Zuverlässigkeit von Daten (Reliability of data) ist eine von vielen data quality metrics, die du bewerten solltest, um sicherzustellen, dass die Daten, die du verwendest, wirklich dazu beitragen, die Effizienz deines Unternehmens zu verbessern. Bevor du einen Prozess einrichtest, um zu beurteilen, ob deine Daten zuverlässig sind, musst du wissen, was reliability eigentlich bedeutet. Lies unseren Artikel, um es herauszufinden.
Durch die Nutzung von low quality data verlieren Unternehmen weltweit Millionen. Oft liegt das an mangelndem Bewusstsein oder unzureichendem Wissen. Viele Unternehmen implementieren neue Lösungen, die business data verwenden (analytic tools, automation systems, recommendation engines), wissen aber wenig über data quality. Die grundlegende Wahrheit, die solche Organisationen vor der Einführung neuer Lösungen lernen sollten, ist, dass high quality data die Effizienz steigern kann, während low quality data ein Unternehmen gefährden kann. Ein sehr wichtiger Wert, den du bewerten solltest, ist die reliability deiner Daten. Weißt du, wie du feststellen kannst, ob du deinen business information vertrauen kannst?
Was sind die wichtigsten data quality metrics?
Data quality metrics ermöglichen es einer Organisation, die Qualität der für geschäftliche Zwecke verwendeten Daten zu messen. Ziel ist es zu beurteilen, ob die gesammelten Daten gut genug sind, um für bestimmte Prozesse im Unternehmen verwendet zu werden. Unter den Daten, die du ständig sammelst, gibt es normalerweise einige Informationen, die falsch oder unvollständig sind. Daher können sie die Effizienz deines Unternehmens negativ beeinflussen. Deshalb ist das Messen der data quality so entscheidend für den Unternehmenserfolg.
Verschiedene Quellen nennen unterschiedliche relevante data metrics, hier sind einige davon:
- Completeness – Mit dieser Metrik misst du, ob Datensätze alle erforderlichen Informationen enthalten.
- Accuracy – Es ist sehr wichtig, Daten zu verwenden, die mit der Realität übereinstimmen.
- Timeliness – Diese Metrik spiegelt die Genauigkeit der Daten in einem bestimmten Zeitraum wider.
- Validity – Validity bewertet, ob Daten alle richtigen Werte für bestimmte Attribute haben.
- Consistency – Du kannst deine Daten in verschiedenen Anwendungen speichern und verwenden. Wenn du Daten zwischen verschiedenen Systemen verschiebst, musst du eine leveraged data quality metric aufrechterhalten.
- Uniqueness – Ein bestimmtes Datenelement sollte nicht mehr als einmal erfasst werden.
Einige dieser Metriken werden zur Bewertung der reliability von Daten verwendet. Informationen sind reliable, wenn sie complete, accurate und unverzichtbar für den Aufbau von data trust sind. Data reliability ist eine Schlüsselmetrik für die Etablierung der besten data practices in einer Organisation und macht ein Unternehmen datengetriebener (data-driven).
A reliability of data – Definition
Wie oben kurz erklärt, ist data reliability eine ziemlich komplexe data quality metric und für viele Unternehmen grundlegend. Sie zu gewährleisten ist entscheidend, um data quality, integrity, security und compliance in der gesamten Organisation sicherzustellen. Die Fähigkeit, den Daten und den daraus gewonnenen business insights zu vertrauen, ist für jeden erforderlich, der das volle Potenzial seiner business intelligence ausschöpfen möchte. Stelle sicher, dass deine Informationen reliable sind. Reduziere dein Risiko und triff data-driven decisions. Aber wie macht man das? Es gibt natürlich Tools, Prozesse und Richtlinien, die du implementieren kannst, um die reliability der Daten in deinem Unternehmen zu verbessern, aber…
Bevor du neue Lösungen einführst, solltest du herausfinden, welche Daten reliable sind und welche nicht. Das kannst du erreichen, indem du einen Prozess namens data reliability assessment durchführst.
Data reliability assessment
Das Messen der data reliability kann Probleme mit den Daten in deiner Organisation aufdecken, von denen du vielleicht gar nichts wusstest. Dieser Prozess umfasst in der Regel die Bewertung von drei verschiedenen Aspekten der reliability: validity, completeness und uniqueness. Du musst sicherstellen, dass deine business data korrekt im richtigen Format gespeichert werden. Die Informationen in deinen Datensätzen müssen alle vom System geforderten Werte enthalten. Überprüfe auch, ob sich deine Daten nicht wiederholen. Es sollten keine doppelten Informationen in deinen Datensätzen vorhanden sein.
