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Erkundung des Zusammenhangs zwischen Data Governance und Datenqualität

Aisha Shahid

Inhalt Strategist

April 23rd, 2024

Data Governance vs. Datenqualität

Datenverwaltung und Datenqualität sind eng miteinander verbundene, aber unterschiedliche Konzepte. Der Hauptunterschied liegt in ihren jeweiligen Zielen innerhalb des Datenverwaltungsrahmens einer Organisation. Bei der Datenqualität geht es in erster Linie um den Zustand der Daten. Es stellt sicher, dass die Daten vollständig, genau, zuverlässig und konsistent sind.

Andererseits bezieht sich Data Governance auf die Gesamtverwaltung, die Aufrechterhaltung der Compliance und die Gewährleistung der Sicherheit von Datenbeständen innerhalb einer Organisation. Data Governance legt den Rahmen und die Richtlinien fest, nach denen Datenqualitätsinitiativen funktionieren. Sowohl die Datenverwaltung als auch die Qualität sind für ein Unternehmen gleichermaßen wichtig, um aus seinen Daten einen Mehrwert zu ziehen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenqualität verstehen

Datenqualität misst, inwieweit Datensätze die spezifischen Anforderungen und Erwartungen ihrer beabsichtigten Verwendung erfüllen, und stellt sicher, dass Entscheidungen auf der Grundlage hochwertiger Daten rational und vertretbar sind. Die Bedeutung der Datenqualität ergibt sich aus ihrer Rolle bei der Entscheidungsfindung. Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Kunden zu verstehen und neue Markttrends zu erkennen. Es stellt sicher, dass:

  • Marketingkampagnen erreichen die richtige Zielgruppe.
  • Finanzprognosen sind zuverlässig.
  • Der Kundenservice ist effektiv und persönlich.

Das Erreichen einer hohen Datenqualität ist keine einmalige Aktivität, sondern ein fortlaufender, iterativer Prozess, genannt Datenqualitätsmanagement. Es umfasst eine Reihe von Schritten, von der Datenerfassung über die Speicherung und Verwaltung bis hin zur endgültigen Verwendung. In jeder Phase müssen spezifische Maßnahmen ergriffen werden, um dies sicherzustellen Datenintegrität. Beispielsweise, Datenvalidierung Während der Erfassung können Regeln angewendet werden, um Fehler zu verhindern, während regelmäßige Prüfungen Inkonsistenzen oder veraltete Informationen identifizieren können, die Auswirkungen haben könnten Datenzuverlässigkeit.

Data Governance verstehen

Datenamt ist ein umfassendes Rahmenwerk, das sicherstellt, dass Daten korrekt, zugänglich, konsistent und geschützt sind und so die Ziele der Organisation unterstützt. Betrachten Sie Data Governance als effektives Regelwerk Datenmanagement, Erstellung von Protokollen für die genaue Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten.

Data Governance hilft einem Unternehmen, seine Ziele zu erreichen, indem es einen gut strukturierten Rahmen bereitstellt und klare und gut kommunizierte Richtlinien festlegt, die allen Mitarbeitern ein gemeinsames Verständnis darüber vermitteln, wie mit Daten umgegangen werden sollte. Diese Struktur definiert auch die Verantwortlichkeiten verschiedener Rollen innerhalb der Organisation, z. B. wer für die Aufrechterhaltung der Richtigkeit der Daten verantwortlich ist und wer die Befugnis hat, auf vertrauliche Informationen zuzugreifen.

Die Sensibilität personenbezogener Daten und wachsende Datenschutzbedenken machen die Datenverwaltung für Unternehmen immer wichtiger. Im Jahr 2022 gab es 1,774 Fälle von Datenschutzverstößen in Unternehmen, von der weltweit über 392 Millionen Menschen betroffen sind. Bei diesen Vorfällen wurden rechtlich geschützte personenbezogene Daten von Personen offengelegt, die Dienstleistungen in Anspruch nehmen, die von Finanz- und Gesundheitsdiensten bis hin zu Sozialdiensten reichen.

