Die Zuverlässigkeit von Daten ist eine von vielen Datenqualitätskennzahlen, die Sie bewerten sollten, um sicherzustellen, dass die von Ihnen verwendeten Daten Ihnen wirklich helfen, die Effizienz Ihres Unternehmens zu verbessern. Bevor Sie einen Prozess einrichten, mit dem Sie beurteilen können, ob Ihre Daten zuverlässig sind, müssen Sie herausfinden, was Zuverlässigkeit genau bedeutet. Lesen Sie unseren Artikel, um es herauszufinden. Durch die Nutzung von Daten niedriger Qualität verlieren Unternehmen auf der ganzen Welt Millionen. Oft ist dies auf mangelndes Bewusstsein oder unzureichendes Wissen zurückzuführen. Viele Unternehmen setzen neue Lösungen ein, die Geschäftsdaten verwenden (Analysetools, Automatisierungssysteme, Empfehlungsmaschinen), aber sie wissen nicht viel über Datenqualität. Die grundlegende Wahrheit, die solche Unternehmen vor der Implementierung neuer Lösungen lernen sollten, ist, dass qualitativ hochwertige Daten die Effizienz steigern können, während Daten mit niedriger Qualität ein Risiko für ein Unternehmen darstellen können. Eine sehr wichtige Kennzahl, die Sie bewerten sollten, ist die Zuverlässigkeit Ihrer Daten. Wissen Sie, wie Sie feststellen können, ob Sie Ihren Geschäftsinformationen vertrauen können?
Was sind die wichtigsten Datenqualitätsmetriken?
Datenqualitätsmetriken ermöglichen es einer Organisation, die Qualität der für Geschäftszwecke 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 Sie ständig sammeln, gibt es normalerweise einige Informationen, die falsch oder unvollständig sind. Daher können sie sich negativ auf Ihre Geschäftseffizienz auswirken. Aus diesem Grund ist die Messung der Datenqualität für den Erfolg eines Unternehmens so entscheidend. Verschiedene Quellen erwähnen verschiedene relevante Datenkennzahlen, hier sind einige davon:
- Vollständigkeit — Mit dieser Metrik messen Sie, ob Datensätze alle erforderlichen Informationen enthalten.
- Genauigkeit — es ist sehr wichtig, Daten zu verwenden, die der Realität entsprechen.
- Aktualität — Diese Metrik spiegelt die Genauigkeit der Daten in einem bestimmten Zeitraum wider.
- Gültigkeit — Mit der Gültigkeit wird bewertet, ob Daten die richtigen Werte für bestimmte Attribute aufweisen.
- Konsistenz — Sie können Ihre Daten in verschiedenen Anwendungen speichern und verwenden. Wenn Sie Daten zwischen verschiedenen Systemen verschieben, müssen Sie eine nutzbare Datenqualitätsmetrik beibehalten.
- Einzigartigkeit — das jeweilige Datenstück sollte nicht mehr als einmal aufgezeichnet werden.
Einige dieser Metriken werden zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Daten verwendet. Informationen sind zuverlässig, wenn sie vollständig, genau und unverzichtbar für den Aufbau von Datenvertrauen sind. Datenzuverlässigkeit ist eine wichtige Kennzahl, um die besten Datenpraktiken in einer Unternehmensorganisation zu etablieren und ein Unternehmen datenorientierter zu gestalten.
Zuverlässigkeit von Daten — Definition
Laut der kurzen Erklärung oben ist die Datenzuverlässigkeit eine ziemlich komplexe Datenqualitätsmetrik, die für viele Unternehmen von grundlegender Bedeutung ist. Ihre Sicherstellung ist entscheidend, um die Datenqualität, Integrität, Sicherheit und Compliance im gesamten Unternehmen zu gewährleisten. Jeder, der die Vorteile seiner Business Intelligence voll ausschöpfen möchte, muss den daraus gewonnenen Daten und Geschäftseinblicken vertrauen können. Stellen Sie sicher, dass Ihre Informationen zuverlässig sind. Reduzieren Sie Ihr Risiko und treffen Sie datengestützte Entscheidungen. Aber wie macht man das? Natürlich gibt es Tools, Prozesse und Richtlinien, die Sie implementieren können, um die Zuverlässigkeit der Daten in Ihrem Unternehmen zu verbessern, aber... Bevor Sie mit der Einführung neuer Lösungen beginnen, sollten Sie herausfinden, welche Daten zuverlässig sind und welche nicht. Sie können dies erreichen, indem Sie einen Prozess durchführen, der als Bewertung der Datenzuverlässigkeit bezeichnet wird.
