Probleme mit der Datenqualität: 6 Lösungen für Unternehmen

Datenqualitätsprobleme kosten Unternehmen jedes Jahr Millionen von Dollar, stören den Betrieb und beeinträchtigen die Genauigkeit Entscheidungsfindung . Unternehmen sehen sich mit Herausforderungen wie unvollständigen Datensätzen, doppelten Einträgen und veralteten Informationen konfrontiert, die häufig zu Ineffizienz und Projektfehlern führen. In diesem Artikel werden sechs Lösungen vorgestellt, mit denen diese Probleme effektiv angegangen werden können:

• KI-gestützte Datenvalidierung: Erkennt und korrigiert automatisch Fehler in Echtzeit und reduziert so den manuellen Aufwand um bis zu 50 %.
• Automatisierte Datenbereinigung : Korrigiert Duplikate, fehlende Werte und Formatierungsinkonsistenzen, spart Zeit und verbessert die Genauigkeit.
• Data Governance : Legt klare Eigentumsverhältnisse, Richtlinien und Standards für die Verwaltung von Daten im gesamten Unternehmen fest.
• Beobachtbarkeit und -überwachung: Verfolgt kontinuierlich den Zustand der Daten, um Probleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
• Skalierbare Datenintegration und -standardisierung: Vereinheitlicht verschiedene Datenquellen und sorgt für einheitliche Formate für eine nahtlose Nutzung.
• AI-Rückkopplungsschleifen: Lernt aus vergangenen Korrekturen, um wiederkehrende Datenqualitätsprobleme zu vermeiden.

Diese Strategien verbessern nicht nur die Zuverlässigkeit der Daten, sondern steigern auch die Effizienz, senken die Kosten und unterstützen bessere Geschäftsergebnisse.

Lösung 1: KI-gestützte Datenvalidierung

Probleme mit der Datenqualität stellen für Unternehmen eine ständige Herausforderung dar, und herkömmliche Validierungsmethoden, die häufig auf manuellen Regeln beruhen, greifen zu kurz. Diese veralteten Ansätze sind langsam, fehleranfällig und nicht flexibel genug. Die Lösung: KI-gestützte Datenvalidierungdie mithilfe von Maschinelles Lernen Datenprobleme in Echtzeit automatisch erkennt, behebt und verhindert. Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Genauigkeit, sondern gewährleistet auch die Zuverlässigkeit von Unternehmenssystemen und löst damit langjährige Herausforderungen, während die Messlatte für die Datenqualität höher gelegt wird.

Wie KI Datenfehler identifiziert

KI-Validierungssysteme setzen fortschrittliche Algorithmen ein, um Datenströme zu scannen und zu analysieren und Fehler zu finden, die einem menschlichen Auge entgehen könnten. Durch den Einsatz von Techniken wie Mustererkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und adaptives Maschinelles Lernen sind diese Systeme hervorragend in der Lage, Anomalien und Ungereimtheiten zu erkennen.

Der Prozess funktioniert auf mehreren Ebenen. Die statistische Analyse identifiziert Ausreißer, Maschinelles Lernen sorgt für eine einheitliche Formatierung, und die fortschrittliche Erkennung von Duplikaten konsolidiert redundante Datensätze. Mit der Zeit lernt die KI aus vergangenen Trends und wird immer geschickter darin, Fehler auf der Grundlage des Kontexts zu korrigieren.

Die Vorteile der automatisierten Validierung

Die KI-gestützte Validierung kann den manuellen Aufwand für die Datenbereinigung um bis zu 50 % reduzieren und die Daten um 60 % schneller überprüfen. Unternehmen, die diese Systeme einsetzen, berichten von erheblichen Effizienz- und Genauigkeitssteigerungen.

Die Validierung in Echtzeit ist ein großer Vorteil, da Fehler sofort erkannt werden und verhindert wird, dass fehlerhafte Daten Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Da schätzungsweise 30 % der Unternehmensdaten unvollständig oder fehlerhaft sind, lassen sich durch die Behebung dieser Probleme an der Eintrittsstelle kostspielige Auswirkungen auf nachgelagerte Bereiche minimieren. Und da sich das Datenvolumen alle zwei Jahre verdoppelt, wird die Scalability von KI-basierten Lösungen immer wichtiger.

Die Ergebnisse sprechen für sich. So konnte beispielsweise ein großes Finanzdienstleistungsunternehmen durch KI-gestützte Validierung die Zeit für manuelle Überprüfungen um 60 % senken, während ein weltweit tätiges Einzelhandelsunternehmen die Fehler bei der Eingabe von Kundendaten um 40 % reduzierte. Wenn man bedenkt, dass schlechte Datenqualität Unternehmen in den USA jährlich 3,1 Billionen US-Dollar kostet, können selbst inkrementelle Verbesserungen der Genauigkeit erhebliche finanzielle Vorteile bringen. Diese Effizienzsteigerungen ermöglichen es Unternehmen außerdem, robuste, unternehmensweite Datenstrategien zu entwickeln.

Beispiel: Actian Data Beobachtbarkeit

Actian Data Beobachtbarkeit zeigt, wie KI-gestützte Validierung in der Praxis funktioniert. Diese Plattform bietet eine Echtzeit-Überwachung der Datenqualität mit KI-gesteuerten Warnungen, die Teams benachrichtigen, sobald Probleme auftreten. Sie nutzt SQL-basierte Metriken, um Daten mit vordefinierten Geschäftsregeln zu vergleichen, und erstellt automatisch Tickets für Vorfälle, wenn Unstimmigkeiten entdeckt werden.

