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Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Ein tiefer Einblick in die Datenzuverlässigkeit und was sie für Sie bedeutet

April 2nd, 2024

Daten Zuverlässige Entscheidungsfindung durch robustes Data Warehousing

Es ist kein Geheimnis, dass Daten ein unschätzbares Gut sind. Es ermöglicht analytische Erkenntnisse, sorgt für ein besseres Verständnis der Kundenpräferenzen, prägt Marketingstrategien, fördert Produkt- oder Dienstleistungsentscheidungen … die Liste geht weiter. Verlässliche Daten zu haben, kann nicht genug betont werden. Datenzuverlässigkeit ist ein entscheidender Aspekt der Datenintegrationsarchitektur, der nicht übersehen werden darf. Dabei muss sichergestellt werden, dass die zu integrierenden Daten korrekt, konsistent und aktuell sind und in der richtigen Reihenfolge versendet wurden.

Wenn die Datenzuverlässigkeit nicht gewährleistet ist, kann dies zu ungenauen Berichten, Produktivitätsverlusten und Umsatzeinbußen führen. Daher müssen Unternehmen Maßnahmen ergreifen, um die Zuverlässigkeit integrierter Daten zu überprüfen, wie z. B. die Durchführung von Datenvalidierungen und Qualitätsprüfungen, um deren Vertrauenswürdigkeit und effektive Nutzbarkeit für die Entscheidungsfindung sicherzustellen.

Dieser Artikel hilft Ihnen dabei, gründlich zu verstehen, wie Sie zuverlässige Daten testen und wie Datenbereinigungstools ihre Zuverlässigkeit verbessern können. Außerdem besprechen wir die Unterschiede zwischen Datenzuverlässigkeit und Datenvalidität, damit Sie wissen, worauf Sie beim Umgang mit großen Informationsmengen achten müssen. Also legen wir los und tauchen tiefer in die Welt der Datenzuverlässigkeit ein!

Was ist Datenzuverlässigkeit?

Die Datenzuverlässigkeit hilft Ihnen zu verstehen, wie zuverlässig Ihre Daten im Laufe der Zeit sind – etwas, das besonders wichtig ist, wenn Sie Trends analysieren oder Vorhersagen auf der Grundlage vergangener Datenpunkte treffen. Dabei geht es nicht nur um die Genauigkeit der Daten selbst, sondern auch um die Sicherstellung der Konsistenz, indem auf alle Datensätze unabhängig von Alter oder Format dieselben Regeln angewendet werden.

Wenn Ihr Unternehmen bei der Entscheidungsfindung auf Daten angewiesen ist, müssen Sie darauf vertrauen können, dass die Daten vertrauenswürdig und aktuell sind. Hier kommt die Datenzuverlässigkeit ins Spiel. Es geht darum, die Genauigkeit, Konsistenz und Qualität Ihrer Daten zu bestimmen.

Stellen Sie sicher, dass die Daten gültig sind und konsistent ist wichtig, um die Datenzuverlässigkeit sicherzustellen. Unter Datenvalidität versteht man den Grad der Genauigkeit und Relevanz der Daten für den beabsichtigten Zweck Datenkonsistenz bezieht sich auf den Grad der Einheitlichkeit und Kohärenz von Daten über verschiedene Quellen, Formate und Zeiträume hinweg.

Was bestimmt die Zuverlässigkeit von Daten?

Genauigkeit und Präzision

Die Zuverlässigkeit von Daten hängt stark von ihrer Genauigkeit und Präzision ab. Genaue Daten entsprechen weitgehend dem tatsächlichen Wert der gemessenen Metrik. Präzise Daten zeichnen sich durch ein hohes Maß an Genauigkeit und Konsistenz aus.

Daten können präzise, ​​aber nicht genau, genau, aber nicht präzise, ​​keines von beiden oder beides sein. Die zuverlässigsten Daten sind sowohl äußerst genau als auch präzise.

Sammlungsmethodik

Die zur Datenerfassung verwendeten Techniken und Tools wirken sich erheblich auf deren Zuverlässigkeit aus. Daten, die mit einer strengen wissenschaftlichen Methode unter kontrollierten Bedingungen gesammelt werden, sind wahrscheinlich zuverlässiger als Daten, die durch zufällige Beobachtung oder Selbstberichte gesammelt werden. Auch der Einsatz hochwertiger, richtig kalibrierter Messgeräte und standardisierter Erfassungsverfahren fördert die Zuverlässigkeit.