Bewertung der Datenzuverlässigkeit
Durch die Messung der Datenzuverlässigkeit können Probleme mit den Daten in Ihrem Unternehmen aufgedeckt werden, von denen Sie noch nicht einmal gewusst haben. Dieser Prozess umfasst in der Regel die Bewertung von drei verschiedenen Zuverlässigkeitsaspekten: Gültigkeit, Vollständigkeit und Eindeutigkeit. Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Geschäftsdaten ordnungsgemäß im richtigen Format gespeichert werden. Die Informationen in Ihren Datensätzen müssen alle von Ihrem System benötigten Werte enthalten. Prüfen Sie auch, ob sich Ihre Daten nicht wiederholen. Ihre Datensätze sollten keine doppelten Informationen enthalten. Der Prozess zur Bewertung der Datenzuverlässigkeit kann von Unternehmen zu Unternehmen etwas unterschiedlich sein. Sie können andere Faktoren berücksichtigen, wenn Sie die Bewertung der Datenzuverlässigkeit für Ihr Unternehmen entwerfen. Aus diesem Grund sollten Sie die Kennzahlen zur Datenqualität sorgfältig untersuchen. Erfahren Sie, was eine hohe Datenqualität bedeutet und wie Sie sie sicherstellen können. Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, Ihre eigenen Datenqualitätstests in einer bevorzugten Sprache wie Python oder SQL zu schreiben. Es stehen auch einige spezielle Tools zur Verfügung, die Sie möglicherweise nützlich finden. Viele fortschrittliche und komplexe Datentechnik-Plattformen verfügen über Funktionen für Datentests — gute Beispiele sind Azure Data Factory oder Informatica PowerCenter. Andere, wie das Python-Paket GreatExpectations, wurden speziell für die Bewertung der Datenzuverlässigkeit entwickelt. Alle genannten Lösungen können verwendet werden, um Daten von geringer Qualität aufzudecken. Geschäftsinformationen von geringer Qualität könnten bei der Datenbereinigung behoben werden. Sie können keine wirklich datengestützten Entscheidungen treffen, bevor Sie nicht sichergestellt haben, dass Ihre Daten wirklich zuverlässig sind. Die Bewertung der Datenzuverlässigkeit kann manchmal auch als Vertrauensbewertung bezeichnet werden. Es zeigt, wie sehr Sie Ihren Daten vertrauen können, und es ist sehr wichtig, um das Vertrauen der Daten in Ihr Unternehmen aufzubauen. Daher hat es einen großen Einfluss auf die Effizienz eines Unternehmens.
Datensicherheit und Prozessautomatisierung
Viele Unternehmen investieren auf die eine oder andere Weise in Datenzuverlässigkeit. Sie tun dies wahrscheinlich, indem Sie einige spezifische Validierungsregeln festlegen, Dateningenieure einstellen, die Erfahrung in der Überprüfung der Datenqualität oder der manuellen Überprüfung aktuell gesammelter Daten haben usw. Es ist jedoch schwierig, die Zuverlässigkeit von Daten ohne professionelle Tools und Methoden zu beurteilen. Jedes Mal, wenn einige unzuverlässige Daten unbemerkt bleiben und Sie auf dieser Grundlage geschäftliche Erkenntnisse gewinnen, läuft Ihr Unternehmen Gefahr, eine schlechte Entscheidung zu treffen. Würden Sie nicht lieber Lösungen wählen, die das Risiko, dass einige Daten von geringer Qualität fehlen, auf ein Minimum reduzieren? Heute haben Ingenieure Zugriff auf viele fortschrittliche Tools und können die Automatisierung nutzen, um die Effizienz der Prozesse zur Bewertung der Datenzuverlässigkeit oder der Datenbereinigung zu verbessern. Es gibt auch Plattformen, die auf maschinellem Lernen basieren und mit denen die Zuverlässigkeit der Daten viel einfacher erreicht werden kann. Wenn Sie solche Lösungen noch nie verwendet haben, beraten wir Sie gerne über die besten verfügbaren Systeme und unterstützen Sie bei der Implementierung. Denken Sie daran, dass die Einführung neuer Tools zwar Investitionen erfordert, Ihnen aber helfen wird, viel mehr Geld zu sparen, da schlechte Entscheidungen in Zukunft vermieden werden.
Sicherstellung der Datenzuverlässigkeit in Ihrem Unternehmen
Die Überprüfung der Zuverlässigkeit von Daten mag theoretisch einfach erscheinen, erfordert jedoch die Entwicklung einer guten Strategie, den Einsatz der richtigen Tools und einschlägige Erfahrung, insbesondere in großen Unternehmen, die riesige Datenmengen sammeln und verwalten. Es gibt einige Schritte, die Sie ergreifen müssen, bevor Sie den richtigen Ansatz für Ihr Unternehmen auswählen. Diese sind:
- Identifizierung unzuverlässiger Daten.
- Erfahren Sie mehr über einige der Probleme, die dazu führen, dass Ihre Daten von geringer Qualität sind.
- Festlegung Ihrer Vision zur Behebung der Probleme in Ihrem Unternehmen (welche Verbesserungen könnten vorgenommen werden).
Während einige neue Verfahren sofort implementiert werden können und die Qualität Ihrer Daten nach kurzer Zeit verbessern, müssen Sie sich darüber im Klaren sein, dass andere Änderungen mehr Zeit in Anspruch nehmen, aber letztendlich den langfristigen Erfolg Ihres Unternehmens sicherstellen. Sie können wählen, ob Sie sich intern mit Ihrem eigenen Team um die Datenzuverlässigkeit kümmern möchten. Dazu müssen Sie erfahrene Dateningenieure beauftragen, die in der Lage sind, die Zuverlässigkeit der Daten zu beurteilen. Sie könnten auch Managed Services in Betracht ziehen, bei denen Sie Ihre Daten externen IT-Dienstleistern anvertrauen. Wir können Ihnen helfen, das Beste aus Ihren Geschäftsdaten herauszuholen. Kontaktiere uns für weitere Informationen zu unseren Dienstleistungen. Weitere Informationen zu Data Pipeline-Lösungen finden Sie in unserem Blog:
