Unternehmen auf der ganzen Welt stehen vor der ständigen Herausforderung, Geschäftsdaten zu nutzen, zu verarbeiten und in ihre Systeme zu integrieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und Zukunftspläne voranzutreiben. Diese datengesteuerte Welt, in der wir leben, ist kein neues Ereignis, da Unternehmen berichten, dass sie mehr Daten in der Cloud gespeichert haben jedes Jahr seit 2015.
Doch selbst bei einem hohen Schwellenwert für die Datenerhebung garantiert die schiere Menge immer effektivere Ergebnisse. Ein wichtiger Faktor, den Unternehmen berücksichtigen müssen, ist die Qualität der Daten, die sie sammeln und verarbeiten. Hochwertige Daten lassen sich einfacher in Analyse-Engines einspeisen, sodass Sie Erkenntnisse gewinnen, die Sie dann zur Bestimmung der besten Vorgehensweise nutzen können.
Allerdings ist die Verwaltung minderwertiger Daten aufwändiger und erfordert häufig weitere Transformationen oder Bereinigungen, bevor sie für die Analyse bereit sind. Diese zusätzlichen Prozesse wirken sich direkt auf den Ressourcenverbrauch aus und erhöhen die Kosten datenbezogener Bemühungen. Da datengesteuerte Entscheidungen mittlerweile ein wesentlicher Bestandteil der Geschäftsstrategie sind, sollte die Verbesserung der Datenqualität in der gesamten Datenpipeline ein Kernziel sein.
In diesem Artikel befassen wir uns mit den wichtigsten Methoden, Strategien und Vorsichtsmaßnahmen, die Sie im Umgang mit der Datenverarbeitung treffen sollten. Wir erläutern Ihnen genau, wie Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen steigern und so Ressourcen sparen und die Datenakzeptanz im gesamten Unternehmen vorantreiben können.
Lasst uns gleich eintauchen.
Was ist Datenqualität?
Datenqualität ist ein Überbegriff, der beschreibt, wie gut Daten bestimmte Kriterien erfüllen. Diese Kriterien stehen in direktem Zusammenhang mit Aspekten, die die Erfassung, Zusammenstellung und Analyse von Daten erleichtern.
Hier sind einige Merkmale, die die durchschnittliche Qualität von Daten definieren:
- Genauigkeit: „Genaue Daten“ beziehen sich auf den Grad der Korrektheit der Daten. Hochpräzise Daten sind fehlerfrei und spiegeln die von Ihnen aufgezeichneten realen Werte wider.
- Vollständigkeit: Vollständige Daten sind vollständig ausgefüllt und enthalten keine Lücken oder fehlenden Werte.
- Konsistenz: Konsistenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Daten, über verschiedene Bereitstellungen und Datensätze hinweg einheitlich zu bleiben. Beispielsweise deuten Daten auf dasselbe hin, obwohl sie aus zwei unterschiedlichen Quellen stammen.
- Aktualität: Aktualität ist ein Begriff, der definiert, wie aktuell Ihre Daten sind. Daten, die in den letzten 24 Stunden erstellt wurden, eignen sich möglicherweise besser für Geschäftsprozesse, die eine kurze Bearbeitungszeit erfordern. Wenn Sie alternativ historische Trends betrachten, sind ältere Daten aktueller.
- Relevanz: Sie könnten den größten Datensatz der Welt haben, aber wenn er nichts mit dem zu tun hat, was Sie herausfinden möchten, dann ist es Zeitverschwendung. Schlechte Daten haben in der Regel wenig Relevanz für Ihre Geschäftsziele.
Daten von geringer Qualität frustrieren nicht nur Dateningenieure und verlangsamen Ihre Geschäftsprozesse. Es hat einen viel direkteren Effekt: Niedrige Daten kosten Unternehmen mehr als 30 % 3 Billionen Dollar jedes Jahr. Diese Zahl spiegelt nur Unternehmen mit Sitz in den USA wider und zeigt, wie wichtig schlechte Datenqualität weltweit sein kann.
Strategien zur Verbesserung der Datenqualität in Ihrem Unternehmen
Die Verbesserung der Datenqualität in einem Unternehmen lässt sich nicht über Nacht erreichen. Da Daten über die gesamte Datenpipeline fließen, sind auch mehr als nur ein paar kleine Änderungen erforderlich, um die durchschnittliche Qualität Ihrer Daten zu ändern.
Es gibt jedoch bestimmte Methoden, die Ihnen helfen können, den richtigen Weg einzuschlagen. Hier sind einige führende Strategien, mit denen Sie die Datenqualität in Ihrem Unternehmen verbessern können.