Erkundung der Unterschiede zwischen Data Governance und Datenqualität

Datenqualität Datenverwaltung
Ziel Um sicherzustellen, dass die Daten standardisiert und frei von Inkonsistenzen und Fehlern sind. Um eine effektive Verwaltung, Schutz, Einhaltung und Nutzung von Organisationsdaten sicherzustellen.
Techniken  Datenprofilierung, Reinigung, Standardisierung, Anreicherung und Validierung. Datenherkunft, Zugriffskontrollen, Richtlinienentwicklung, Datenverwaltung, Datenkatalogisierung und Metadatenverwaltung.
Tools Datenqualitätstools, spezialisierte Datenbanken zur Unterstützung von Datenqualitätsaufgaben. Data-Governance-Plattformen wie z Astera und Metadaten-Management-Tools.
Ergebnis Vertrauenswürdige Daten, die zuverlässig zur Entscheidungsfindung genutzt werden können. Eine kontrollierte Datenumgebung mit klaren Datenrichtlinien und verbesserten Datenverwaltungspraktiken.

 

Wo sich Daten-Governance und Datenqualität überschneiden

Zusammenhang zwischen Data Governance und Datenqualität

Die Überschneidung zwischen Data Governance und Datenqualität liegt in ihrem gemeinsamen Ziel, sicherzustellen, dass Daten ein verlässlicher Vermögenswert für das Unternehmen sind. Data Governance legt fest, wer unter bestimmten Bedingungen was mit welchen Daten tun muss, und identifiziert Verfahren und Tools zur Verbesserung der Datenqualität. Die Datenqualität stellt sicher, dass die Daten in diesem System korrekt, vollständig und wertvoll sind.

Der Zusammenhang zwischen Datenqualität und Datenverwaltung ergibt sich aus gemeinsamen Standards, Metriken und Verantwortlichkeiten von Datenrollen. Es trägt dazu bei, eine symbiotische Beziehung aufzubauen, die den Gesamtwert der Daten einer Organisation steigert:

  • Rahmen und Ausführung: Data Governance stellt den Rahmen und die Richtlinien für die Datenverwaltung bereit, während sich die Datenqualität auf die Umsetzung dieser Richtlinien konzentriert. Beispielsweise könnte die Datenverwaltung eine Richtlinie festlegen, nach der alle Daten konsistent und korrekt sein sollten. Datenqualität misst wie Datenreinigung und Validierung würden dann verwendet werden, um sicherzustellen, dass diese Richtlinie effektiv umgesetzt wird.
  • Vertrauen stärken: Data Governance und Datenqualität arbeiten zusammen, um das Vertrauen in Daten zu stärken. Data Governance stellt klare Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung sicher, wodurch das Vertrauen in die Daten erhöht werden kann. Gleichzeitig stellen Datenqualitätsmaßnahmen sicher, dass die Daten korrekt, zuverlässig und relevant sind, was das Vertrauen weiter stärkt.
  • Risikomanagement: Data Governance legt die Regeln für die Einhaltung von Vorschriften und Standards fest, während die Datenqualität sicherstellt, dass die Daten diesen Regeln entsprechen. Diese ergänzende Beziehung ist für das Risikomanagement von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, Verstöße gegen Vorschriften und Standards zu verhindern, die zu Strafen und Rufschädigungen der Organisation führen können.
  • Entscheidungsfindung: Hochwertige Daten sind für eine fundierte Entscheidungsfindung unerlässlich. Data Governance stellt sicher, dass die richtigen Daten den richtigen Personen zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen, während die Datenqualität sicherstellt, dass diese Daten korrekt und zuverlässig sind. Zusammen ermöglichen sie Organisationen, Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten zu treffen.

Die Datenkatalogisierung ist ein weiterer Bereich, in dem sich Datenqualität und Governance überschneiden. Aus der Governance-Perspektive a Datenkatalog Bietet ein ganzheitliches Bild davon, welche Daten vorhanden sind und wer dafür verantwortlich ist – und ermöglicht so die Festlegung von Datenstandards und Zugriffskontrollen. Was die Datenqualität betrifft, hilft der Katalog dabei, potenzielle Probleme durch Datenprofilierung und Herkunftsverfolgung zu identifizieren, was es Datenverwaltern ermöglicht, Prozesse zur Verbesserung der Datengenauigkeit und -konsistenz zu implementieren.

