Probleme mit der Datenqualität: 6 Lösungen für Großunternehmen

Eine schlechte Datenqualität kostet US-Unternehmen schätzungsweise 3,1 Billionen US-Dollar pro Jahr. Für einzelne Unternehmen schätzt Gartner die durchschnittlichen jährlichen Kosten durch schlechte Daten auf 12 bis 15 Millionen US-Dollar – eine Zahl, die die tatsächlichen Auswirkungen unterschätzt, da die meisten Kosten im Zusammenhang mit der Datenqualität unsichtbar sind und eingebettet der Zeit eingebettet , die Teams damit verbringen, mit Daten umzugehen, denen sie nicht vertrauen.

Probleme mit der Datenqualität in Unternehmen folgen erkennbaren Mustern. Es gibt sechs Probleme, die branchenübergreifend immer wieder auftreten, und für jedes davon gibt es bewährte Lösungsansätze. Dieser Leitfaden behandelt die sechs häufigsten Probleme im Bereich der Datenqualität, erklärt, warum sie auftreten, welche Kosten sie verursachen und wie sie in großem Maßstab behoben werden können.

Die sechs häufigsten Probleme bei der Datenqualität

Thema 1: Doppelte Datensätze

Warum das passiert

Doppelte Datensätze entstehen, wenn Daten über verschiedene Kanäle – Webformulare, CRM-Importe, manuelle Eingaben, Systemintegrationen – in ein Unternehmen gelangen, ohne dass bei der Erfassung eine Deduplizierungsprüfung stattfindet. Ein Kunde, der den Support über drei verschiedene Kanäle kontaktiert, kann am Ende als drei Datensätze mit leicht abweichenden Schreibweisen des Namens, unterschiedlicher Großschreibung in der E-Mail-Adresse oder unterschiedlichen Formaten der Telefonnummer erfasst werden. Jeder Aufzeichnung individuell genug, um eine einfache Prüfung auf exakte Übereinstimmung zu bestehen.

Systemmigrationen verschärfen das Problem. Wenn zwei Systeme zusammengeführt werden, werden die Datensätze beider Systeme ohne Entitätsauflösung in das Zielsystem geladen, wodurch sich bestehende Duplikate verdoppeln oder verdreifachen.

Was es kostet

Bei einem Einzelhandelsunternehmen mit 5 Millionen Kundendatensätzen und einer Duplikatsrate von 15 % handelt es sich bei 750.000 Datensätzen um Duplikate. Wenn 10 % dieser Duplikate doppelte Marketingmitteilungen zu einem Preis von 2 US-Dollar pro Mitteilung erhalten, bedeutet dies eine Verschwendung von 150.000 US-Dollar an Marketingausgaben pro Kampagne. Multipliziert man diesen Betrag mit der Häufigkeit der Kampagnen und rechnet den Imageschaden hinzu, der dadurch entsteht, dass Kunden dieselbe E-Mail dreimal erhalten, so summieren sich die Kosten zu einer beträchtlichen Summe.

In regulierten Umgebungen stellen doppelte Datensätze ein Compliance-Risiko dar. Ein Antrag auf Löschung gemäß DSGVO, durch den eine Aufzeichnung drei Aufzeichnung gelöscht wird, hinterlässt zwei Kopien personenbezogener Daten im System – was einen Verstoß darstellt.

Lösung: Automatisierte Dublettenbereinigung und Entitätsauflösung

Bei der Datenerfassung: Führen Sie beim Erfassen und Integrieren der Daten einen Fuzzy-Abgleich durch, um fast identische Datensätze zu erkennen, bevor sie ins System gelangen. Beim Fuzzy-Abgleich werden Namen, Adressen, E-Mail-Adressen und Telefonnummern anhand von Ähnlichkeitsalgorithmen statt durch exakten Zeichenfolgenabgleich verglichen, sodass beispielsweise „John Smith“ und „Jon Smyth“ als mögliche Duplikate erkannt werden.

