Datenqualitätsmanagement: Was ist das und warum ist es wichtig?

By |2022-03-11T14:14:48+00:00November 10th, 2019|

Daten sind das Lebenselixier eines Unternehmens, das die Grundlage für viele wichtige Geschäftsentscheidungen bildet. Unternehmen sollten jedoch über einen umfassenden Datenqualitätsprozessablauf verfügen, um die Lebensfähigkeit der Daten sicherzustellen, da genaue Daten dazu beitragen können, wertvolle Ergebnisse zu liefern. Um vom explosiven Wachstum von Big Data zu profitieren, müssen Unternehmen daher ein Datenqualitätsmanagement-Framework einsetzen, bevor sie damit beginnen können, umsetzbare Erkenntnisse aus Informationen zu extrahieren. Ein Datenqualitätsmanagement-Framework stellt Konsistenz, Genauigkeit und Gültigkeit sicher.

Dieser Artikel erläutert das Datenqualitätsmanagement, identifiziert die Schritte, die zur Gewährleistung der Datenqualität erforderlich sind, beschreibt die Bewertungsmerkmale des Datenqualitätsmanagements, erklärt, warum Datenqualitätsmanagement unerlässlich ist, und stellt Datenqualitätsmanagement-Tools vor.

Was ist Datenqualitätsmanagement?

Datenqualitätsmanagement (DQM) bezieht sich auf eine Reihe von Geschäftspraktiken, die den Einsatz der richtigen Mitarbeiter, Prozesse und Technologien beinhalten, um umsetzbare Erkenntnisse aus den verfügbaren Informationen abzuleiten. Ein bewährtes Datenqualitäts- und Integrationsframework stellt sicher, dass der Datenqualitätsprozessablauf während des gesamten Datenlebenszyklus aufrechterhalten wird.

Beispielsweise legen Benutzer im Rahmen eines Datenqualitätsmanagementplans des Unternehmens bestimmte Datenqualitätsprüfungen während der gesamten Reise fest, um sie zu eliminieren Ungereimtheiten oder Fehler und zuverlässige Daten für Analyse- und Business-Intelligence-Prozesse sicherstellen.

Häufige Gründe für ein schlechtes Datenqualitätsmanagement

Die Forschung zeigt, dass 40 Prozent der Geschäftsinitiativen erreichen ihre Ziele nicht aufgrund von Datenqualitätsproblemen. Daher müssen Datenverwalter die Hauptursachen für eine schlechte Datenqualität identifizieren und einen robusten Datenprofilierungs- und Validierungsplan erstellen, um die Genauigkeit der für die Entscheidungsfindung verwendeten Informationen zu verbessern.

Laut 451 Research sind die drei Hauptgründe für die schlechte Datenqualität:

   1. Manuelle Dateneingabe

Viele Unternehmen verlassen sich darauf, dass ihre Mitarbeiter Daten manuell in Geschäftssysteme einspeisen, was zu Fehlern aufgrund mangelnder Fachkenntnisse, menschlicher Fehler oder der monotonen Natur der Arbeit führt. Andere häufige Folgen von Datenqualitätsproblemen, wie z. B. manuelle Dateneingabe, sind doppelte Datensätze und fehlende Informationen.

   2. Datenmigrations- und -konvertierungsprojekte

Datenmigrationsprojekte umfassen die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Dateiformaten, Datenbanken und Speichersystemen, wobei Datensätze häufig dupliziert werden oder fehlen. Darüber hinaus beinhaltet die Migration von einem alten Informationssystem zu einem neuen normalerweise Konvertieren von Daten in ein kompatibles Format Dies kann zu einer schlechten Datenqualität führen, wenn dies nicht korrekt durchgeführt wird.

   3. Einträge von mehreren Benutzern

In vielen Abteilungen sind mehrere Mitarbeiter an der Bearbeitung und Änderung von Daten beteiligt. Dies kann zu Abweichungen führen, z. B. zu unterschiedlichen Namen für denselben Lieferanten. Beispielsweise geben einige Mitarbeiter den Namen des Lieferanten möglicherweise als „Dell“ ein, während andere „Dell Inc.“ verwenden. für denselben Anbieter.

