Was ist Datenqualitätsmanagement? Ein vollständiger Leitfaden

Wir haben alle schon von Daten gehört Volumen wird zu groß, um effektiv damit umzugehen.

In der Tat nach einem aktuellen BerichtDer Big-Data- und Analytics-Markt dürfte zwischen 15 und 2023 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von fast 2028 % wachsen. Bis 600 könnte er einen Wert von weit über 2028 Milliarden US-Dollar haben. Und das ist zwar wahr, aber nur eines der Probleme. Der andere Grund ist das Fehlen eines robusten Datenqualitätsmanagements. Datengesteuerte Unternehmen lassen nichts unversucht, um sicherzustellen, dass alle ihre Geschäftsentscheidungen auf gesunden Daten basieren.

Was ist Datenqualitätsmanagement?

Datenqualitätsmanagement ist eine Reihe von Strategien, Methoden und Praktiken, die Unternehmen vertrauenswürdige Daten liefern, die für die Entscheidungsfindung geeignet sind und andere BI- und Analyseinitiativen. Es handelt sich um einen umfassenden und kontinuierlichen Prozess zur Verbesserung und Aufrechterhaltung der unternehmensweiten Datenqualität. Effektives DQM ist für eine konsistente und genaue Datenanalyse unerlässlich und gewährleistet umsetzbare Erkenntnisse aus Ihren Informationen.

Kurz gesagt geht es beim Datenqualitätsmanagement darum, einen Rahmen zu schaffen, der auf Strategien basiert, die die Datenqualitätsbemühungen einer Organisation mit ihren allgemeinen Zielen in Einklang bringen.

Entgegen der landläufigen Meinung beschränkt sich das Datenqualitätsmanagement nicht auf die Identifizierung und Korrektur von Fehlern in den Datensätzen. Daher ist es ebenso wichtig zu wissen, worum es beim Datenqualitätsmanagement nicht geht:

• Es geht nicht nur um Datenkorrektur – es ist nur ein Teil des Datenqualitätsmanagements
• Datenqualitätsmanagement ist keine einmalige Lösung, sondern ein fortlaufender Prozess Datenintegration is
• Es ist kein Einzelabteilungsspiel – es liegt in der Verantwortung jeder Abteilung, die mit Daten arbeitet
• Es beschränkt sich nicht nur auf Technologie und Tools – Menschen und Prozesse sind Schlüsselelemente davon Rahmenwerk für das Datenqualitätsmanagement
• Datenqualitätsmanagement ist niemals ein einheitlicher Ansatz – es sollte auf die Erreichung der Geschäftsziele zugeschnitten sein

Warum ist Datenqualitätsmanagement für Unternehmen wichtig?

Es ist, als würde man antworten, warum ein solides Fundament für den Bau eines Wolkenkratzers wichtig ist. So wie die Stabilität und Langlebigkeit eines Wolkenkratzers von der Qualität des Materials abhängt, das für den Bau und die Stärkung seiner Basis verwendet wird, hängt der Erfolg einer Organisation von der Qualität der Daten ab, die für strategische Entscheidungen verwendet werden.

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Daraus lässt sich mit Sicherheit schließen, dass Entscheidungen nur so effektiv sind wie die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten, auf denen sie basieren. Und wenn Unternehmen in hohem Maße auf Daten angewiesen sind, um ihre Strategien zu formulieren, Ressourcen zuzuweisen, ihre Zielgruppen zu verstehen oder sogar Innovationen zu entwickeln, müssen sie sicherstellen, dass sie nur gesunde Daten verwenden. Genau dabei hilft das Datenqualitätsmanagement Unternehmen – es stellt sicher, dass alle ihre datengesteuerten Initiativen durch qualitativ hochwertige Daten gestützt werden.

Einige weitere Gründe, warum Datenqualitätsmanagement wichtig ist, sind:

• Datenqualitätsmanagement und Governance helfen Unternehmen dabei, Branchen- und Regulierungsanforderungen einzuhalten.
• Wenn es richtig gemacht wird, werden die mit Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten verbundenen Kosten und die daraus resultierenden potenziellen Umsatzeinbußen reduziert.
• Durch ein effektives Datenqualitätsmanagement verbringen Teams weniger Zeit mit Verbesserungen Datenqualität und mehr Zeit für Innovationen.