In vorhandenen Daten:Führen Sieeine Entitätsauflösung für historische Datensätze durch, um Duplikate zu identifizieren und zusammenzuführen. Bei der Entitätsauflösung werden ML-Modelle verwendet, die anhand bekannter Duplikatspaare trainiert wurden, um die Wahrscheinlichkeit zu bewerten, dass zwei Datensätze dieselbe reale Entität darstellen. Datensätze, die einen Konfidenzschwellenwert überschreiten, werden automatisch zusammengeführt; Datensätze im unsicheren Bereich werden zur manuellen Überprüfung weitergeleitet.

Laufend: Implementierung einer Datenmanagement , die Aufzeichnung jede Entität – Kunde, Produkt, Lieferant, Mitarbeiter – eine einzige „Golden Aufzeichnung verwaltet und alle Aktualisierungen über diese Aufzeichnung leitet, Aufzeichnung zuzulassen, dass sich parallele Kopien ansammeln.

Prävention:Fügen Sieden Erfassungspipelines Regeln zur Überprüfung der Eindeutigkeit hinzu, die neue Datensätze vor ihrer endgültigen Speicherung mit dem bestehenden Bestand abgleichen. Leiten Sie potenzielle Duplikate an einen Stewardship-Workflow weiter, anstatt Aufzeichnung eine neue Aufzeichnung anzulegen.

Thema 2: Unvollständige Daten

Warum das passiert

Unvollständige Daten haben zwei Hauptursachen: die Gestaltung optionaler Felder und Fehler bei der Durchsetzung.

Unter „optionaler Feldgestaltung“ versteht man, dass Felder, die für nachgelagerte Anwendungsfälle von Bedeutung sind, im Quellsystem als optional gekennzeichnet wurden, da sie zum Zeitpunkt der Datenerfassung nicht erforderlich waren. Ein Lead-Formular, in dem das Feld „Unternehmensgröße“ nicht ausgefüllt werden muss, führt zu einem CRM voller Leads ohne Angaben zur Unternehmensgröße – was für jede Segmentierung, die auf diesem Feld basiert, unbrauchbar ist.

Es kommt zu Validierungsfehlern, wenn Pflichtfelder zwar technisch vorgeschrieben sind, die Validierung jedoch umgangen wird: die Eingabe von „999“ oder „N/A“ in ein numerisches Pflichtfeld, die Einfügung des Standarddatums 1. Januar 1900, wenn kein Datum vorliegt, oder die Verwendung einer Platzhalter-E-Mail-Adresse, um die Validierung zu umgehen. Diese Datensätze erscheinen zwar vollständig, doch die Feldwerte sind bedeutungslos.

Was es kostet

Unvollständige Daten führen zu stillschweigenden Fehlern in der Analyse. Ein Modell zur Berechnung des Customer Lifetime Value, das die 20 % der Datensätze ausschließt, bei denen Angaben zur Kundenbindungsdauer fehlen, unterschätzt systematisch den LTV für ein bestimmtes Kundensegment – nämlich dasjenige, für das keine Angaben zur Kundenbindungsdauer vorliegen. Das Modell erscheint auf den ersten Blick korrekt, da es Zahlen liefert, doch diese Zahlen sind in einer Weise falsch, die ohne eine Überprüfungder Qualität der Trainingsdaten nur schwer zu erkennen ist.

Im Gesundheitswesen führen unvollständige Patientenakten zu klinischen Fehlern. Eine Aufzeichnung , in der das Feld „Allergien“ Aufzeichnung , ist keine unvollständige Aufzeichnung sie stellt ein Risiko für die Patientensicherheit dar.

