich. Mithilfe der Unterstützung durch natürliche Sprache können Anwender Qualitätsanforderungen in einfacher Sprache beschreiben, während DataConnect die zugrunde liegende Logik generiert. Anstatt sich mit technischer Syntax herumzuschlagen, können sich die Teams auf die Definition der geschäftlichen Ziele konzentrieren, wodurch Initiativen zur Datenqualität deutlich schneller vorankommen.

4. Organisationen tun dies nicht’wissen nicht, wo sie anfangen sollen. Viele Unternehmen starten Initiativen zur Datenqualität, ohne zu verstehen, wo Probleme bestehen, wie weit verbreitet sie sind oder welche Probleme die größten geschäftlichen Auswirkungen haben. Die Teams verbringen schließlich Zeit damit, Probleme mit niedriger Priorität zu beheben, während wesentlich schwerwiegendere Probleme unentdeckt bleiben.

DataConnect löst dieses Problem durch automatisierte Qualitätsbewertungen, bei denen die Daten bereits vor der Erstellung von Regeln ausgewertet werden. Anstatt bei Null anzufangen, erhalten die Nutzer einen klaren Überblick über den Zustand der Datenqualität, sodass sie Korrekturmaßnahmen auf der Grundlage messbarer Auswirkungen und nicht aufgrund von Vermutungen priorisieren können.

KI macht Datenqualität einfacher und zugänglicher

Der wahre Wert der KI liegt darin, Komplexität zu reduzieren. Durch Automatisierung werden sich wiederholende Aufgaben wie die Datenprofilierung, die Empfehlung von Regeln und die Erkennung von Qualitätsproblemen übernommen, sodass Teams mehr Zeit für die Lösung geschäftlicher Probleme aufwenden können. Dank geführter Arbeitsabläufe können Analysten, Datenverwalter und Governance-Teams zudem auf Datenqualität zugreifen, ohne über fundiertes technisches Fachwissen verfügen zu müssen.

Durch die Kombination von hybrider Datenintegration mit KI-gestützter Automatisierung hilft DataConnect dabei, Qualitätsprobleme bereits in einer frühen Phase des Datenlebenszyklus zu erkennen, zu verstehen und zu beheben. Das Ergebnis ist ein schnellerer Weg zu zuverlässigen, KI-fähigen Daten – ohne die Komplexität, die Initiativen zur Datenqualität bisher gebremst hat.

Da Unternehmen weiterhin in Analytik, Governance und KI investieren, vermittelt DataConnect ihnen größeres Vertrauen in die Qualität der Daten, auf denen jede Entscheidung basiert. Mit DataConnect können Unternehmen die Datenqualität fest in den Datenlebenszyklus integrieren, wodurch sich die Bereitstellung der zuverlässigen, KI-fähigen Daten, auf die jedes moderne Unternehmen angewiesen ist, beschleunigt und vereinfacht.

Erfahren Sie, wie DataConnect dazu beiträgt, zuverlässige Daten für Analysen, den Betrieb und KI bereitzustellen.

Über den Autor