Lösung 2: Automatisierte Datenbereinigung

Die manuelle Datenbereinigung verschlingt schwindelerregende 60% der Zeit eines Data-Scientist. Automatisierte Datenbereinigung drehen dieses Drehbuch um und verwenden Algorithmen, um häufige Datenprobleme - wie Duplikate, fehlende Werte, Formatinkonsistenzen und beschädigte Datensätze - in einer Geschwindigkeit und in einem Umfang zu lösen, die Menschen einfach nicht erreichen können. Diese Tools lassen sich nahtlos in Unternehmens-Workflows integrieren und liefern saubere und verwertbare Daten ohne ständige menschliche Aufsicht.

Korrektur von Duplikaten und fehlenden Daten

Automatisierte Tools eignen sich hervorragend zum Erkennen von Mustern, die Menschen möglicherweise übersehen. Zum Beispiel Fuzzy-Matching-Algorithmenzum Beispiel. Diese Algorithmen vergleichen Datensätze, die nicht exakt identisch sind, sich aber wahrscheinlich auf dieselbe Sache beziehen. Sie können Abweichungen in Namen oder Adressen erkennen - unter Berücksichtigung von Tippfehlern und Formatierungsunterschieden - und sie zu einer einzigen, genauen Aufzeichnung zusammenfassen.

Wenn es um fehlende Daten geht, markieren diese Tools nicht nur leere Felder. Sie verwenden Techniken Maschinelles Lernen wie K-Nearest Neighbors (KNN) oder Multiple Imputation by Chained Equations (MICE), um die Lücken auf der Grundlage vorhandener Datentrends vorherzusagen und zu füllen. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass die Datensätze vollständig und zuverlässig bleiben, und minimiert die Lücken, die sonst die Analyse verfälschen könnten.

Ein weiterer großer Vorteil ist die Standardisierung von Formaten. Automatisierte Tools können sicherstellen, dass Telefonnummern einheitlich als (555) 123-4567, Datumsangaben als MM/TD/YYYY oder Währungswerte mit den entsprechenden Dollarzeichen und Dezimalstellen formatiert werden. Diese Beständigkeit schließt Fehler aus, die nachgelagerte Prozesse stören könnten.

Schnellere Datenaufbereitung

Bei der Arbeit mit großen Datenmengen ist Geschwindigkeit alles. Eine automatisierte Datenbereinigung kann die betriebliche Effizienz um bis zu 30 % steigern und die Fehlerquote bei der Datenverarbeitung um 20 % senken. Mit der Zeit verringert sich dadurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und führt zu zuverlässigeren Ergebnissen.

Diese Werkzeuge ermöglichen auch wiederholbare Arbeitsabläufe. Sobald die Regeln festgelegt sind, wenden sie automatisch dieselbe Logik auf alle eingehenden Daten an und gewährleisten so eine einheitliche Qualität ohne zusätzlichen Aufwand. Diese Beständigkeit beseitigt die Variabilität, die manuelle Prozesse oft plagt.

Die Risiken der Nichtautomatisierung können kostspielig sein. Ein Beispiel: Im Jahr 2017 bezahlte Uber seine New Yorker Fahrer um etwa 45 Millionen Dollar aufgrund von unsachgemäßer Datenverarbeitung. Mit automatisierten Bereinigungs- und Validierungsregeln könnten solche teuren Fehler frühzeitig erkannt werden, sodass sie sich nicht zu größeren Problemen auswachsen.

Beispiel: Actian DataConnect

Actian DataConnect zeigt, wie automatisierte Datenbereinigung in Unternehmens-Workflows eingebettet werden kann. Diese hybride Integrationsplattform verbindet verschiedene Datenquellen und wendet dabei Bereinigungsregeln während des Integrationsprozesses an. Anstatt mit der Bereinigung der Daten zu warten, bis sie am Zielort angekommen sind, behebt DataConnect Qualitätsprobleme bereits am Integrationspunkt und verhindert so, dass schlechte Daten überhaupt erst in nachgelagerte Systeme gelangen.

Die Plattform unterstützt eine Reihe von Datentypen und -volumen und wendet standardisierte Regeln an, um Duplikate zu entfernen und Formate zu validieren, wenn Daten zwischen Systemen übertragen werden. So wird sichergestellt, dass saubere, konsistente Daten direkt in Analyseplattformen, Datenbanken und Geschäftsanwendungen fließen - eine zusätzliche Bereinigung nach der Integration ist nicht erforderlich.

Mit seiner "Design-anywhere, Deploy-anywhere"-Architektur ermöglicht DataConnect die einmalige Erstellung von Bereinigungsregeln und deren Anwendung in verschiedenen Umgebungen, ob On-Premises, in der Cloud oder in hybriden Setups. Diese Flexibilität gewährleistet eine konsistente Datenqualität, unabhängig davon, wo sich Ihre Daten befinden oder wie sich Ihre Infrastruktur entwickelt. Indem sie die Datenvorbereitung beschleunigen, stärken Tools wie diese die Grundlage einer starken Unternehmensdatenstrategie.