Lösung: Überwachung der Vollständigkeit, Validierungsregeln und Korrekturmaßnahmen auf Quellcodeebene

Überwachung der Vollständigkeit:Führen Sie Datensatz jeden Datensatz kontinuierlicheine Profilierung durch, Datensatz die Nullwertquote und die Quote der fehlenden Werte für jedes Feld zu ermitteln. Verfolgen Sie die Entwicklung im Zeitverlauf. Ein Feld, dessen Vollständigkeitsquote innerhalb von zwei Wochen von 98 % auf 85 % sinkt, deutet auf eine Änderung im Quellsystem oder einen Ausfall der Pipeline hin, die unverzüglich untersucht werden muss.

Validierungsregeln bei der Datenerfassung:Definieren SieVollständigkeitsanforderungen für jedes Feld, das für nachgelagerte Anwendungsfälle als erforderlich eingestuft wird, und setzen Sie diese bereits bei der Datenerfassung durch. Datensätze, die die Vollständigkeitsprüfungen nicht bestehen, werden in eine Korrekturwarteschlange geleitet, anstatt in den Datensatz übernommen zu werden.

Korrekturmaßnahmen auf Quellsystemebene:Arbeiten Sie nachMöglichkeit mit den Verantwortlichen der Quellsysteme zusammen, um Felder als Pflichtfelder festzulegen, die von nachgelagerten Systemen benötigt werden. Ein CRM-Feld, das bisher optional war, kann für künftige Datensätze als Pflichtfeld festgelegt werden. Lücken in historischen Daten lassen sich zwar möglicherweise nicht beheben, doch ist es jederzeit möglich, die künftige Anhäufung unvollständiger Datensätze zu verhindern.

Anreicherung:BeiFeldern, die an der Quelle nicht als Pflichtfelder festgelegt werden können, sollten Sie Datenanreicherungsdienste nutzen, um Lücken anhand zuverlässiger externer Quellen zu schließen. Adressfelder können anhand von Datenbanken der Postbehörden angereichert werden. Unternehmensfelder können anhand von firmografischen Datenbanken angereichert werden.

Thema 3: Ungenaue Daten

Warum das passiert

Ungenauigkeiten bei Daten haben drei Hauptursachen.

Fehler bei der manuellen Dateneingabe treten bei der manuellen Dateneingabe durch Menschen auf: Tippfehler, Vertauschungen, falsche Feldzuordnungen und Fehler beim Kopieren und Einfügen, durch die Werte aus benachbarten Datensätzen übernommen werden.

Veraltete Datensätze sammeln sich an, wenn Daten nach Änderungen in der Realität nicht aktualisiert werden: Ein Kunde, der vor zwei Jahren umgezogen ist, ist im System noch mit seiner alten Adresse erfasst; ein Lieferant, dessen Ansprechpartner gewechselt hat, ist mit einem falschen Hauptansprechpartner hinterlegt; ein Produkt, dessen behördliche Einstufung sich geändert hat, ist weiterhin mit der alten Einstufung gekennzeichnet.

Migrationsfehler treten auf, wenn Daten zwischen Systemen übertragen werden und die Transformationslogik Ungenauigkeiten verursacht: falsche Feldzuordnungen, Formatkonvertierungen, bei denen Genauigkeit verloren geht, oder Datentypänderungen, die zu Wertbeschnitten führen.

Was es kostet

Schon ein einziges fehlerhaftes Feld in einem bei der Aufsichtsbehörde eingereichten Bericht kann einen Bericht ungültig machen, dessen Erstellung Wochen gedauert hat. Ein Finanzinstitut, das einen Risikobericht mit fehlerhaften Risikodaten einreicht, muss mit einer genauen Prüfung durch die Aufsichtsbehörde, möglichen Sanktionen und einem Glaubwürdigkeitsproblem gegenüber der Aufsichtsbehörde rechnen, das über den unmittelbaren Vorfall hinaus andauert.