Die Blaupause für effektives Datenqualitätsmanagement

Bei der Umsetzung einer umfassenden Datenqualitätsmanagementstrategie kommt es auf Wirksamkeit und Nachhaltigkeit an. Als ersten Schritt müssen der aktuelle Zustand der Organisation und ihre Anforderungen an die Datenqualität bewertet werden. Dazu gehört die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen und deren Auswirkungen auf die Entscheidungsfindung und die allgemeine betriebliche Effizienz. Sobald Klarheit über den aktuellen Stand der Dinge besteht, wird eine Organisation in der Regel den folgenden Weg einschlagen:

Setzen Sie klare Ziele

Diese Ziele dienen als strategische Wegweiser, die die Bemühungen der Organisation mit ihren umfassenderen Geschäftszielen in Einklang bringen. Die Ziele müssen spezifisch und messbar sein, um sicherzustellen, dass alle Datenqualitätsbemühungen zielgerichtet sind, beispielsweise die Reduzierung von Datenungenauigkeiten um einen bestimmten Prozentsatz.

Stellen Sie ein kompetentes Team zusammen

Wenn die Ziele definiert sind, besteht der nächste Schritt zur Implementierung des Datenqualitätsmanagements in der Bildung eines funktionsübergreifenden Teams aus IT-Experten, Datenverwaltern und anderen Fachexperten. Dieses Spezialistenteam skizziert Prozesse, die es der Organisation ermöglichen, ihre Ziele zeitnah zu erreichen. Es arbeitet auch zusammen und definiert organisatorische Datenqualitätsstandards und -richtlinien, die vorschreiben, wie die Teams mit Daten innerhalb der Organisation umgehen sollen, um dies sicherzustellen Datenzuverlässigkeit und Genauigkeit. 

Definieren Sie Schlüsselmetriken 

Das Datenqualitätsmanagementteam wird außerdem Schlüsselmetriken identifizieren und definieren, um den Fortschritt zu messen. Datenqualitätsmetriken geben nicht nur Einblicke in den aktuellen Stand der Datenqualität, sondern dienen auch als Kompass für die Navigation zu vordefinierten Zielen. Auf diese Weise kann das Team Bereiche identifizieren, die Aufmerksamkeit erfordern, und umgehend fundierte Anpassungen seiner Strategien vornehmen. 

Nutzen Sie Datenqualitätstools 

Investieren in Moderne Tools zur Datenqualität wird mehrere Aspekte des Datenqualitätsmanagements vereinfachen und automatisieren. Diese Tools ermöglichen es Benutzern beispielsweise, große Datensätze einfach zu verarbeiten, anstatt Datensätze manuell zu bereinigen und zu validieren. Datenqualitätstools bieten außerdem eine zentrale Plattform zur Überwachung von Datenqualitätsmetriken und zur Verfolgung des Fortschritts, wodurch die Fähigkeit des Unternehmens zur proaktiven Verwaltung der Datenqualität verbessert wird. Aus diesem Grund sind diese Tools ein integraler Bestandteil der gesamten Datenqualitätsmanagementstrategie. 

Fördern Sie die Datenqualitätskultur

Um sicherzustellen, dass das Datenqualitätsmanagement nicht auf eine einzelne Abteilung beschränkt bleibt, muss die Organisation entscheiden, wie sie eine Kultur der Datenqualität in allen Bereichen fördern will. Es sollte Schulungsprogramme, Workshops und Kommunikationsinitiativen als Teil seiner Gesamtstrategie für das Datenqualitätsmanagement umfassen. Die Anerkennung und Belohnung von Einzelpersonen und Teams für ihren Beitrag zur Datenqualität kann auch eine entscheidende Rolle bei der Förderung einer Kultur spielen, die genaue Daten als strategisches Gut schätzt. 

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Kernkomponenten des strategischen Datenqualitätsmanagements 

Das Ziel des strategischen Datenqualitätsmanagements sollte darin bestehen, ein Gleichgewicht zwischen Datenkonsistenz und -flexibilität zu finden und gleichzeitig akzeptable Abweichungen zu berücksichtigen, die normalerweise in realen Daten vorkommen. Datenqualitätsrichtlinien legen die Formate, die Verwendung standardisierter Codes und die Namenskonventionen für verschiedene Datenfelder fest. Sie könnten auch einen Bereich akzeptabler Abweichungen in den Daten anzeigen. Es kommt beispielsweise recht häufig vor, dass Adressen mehrere Variationen wie „Straße“ und „St.“ haben. oder „Road“ und „Rd“ und so weiter.