Lösung 3: Data Governance Frameworks

Data Governance bringen Ordnung ins Chaos und verwandeln verstreute Daten in strukturierte, konforme Systeme. Selbst die fortschrittlichsten Tools greifen zu kurz, wenn es keine klaren Richtlinien und Verantwortlichkeiten gibt. Ein solider Framework legt fest, wer Eigentümer bestimmter Daten ist, wie sie verwaltet werden sollten und welche Standards im gesamten Unternehmen eingehalten werden müssen. Lassen Sie uns aufschlüsseln, warum dies für den betrieblichen Erfolg so wichtig ist.

Warum Data Governance wichtig ist

Gartner berichtet, dass 80 % der digitalen Geschäftsinitiativen in diesem Jahr aufgrund schlechter Governance scheitern werden. Diese beeindruckende Zahl unterstreicht, wie wichtig ein gutes Datenmanagement für den Geschäftserfolg ist.

Wenn sie richtig gemacht wird, liefert Data Governance greifbare Ergebnisse. Unternehmen mit etablierten Governance-Programmen berichten von wichtigen Vorteilen wie verbesserten Data Analytics und Einblicken (58 %), besserer Datenqualität (58 %) und verbesserter Zusammenarbeit (57 %). Diese Vorteile ergeben sich aus klar definierten Richtlinien, die Datenqualitätsstandards, Zugriffskontrollen, Aufbewahrungszeitpläne und Datenschutzanforderungen berücksichtigen.

Die Rechenschaftspflicht ist ein Eckpfeiler einer wirksamen Governance. Rahmenwerke weisen jedem Datenbestand klare Eigentums- und Verantwortungsrechte zu. Viele moderne Ansätze tendieren zu einer föderierten Verwaltung, bei der einzelne Teams ihre eigenen Daten verwalten , während zentrale Teams unternehmensweite Standards einhalten.

Technologie für die Verwaltung nutzen

Bei der Governance geht es heute nicht nur um die Festlegung von Richtlinien, sondern auch um die Nutzung von Technologien zu deren Durchsetzung. Die Technologie hat die Governance von einem statischen Regelwerk in dynamische Echtzeitsysteme verwandelt. Mit maschinenlesbaren Regeln können Richtlinien in Bezug auf Datenschutz, Qualität und Aufbewahrung automatisch durchgesetzt werden. Dies macht fehleranfällige manuelle Prozesse überflüssig und gewährleistet eine konsistente Anwendung von Governance in allen Datenoperationen.

Governance-Tools gehen noch einen Schritt weiter und bieten Funktionen wie Datenvalidierung, -bereinigung und -anreicherung. Sie bieten auch Einblicke durch Erkennung, Profiling und Benchmarking. Diese Tools verfolgen die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus und stellen sicher, dass sie gemäß den internen und gesetzlichen Anforderungen klassifiziert und verwaltet werden.

Ein großartiges Beispiel kommt vom Ohio Department of Transportation (ODOT). In Zusammenarbeit mit Data Transfer Solutions implementierte ODOT ein Governance Framework , das die Daten in der gesamten Organisation standardisierte. Dadurch wurde der Zeitaufwand für die Datenassimilation erheblich reduziert und die Datenqualität insgesamt verbessert.

Cloud Governance-Tools sind für moderne Unternehmen besonders wertvoll. Sie bieten die nötige Scalability , um wachsende Datenmengen verwalten , ohne dabei den Überblick zu verlieren. Diese Plattformen bieten Führungskräften einen umfassenden Überblick über alle Datenaktivitäten, sodass sie Zugriffsberechtigungen verwalten und potenzielle Sicherheitsrisiken überwachen können.

Trotz dieser Vorteile werden Governance-Technologien nach wie vor uneinheitlich eingesetzt. Eine Umfrage aus dem Jahr 2021 ergab, dass zwar 64 % der Unternehmen Data Governance eingeführt haben, aber nur 43 % eine speziell für die Governance entwickelte Software verwenden.

Beispiel: Actian Data Intelligence Plattform

Um zu sehen, wie Technologie die Governance verbessern kann, ist die Actian Data Intelligence Platform genau das Richtige. Diese Plattform nutzt die Knowledge-Graph-Technologie, um die Datenherkunft abzubilden. Sie zeigt genau, wie die Daten durch ein Unternehmen fließen, und zeigt potenzielle Qualitätsprobleme auf.

Das föderierte Governance-Modell ermöglicht es den einzelnen Abteilungen, die Kontrolle über ihre Daten zu behalten und gleichzeitig sicherzustellen, dass die unternehmensweiten Standards eingehalten werden. Geschäftsanwender können über eine KI-gestützte, natürlichsprachliche Suche auf Daten zugreifen, während Governance-Teams mit automatischer Richtliniendurchsetzung und Echtzeitüberwachung die Kontrolle behalten.

Was diese Plattform auszeichnet, ist ihr proaktiver Ansatz. Anstatt Richtlinienverstöße erst im Nachhinein zu erkennen, wendet sie Governance-Regeln während der Datenverarbeitung an und verhindert so Probleme, bevor sie entstehen. Dies reduziert den manuellen Workload für Governance-Teams und lässt sich nahtlos mit KI-Validierungs- und automatisierten Bereinigungstools integrieren.