Im Kundenkontakt bedeuten ungenaue Daten ein schlecht Customer-Experience. Ein Patient, der eine Rechnung erhält, die zwar auf seinen Namen, aber an eine frühere Adresse adressiert ist, ein Kunde, der eine personalisierte E-Mail mit der falschen Produktempfehlung erhält, eine Lieferung, die an eine veraltete Adresse geschickt wird – all dies sind Fehler in der Datengenauigkeit, die direkte Auswirkungen auf den Kunden haben.

Lösung: Automatisierte Profilerstellung, Validierung und Änderungserkennung

Automatisierte Profilerstellung durchsucht Datensätze kontinuierlich, um Werte zu identifizieren, die außerhalb der erwarteten statistischen Bereiche liegen: einen Transaktionsbetrag, der 50 Standardabweichungen über dem Mittelwert liegt, ein Geburtsdatum, das ein Alter von 150 Jahren impliziert, eine Postleitzahl, die in der maßgeblichen Postdatenbank nicht existiert. Die Ausreißererkennung macht ungenaue Kandidaten für die Überprüfung durch einen Verantwortlichen sichtbar, ohne dass jede Aufzeichnung manuell überprüft werden muss.

Systemübergreifende Validierung vergleicht Feldwerte zwischen Systemen, die Daten austauschen, um Inkonsistenzen aufzudecken. Wenn das CRM einen Kunden als aktiv anzeigt und das Abrechnungssystem ihn als abgewandert ausweist, ist eine der beiden Angaben unrichtig. Die systemübergreifende Validierung erkennt solche Konflikte und leitet sie Aufzeichnung Klärung an das Aufzeichnung System weiter.

Änderungserkennung und Aktualitätsüberwachung Erfasst, wann Datensätze zuletzt aktualisiert wurden, und kennzeichnet Datensätze, deren Werte auf Grundlage der für dieses Feld erwarteten Änderungsrate möglicherweise veraltet sind. Kundenadressfelder, die seit fünf oder mehr Jahren nicht aktualisiert wurden, kommen für eine Anreicherung oder eine Kundenansprache in Frage.

Validierung auf Quellcodeebene erkennt Fehler bereits bei der Eingabe: Adressvalidierung anhand von Postdatenbanken zum Zeitpunkt der CRM-Eingabe, Validierung des Telefonnummernformats vor Aufzeichnung sowie Referenzintegritätsprüfungen, die vor Aufzeichnung eines neuen Aufzeichnung sicherstellen, dass zugehörige Datensätze vorhanden sind.

Thema 4: Inkonsistente Daten

Warum das passiert

Inkonsistenz ist das Datenqualitätsproblem, das am unmittelbarsten durch Versäumnisse bei der Daten-Governance verursacht wird. Wenn verschiedene Systeme dasselbe Konzept unterschiedlich definieren – „aktiver Kunde“ bedeutet im Marketing einen Käufer innerhalb der letzten 90 Tage und im Finanzwesen einen Käufer innerhalb der letzten 180 Tage –, liefert jeder systemübergreifende Bericht Zahlen, die voneinander abweichen. Nach ihrer jeweiligen Definition ist keines der beiden Systeme falsch, doch das Unternehmen kann keine einheitliche Antwort auf die Frage „Wie viele aktive Kunden haben wir?“ liefern.

Im Laufe der Jahre häufen sich Inkonsistenzen an, da Systeme von verschiedenen Teams mit unterschiedlichen Anforderungen unabhängig voneinander entwickelt werden, durch Übernahmen externe Daten mit unterschiedlichen Definitionen hinzukommen und sich die Terminologie über die Geschäftsbereiche hinweg verändert, ohne dass es eine zentrale Stelle gibt, die für die Vereinheitlichung sorgt.