Es gibt mehrere Kernkomponenten, die zusammenarbeiten, um die Datengenauigkeit sicherzustellen. Diese beinhalten: 

• Datenprofilerstellung: Datenprofilierung geht es darum, Geschäftsdaten durch die Analyse ihrer Struktur, ihres Inhalts und ihrer Beziehungen gründlich zu verstehen. Es handelt sich um einen systematischen Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, einen ganzheitlichen Überblick über den Zustand ihrer Daten zu erhalten, indem darin vorhandene Anomalien und Inkonsistenzen identifiziert werden. Zu den Inkonsistenzen gehören normalerweise fehlende Werte, doppelte Datensätze, Diskrepanzen in der Formatierung, Ausreißer usw. Die proaktive Identifizierung dieser Datenqualitätsprobleme trägt wesentlich dazu bei, kostspielige Fehler und potenzielle Umsatzverluste aufgrund von Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten zu verhindern. 
• Datenbereinigung: Datenbereinigung Beim Datenqualitätsmanagement handelt es sich um eine Reihe von Verfahren, die darauf abzielen, die Gesamtdatenqualität durch die Identifizierung und Beseitigung von Fehlern und Ungenauigkeiten darin zu verbessern. Während das Datenprofiling nur Informationen über den Zustand der Daten liefert, ohne diese tatsächlich zu verändern, umfasst die Datenbereinigung das Entfernen doppelter Datensätze, das Beheben fehlender Werte und das Korrigieren ungenauer Datenpunkte.  
• Datenanreicherung: Als Teil des Datenqualitätsmanagements verbessert die Datenanreicherung das Verständnis der Organisation für ihre Daten durch die Bereitstellung zusätzlicher Kontexte. Dabei werden relevante Zusatzinformationen aus vertrauenswürdigen externen Quellen hinzugefügt, wodurch der Gesamtwert des Datensatzes erhöht wird. Durch das Hinzufügen weiterer Daten wird auch die Vollständigkeit verbessert. Beispielsweise kann das Anhängen demografischer Informationen an Kundendatensätze eine Möglichkeit sein, den Datensatz zu vervollständigen und eine ganzheitliche Sicht auf die Kundendaten bereitzustellen. 
• Datenvalidierung: Das Datenqualitätsmanagement-Team definiert spezifische Regeln und Standards, denen Daten entsprechen müssen, bevor sie als gültig angesehen werden können. Wenn Sie beispielsweise Alter sammeln, a Datenvalidierung Die Regel könnte vorschreiben, dass das Alter zwischen 0 und 200 liegen muss. Ebenso könnte die Validierungsregel eine bestimmte Anzahl von Ziffern oder ein bestimmtes Muster erfordern, damit Telefonnummern gültig sind. Auf diese Weise können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten den definierten Qualitätsstandards entsprechen, bevor sie sie für BI und Analysen verwenden. 
• Überwachung und Berichterstattung: Die Einrichtung von Prozessen zur Aufrechterhaltung der Datenqualität allein reicht nie aus. Ein nachhaltiger Ansatz erfordert kontinuierliche Überwachung und Berichterstattung, was die Einrichtung von KPIs und spezifischen Metriken erfordert. Zu diesen Metriken können Datengenauigkeitsraten, Datenvollständigkeitsprozentsätze oder die Anzahl fehlender Felder gehören. Auf diese Weise können Unternehmen aufkommende Probleme erkennen und proaktiv angehen, bevor sie zu einem größeren Problem werden.

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Datenqualitätsmanagement und Datenverwaltung 

Apropos Datenqualitätsmanagement: Es gibt noch eine weitere Komponente Datenmanagement das gewährleistet, dass die Daten sicher und korrekt bleiben –Data Governance. 

Obwohl diese Konzepte eng miteinander verbunden sind, insbesondere wenn es um die Datenqualität geht, dienen sie unterschiedlichen Zwecken. Unter Data Governance versteht man eine Reihe von Richtlinien, Standards und Prozessen zur Verwaltung und Kontrolle von Daten im gesamten Unternehmen. Dabei geht es um strategische und organisatorische Aspekte des Datenmanagements, sodass die Verbesserung der Datenqualität nicht im Vordergrund steht. Der Schwerpunkt liegt auf der effektiven und effizienten Verwaltung von Daten, um Unternehmensziele zu erreichen. Allerdings erfordert ein effektives Datenmanagement an sich genaue und zuverlässige Daten, und hier kommt das Datenqualitätsmanagement ins Spiel. 