Die Plattform schafft auch ein Gleichgewicht zwischen Zugänglichkeit und Kontrolle. Benutzer im gesamten Unternehmen können relevante Datensätze über intuitive Schnittstellen leicht finden und darauf zugreifen, aber das Governance Framework stellt sicher, dass sie nur die Daten sehen, für die sie eine Zugriffsberechtigung haben. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu erschließen und gleichzeitig strenge Sicherheits- und Compliance-Standards einzuhalten.

Lösung 4: Beobachtbarkeit und Überwachung

Betrachten Sie die Beobachtbarkeit als einen 24/7 Health Tracker für Ihr Daten-Ökosystem. Sie überwacht die Qualität, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Daten, erkennt potenzielle Probleme frühzeitig und liefert den nötigen Kontext, um sie zu beheben, bevor sie den Betrieb stören. Während die KI-Validierung und die automatische Bereinigung für saubere Daten am Eingangspunkt sorgen, arbeitet Beobachtbarkeit daran, die Integrität in Ihrem gesamten Unternehmen zu erhalten.

Es steht viel auf dem Spiel: Schlechte Datenqualität kostet Unternehmen jährlich durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar, und 80 % der Führungskräfte geben zu, dass sie ihren Daten nicht vertrauen. Mit Beobachtbarkeit müssen Unternehmen nicht mehr ständig Brände löschen, sondern können ihre Daten proaktiv verwalten.

Erkennen von Problemen, bevor sie eskalieren

Auf der Grundlage der KI-gestützten Validierung und Bereinigung von Daten sorgt Beobachtbarkeit dafür, dass Probleme frühzeitig erkannt werden. Anstatt Probleme erst dann zu entdecken, wenn Berichte fehlerhaft erscheinen oder Kunden sich beschweren, erkennen die Beobachtbarkeit Anomalien in Echtzeit und bieten die nötigen Erkenntnisse, um sie sofort zu beheben.

Die Realität sieht so aus: Datenteams verbringen etwa 40 % ihrer Zeit mit der reaktiven Behebung von Qualitätsproblemen. Dieser Ansatz ist anstrengend und teuer. Mit Beobachtbarkeit zeigen Frühwarnsysteme potenzielle Probleme - wie fehlende Werte, doppelte Datensätze oder inkonsistente Formate - an, bevor sie sich ausbreiten.

Die Vorteile sind greifbar. So konnte Contentsquare mit Hilfe einer Plattform für Beobachtbarkeit die Zeit, die für die Erkennung von Datenproblemen benötigt wurde, in nur einem Monat um 17 % reduzieren. Diese Tools nutzen oft das Maschinelles Lernen , um normale Muster in Ihren Daten zu erkennen und Abweichungen zu markieren, die auf zugrundeliegende Probleme hinweisen könnten.

Die Beobachtbarkeit geht über das einfache Erkennen von Fehlern hinaus und sichert kritische Berichte, indem sie stille Ausfälle in zentrale Kennzahlen identifiziert. Sie stärkt auch das Vertrauen in KI- und ML-Modelle, indem sie Probleme wie Feature-Drift oder Schemaänderungen erkennt, die die Genauigkeit beeinträchtigen könnten. Das Ergebnis? Entscheidungsträger und automatisierte Systeme können sich gleichermaßen auf genaue und zuverlässige Daten verlassen.

Hauptmerkmale der Beobachtbarkeit

Die besten Plattformen für Beobachtbarkeit verfügen über eine Reihe von Funktionen, die eine umfassende Überwachung und eine schnelle Problemlösung gewährleisten:

• Überwachung in Echtzeit und Erkennung von Anomalie : Verfolgt Daten, während sie durch Pipelines fließen, und vergleicht sie mit historischen Mustern, um ungewöhnliche Aktivitäten zu erkennen.
• Ursachenanalyse: Verfolgt Probleme bis zu ihrem Ursprung zurück und hilft Teams, die Ursache des Problems schnell zu erkennen und zu beheben.
• SQL-basierte Metriken und automatisiertes Incident Management: Ermöglicht Teams die Erstellung benutzerdefinierter Qualitätsprüfungen mit vertrauter SQL-Syntax, mit automatisierten Warnmeldungen und Vorfallstickets, wenn Schwellenwerte überschritten werden.
• Die fünf Säulen der Beobachtbarkeit: Frische, Verteilung, Volumen, Schema und Abstammung - diese Säulen decken alle wichtigen Bereiche ab, in denen Datenprobleme auftreten können.
• Geschäftsorientierte Triage: Priorisierung von Problemen auf der Grundlage ihrer potenziellen Auswirkungen, um sicherzustellen, dass kritische Probleme zuerst angegangen werden.

Beispiel: Actian Data Beobachtbarkeit in Aktion

Actian Data Beobachtbarkeit ist ein gutes Beispiel dafür, wie moderne Tools diese Funktionen nahtlos integrieren. Die Plattform verbindet KI-gesteuerte Anomalie mit Nutzer Dashboards und macht Datengesundheit sowohl für technische Teams als auch für Geschäftsanwender zugänglich.