Was es kostet

Jede Führungskräftesitzung, in der zwei Teams widersprüchliche Zahlen aus unterschiedlichen Systemen präsentieren, ist ein direkter Kostenfaktor, der auf Dateninkonsistenzen zurückzuführen ist: die Sitzungszeit, die damit verbracht wird, darüber zu diskutieren, welche Zahl richtig ist, die anschließenden Nachforschungen, um die Zahlen abzugleichen, sowie der Verlust des Vertrauens inEntscheidungsfindung data-driven Entscheidungsfindung sich bei wiederholten Vorfällen dieser Art immer weiter verstärkt.

Für KI-Systeme sind inkonsistente Training besonders schädlich. Ein Modell, das auf Daten aus zwei Quellsystemen trainiert wurde, die dasselbe Merkmal unterschiedlich definieren, lernt widersprüchliche Muster und liefert inkonsistente Ergebnisse, die sich nicht erklären oder beheben lassen, ohne die Inkonsistenz auf die Training zurückzuführen.

Lösung: Governed Geschäftsglossar, Datenverträge und Datenmanagement

Governed Geschäftsglossar: Definieren Sie jeden Geschäftsbegriff, der in mehr als einem System vorkommt, mit einer einzigen verbindlichen Definition, verknüpfen Sie diese Definition mit den spezifischen Feldern in jedem System, für das sie gilt, weisen Sie einen Verantwortlichen für die Pflege zu und veröffentlichen Sie sie im Datenkatalog jedes Team sie finden kann. Ein Geschäftsglossar für „Aktiver Kunde“, der „einen Kunden, der innerhalb der letzten 90 Tage einen Kauf getätigt hat, gemessen anhand des Felds `order_date` in der Transaktionstabelle“ definiert, beseitigt die Ursache für die Inkonsistenz.

Datenverträge: Formelle Vereinbarungen zwischen Datenproduzenten und -nutzern, in denen das Schema, die Felddefinitionen und die Qualitätsstandards festgelegt sind, zu deren Einhaltung sich der Produzent verpflichtet. Wenn ein Produzent eine Felddefinition ändert, meldet das System zur Durchsetzung des Datenvertrags den Verstoß, bevor dieser an nachgelagerte Nutzer weitergegeben wird.

Master Datenmanagement: Eine MDM-Schicht verwaltet einen einzigen Aufzeichnung Golden Aufzeichnung wichtige Geschäftseinheiten – Kunden, Produkte, Lieferanten – und sorgt für einheitliche Definitionen in allen Systemen, die auf diese verweisen. Systeme, die den Status eines Kunden abfragen müssen, abfragen MDM abfragen , anstatt eine eigene Kopie des Aufzeichnung zu führen.

Thema 5: Veraltete Daten

Warum das passiert

Daten sind veraltet, wenn der Zeitraum zwischen der Aktualisierung der Quelle und der Verfügbarkeit in nachgelagerten Systemen die für den vorgesehenen Verwendungszweck geltenden Anforderungen an die Aktualität überschreitet. Eine tägliche Batch-Pipeline, die die Bestandsdaten um 2 Uhr morgens aktualisiert, liefert Daten, die bereits bis zu 23 Stunden alt sind, wenn das Fulfillment-Team am Nachmittag darauf zugreift. In einer schnelllebigen Bestandsumgebung sind 23 Stunden alte Daten für Fulfillment-Entscheidungen ungeeignet.

Veraltete Daten bleiben oft unbemerkt, da die Pipelines erfolgreich abgeschlossen werden und die Daten aktuell erscheinen – die Tabelle wurde zuletzt heute aktualisiert –, die Quelldaten, auf denen sie basieren, jedoch bereits zum Zeitpunkt der Ausführung der Pipeline mehrere Stunden oder Tage alt waren.

Was es kostet

Im E-Commerce führen veraltete Bestandsdaten zu Überverkäufen: Kunden bestellen Produkte, die nicht vorrätig sind, da das Bestandssystem Mengen anzeigt, die vor 18 Stunden noch korrekt waren. Jeder Überverkauf führt zu einer Stornierung, einem Kundenservice-Kontakt und potenzieller Kundenabwanderung.