6 Schritte zur Integration der Datenqualität in ein Data Governance Framework

Die Integration der Datenqualität in ein Data-Governance-Framework ist eine strategische Initiative, die den Wert der Daten einer Organisation erheblich steigert. Eine solche Integration stellt sicher, dass die Daten gut verwaltet, aber auch genau, zuverlässig und für die Entscheidungsfindung nützlich sind. Hier sind einige Schritte, um die Datenqualität effektiv in ein Data-Governance-Framework zu integrieren:

  1. Definieren Sie Datenqualitätsziele

Erläutern Sie zunächst, was hochwertige Daten für Ihr Unternehmen bedeuten. Dieser Schritt umfasst im Allgemeinen Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Relevanz. Es ist wichtig, diese Ziele mit den Gesamtzielen der Organisation in Einklang zu bringen und sie allen Stakeholdern klar zu kommunizieren.

  1. Legen Sie Datenqualitätsmetriken fest

Nachdem Sie die Ziele für die Datenqualität definiert haben, legen Sie Metriken fest, um den Datenzustand zu messen. Zu den Datenqualitätsmetriken können Fehlerraten, Vollständigkeitsprozentsätze oder Konsistenzwerte gehören. Mithilfe dieser quantitativen Maßnahmen wird die Datenqualität bewertet und Verbesserungen im Laufe der Zeit verfolgt.

  1. Integrieren Sie die Datenqualität in Richtlinien und Verfahren

Bei allen Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren, einschließlich derjenigen für die Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -nutzung, sollte die Datenqualität eine entscheidende Rolle spielen. Durch die Einbeziehung der Datenqualität in diese Verfahren wird deren Aufrechterhaltung während des gesamten Datenlebenszyklus sichergestellt.

  1. Weisen Sie Verantwortlichkeiten für die Datenqualität zu

Die Integration von Data Governance und Datenqualität erfordert die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für die Aufrechterhaltung der Datengesundheit. Beispielsweise können Sie einen Datenverwalter ernennen, der Datenqualitätsstandards für die ihnen zugewiesenen Daten definiert und durchsetzt, oder Datenqualitätsrollen innerhalb der IT-Abteilung einrichten, die sich auf Datenprofilierung, Datenbereinigung und die Implementierung von Datenqualitätsprüfungen konzentrieren.

  1. Implementieren Sie Datenqualitätstools und -techniken

Die Verwendung von Tools zur Datenqualität und Techniken sind entscheidend für die Verbesserung Qualität der Daten. Moderne Datenqualitätstools vereinen sich Datenstandardisierung, Validierung, Profilerstellung und Bereinigung sowie mehrere andere Funktionen in einem einzigen Paket. Die Automatisierung von Datenqualitätsaufgaben mit diesen Tools vereinfacht das Datenqualitätsmanagement.

  1. Überwachen und verbessern Sie die Datenqualität

Der letzte Schritt besteht darin, die Datenqualität anhand der etablierten Metriken kontinuierlich zu überwachen. Regelmäßige Überwachung identifiziert etwaige Probleme oder Trends und ermöglicht bei Bedarf Korrekturmaßnahmen. Durch die Integration der Datenqualität in ein Data-Governance-Framework können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten gut verwaltet, genau, zuverlässig und wertvoll sind.

Zusammenfassung

Data Governance und Datenqualität sind eng miteinander verbunden und beeinflussen die Zuverlässigkeit und Nutzbarkeit von Daten. Trotz ihrer Unterschiede in Umfang und Anwendung schaffen Datenqualität und Datenverwaltung einen einheitlichen Ansatz für das Datenmanagement, der es Unternehmen ermöglicht, den Nutzen ihrer Datenbestände zu maximieren. Darauf aufbauend, Astera bietet eine effektive Lösung, die den unternehmensweiten Austausch und die Verwaltung von Daten über eine einzige Plattform vereinfacht.

AsteraDatenverwaltungsplattform von stellt die Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit sicher, indem es den Prozentsatz der Datengesundheit basierend auf definierten Datenqualitätsregeln angibt. Es verbessert die Entscheidungsfindung im Unternehmen, indem es automatisch Fehler korrigiert, Ungenauigkeiten erkennt und Daten standardisiert. Data Governance trägt dazu bei, Datenbestände zu organisieren, den Datenzugriff zu verwalten und Daten vertrauenswürdig und verständlich zu machen.

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