Actian überwacht alle verbundene Daten in Echtzeit und weist auf Probleme wie Schemaänderungen, unerwartete Volumenverschiebungen oder Verzögerungen bei der Datenaktualität hin. Wenn Probleme auftreten, generiert Actian Incident Tickets mit detailliertem Kontext, einschließlich der betroffenen nachgelagerten Systeme und der vorgeschlagenen Schritte zur Lösung.

Ein herausragendes Merkmal ist das SQL-basierte Framework von Actian. Datenteams können benutzerdefinierte Validierungsregeln mit Hilfe von Standard-SQL-Abfragen definieren, so dass die Prüfungen leicht an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens angepasst werden können, ohne dass neue Programmiersprachen erlernt werden müssen. Diese Metriken laufen kontinuierlich und gewährleisten die kontinuierliche Einhaltung der Geschäftsanforderungen.

Actian lässt sich auch in bestehende Data Governance integrieren und setzt automatisch die von Governance-Programmen festgelegten Qualitätsrichtlinien durch. So wird sichergestellt, dass die Bemühungen um Beobachtbarkeit mit den umfassenderen Unternehmensstrategien übereinstimmen.

Ein weiterer wichtiger Vorteil ist die Bewertung der Auswirkungen auf das Geschäft. Die Warnmeldungen informieren die Teams nicht nur über Datenänderungen, sondern zeigen auch auf, welche Berichte, Prozesse oder Anwendungen betroffen sein könnten. Dies hilft den Teams bei der Priorisierung von Reaktionen und bei der effektiven Kommunikation möglicher Auswirkungen mit den Beteiligten.

Durch die Förderung der Zusammenarbeit bringt Actian Dateningenieure, Analysten und Geschäftsanwender in einem gemeinsamen Arbeitsbereich zusammen, um Probleme zu untersuchen und zu lösen. Dieser rationalisierte Prozess reduziert Missverständnisse und stellt sicher, dass die Lösungen sowohl den technischen als auch den geschäftlichen Anforderungen entsprechen.

Gartner prognostiziert, dass 50 % der Unternehmen, die verteilte Datenarchitekturen einführen, bis 2026 Tools zur Beobachtbarkeit implementieren werden - 2024 waren es erst 20 % - und Plattformen wie Actian schaffen die Voraussetzungen für zuverlässigere und vertrauenswürdigere Datenökosysteme. Unternehmen, die diese Tools jetzt einsetzen, sind besser gerüstet, um die wachsende Komplexität moderner Datensysteme zu bewältigen.

Lösung 5: Skalierbare Datenintegration und Standardisierung

Die Überwachung der Datenqualität ist wichtig, aber die größere Herausforderung für moderne Unternehmen ist die Zusammenführung von Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Da sich die Unternehmensdaten zwischen 2020 und 2022 von 1 Petabyte auf 2,02 Petabyte verdoppeln werden, war der Bedarf an skalierbar Integration noch nie so groß. Unternehmen sehen sich mit einem Zustrom von Informationen aus Cloud , On-Premises Datenbanken, IoT und Altsystemen konfrontiert - alle mit einzigartigen Formaten und Strukturen. Ohne angemessene Integration und Standardisierung besteht die Gefahr, dass wertvolle Erkenntnisse in isolierten Silos gefangen bleiben.

Warum skalierbare Integration wichtig ist

Skalierbare Datenintegrationsplattformen bieten eine Möglichkeit, verschiedene Quellen unter einer einheitlichen Architektur zu verbinden und verschiedene Datentypen und Deployment effizient zu verwalten. Im Gegensatz zu veralteten Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, die mit wachsenden Systemen immer komplexer werden, sind moderne Plattformen darauf ausgelegt, wachsende Ökosysteme mühelos zu handhaben.

Die Vorteile sind unbestreitbar. In der Tat halten 80 % der Führungskräfte im operativen Geschäft die Datenintegration für wesentlich für ihren Erfolg. Beispiel Bayer Crop Science: Durch die Umstellung von benutzerdefinierten Punkt-zu-Punkt-Verbindungen auf API-gesteuerte Integration konnte die Produktentwicklungszeit von 5-6 Wochen auf nur 2 Wochen verkürzt werden. Außerdem wurden über 40 wiederverwendbare APIs eingeführt und die Prozessfunktionen um 70 % reduziert. Mit diesem Ansatz wurden nicht nur Ineffizienzen beseitigt, sondern es wurde auch sichergestellt, dass sich die Integrationsstrategie mit den geschäftlichen Anforderungen weiterentwickeln konnte.

Skalierbare Plattformen bereiten Unternehmen auch auf die Zukunft vor. Ob neue Datenquellen durch Übernahmen, neue Abteilungen oder aufkommende Technologien - diese Systeme lassen sich anpassen, ohne dass eine komplette Überarbeitung erforderlich ist. Funktionen wie vorgefertigte Konnektoren und visuelle Design-Tools vereinfachen den Prozess und Workload die IT-Teams, während nicht-technische Benutzer eine aktive Rolle bei der Erstellung von Datenflüssen spielen können. Diese Art der Integration schafft die Voraussetzungen für eine effektive Standardisierung, die Beständigkeit über alle Systeme hinweg gewährleistet.