Dieses Problem lässt sich mit Hilfe von Datenqualitätsprüfungen leicht lösen. DQM-Tools können dabei helfen, automatisch mehrere Datenqualitätsprüfungen für jeden Datensatz hinzuzufügen.

Vorteile des Data Quality Management Framework: Warum ist Datenqualitätsmanagement wichtig?

Qualitativ hochwertige Daten können Geschäftsabläufe verbessern und sie effizienter und rentabler machen. Einige Vorteile der Durchführung eines Prozesses zur Verbesserung der Datenqualität bei jedem Schritt des Geschäftsprozesses sind:

Daten helfen, neue Geschäftschancen zu erkennen und Geschäftsergebnisse zu verbessern

Unternehmensentscheidungen, die auf Qualitätsdaten basieren, führen eher zu positiven Ergebnissen, da Manager ein genaues, aktuelles und vollständiges Bild der wichtigen Datenbestände haben. Darüber hinaus helfen hochwertige Daten den Managern, neue Möglichkeiten zu erkennen und zu nutzen, sodass das Unternehmen wachsen und wettbewerbsfähig bleiben kann.

Zum Beispiel können falsche Finanzinformationen, wie überhöhte Gewinne, zu irreführenden Finanzkennzahlen führen, die häufig verwendet werden, um die Leistung eines Unternehmens in der Vergangenheit zu bewerten. Diese Analyse sollte auf genauen und vertrauenswürdigen Daten basieren, da sie die Grundlage für viele wichtige Entscheidungen wie potenzielle Zielmärkte und Preisänderungen bilden. Ebenso können aktualisierte Finanzdaten dem Unternehmen bei der Entscheidung helfen, welche Marktsegmente rentabler sind, damit Manager neue Wachstumschancen in diesen Bereichen erkunden können.

Datenqualität unterstützt erfolgreiche Datenmigrationen

Schlechte Datenqualität ist ein Grund für das Scheitern von Datenmigrationsprojekten, da diese Projekte das Verschieben großer Datenmengen in unterschiedlichen Formaten beinhalten. Um eine hohe Migrationserfolgsquote sicherzustellen, ist ein effizientes Datenqualitätsmanagement erforderlich. Datenqualitätsregeln sollten verwendet werden, um Fehler zu identifizieren und zu korrigieren, bevor die Migration stattfindet. Das hilft bei der Durchführung Datenmigration Projekte schneller und mit größerer Genauigkeit.

Um beispielsweise ein einheitliches Repository für Kundendaten zu erstellen, plant ein Unternehmen, von einem dezentralen Informationsspeichersystem zu einem zentralen wie einem Data Warehouse zu wechseln. Zuvor gaben Mitarbeiter Daten manuell ein und hatten Fehler, einschließlich doppelter Datensätze und fehlender Informationen. Eine effektive Datenqualitätsmanagement-Software kann dem Unternehmen helfen, diese Fehler zu identifizieren und zu korrigieren, bevor vorhandene Datensätze in ein Data Warehouse migriert werden.

Sicherstellung der Datenqualität reduziert Zeit und Kosten der Datenverarbeitung

Gemäß Gartner, schlechte Datenqualität kann durchschnittliche finanzielle Auswirkungen von 9.7 Millionen US-Dollar pro Jahr haben. Darüber hinaus bedeuten ungenaue Daten, dass falsche Informationen verarbeitet werden, was Nacharbeiten erfordern kann. Wenn Unternehmen jedoch ein Datenqualitätsmanagement-Framework zu einem Teil ihres gesamten Geschäftsprozesses machen, können der Zeit- und Kostenaufwand für Nacharbeiten minimiert werden.

Was sind die Merkmale der Datenqualität?

Ein gut definierter Satz von Metriken zur Bewertung des Datenqualitätsmanagements ist für die Bewertung der Leistung der Datenqualitätsmanagement-Initiativen eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Es hilft festzustellen, ob die Datenqualitätsmanagementstrategie Früchte trägt, um die Unternehmensziele zu erreichen.