Stichprobengröße

Die Anzahl der gesammelten Datenpunkte, bekannt als Stichprobengröße, ist direkt proportional zur Zuverlässigkeit. Größere Stichprobengrößen verringern die Fehlerquote und ermöglichen eine stärkere statistische Signifikanz. Sie erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass die Daten die Gesamtbevölkerung genau wiedergeben, und reduzieren den Effekt von Ausreißern. Für die meisten Anwendungen wird eine Stichprobengröße von mindestens 30 Datenpunkten als Minimum für zuverlässige Ergebnisse angesehen.

Datenintegrität

Zuverlässige Daten weisen ein hohes Maß an Integrität auf, d. h. sie sind vollständig, konsistent und fehlerfrei. Fehlende, doppelte oder falsche Datenpunkte verringern die Zuverlässigkeit. Die Durchführung von Qualitätssicherungsprüfungen, Validierungen, Bereinigungen und Deduplizierungen trägt dazu bei, die Datenintegrität sicherzustellen. Der Einsatz elektronischer Datenerfassung mit integrierten Fehlerprüfungs- und Validierungsregeln fördert auch die Integrität bei der Erfassung.

Objektivität

Der Grad der Objektivität und Unvoreingenommenheit, mit der die Daten gesammelt und analysiert werden, wirkt sich auf ihre Zuverlässigkeit aus. Subjektive Urteile, Meinungen und Vorurteile gefährden die Objektivität und sollten vermieden werden. Zuverlässige Daten werden streng unparteiisch und faktenbasiert erhoben und interpretiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die zuverlässigsten Daten genau und präzise sind, wissenschaftlich mit hoher Integrität erhoben werden, eine große Stichprobengröße aufweisen und objektiv und ohne Voreingenommenheit analysiert werden. Wenn Sie verstehen, was die Zuverlässigkeit ausmacht, können Sie die Vertrauenswürdigkeit von Daten bewerten und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten treffen.

Testen der Datenzuverlässigkeit

Machen Sie Ihre Daten mit Genauigkeit und Präzision zuverlässig.

 

Datenzuverlässigkeit ist ein wesentliches Konzept, das beim Umgang mit großen Datensätzen berücksichtigt werden muss.

Daher müssen die Ihnen vorliegenden Daten vertrauenswürdig sein und zu aussagekräftigen Ergebnissen führen. Um zu testen, ob Ihre Daten zuverlässig sind oder nicht, gibt es zwei Haupttests: Genauigkeit und Präzision.

  • Genauigkeit: Bezieht sich auf den Grad, in dem Daten mit ihrem wahren Wert oder anderen Referenzwerten übereinstimmen. Wenn Sie beispielsweise fünfmal etwas messen und jedes Mal einen Messwert von 10 cm melden. Dies weist auf eine hohe Genauigkeit hin, da alle Ihre Messwerte miteinander übereinstimmen.
  • Präzision: Bezieht sich auf den Grad der Übereinstimmung zwischen mehreren Messungen desselben Werts. Wenn Sie etwas fünfmal messen und Werte von 9 cm, 10 cm, 10 cm, 11 cm bzw. 13 cm angeben. Dies deutet darauf hin, dass Ihre Messwerte präzise, ​​aber nicht unbedingt genau sind. Sie weichen alle vom wahren Wert (10 cm) ab.

Verknüpfung von Datenzuverlässigkeit und -validität

Wenn Sie mit Daten arbeiten, ist es wichtig, den Zusammenhang zwischen Datenzuverlässigkeit und Datenvalidität zu verstehen. Datenzuverlässigkeit bedeutet, dass sie genau und konsistent sind und Ihnen ein zuverlässiges Ergebnis liefern, während Datenvalidität bedeutet, dass sie logisch, aussagekräftig und genau sind.

Stellen Sie sich unter Zuverlässigkeit die Frage vor, wie nahe die Ergebnisse am wahren oder akzeptierten Wert liegen, während unter der Gültigkeit die Aussagekraft der Daten betrachtet wird. Beides ist wichtig – Zuverlässigkeit gibt Ihnen Genauigkeit, während Validität sicherstellt, dass es tatsächlich relevant ist.

