5 Best Practices zur Verbesserung der Datenqualität

Verbesserung Datenqualität ist für Organisationen jeder Größe äußerst wichtig. Ein Mangel an sauberen, validierten und qualitativ hochwertigen Daten kann zu leicht vermeidbaren Fehlern führen, die sich mitunter als kostspielig für das Unternehmen erweisen können. Jüngste technische Daten von Gartner zeigt, dass unorganisierte Daten für durchschnittliche jährliche Verluste von bis zu 15 Millionen US-Dollar verantwortlich sind.

Da Geschäftsumgebungen immer komplexer werden und Unternehmen Daten nutzen, die in verschiedenen Dateiformaten und Cloud-Speicherorten verfügbar sind, ist die Verbesserung der Datenqualität absolut entscheidend, um sicherzustellen, dass Ihre Entscheidungen nicht von unzuverlässigen oder ungenauen Daten bestimmt werden. Möchten Sie Ihre Datenqualität verbessern, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen? Hier finden Sie alles, was Sie über die Verbesserung der Datenqualität wissen müssen und wie sie Ihrem Unternehmen helfen kann.

Was ist Datenqualität und warum ist sie wichtig?

Datenqualität kann für verschiedene Organisationen unterschiedliche Bedeutungen haben. Einige priorisieren möglicherweise Metriken wie Genauigkeit und Konsistenz, um die Qualität zu messen, während andere sich möglicherweise mehr auf Zuverlässigkeit und Vollständigkeit konzentrieren. Unabhängig davon, wie Sie den Begriff definieren, ermöglichen hochwertige Daten Unternehmen, weitaus genauere Prognosen und Prognosen zu erstellen, betriebliche Probleme zu antizipieren und zu lösen sowie proaktive Strategien zur Gewinnung von Kunden und Interessenten zu entwickeln.

Wenn Sie mit Daten arbeiten, die zuvor nicht bereinigt und validiert wurden, müssen Sie natürlich besonders vorsichtig sein, um sicherzustellen, dass die aus diesen Daten resultierenden Berichte und Analysen korrekt und fehlerfrei sind. Durch die Verbesserung ihrer Daten können diese Organisationen ihre Daten automatisieren Datenintegration und Analyseprozesse, ohne sich Gedanken über veraltete, ungenaue oder unzuverlässige Daten machen zu müssen.

5 Best Practices zur Verbesserung der Datenqualität

Die Sicherstellung der Datenqualität ist entscheidend für den Unternehmenserfolg. Zu den wichtigsten Best Practices gehören:

• Etablierung eines Prozesses zur Untersuchung von Datenqualitätsproblemen.
• Festlegung klarer Richtlinien für die Datenverwaltung.
• Trainingsteams.
• Entdecken Sie Customer360-Initiativen.
• Hochwertige Daten zur Priorität machen.

Darüber hinaus tragen die Standardisierung von Datenformaten, regelmäßige Datenbereinigung, effektive Integration, Überwachung mit Key Performance Indicators (KPIs), der Einsatz von Datenprofilierungstools, die Förderung von Feedback, Zusammenarbeit und die Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung gemeinsam zur Aufrechterhaltung genauer, zuverlässiger und wertvoller Datensätze bei für eine fundierte Entscheidungsfindung.

1. Etablieren Sie einen Prozess zur Untersuchung von Datenqualitätsproblemen

Das Verständnis von Datenqualitätsproblemen und deren Auswirkungen auf Ihr Unternehmen ist der wichtigste Schritt zur Verbesserung der Datenqualität. Schließlich können Sie Ihre Datenqualität nur verbessern, wenn Sie das Problem erkannt haben und warum es wichtig ist, diese Probleme für Ihr Unternehmen zu lösen.

Die Untersuchung von Dateninkohärenzen ist ebenfalls wichtig, da bestimmte Probleme in manchen Szenarien größere Probleme verursachen können als in anderen. Beispielsweise stellt ein geringfügiger Rechtschreibfehler im Feld „Beruf“ in einer Kundendatenbank möglicherweise kein allzu großes Problem dar, wenn Sie lediglich eine Werbe-E-Mail an einen Kunden senden müssen. Ein falscher Name kann jedoch einen großen Unterschied machen Sie sind im Ticketing- oder Versicherungsbereich tätig.

Hier sind einige Metriken, die Sie verwenden können, um die Qualität Ihrer Daten zu bestimmen:

• Vollständigkeit: Durch die Einrichtung eines Prozesses zur Messung der Datenvollständigkeit können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenanalyse lückenlos ist. Die Vollständigkeit der Daten muss gemessen werden, um festzustellen, ob entscheidende Informationen fehlen, um sicherzustellen, dass die aus diesen Daten gewonnenen Erkenntnisse verwendet werden können, um zuverlässige Strategien zu entwickeln und Prognosen zu erstellen.
• Genauigkeit: Die Überprüfung der Datengenauigkeit ist äußerst wichtig. Ein geringfügiger Unterschied im Format Ihrer Daten kann diese ungültig und nutzlos machen. Wenn beispielsweise das Feld Geburtsdatum in Ihrer Mitarbeiterdatenbank Datumsangaben im Format MM/TT/JJJJ akzeptiert und ein Mitarbeiter den 13 in das Feld eingibt, sind die Daten ungenau und sollten nicht weiterverarbeitet werden.
• Einzigartigkeit: Duplikate und sich wiederholende Werte können zu Inkonsistenzen in Ihren Datenpipelines führen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten einzigartig sind, indem Sie redundante Werte beseitigen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit beeinträchtigen können, insbesondere beim Erstellen komplexer Integrationspipelines mit mehreren Datenströmen.
• Aktuelle Einträge: Aktuelle Daten sind in mehreren Szenarien unerlässlich, einschließlich Prognosen und Budgetzuweisungen. Da die meisten Unternehmen heutzutage mit Echtzeitdaten arbeiten und schnell Berichte erstellen müssen, ist es wichtig sicherzustellen, dass alle erfassten Daten aktuell sind, um das Risiko von Fehlern zu verringern.