Die Säulen des Datenqualitätsmanagements

Abbildung 1: Abmessungen der Datenqualität

Einige wichtige Dimensionen der Datenqualität sind:

  • Vollständigkeit gibt an, ob die gesammelten Daten ausreichen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann beurteilt werden, indem sichergestellt wird, dass in keinem Datensatz Informationen fehlen.
  • Konsistenz stellt sicher, dass die Datenstandardisierung über alle Systeme in einer Organisation hinweg synchronisiert ist und die gleichen Informationen widerspiegelt. Ein Beispiel für konsistente Daten ist die Aufzeichnung des Versanddatums im gleichen Format wie die Informationstabelle eines Kunden.
  • Genauigkeit impliziert, ob die gesammelten Daten genau das darstellen, was sie sollten. Dies kann daran gemessen werden Quelldaten und validiert gegen benutzerdefinierte Geschäftsregeln.
  • Rechtzeitigkeit bedeutet, dass die Daten wie erwartet verfügbar sind, um eine datengestützte Entscheidungsfindung zu erleichtern. Viele Unternehmen nutzen Tools, die die Datenintegration in Echtzeit unterstützen, um aktuelles Geschäftswissen zu erlangen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Datenqualität und Integration Hand in Hand gehen. Vor Beginn der Datenintegration müssen die Daten profiliert und bereinigt werden, was wiederum die Entwicklung beschleunigt Datenmapping und Arbeitsabläufe.
  • Einzigartigkeit beinhaltet die Sicherstellung, dass keine Duplikate in den Daten vorhanden sind. Beispielsweise kann das Fehlen eindeutiger Daten aufgrund doppelter Datensätze dazu führen, dass mehrere E-Mails an einen einzelnen Kunden gesendet werden.
  • Gültigkeit misst, ob die Daten die Standards oder Kriterien des Geschäftsbenutzers erfüllen. Beispielsweise kann ein Unternehmen eine Unternehmensdatenqualitätsprüfung für das Bestellmengenfeld durchführen, dh „Bestellmenge >= 0“, da eine negative Bestellmenge ungültige Informationen impliziert.

Was sind DQM-Tools (Data Quality Management)?

Tools für das Datenqualitätsmanagement (DQM) sind Technologien, die verwendet werden, um Fehler in Daten zu identifizieren, zu verstehen und zu beheben. DQM-Tools unterstützen die geschäftliche Entscheidungsfindung und Geschäftsprozesse für eine effiziente Datenverwaltung.

Auswahl von DQM-Tools

Daten treiben die Entscheidungsfindung voran, weshalb das Datenqualitätsmanagement für Unternehmen zu einer Top-Priorität geworden ist. Aufgrund des erhöhten Datenvolumens und der Ungleichheit kann die manuelle Durchführung des Prozesses jedoch zu Datenqualitätsfehlern und Zeitaufwand führen. Hier kommen DQM-Tools ins Spiel.

Hier sind einige wichtige Faktoren, die Unternehmen bei der Auswahl des richtigen DQM-Tools berücksichtigen sollten:

  • Datenprofilerstellung und Bereinigungsfunktion

Ein wirksames Instrument für die Datenqualität sollte Folgendes umfassen Datenprofilierung Eigenschaften. Ein DQM-Tool hilft bei der Automatisierung der Identifizierung von Metadaten und bietet eine klare Übersicht über die Quelldaten, um etwaige Unstimmigkeiten zu erkennen.

Darüber hinaus können Datenbereinigungsfunktionen in einem Datenverwaltungstool dazu beitragen, Fehler zu vermeiden und sie zu beheben, bevor sie auf ein Ziel geladen werden.

  • Datenqualitätsprüfungen

Fortschrittliche DQM-Software enthält in den Informationsfluss integrierte Objekte und Regeln zur Überwachung und Meldung von Fehlern, die bei der Verarbeitung von Daten auftreten können. Sie stellen sicher, dass die verarbeiteten Daten basierend auf definierten Geschäftsregeln validiert werden, um die Datenintegrität sicherzustellen.

  • Datenlinienmanagement

Ein DQM-Tool unterstützt die Verwaltung der Datenherkunft, mit deren Hilfe der Informationsfluss gesteuert und analysiert werden kann, indem der Datenursprung und seine Reise beschrieben werden, z. B. die Schritte, in denen die Daten transformiert oder in das Ziel geschrieben wurden.