Im Vergleich zur Data Governance konzentriert sich das Datenqualitätsmanagement explizit auf die Implementierung von Prozessen, die die organisatorische Datenqualität direkt verbessern und aufrechterhalten. Es umfasst verschiedene Aktivitäten, wie z. B. Datenprofilierung und -bereinigung, die zur Wahrung der Datenqualität beitragen. Data Governance definiert beispielsweise, dass Gesundheitsdaten korrekt sein müssen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, und das Datenqualitätsmanagement wird diese Richtlinie mithilfe von Datenqualitätstools und anderen Prozessen umsetzen. 

Es genügt zu sagen, dass diese beiden Konzepte für den Aufbau eines effektiven Datenverwaltungsrahmens unerlässlich sind und sich gegenseitig ergänzen. Unabhängig davon, wie klar definierte Data-Governance-Richtlinien sind, sehen sie auf dem Papier nur dann gut aus, wenn es an Datenqualitätsmanagement mangelt. Ebenso genügen inkonsistente Richtlinien, die auf eine schlechte Datenverwaltung zurückzuführen sind, um die Anstrengungen zum Datenqualitätsmanagement zu untergraben. 

Datenqualitätsmanagement ist ein fortlaufender Prozess 

Im Gegensatz zu einigen Prozessen, bei denen es sich beispielsweise um einmalige Anstrengungen handelt, DatenmigrationDatenqualitätsmanagement ist ein kontinuierlicher Prozess, der sich an Veränderungen in der Organisation, ihrer Daten- und Technologielandschaft anpassen muss. Und das zu Recht, angesichts der rasanten technologischen Fortschritte und der immer stärkeren Abhängigkeit von Daten. 

Sich ändernde Geschäftsanforderungen

Organisationen entwickeln sich im Laufe der Zeit. Von der Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen bis hin zur Implementierung schlankerer, verfeinerter Prozesse ändern sich ihre Anforderungen ständig. Und in dieser dynamischen Geschäftslandschaft ist es unmöglich, dass Unternehmensdaten statisch bleiben. Aktivitäten wie die Expansion in neue Märkte sowie Fusionen und Übernahmen führen zu Veränderungen der Datenformate und ihrer Nutzungsmuster, die sich folglich auf das Datenqualitätsmanagement auswirken können. 

Technologische Fortschritte 

In der heutigen technologiegetriebenen Welt sind immer neue Tools und Technologien in Sicht, die darauf warten, die Art und Weise, wie Daten erfasst, gespeichert und genutzt werden, zu verändern. Die Einführung dieser Tools und Technologien hat Auswirkungen auf die Daten und deren Qualität. Daher ist es für die Verantwortlichen des Datenqualitätsmanagements von größter Bedeutung, diese zu gewährleisten Datenintegrität da diese Technologien in Geschäftsprozesse integriert sind. Dies würde die Anpassung von Datenqualitätsmanagementstrategien und die Einführung einer Kultur des kontinuierlichen Lernens erfordern, um mit diesen Fortschritten auf dem Laufenden zu bleiben. 

Legacy-System-Upgrades

Bei der Modernisierung von Altsystemen geht es in der Regel um die Migration großer Datenmengen von uralten lokalen Systemen in die Cloud. Obwohl es sich um einen einmaligen Prozess zu handeln scheint, erfordert diese Datenverschiebung die Umwandlung und Validierung erheblicher Datenmengen, um den Anforderungen des neuen Ziels gerecht zu werden. Darüber hinaus umfasst es auch die Überwachung der Datenströme, um auftretende Unstimmigkeiten zu erkennen und zu beheben. 

Um all dies zu erreichen und sicherzustellen, dass nur gesunde Daten in das neue cloudbasierte Repository gelangen, benötigt das Unternehmen in jedem Schritt des Prozesses ein zuverlässiges Datenqualitätsmanagement. 

Datenvolumen 

Und dann haben wir es mit einem nie endenden Anstieg des Datenvolumens zu tun. Angesichts von Big Data und IoT ist es schwer, sich das Ausmaß und die Geschwindigkeit vorzustellen, mit der sich Daten bewegen. Tatsächlich würde das Fehlen eines Datenqualitätsmanagementsystems, selbst für den Bruchteil einer Sekunde, Daten unbrauchbar machen, sei es für die Entscheidungsfindung oder andere BI- und Analyseinitiativen. 