2. Legen Sie klare Richtlinien für die Data Governance fest

Die Einhaltung von Data Governance-Gesetzen und -Vorschriften ist absolut unerlässlich. Bei Nichtbeachtung können Geldbußen, Strafen und härtere Konsequenzen nach sich ziehen.

Da Organisations- und Kundendaten von verschiedenen Teams auf unterschiedliche Weise verwendet werden, ist es am besten, unternehmensweite Diskussionen zu führen, um Richtlinien zur Data Governance zu erstellen und zu entscheiden, wie diese umgesetzt werden können. Diese Richtlinien sollten jeden Aspekt der Datenerhebung und -verwaltung abdecken, einschließlich wo und wie Daten gespeichert werden und welches Personal sie verarbeiten darf.

Aus Sicht der Datenqualität könnte die Umsetzung dieser Richtlinien bedeuten, automatisierte Pipelines zu schaffen, um sicherzustellen, dass bestimmte Daten sofort nach der Verarbeitung gelöscht werden oder dass Daten in einigen Feldern nur auf eine bestimmte Weise formatiert werden.

3. Trainieren Sie Ihre Teams

Die Verbesserung der Datenqualität ist so ziemlich ein lebenslanger Prozess und sollte auch so behandelt werden. Da Ihre Organisation ihre Daten weiterhin von verschiedenen Standorten bezieht, ist es wichtig sicherzustellen, dass Ihre Teams nicht nachlassen und immer auf dem neuesten Stand sind, wenn es um die Verbesserung von Daten geht.

Hier sind einige Hinweise, die Sie verwenden können, um Ihr nächstes Datenqualitätstraining durchzuführen:

• Grundlegende Konzepte darüber, wie sich Daten schlechter Qualität auf die Organisation auswirken können
• Herausforderungen bei der Verbesserung der Datenqualität, insbesondere wenn Daten aus mehreren Kanälen integriert werden
• Die Kosten für Daten schlechter Qualität (sowohl im Hinblick auf die Ressourcennutzung als auch auf gescheiterte Projekte)
• Erstellen von abteilungs- oder projektspezifischen Anwendungsfällen, um zu verstehen, wie Datenqualität in realen Situationen funktioniert

4. Erkunden Sie customer360

Kunde360 ist ein interessantes Konzept, um Dubletten zu minimieren und die Verwendung genauer, zuverlässiger und konsistenter Daten zu fördern, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Datenströme können automatisiert und miteinander integriert werden, und die Datenqualität kann verbessert werden, indem irrelevante, doppelte oder beschädigte Einträge aus Ihrer einzigen Informationsquelle entfernt werden.

Da diese Daten bereinigt und aktualisiert werden, ist es einfach, die 360-Kundendaten im gesamten Unternehmen zu verwenden, um sicherzustellen, dass keine Probleme durch mangelnde Standardisierung oder durch die Verwendung inkonsistenter Datenströme auftreten.

5. Machen Sie qualitativ hochwertige Daten zu einer Priorität

Das mag wie ein Kinderspiel klingen, aber es ist tatsächlich einer der wichtigsten Schritte, die Sie unternehmen können, um die Datenqualität zu verbessern. Die Qualität der Daten tritt oft in den Hintergrund, weil mehr Zeit und Mühe in die Organisation fließen größer und wichtiger Ziele.

Denn wer möchte sich schon auf die Verbesserung der Qualität konzentrieren, wenn Sie daran arbeiten können, Ihr Verkaufsgespräch zu verbessern oder neue Strategien zur Minimierung der Gemeinkosten zu entwickeln?

Zu verstehen, wie sich die Datenqualität auf all diese anderen Bereiche Ihres Unternehmens und deren Erfolg auswirkt, macht einen großen Unterschied. Sobald Sie erkennen, dass die Verbesserung der Daten Ihnen dabei helfen kann, das Targeting zu verbessern, Leads im Verkaufstrichter zu halten und die mit der Verwaltung von Daten schlechter Qualität verbundenen Kosten zu senken, werden Sie und Ihre Teams bereitwillig Daten bereinigen, validieren und säubern, um mehr Wert daraus zu ziehen.

Verbessern Sie die Qualität Ihrer Daten mit Astera Centerprise

Als End-to-End-Datenintegrationstool der Enterprise-Klasse Astera Centerprise kommt komplett mit mehreren Features und Fähigkeiten zur Verbesserung der Qualität, um sicherzustellen, dass Sie nie wieder mit inkonsistenten oder unzuverlässigen Daten arbeiten müssen.

Das Datenbereinigung -Objekt ermöglicht es Benutzern, ihre Daten durch reguläre Ausdrücke zu validieren und Leerzeichen zu entfernen, das Data Quality Rules-Objekt bietet Dutzende von Funktionen zur Überprüfung der Datenqualität, und die Ausdrucksumwandlung gibt Benutzern die Möglichkeit, benutzerdefinierte Ausdrücke zu erstellen, um Daten so zu bereinigen und zu validieren, wie sie es möchten möchte. Unterstützung der Datenextraktion und -integration aus über 40 Quellen, Astera Centerprise kommt auch mit einer eindeutigen Transformation, die Benutzern die Möglichkeit gibt, Daten zu deduplizieren, um sicherzustellen, dass nur relevante eindeutige Daten an den nächsten Schritt in der Integrationspipeline weitergegeben werden.

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