Datenqualitätsmanagement – Was ist das?
Um qualitativ hochwertige Produkte herzustellen, benötigt man hochwertige Materialien. Genauso benötigt man hochwertige Daten, um die besten Business Insights für sein Unternehmen zu generieren. Aber wie bewertet man die Qualität von Daten? Welche Tools sollte man verwenden, um sicherzustellen, dass die Informationen korrekt sind? In diesem Artikel erfahren Sie, welche Faktoren bei der Bestimmung der Datenqualität am wichtigsten sind und welche Art von Informationen für Ihr Unternehmen eher nutzlos sind. Darüber hinaus werden wir Ihnen den Data Quality Management Prozess vorstellen und Sie zu den besten Praktiken in diesem Bereich beraten. Lesen Sie weiter, wenn Sie wissen möchten, welche Tools Sie verwenden können, um Ihre Datenqualität zu verbessern und zuverlässige Analyseergebnisse zu gewährleisten. Und wenn Sie nach den besten Lösungen für Ihr Unternehmen suchen, besuchen Sie unsere Data Pipeline Automation Services.
Datenqualitätsmanagement – Was ist das?
Stellen wir uns für einen Moment vor, wir schreiben nicht über Technologie... Als Unternehmer erhalten Sie jeden Tag alle Arten von Informationen. Sicherlich ignorieren Sie einen Großteil davon, da sie für die Entwicklung Ihres Unternehmens nicht wertvoll sind oder es einfach nicht genug Informationen gibt, um Entscheidungen auf der Grundlage dieser Informationen zu treffen. Das sind Informationen von geringer Qualität.
Was ist Datenqualität?
Unternehmen, die mit Big Data arbeiten, verwenden Analysetools, um kurz- und langfristige datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und effizient zu arbeiten. Für diese Marken ist es entscheidend, dass ihre gesammelten Daten wertvoll sind und es ermöglichen, ebenso wertvolle Business Insights zu generieren. Datenqualität ist die Fähigkeit von Daten, ihren Zweck zu erfüllen – dazu beizutragen, nützliche und zuverlässige Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen. Informationen, die zur richtigen Geschäftsentscheidung führen, sind qualitativ hochwertige Informationen.
Wie bewerten wir also Daten? Einige Artikel erwähnen vielleicht fünf, sechs oder sogar zehn Faktoren, die Sie beachten müssen. Hier sind einige der Merkmale, die zur Beschreibung der Datenqualität verwendet werden:
- Vollständigkeit – Unvollständige Daten enthalten nicht alle Informationen, die nützlich sein könnten. Wenn Datensätze Lücken aufweisen, besteht die Möglichkeit, unzuverlässige Analysen zu erstellen und falsche Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen, was schlimme Folgen haben könnte.
- Genauigkeit und Zuverlässigkeit – Was ist, wenn die Daten überhaupt nicht korrekt sind oder aus einer unsicheren Quelle stammen? Irreführende Informationen führen – wieder einmal – zu schlechten Entscheidungen. Ohne Genauigkeit können Ihre Daten genauso viel Schaden anrichten wie Gutes.
- Verfügbarkeit – Es gibt viele Mitarbeiter im Unternehmen, die mit Daten arbeiten und diese nutzen können, um ihre Arbeit besser zu erledigen. Wenn einige Daten für bestimmte Mitarbeiter, die von ihrer Nutzung profitieren könnten, nicht verfügbar sind, erfüllen sie ihren Zweck nicht. Stellen Sie sicher, dass die Experten, die bestimmte Informationen benötigen, Zugriff darauf haben.
- Aktualität – In manchen Fällen ist es keine gute Idee, historische Daten zu verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Wenn Ihr Unternehmen kurz nach der Datenerhebung Erkenntnisse gewinnen muss, sollten Sie sich näher mit Echtzeit-Big-Data-Analysen befassen. Denken Sie daran, dass das Verlassen auf veraltete Informationen zu einer ungenauen Entscheidung führen kann.
- Granularität – Daten können Ihnen Kenntnisse über Details oder einen allgemeinen Zustand von etwas vermitteln. Oftmals kann man keine gute Entscheidung treffen, wenn man nur mit allgemeinen Daten arbeitet.
- Relevanz – Einige Daten sind möglicherweise nicht nützlich. Also…, was bringt es, sie überhaupt zu speichern? Informationen, die Sie für völlig nutzlos halten, sollten bei der Datenanalyse nicht berücksichtigt werden.
Warum ist Datenqualität wichtig?
Wenn Sie falsche oder ungenaue Daten verwenden, können Sie nicht die richtigen Entscheidungen für Ihr Unternehmen treffen und müssen Ihre Zeit und Ressourcen verschwenden, um die Probleme zu lösen, die Sie selbst verursacht haben, anstatt in die Entwicklung zu investieren.
Wann ist die Datenqualität gering?