Der beste Weg, um sicherzustellen, dass Ihre Daten zuverlässig und valide sind? Stellen Sie sicher, dass Sie es regelmäßig warten. Datenbereinigung kann Ihnen dabei helfen!

Vorteile zuverlässiger Daten

Unter Datenzuverlässigkeit versteht man die Genauigkeit und Präzision von Daten. Damit Daten als zuverlässig gelten, müssen sie konsistent, zuverlässig und reproduzierbar sein. Als Datenanalyst ist es aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung, die Datenzuverlässigkeit im Auge zu behalten:

Hochwertigere Einblicke

Zuverlässige Daten führen zu qualitativ hochwertigeren Erkenntnissen und Analysen. Wenn Daten inkonsistent, ungenau oder nicht reproduzierbar sind, kann den gefundenen Erkenntnissen oder Mustern nicht vertraut werden. Dies kann zu einer schlechten Entscheidungsfindung und zur Verschwendung von Ressourcen führen. Mit zuverlässigen Daten können Sie sich auf die Erkenntnisse verlassen und sicher sein, dass die wichtigsten Ergebnisse aussagekräftig sind.

Datengesteuerte Entscheidungen

Datengesteuerte Entscheidungen basieren auf zuverlässigen Daten. Führungskräfte und Manager sind zunehmend auf Datenanalysen und Erkenntnisse angewiesen, um strategische Entscheidungen zu treffen. Wenn die zugrunde liegenden Daten jedoch unzuverlässig sind, können getroffene Entscheidungen fehlgeleitet sein.

Datenzuverlässigkeit ist der Schlüssel zu einer wirklich datengesteuerten Entscheidungsfindung. Wenn Daten vertrauenswürdig sind, sind datengesteuerte Entscheidungen tendenziell objektiver, genauer und wirkungsvoller.

Reproduzierbare Ergebnisse

Ein wesentliches Merkmal zuverlässiger Daten ist, dass sie reproduzierbare Ergebnisse liefern. Wenn die Daten unzuverlässig sind, kann die Wiederholung einer Analyse derselben Daten zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Dies macht die Daten für eine ernsthafte Analyse praktisch unbrauchbar.

Bei zuverlässigen, qualitativ hochwertigen Daten liefert die erneute Durchführung einer Analyse oder eines Tests dieselben Erkenntnisse und Schlussfolgerungen. Dies ist wichtig, um wichtige Ergebnisse zu überprüfen und sicherzustellen, dass eine einzelne Analyse keine Anomalie darstellt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Datenzuverlässigkeit für jedes Unternehmen, das auf Daten angewiesen ist, um wichtige Geschäftsentscheidungen und -strategien zu treffen, von entscheidender Bedeutung ist. Durch Priorisierung Datenqualität und Zuverlässigkeit können Daten in einen echten Unternehmenswert umgewandelt werden, der Wachstum und Erfolg vorantreibt. Bei unzuverlässigen Daten operiert ein Unternehmen allein auf der Grundlage fragwürdiger Erkenntnisse und seines Bauchgefühls.

Die Rolle der Datenbereinigung bei der Erzielung zuverlässiger Daten

Datenbereinigung spielt eine Schlüsselrolle bei der Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit. Denn wenn Ihre Daten durch Fehler und Ungenauigkeiten verunreinigt sind, wird es schwierig sein, den Ergebnissen Ihrer Analyse zu vertrauen.

Die Datenbereinigung umfasst normalerweise drei Hauptschritte:

  1. Identifizieren fehlerhafter oder inkonsistenter Daten – Dabei wird nach Mustern in den Daten gesucht, die auf fehlerhafte oder fehlende Werte hinweisen, beispielsweise leere Felder oder ungenaue Datensätze.
  2. Inkonsistenzen korrigieren – Dies kann Techniken wie die Normalisierung von Daten und Standardisierungsformaten sowie das Ergänzen fehlender Informationen umfassen.
  3. Validierung der Richtigkeit der Daten – Sobald die Daten bereinigt wurden, ist es wichtig, die Ergebnisse zu validieren, um sicherzustellen, dass sie den Genauigkeitsniveaus entsprechen, die Sie für Ihren spezifischen Anwendungsfall benötigen. Automatisierte Datenvalidierungstools kann diesen Schritt rationalisieren.