Der Prozess der Bewertung der data reliability kann sich je nach Unternehmen etwas unterscheiden. Du kannst bei der Gestaltung des data reliability assessment für deine Organisation auch andere Faktoren berücksichtigen. Deshalb solltest du die data quality metrics sorgfältig studieren – lerne, was high quality data bedeutet und wie du sie sicherstellen kannst. Eine Möglichkeit ist, eigene data quality tests in einer bevorzugten Sprache wie Python oder SQL zu schreiben. Es gibt auch spezielle Tools, die nützlich sein können. Viele fortschrittliche und komplexe data engineering platforms verfügen über Funktionen für data testing – gute Beispiele sind Azure Data Factory oder Informatica PowerCenter. Andere, wie das GreatExpectations Python package, wurden speziell für die Bewertung der data reliability entwickelt. Alle genannten Lösungen können verwendet werden, um low quality data aufzudecken. Low quality business information kann im data cleaning Prozess behoben werden.
Du kannst keine wirklich data-driven decisions treffen, bevor du nicht sicher bist, dass deine Daten wirklich reliable sind. Data reliability assessment wird manchmal auch als trust assessment bezeichnet. Es zeigt, wie sehr du deinen Daten vertrauen kannst, und ist sehr wichtig für den Aufbau von data trust in deinem Unternehmen. Daher hat es einen großen Einfluss auf die Effizienz einer Organisation.
Data reliability und Prozessautomatisierung
Viele Unternehmen investieren auf die eine oder andere Weise in data reliability. Wahrscheinlich tust du das, indem du bestimmte validation rules festlegst, data engineers mit Erfahrung in der Überprüfung der data quality einstellst oder die aktuell gesammelten Daten manuell überprüfst usw. Es ist jedoch schwierig, die reliability von Daten ohne professionelle Tools und Methoden zu bewerten. Jedes Mal, wenn unreliable data unbemerkt bleibt und du darauf basierende business insights erzeugst, läuft dein Unternehmen Gefahr, eine schlechte Entscheidung zu treffen. Würdest du nicht lieber Lösungen wählen, die die Möglichkeit, low quality data zu übersehen, auf ein Minimum reduzieren?
Heute haben Ingenieure Zugang zu vielen fortschrittlichen Tools und können automation nutzen, um die Effizienz von data reliability assessment Prozessen oder data cleaning zu verbessern. Es gibt auch machine learning-based platforms, die verwendet werden können, um data reliability viel einfacher zu erreichen. Wenn du solche Lösungen noch nie verwendet hast, beraten wir dich gerne zu den besten verfügbaren Systemen und unterstützen dich bei der Implementierung. Denke daran, dass die Einführung neuer Tools zwar eine Investition erfordert, dir aber langfristig viel mehr Geld spart, indem sie schlechte Entscheidungen in der Zukunft verhindert.
Sicherstellung der data reliability in deinem Unternehmen
Der Prozess der Überprüfung der reliability von Daten mag in der Theorie einfach erscheinen, erfordert aber eine gute Strategie, die richtigen Tools und relevante Erfahrung – besonders in großen Unternehmen, die riesige Datenmengen sammeln und verwalten. Es gibt einige Schritte, die du unternehmen musst, bevor du den richtigen Ansatz für deine Organisation wählst:
- Identifizierung von unreliable data.
- Kennenlernen einiger Probleme, die dazu führen, dass deine Daten low quality sind.
- Festlegung deiner Vision zur Behebung der Probleme im Unternehmen (welche Verbesserungen vorgenommen werden könnten).
Einige neue Praktiken können sofort implementiert werden und die Qualität deiner Daten nach kurzer Zeit verbessern, aber du musst verstehen, dass andere Änderungen mehr Zeit benötigen, letztlich aber den langfristigen Erfolg deines Unternehmens sichern. Du kannst dich dafür entscheiden, dich intern mit deinem eigenen Team um die data reliability zu kümmern. Dazu musst du erfahrene data engineers einstellen, die in der Lage sind, die data reliability zu bewerten. Du könntest auch managed services in Betracht ziehen – also deine Daten externen IT service providers anvertrauen. Wir können dir helfen, das Beste aus deinen business data herauszuholen. Kontaktiere uns für weitere Informationen zu unseren Dienstleistungen.
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