Erstellen und setzen Sie Datenstandards in Ihrem Unternehmen durch
Ohne einen Kerndatenstandard, den alle Ihre Ingenieure kennen, verstehen und befolgen, werden Sie nie über einen konsistenten Datenstandard verfügen. Ihre Datenstandardstrategie liegt jeder einzelnen Interaktion mit Daten zugrunde und ermöglicht Ihnen die Erstellung klarer Namenskonventionen, Strukturstrategien und Dateneingabesysteme.
Wenn Ihr Unternehmen ständig auf Vollständigkeits- und Konsistenzprobleme stößt, kann die Erstellung und Durchsetzung von Datenstandards einen großen Beitrag zur Lösung Ihrer Kernprobleme leisten. Je umfangreicher Ihre Datendokumentation ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie nach dem Aufnahmeprozess qualitativ hochwertige Daten erhalten.
Führen Sie Datenbereinigungsprozesse ein
Eine fantastische Möglichkeit, die durchschnittliche Qualität der Daten, mit denen Sie interagieren, zu verbessern, ist die Implementierung einer Reihe von Datenbereinigungssystemen, die dabei helfen, Fehler zu lokalisieren und zu neutralisieren. Beispielsweise können diese Systeme kürzlich beschaffte Daten durchsuchen und doppelte Informationen finden.
Diese Strategie trägt nicht nur zu einem höheren Datenstandard bei, sondern stellt auch sicher, dass Sie weniger Ressourcen für die Aufnahme doppelter oder unvollständiger Daten verschwenden.
Nutzen Sie nach Möglichkeit Automatisierung
Automatisierung ist eines der mächtigsten Werkzeuge, die der Datenwelt zur Verfügung stehen. Durch den Einsatz von Automatisierungstechniken sind Unternehmen in der Lage, den manuellen Teil der Dateneingabe und -validierung zu eliminieren. Menschliches Versagen trägt ständig dazu bei, dass die Qualität der Daten gering ist. Daher ist die Eliminierung dieses Schritts eine wirksame Möglichkeit, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern.
Unternehmen können außerdem ihre Tools zur Datenvalidierung und -bereinigung automatisieren und so die mühsamsten Aufgaben zur Aufrechterhaltung der Datenqualität reduzieren. Da durch die Automatisierung zusätzlich Zeit entsteht, können Ihre Dateningenieure weiterhin an der Prüfung der Datenqualität und der Verfeinerung Ihrer Bereinigungsparameter arbeiten.
Verwenden Sie dbt für Qualitätstests
Eine der effektivsten Methoden zum Testen der Datenqualität im gesamten Datentransformationsprozess ist die Verwendung von dbt. dbt, auch als Data Build Tool bekannt, ist ein Befehlszeilentool, das den Prozess der Datentransformation rationalisiert. Beim Festlegen der Datenqualität können Sie mit dbt eine Reihe von Tests durchführen und sogar benutzerdefinierte Tests erstellen, die auf Ihre Qualitätsuntersuchung abgestimmt sind.
Sie könnten beispielsweise eine erstellen dbt-Datenqualität Test, der nachverfolgt, ob in Ihren Geschäftsdokumenten doppelte Datensätze vorhanden sind. Als schnelle und hochwirksame Tests können Sie damit genau herausfinden, wo Ihr Unternehmen die allgemeine Qualität seiner Daten verbessern könnte.
Abschließende Gedanken
Daten sind die führende Ressource des 21. Jahrhunderts und ermöglichen es Unternehmen, mit einer Sicherheit für die Zukunft zu planen, die es nur in den letzten Jahrzehnten gab. Aufgrund seiner Bedeutung für die moderne Betriebsstrategie sollte die Schaffung eines gesunden und effektiven Datenstroms für ein Unternehmen oberste Priorität haben.
Durch die Einführung der Strategien und Vorschläge, die wir in diesem Artikel gemacht haben, kommt Ihr Unternehmen der Schaffung eines qualitativ hochwertigen, kontinuierlichen und dynamischen Flusses neuer Daten für die Aufnahme einen Schritt näher. Mit hochwertigen Daten können Sie weniger Geld für die Datenverarbeitung ausgeben und sich mehr auf die umsatzsteigernden Ergebnisse konzentrieren, die Ihre Unternehmensdaten liefern können.
Viel Glück bei der Anpassung erfolgreicher Datenpraktiken in den kommenden Monaten.
Hervorgehobener Bildnachweis: Freepik
Source: Wie Ihr Unternehmen die Datenqualität in der gesamten Datenpipeline verbessern kann