Die Rolle der Standardisierung für verlässliche Daten

Selbst bei einer nahtlosen Integration sind die Datenströme nur so gut wie ihre Beständigkeit. Die Standardisierung stellt sicher, dass Daten aus verschiedenen Systemen übereinstimmen, sodass eine "Kunden-ID" in einem System mit einer "Kunden-ID" in einem anderen übereinstimmt. Andernfalls können Inkonsistenzen zu Fehlern, Verzögerungen und Ineffizienzen führen.

Standardisierte Daten schaffen eine solide Grundlage für schnellere Geschäftsprozesse, da die manuellen Korrekturen, die häufig zum Abgleich nicht übereinstimmender Formate erforderlich sind, entfallen. Bei der Erstellung von Berichten müssen die Teams beispielsweise keine Zeit damit verschwenden, Unterschiede in der Formatierung von Kundennamen oder anderen Feldern in verschiedenen Systemen zu entziffern - alles folgt denselben Regeln.

Außerdem erleichtert es die reibungslose abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Das Marketing kann problemlos auf die vom Vertrieb erfassten Kundendaten zugreifen, und die Finanzabteilung kann dieselben Informationen analysieren, ohne dass individuelle Anpassungen erforderlich sind. Darüber hinaus unterstützt die Standardisierung die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, was vor allem in Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen wichtig ist.

Zu den wichtigsten Grundsätzen der Normung gehören:

• Regeln umgestalten zur Konvertierung eingehender Daten in mit dem System kompatible Formate,
• Semantische Regeln um eine konsistente Bedeutung in verschiedenen Kontexten zu gewährleisten, und
• Taxonomieregeln um strukturierte Klassifizierungssysteme zu erstellen.

Beispiel: Actian DataConnect

Actian DataConnect ist eine Plattform, die sowohl die Datenintegration als auch die Standardisierung in großem Umfang ermöglicht. Sie unterstützt hybride Umgebungen - Cloud, On-Premises und Edge - ohne Einschränkung von Datentypen oder -volumen und ist damit vielseitig für die Anforderungen von Unternehmen.

Ein herausragendes Merkmal ist die visuelle Design-Schnittstelle. Mit diesem Tool können Benutzer komplexe Datenflüsse ohne aufwändige Kodierung erstellen, indem sie Drag-and-Drop-Konnektoren und vorgefertigte Vorlagen verwenden. Teams können Transformationen und Standardisierungsregeln über eine intuitive Schnittstelle definieren, die sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer zugänglich ist.

DataConnect zeichnet sich durch die Automatisierung der Standardisierung aus. So kann es beispielsweise Schemaunterschiede zwischen Systemen erkennen und Zuordnungsregeln vorschlagen, um Formate anzugleichen. Wenn ein System Telefonnummern als "(555) 123-4567" und ein anderes als "555-123-4567" speichert, wendet DataConnect automatisch Standardisierungsregeln an, um Einheitlichkeit zu gewährleisten.

Seine Funktionen heben es von stapelorientierten Tools ab. Die Plattform kann Streaming von IoT , Transaktionssystemen und ereigniszentriert Anwendungen verarbeiten und stellt sicher, dass standardisierte Daten ohne Verzögerungen zur Analyse bereitstehen.

Darüber hinaus integriert DataConnect die Governance in seine Integrationsprozesse. Es setzt Qualitäts- und Sicherheitsrichtlinien durch, verwaltet Prüfpfade und stellt sicher, dass die Standardisierung mit den übergeordneten Unternehmenszielen übereinstimmt. Dieser Ansatz rationalisiert nicht nur die Abläufe, sondern unterstützt auch die Einhaltung von Vorschriften und die Datenintegrität in allen Bereichen.

Lösung 6: AI-Feedback-Schleifen für kontinuierliche Verbesserung

Während Standardisierung und Integration einen guten Ausgangspunkt darstellen, heben einige Unternehmen die Datenqualität auf die nächste Stufe mit KI-gesteuerten Feedback-Schleifen. Diese Systeme beheben nicht nur Datenprobleme, sondern lernen auch aus jeder Korrektur und helfen so, ähnliche Probleme in Zukunft zu vermeiden. Wenn man bedenkt, dass 85 % der KI-Projekte aufgrund schlechter oder unzureichender Daten scheiternwird die Verfeinerung der Datenqualitätsprozesse zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

KI-Rückkopplungsschleifen funktionieren durch die Analyse von Mustern bei Korrekturen, die Ermittlung von Grundursachen und die automatische Anpassung von Validierungsregeln. Mit der Zeit verringert sich dadurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und es entsteht ein effizienteres System.

Aus vergangenen Datenkorrekturen lernen

Die Stärke von KI-Feedbackschleifen liegt in ihrer Fähigkeit, jede Datenkorrektur in eine Lernmöglichkeit zu verwandeln. Unabhängig davon, ob Fehler durch automatisierte Tools, manuelle Bemühungen oder Validierungsprozesse behoben werden, erfassen KI-Systeme Details über das Problem und wie es gelöst wurde.

Diese Systeme gehen jedoch über eine einfache Mustererkennung hinaus. Sie analysieren den Kontext von Datenqualitätsproblemen, wie z. B. die Quelle der Daten, den Zeitpunkt der Übernahme und die Umwandlungen, die die Fehler verursacht haben. Durch das Verständnis dieser Faktoren kann die KI vorhersagen, wann ähnliche Probleme auftreten könnten, und die Qualitätsregeln anpassen, um sie zu vermeiden. Mit der Zeit erkennt das System auch größere Muster und ermöglicht so proaktive Lösungen für systemische Probleme.