Im Finanzdienstleistungssektor führen veraltete Marktdaten, die in Risikomodelle einfließen, zu Positionsberechnungen, die die aktuellen Marktbedingungen nicht widerspiegeln. Im Gesundheitswesen führen veraltete Medikamentenlisten dazu, dass Verschreibungsentscheidungen auf der Grundlage veralteter Medikamentenhistorien getroffen werden.

Lösung: SLAs zur Aktualität, Pipeline-Überwachung und Echtzeit-Datenpfade

Frische-SLAs: Legen Sie das maximal zulässige Alter der Daten für jeden Datensatz fest, Datensatz in zeitkritischen Vorgängen Datensatz . Ein für die Auftragsabwicklung Datensatz darf beispielsweise höchstens 15 Minuten alt sein. Ein für wöchentliche Marketingkampagnen Datensatz darf hingegen ein Alter von maximal 24 Stunden aufweisen. Dokumentieren Sie diese SLAs im Datenkatalog Teil der Aufzeichnung Datensatz.

Pipeline-Überwachung mit Aktualitätswarnungen: Überwachen Sie jede Pipeline auf termingerechte Fertigstellung und lösen Sie sofort eine Warnung aus, wenn eine Pipeline fehlschlägt oder sich verzögert. Verknüpfen Sie die Aktualitätsüberwachung mit den Stewardship-Workflows, damit ein veralteter Datensatz dem zuständigen Steward gemeldet Datensatz , bevor er für Produktionsentscheidungen herangezogen wird.

Echtzeit-Datenpfade für zeitkritische Anwendungsfälle:BeiVorgängen, bei denen Batch-Latenz wirklich nicht toleriert werden kann, sollten Batch-Pipelines durch Streaming ersetzt werden, die Daten innerhalb von Sekunden nach dem Auftreten der Quellereignisse bereitstellen. Streaming , die Kafka oder ähnliche Plattformen nutzen, reduzieren die Verzögerung bei der Aktualität von Stunden auf Sekunden – und zwar genau für die Anwendungsfälle, bei denen dies erforderlich ist.

Transparenz zum Alter der Daten im Katalog:Zeigen Siedie Zeitstempel der letzten Aktualisierung im Datenkatalog den Qualitätsbewertungen und dem Zertifizierungsstatus deutlich sichtbar an, damit Nutzer die Aktualität eines Datensatz vor dessen Verwendung beurteilen können. Ein Analyst, der sieht, dass ein Datensatz vor 19 Stunden zuletzt aktualisiert Datensatz , kann fundiert entscheiden, ob dieser für seinen use case aktuell genug ist.

Thema 6: Ungültige Daten

Warum das passiert

Ungültige Daten entsprechen nicht den definierten Formaten, Wertebereichen oder Geschäftsregeln. Ein Datumsfeld mit dem Eintrag „99/99/9999“, ein negativer Wert in einem Mengenfeld, das nur positive Ganzzahlen zulässt, eine E-Mail-Adresse ohne „@“-Zeichen, eine Postleitzahl, die keiner gültigen Postleitzahl entspricht – all diese Werte sind zwar technisch vorhanden, aber bedeutungslos oder schädlich, wenn sie in einer Berechnung, abfragen oder einem Modell verwendet werden.

Ungültige Daten sammeln sich an, wenn bei der Dateneingabe keine Validierungsregeln vorhanden sind, wenn durch Schemaänderungen neue Einschränkungen eingeführt werden, denen bestehende Daten nicht entsprechen, oder wenn Daten aus externen Quellen ohne Formatnormalisierung geladen werden.