  • Verbindung zu mehreren Datenquellen

Mit der zunehmenden Vielfalt und Anzahl von Datenquellen ist es entscheidend geworden, interne und externe Datensätze zu bewerten und zu validieren. Daher sollten Unternehmen DQM-Tools auswählen, die Daten in jedem Format und jeder Komplexität unterstützen, ob strukturiert oder unstrukturiert, flach oder hierarchisch, veraltet oder modern.

Erstellen einer zentralen Strategie für das Datenqualitätsmanagement

Die Sicherstellung der Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, der sich mit den sich ändernden Anforderungen der Organisation weiterentwickelt. Das bedeutet, dass Unternehmen über eine zentralisierte DQM-Strategie mit einem robusten Rahmen verfügen müssen, um die Herausforderungen der Datenqualität anzugehen und die Vorteile qualitativ hochwertiger Daten zu nutzen.

Die Frage, die sich Geschäftsanwender oft stellen, lautet: Wie überprüfen Sie die Datenqualität? Wir haben fünf Schritte zur Erstellung einer zentralisierten Datenqualitätsmanagementstrategie aufgelistet:

  • Definieren Sie die wichtigsten Erfolgsziele für das Datenqualitätsprogramm

Dies beinhaltet die Definition der Datenvollständigkeitsmetriken, wie z. B. das Verhältnis von Daten zu Fehlern und der Prozentsatz leerer Datensätze. Dies bietet Benutzern ein klares Verständnis der analysierten Daten und der Dimensionen, einschließlich Vollständigkeit, Einzigartigkeit, Genauigkeit usw., die zur Bewertung der Datenintegrität verwendet werden.

  • Kommunizieren Sie den DQM-Plan organisationsweit

Die Gewährleistung der Datenqualität liegt in der Verantwortung aller Informationsbeteiligten, einschließlich Datenarchitekten, Geschäftsanalysten und IT. Daher sollten die Mitarbeiter die erwarteten Datenmanagement-Level, den geschäftlichen Nutzen der festgelegten Datenmanagement-Standards und die Bewertungsmetriken für die reibungslose Umsetzung der DQM-Strategie kennen.

  • Bewerten Sie eingehende Geschäftsdaten anhand der festgelegten Datenqualitätsparameter

Die Sicherstellung der Unternehmensdatenqualität ist mit einem fortschrittlichen DQM-Tool einfacher, da Benutzer Datenverwaltungsregeln definieren und eingehende Daten anhand vordefinierter Kriterien bewerten können.

  • Analysieren Sie die Datenqualitätsergebnisse und identifizieren Sie die Ursachen unzureichender Daten

Nach der Verarbeitung der Daten in der DQM-Software können Anwender die Datenqualität bewerten und die Gründe für vorgemerkte Datensätze ermitteln. Der Screenshot unten zeigt beispielsweise, dass einer der Datensätze aufgrund der falschen E-Mail-Adresse fehlerhaft war.

Datenqualitätsmanagement in Centerprise

Abbildung 2: Markierte Datensätze

  • Überwachen und passen Sie die Datenqualitäts-Workflows an die sich ändernden Datenanforderungen an

Benutzer müssen die Datenvalidierungs-Workflows in regelmäßigen Abständen überprüfen, um sicherzustellen, dass die Datenqualitätsregeln mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmen. Dazu gehört das Ergreifen notwendiger Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualitätsstandards auf der Grundlage früherer Ergebnisse.

Stellen Sie das Datenqualitätsmanagement mit sicher Astera Centerprise 

Astera Centerprise ist eine End-to-End-Datenmanagementlösung, die es Unternehmen ermöglicht, komplexe Datenqualitäts- und Integrationsaufgaben zu erfüllen und gleichzeitig ein robustes Datenqualitätsmanagement sicherzustellen. Die fortschrittlichen Datenprofilierungs- und Datenqualitätsfunktionen ermöglichen es Benutzern, die Integrität kritischer Geschäftsdaten zu messen und Datenintegrationsprojekte in einer agilen, codefreien Umgebung zu beschleunigen.

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