ATech Solutions Inc. beispielsweise konnte seine Leistung nach der Einführung der KI-Feedback-Analyse von Convindeutlich verbessern. Die Integration führte zu einer 18%igen Anstieg der Gewinnraten für alle Agenten, indem sie Echtzeit-Feedback und personalisierte Einblicke auf der Grundlage früherer Muster bot. Außerdem sanken die verlorenen KI-Werte um 12%dank besserer Einwandbehandlung und maßgeschneidertem Training für zuvor verlorene Fälle.

Der Feedback-Mechanismus deckt auch systemische Probleme die bei einzelnen Vorfällen vielleicht nicht offensichtlich sind. Wenn beispielsweise bestimmte Datenquellen zu bestimmten Zeiten häufig Formatierungsfehler produzieren, kann die KI diesen Trend aufzeigen und Anpassungen vorschlagen, etwa die Optimierung von Validierungsregeln oder die Änderung von Dateneingang .

Intelligente Qualitätsprozesse in Aktion

Durch die Nutzung historischer Muster können KI-Feedback-Schleifen Datenqualitätsprobleme vorhersagen und verhindern, bevor sie auftreten. Diese Systeme verfeinern kontinuierlich die Validierungsregeln und erkennen subtile Anomalien, die andernfalls durchfallen könnten.

Nehmen wir den Fall eines Süßwarenherstellers: KI-Agenten überwachten und bereinigten Stammdateneinträge von Fabriken auf der ganzen Welt und sorgten so für die Einhaltung eines einheitlichen Standards. Bob van Luijt, CEO und Mitbegründer von Weaviate, beschreibt den Prozess:

"...was wir diese Rückkopplungsschleifen nennen, in denen die Agenten auch Dinge in die Datenbank zurückstellen können."

Dies veranschaulicht, wie KI-Agenten selbständig Inkonsistenzen korrigieren können, wodurch sich die Workload für menschliche Datenverwalter verringert und gleichzeitig eine einheitliche Datenqualität über die gesamte globale Geschäftstätigkeit hinweg gewährleistet wird.

KI-Rückkopplungsschleifen ermöglichen auch prädiktives Datenqualitätsmanagement. Durch die Analyse von Trends bei der Datenverschlechterung können diese Systeme künftige Probleme vorhersehen und Teams alarmieren, damit sie Maßnahmen ergreifen, bevor Probleme auftreten. Dieser proaktive Ansatz verlagert den Schwerpunkt von der Reaktion auf Probleme auf deren vollständige Vermeidung, was zu zuverlässigeren Datenpipelines und niedrigeren Betriebskosten führt.

Letztlich rationalisieren moderne KI-Systeme komplexe Datenmanagement , minimieren menschliche Fehler, senken die Kosten und schaffen ein Framework , das sich mit der Zeit selbst verbessert.

Schlussfolgerung: Aufbau eines zuverlässigen Datensystems

Die sechs oben genannten Lösungen legen den Grundstein für einen langfristigen Erfolg bei der Verwaltung und Nutzung von Daten. Angesichts des prognostizierten weltweiten Datenvolumens von 180 Zettabyte im Jahr 2025 werden Unternehmen, die jetzt auf ein starkes Datenqualitäts-Framework setzen, weitaus besser für die zukünftigen Herausforderungen gerüstet sein.

Warum diese Lösungen wichtig sind

Die Behebung von Datenqualitätsproblemen behebt nicht nur technische Pannen, sondern führt auch zu greifbaren Geschäftsergebnissen. Unternehmen, die umfassende Datenqualitätsstrategien einführen, berichten über signifikante Verbesserungen in allen Bereichen ihres Betriebs. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass data-driven Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, dreimal so hoch. Der finanzielle Nutzen ist ebenso beeindruckend: Unternehmen, die konsequent in Dateninnovation investieren, erzielen eine um 240 Prozentpunkte höhere Aktionärsrendite als ihre Wettbewerber.

Nehmen Sie zum Beispiel Walmart. Durch die Verbesserung der Datenqualität konnte die Verschwendung von Lagerbeständen um 30 % reduziert und die Gewinnspanne um 15 % erhöht werden. Netflix, ein weiteres Beispiel, nutzt qualitativ hochwertige Daten, um eine 93 %ige Zuschauerbindungsrate aufrechtzuerhalten, wodurch das Unternehmen jährlich 1 Milliarde US-Dollar einspart.

Auf der anderen Seite kann die Nichtbehebung einer schlechten Datenqualität unglaublich teuer werden. Wie bereits erwähnt, ist der jährliche finanzielle Tribut, den schlechte Daten fordern, erschütternd. McKinsey berichtet, dass 60 % der Führungskräfte in der Technik schlechte Datenqualität als Haupthindernis für die Skalierung data-driven Abläufe nennen.

"Die Sicherstellung der Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage für alle betrieblichen Aspekte bildet", sagt Rajesh Dutta, CIO bei Usha Martin.