Was es kostet

Ungültige Daten führen zu Ausfällen der Pipeline, wenn nachgelagerte Systeme versuchen, Werte zu analysieren, die nicht den erwarteten Formaten entsprechen. Ein ETL-Job, der ein vierstelliges Jahr erwartet und auf „9999“ stößt, löst eine Ausnahme aus und schlägt fehl. Die Pipeline wird angehalten, die Daten werden nicht geladen, und nachgelagerte Berichte fehlen, bis das Problem untersucht und behoben wurde.

In regulierten Branchen führen fehlerhafte Daten in einem Einreichungsantrag zur Ablehnung. Ein Pharmaunternehmen, dessen Datensatz zu einer klinischen Studie in Pflichtfeldern Werte außerhalb des zulässigen Bereichs Datensatz , erhält von der FDA ein „Complete Response“-Schreiben, in dem eine erneute Einreichung verlangt wird. Die Kosten entstehen nicht nur durch die erneute Einreichung, sondern auch durch die Verzögerung im behördlichen Verfahren.

Lösung: Eingabevalidierung, Schema-Durchsetzung und automatisierte Korrekturmaßnahmen

Eingabevalidierung an der Quelle: Implementieren Sie Validierungsregeln bereits bei der Dateneingabe und Systemintegration, um zu verhindern, dass ungültige Werte in das System gelangen. Die Formatvalidierung für E-Mail-, Telefon- und Postfeldern, die Bereichsvalidierung für numerische Felder, die Überprüfung der referenziellen Integrität für Fremdschlüsselfelder sowie die Validierung anhand von Geschäftsregeln für domänenspezifische Einschränkungen sollten alle vor Aufzeichnung eines Aufzeichnung durchgeführt werden.

Schema-Prüfung bei der Datenerfassung: Bei Daten, die aus externen Quellen eingehen, sollte auf der Erfassungsschicht eine Schemavalidierung implementiert werden, die eingehende Daten vor dem Laden mit dem Zielschema abgleicht. Datensätze, die die Schemavalidierung nicht bestehen, werden zur Überprüfung in eine Ablehnungstabelle verschoben, anstatt ungültige Werte in den Datensatz zu laden.

Automatische Korrektur gängiger Muster: Viele Arten ungültiger Daten lassen sich automatisch korrigieren: Telefonnummern, die in ein Standardformat umformatiert werden können, Postleitzahlen, die anhand einer maßgeblichen Postdatenbank validiert und korrigiert werden können, sowie Datumsfelder, deren Format zwar bekannt ist, die jedoch falsch kodiert sind. Implementieren Sie automatisierte Korrekturregeln für häufig vorkommende, korrigierbare Muster und leiten Sie wirklich mehrdeutige Fälle zur Überprüfung durch die Datenverantwortlichen weiter.

Vertragsbasierte Schema-Governance: Datenverträge, in denen das genaue Schema, die Feldtypen und die Validierungsregeln festgelegt sind, die Datenproduzenten einhalten müssen, bieten nachgelagerten Verbrauchern eine formelle Garantie für die Daten, die sie erhalten, sowie einen Warnmechanismus für den Fall, dass diese Garantie verletzt wird.

Die richtigen Lösungen für Ihre Umgebung auswählen

Nicht jedes Unternehmen benötigt alle sechs Lösungen gleichzeitig auf demselben Reifegrad. Legen Sie Prioritäten fest, je nachdem, welche Probleme derzeit die größten geschäftlichen Schwierigkeiten verursachen.

Die nachhaltigsten Verbesserungen der Datenqualität gehen die Ursachen direkt an der Quelle an, anstatt nachgelagerte Bereinigungen durchzuführen, die endlos wiederholt werden müssen. Eine Validierung auf Quellenebene verhindert, dass ungültige Daten in das System gelangen. Standardisierte Definitionen verhindern, dass sich Inkonsistenzen ansammeln. Die Überwachung der Aktualität verhindert, dass veraltete Daten in die Produktion gelangen. Jede dieser vorgelagerten Investitionen bringt mit dem Wachstum des Datenbestands immer größere Erträge.