Best Practices für das Datenqualitätsmanagement 

Wenn es um Datenmanagement und Datenqualitätsmanagement im Besonderen geht, gibt es eine Reihe etablierter Richtlinien und Best Practices, die die Summe aus Erfahrung, Forschung und Branchenwissen darstellen, die für die Erreichung optimaler Datenqualitätsstandards unerlässlich sind. Obwohl die Liste lang sein kann, finden Sie hier einige Best Practices für das Datenqualitätsmanagement: 

• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit: Datenqualitätsmanagement ohne unternehmensinterne Zusammenarbeit ist so gut wie ein Schiff, das mit einer Crew ohne Koordination durch tückische Gewässer fährt. Das Datenqualitätsmanagement liegt nicht in der alleinigen Verantwortung einer einzelnen Abteilung; Es ist eine kollektive Anstrengung. Vereinfacht ausgedrückt: Ohne die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen treten datenbezogene Probleme unkontrolliert auf. Im Gegenteil: Diese Probleme können frühzeitig erkannt und angegangen werden, wenn wichtige Stakeholder zusammenarbeiten und zusammenarbeiten. 
• Dateneigentum: Eine Möglichkeit, eine Kultur des Dateneigentums zu fördern, besteht darin, Verantwortlichkeiten für bestimmte Datensätze zuzuweisen. Ein als Datenverwalter benanntes Team fühlt sich befähigt und motiviert, die Datengenauigkeit während ihres gesamten Lebenszyklus sicherzustellen. Darüber hinaus können Dateneigentümer mit anderen Stakeholdern zusammenarbeiten, um Richtlinien für das Datenqualitätsmanagement durchzusetzen und so Verantwortung und Transparenz im gesamten Unternehmen zu fördern. 
• Datendokumentation: Die Pflege einer umfassenden Dokumentation über die Datenquellen, Transformationen und Qualitätsregeln ist für das Datenqualitätsmanagement von grundlegender Bedeutung. Diese Dokumentation ermöglicht es Unternehmen, eine klare Abstammungslinie festzulegen, die die Herkunft der Daten nachvollzieht und ihnen hilft, den Weg der Daten von ihrer Entstehung bis zu ihrem aktuellen Zustand zu verstehen. Es ermöglicht ihnen auch, Einblicke in die Art und Weise zu erhalten, wie Rohdaten geändert oder verarbeitet wurden. 
• Datenbenutzer schulen: Die regelmäßige Schulung der Mitarbeiter über die Bedeutung des Datenqualitätsmanagements und ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung korrekter Daten sollte eine der obersten Prioritäten sein. Benutzer, die die Datenqualitätsrichtlinien gut kennen und verstehen, können Daten sammeln, verarbeiten und analysieren, indem sie die besten Praktiken anwenden. Wenn Einzelpersonen in allen Abteilungen die Auswirkungen ihrer datenbezogenen Aktionen auf andere erkennen, ist es außerdem wahrscheinlicher, dass sie kommunizieren und zusammenarbeiten, um die Datengenauigkeit aufrechtzuerhalten. 
• Iterative Verbesserung: Die Erkenntnis, dass Datenqualitätsmanagement eine iterative Verbesserung ist, ist eine Anerkennung dafür, dass es sich nicht nur um eine einmalige Anstrengung, sondern um eine fortlaufende Reise handelt. Unternehmen, die ihre Datenqualitätsmanagementbemühungen gemäß den Geschäftsanforderungen kontinuierlich verbessern, bleiben angesichts der sich entwickelnden Datenherausforderungen anpassungsfähig. Durch die Verpflichtung zur kontinuierlichen Verbesserung wird sichergestellt, dass die Strategien für das Datenqualitätsmanagement mit der sich verändernden Landschaft in Einklang bleiben, wenn die Datenquellen wachsen und neue Technologien aufkommen.

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Astera ist ein End-to-End Datenmanagement-Lösung angetrieben durch Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI). Astera bietet integrierte Funktionen, die das Datenqualitätsmanagement für alle Arten von Benutzern vereinfachen, unabhängig von ihrem technischen Wissen oder Fachwissen. Von der Datenprofilierung über die Validierung von Daten bis hin zur Festlegung von Datenqualitätsregeln ist alles eine Frage von Drag-and-Drop und Point-and-Click. 

Datenqualitätsmanagement – ​​Datenzustand angezeigt in Astera's Benutzeroberfläche

Aber das ist nicht alles. Astera bietet außerdem Echtzeit-Gesundheitsprüfungen. Hierbei handelt es sich um interaktive visuelle Darstellungen, die ein Profil des gesamten Datensatzes sowie einzelner Spalten bieten, sodass Benutzer Datenqualitätsprobleme wie die Anzahl fehlender Felder, doppelte Datensätze usw. direkt identifizieren können. 

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