Die Weichen für langfristigen Erfolg stellen

Die Vorteile einer soliden Datenstrategie gehen weit über kurzfristige Gewinne hinaus. Ein vorausschauender Ansatz gewährleistet Scalability und Anpassungsfähigkeit, wenn die Datenmengen weiter wachsen. Um ein zuverlässiges Datensystem aufzubauen, müssen Unternehmen in eine Infrastruktur investieren, die skalierbar ist, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, und die gegenüber potenziellen Ausfällen widerstandsfähig bleibt.

Das Geheimnis liegt darin, Datenqualität nicht als einmalige Initiative, sondern als kontinuierliche Verpflichtung zu behandeln. Dazu gehört der Einsatz von Microservices-Architekturen für eine unabhängige Skalierung, die Nutzung von Autoscaling zur dynamischen Anpassung von Ressourcen und die Priorisierung von Wiederherstellung im Katastrophenfall und Backups. Automatisierung und Infrastructure as Code (IaC) spielen ebenfalls eine Schlüsselrolle bei der Verbesserung von Scalability und Widerstandsfähigkeit.

Microsoft ist ein gutes Beispiel für diese Denkweise. Ihr Data Governance umfasst automatisierte Qualitätsprüfungen und klare Maßnahmen zur Rechenschaftslegung, wodurch Datenfehler um 40 % reduziert werden. Dieser Ansatz schafft eine flexible Infrastruktur, die sich mit den wachsenden Datenanforderungen weiterentwickelt.

Wie bereits erwähnt, führt die Kombination aus intelligenter Validierung und starker Governance zu einem sich selbst verbessernden System, das mit dem Unternehmen wächst. Erfolgreiche Unternehmen betrachten Datenqualität als strategisches Gut, das bessere Markteinblicke und neue Umsatzchancen eröffnet. Durch die Festlegung klarer Richtlinien, die Training Mitarbeiter über die Bedeutung der Datenqualität und die regelmäßige Prüfung der Daten, um Lücken zu erkennen, können Unternehmen Systeme aufbauen, die mit der Zeit zuverlässiger und wertvoller werden.

McKinsey schätzt, dass generative AI einen jährlichen Wertbeitrag von 2,6 Billionen bis 4,4 Billionen US-Dollar leisten könnte. Unternehmen mit einer erstklassigen Datenqualität werden am besten positioniert sein, um diese neuen Möglichkeiten zu nutzen.

Häufige Fragen

Wie kann die KI-gestützte Datenvalidierung die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Unternehmensdaten verbessern?

Die KI-gestützte Datenvalidierung nimmt Ihnen die Mühe ab, genaue und zuverlässige Datensätze zu pflegen, indem sie automatisch Fehler erkennt und korrigiert, Lücken füllt und Unstimmigkeiten behebt, sobald sie auftreten. Das bedeutet, dass Ihre Daten sauber und verlässlich bleiben, ohne dass stundenlange manuelle Arbeit erforderlich ist.

Durch die Vereinfachung der Datenverarbeitung und die Minimierung des Risikos menschlicher Fehler spart die KI-Validierung nicht nur wertvolle Zeit, sondern hilft Unternehmen auch, teure Fehlentscheidungen zu vermeiden. Das Ergebnis? Daten, auf die Sie sich verlassen können, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und das Unternehmenswachstum zu fördern.

Was sind die wichtigsten Vorteile einesFramework, und wie wird die Datenqualität verbessert?

Ein Data Governance Framework bringt eine Reihe von Vorteilen mit sich, die die Qualität Ihrer Daten unmittelbar verbessern. Es stellt sicher, dass Ihre Daten genau sind, konsistentund zuverlässigund wird so zu einer zuverlässigen Ressource für informierte Entscheidungen. Darüber hinaus hilft es Unternehmen, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, Risiken im Zusammenhang mit einer schlechten Datenverarbeitung zu verringern und die betriebliche Effizienz insgesamt zu steigern.

Wenn Unternehmen ein solides Data Governance Framework einführen, können sie ihre Datenprozesse vereinfachen, Fehler reduzieren und Vertrauen in ihre Daten aufbauen. Dies führt nicht nur zu intelligenteren Geschäftsentscheidungen, sondern richtet die Datenmanagement auch auf die allgemeinen Unternehmensziele aus und ebnet so den Weg für langfristigen Erfolg.

Wie verbessern skalierbar Datenintegration und Standardisierung das Datenmanagement und die Entscheidungsfindung für Unternehmen?

Skalierbare Datenintegration und Standardisierung vereinfachen die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten verwalten , indem Informationen aus verschiedenen Quellen in einem einzigen, einheitlichen Format zusammengeführt werden. Dieser Ansatz minimiert Fehler, beseitigt doppelte Daten und stellt sicher, dass die Informationen für Analysen genau und zuverlässig sind.

Wenn Daten standardisiert sind, können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe automatisieren und immer größere Datenmengen nahtlos verwalten , ohne dabei auf hohe Qualitätsstandards verzichten zu müssen. Das Ergebnis? Verbesserte betriebliche Effizienz und zuverlässigere Erkenntnisse, die zu intelligenteren Entscheidungen im gesamten Unternehmen beitragen.

KI kann mit fehlerhaften Daten nicht erfolgreich sein. Sobald Ihre Infrastruktur eingerichtet ist, sorgt kontinuierliche Beobachtbarkeit dafür, dass sie gesund, genau und einsatzbereit bleibt.

Sehen Sie, wie Actian intelligente Daten Beobachtbarkeit liefert.