Ohne geeignete Tools und Prozesse kann es schwierig sein, Datenzuverlässigkeit zu erreichen. Werkzeuge wie Astera Centerprise bietet verschiedene Tools zur Datenbereinigung, mit denen Sie Ihre Daten optimal nutzen können.

Zusammenfassung

Bei der Datenzuverlässigkeit geht es nicht nur um Datenbereinigung, sondern um einen ganzheitlichen Ansatz zur Datenverwaltung. Die Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit erfordert von Führungskräften bewusste Anstrengungen, was leichter gesagt als getan ist. Datenvaliditätstests, Redundanzprüfungen und Datenbereinigungslösungen sind allesamt wirksame Ausgangspunkte für die Erreichung der Datenzuverlässigkeit.

Astera Centerprise trägt dazu bei, dies zu erreichen, indem es das Beste bietet Datenbereinigungslösungen um Datenzuverlässigkeitsproblemen einen Schritt voraus zu sein. Diese leistungsstarke Datenintegrations- und Verwaltungsplattform sorgt für genaue, konsistente und zuverlässige Daten. Dies wird durch seine Datenqualitätsfunktionen erreicht. Diese Funktionen helfen bei der Profilierung, Bereinigung und Standardisierung von Daten.

Darüber hinaus stellen seine Validierungsfunktionen sicher, dass die Daten den Qualitätsstandards entsprechen. Robust Data Governance Fähigkeiten in Astera Centerprise ermöglichen automatisierte Datenqualitätsprüfungen und Konsistenz über Datenelemente hinweg. Darüber hinaus stellen die Integrationsmöglichkeiten der Plattform eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen her und schaffen so eine einzige Quelle der Wahrheit für Daten.

Ganz gleich, ob Sie Ihre Datenqualität verbessern, Ihre Datenbestände effektiver verwalten oder Ihre Datenintegrationsprozesse rationalisieren möchten, Astera Centerprise hat alles, was Sie zum Erfolg brauchen.

Wie Astera Centerprise Hilft, die Zuverlässigkeit Ihrer Daten zu verbessern

Astera Centerprise bietet Lösungen zur Erlangung verlässlicher Daten. Mit codefreien Self-Service-Tools zur Datenbereinigung stellt diese Plattform sicher, dass die eingegebenen, gespeicherten und ausgegebenen Daten konsistent und korrekt bleiben. Dazu gehören Datenintegration, -transformation, -qualität und -profilierung, die Datenbereinigung, Validierung, Standardisierung und benutzerdefinierte Regeldefinitionen ermöglichen.

Werkzeuge bereitgestellt von Astera Centerprise um Ihre Anforderungen an die Datenzuverlässigkeit zu meistern:

  • Datenintegration: Verbinden Sie verschiedene Arten strukturierter und unstrukturierter Datenquellen und automatisieren Sie den Fluss Ihrer Datenpipelines.
  • Datentransformation: Bereinigen und transformieren Sie Ihre Quelldatensätze in Zieldatensätze unter Beibehaltung der Abstammungs- und Prüffunktionen.
  • Datenqualität: Optimieren Sie verschiedene Aspekte der Datenprofilierung, um die Konsistenz Ihrer Datensätze sicherzustellen und Inkonsistenzen oder Anomalien schnell zu erkennen.
  • Datenprofilierung: Analysieren Sie die Struktur, Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz durch automatisierte oder manuelle Prozesse, abhängig von der Komplexität des Datensatzes.

Somit Astera Centerprise stellt Unternehmensleitern eine Reihe leistungsstarker Tools zur Verfügung, mit denen sie sicherstellen können, dass ihr Quellmaterial der Qualität entspricht, sodass sie ihren Ergebnissen im weiteren Verlauf besser vertrauen können. Mit integrierten Funktionen wie Datenvalidierung und Profilerstellung hilft es dabei, Quelldaten in jeder Phase ihres ETL-Prozesses auf Qualität, Integrität und Struktur zu prüfen. So können Kunden während des gesamten Transformationsprozesses ein hohes Maß an Genauigkeit aufrechterhalten, ohne Code schreiben zu müssen.

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