Sie sollten Ihre Urteile nicht auf unzuverlässige Informationen stützen – wenn Sie die Quelle nicht kennen oder nicht sicher sind, ob Sie sich auf bestimmte Daten verlassen können, sollten Sie das Problem beheben, indem Sie unzuverlässige Quellen eliminieren. Unvollständige Daten sollten ebenfalls eliminiert werden, da sie Ihnen (oder Ihren Analysesystemen) keine klare, reale Sicht der Situation vermitteln. Einige Daten können mehrdeutig sein – leicht fehlinterpretiert werden – und daher zu falschen Schlussfolgerungen führen.
Durch doppelte Daten können sehr ernste Probleme verursacht werden. Stellen Sie sich vor, Sie hätten viele Profile desselben Kunden in Ihrer Datenbank. Abgesehen davon, dass dies Ihre Mitarbeiter verwirrt und zusätzlichen Speicherplatz beansprucht, führt dies auch zu einer ungenauen Kundenzahl und schwächt die Marketinganalyse usw. Sie müssen daran denken, Daten zu aktualisieren – wenn Sie Ihr Angebot und Ihre Marketingkampagnen verbessern möchten. Einige Ihrer Kunden waren vielleicht noch vor wenigen Jahren Studenten, aber heute haben sie vielleicht zwei Kinder und einen Hund – und völlig andere Bedürfnisse als zuvor. Sie können neue Informationen verwenden, um besser geeignete Produkte zu empfehlen oder die Werbung zu optimieren.
Der Data Quality Management Prozess
Data Quality Management ist ein Prozess, dessen Ziel es ist, nutzlose Daten zu eliminieren, um die hohe Qualität der Informationssätze zu erhalten, die für Analysen verwendet werden sollen.
- Definition der erforderlichen Datenqualität
Die Sicherstellung einer hohen Datenqualität beginnt mit der Definition, wie die Daten tatsächlich sein sollen. Dies geschieht durch die Festlegung von Schwellenwerten und Regeln – Anforderungen an Ihre Informationen. Ideale Daten sind zu 100 % konform mit Ihren Datenqualitätsmerkmalen (Genauigkeit usw.). Wie Sie wahrscheinlich vermuten, ist es sehr schwierig, für alle Attribute 100 % zu erreichen. Normalerweise entscheidet ein Unternehmen, welche Daten und Qualitäten am wichtigsten sind.
- Überprüfung der Datengenauigkeit
Nachdem Sie Regeln festgelegt haben, müssen Sie sich Ihre Daten ansehen und prüfen, ob sie die von Ihnen festgelegten Regeln erfüllen. Dieser Prozess ermöglicht es, Informationen von geringer Qualität von Informationen von hoher Qualität zu trennen, um gute Business Insights zu gewährleisten.
- Identifizieren Sie, was die geringe Datenqualität verursacht
Es muss einen Grund für die Erfassung von Daten von geringer Qualität geben. Haben Sie sich jemals gefragt, warum die von Ihrem Unternehmen gesammelten Informationen nicht gut genug sind, um nützliche Business Insights zu generieren? Die Beseitigung der Quellen unvollständiger oder unzuverlässiger Daten ist der erste Schritt zur Verbesserung des Entscheidungsprozesses. Manchmal kann dies einfach geschehen, indem Sie das Formular, das Sie zum Sammeln von Daten verwenden, übersichtlicher gestalten. Sie können eine Validierungsregel in Ihrem System festlegen, damit es keine Daten akzeptiert, wenn sie falsch sind.
- Überwachen und kontrollieren Sie Daten
Der Data Quality Management Prozess endet nie – Sie müssen Ihre Datenqualität regelmäßig überprüfen, um sie zu verbessern. Was Sie nicht vergessen dürfen, ist, dass sich das Geschäftsumfeld ständig ändert. Andere Daten können wichtig werden oder auf andere Weise bewertet werden müssen.
Data Quality Management Best Practices
Datenqualität sollte Ihre Priorität sein. Beginnen Sie damit, sie zu verbessern, und stellen Sie dann sicher, dass alle Ihre Mitarbeiter verstehen, wie fatal es sein kann, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage schlechter Informationen zu treffen. Die Sicherstellung einer angemessenen Datenqualität in Ihrem Unternehmen ist jedoch nicht einfach. Sie müssen die richtige Strategie entwerfen, die richtigen Tools auswählen und einen Qualitätsprozess einrichten. Die Automatisierung der Dateneingabeprozesse, um menschliche Fehler zu reduzieren, ist ebenfalls eine gute Idee. Es ist wichtig, die wiederholte Erfassung schlechter Daten zu verhindern, anstatt sie ständig eliminieren zu müssen. Das Erstellen spezieller Regeln kann Ihnen helfen, doppelte Daten zu erkennen – eine Information kann nicht mehr als einmal in dieselbe Datenbank eingegeben werden. Es gibt viele Methoden, um die hohe Qualität der für die Analyse verwendeten Daten sicherzustellen – unsere besten Berater können Ihnen bei der Auswahl aus den verfügbaren Datenqualitätstools helfen – kontaktieren Sie uns. Einige lassen Sie Daten in Komponenten unterteilen, an denen gearbeitet werden kann; andere entfernen oder ändern doppelte Informationen. Sie dürfen die richtigen Tools für die Datenüberwachung nicht vergessen. Investieren Sie in die besten Systeme für Ihr Unternehmen.
Datenexploration definition und techniken
