Data Quality Framework: Was es ist und wie man es implementiert

Was ist ein Datenqualitätsrahmen?

Ein Datenqualitätsrahmen ist eine Reihe von Richtlinien, die es Ihnen ermöglichen, die Qualität der Daten in Ihrem Unternehmen zu messen, zu verbessern und aufrechtzuerhalten. Das Ziel besteht darin, sicherzustellen, dass Unternehmensdaten bestimmte Standards erfüllen, das heißt, dass sie jederzeit korrekt, vollständig, konsistent, relevant und zuverlässig sind – von der Erfassung und Speicherung bis hin zur anschließenden Analyse und Interpretation.

Mit einem klar definierten Rahmen können Sie Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftsmechanismen festlegen Datenqualität und Verwaltung. Wenn also jeder in Ihrem Unternehmen seine Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität versteht, übernimmt jeder die Verantwortung für die Daten, mit denen er interagiert, und als Ergebnis verfügt jeder über die gleichen hochwertigen Informationen, mit denen er arbeiten kann.

So wichtig es ist zu wissen, was ein Datenqualitäts-Framework ist, so wichtig ist es auch zu verstehen, was es nicht ist:

• Es handelt sich nicht um ein eigenständiges Konzept – das Framework lässt sich in Datenverwaltungs-, Sicherheits- und Integrationspraktiken integrieren, um ein ganzheitliches Datenökosystem zu schaffen.
• Es handelt sich nicht um ein einzelnes Tool oder eine einzelne Software – es handelt sich um eine umfassende Strategie, die verschiedene Tools, Prozesse und Best Practices kombiniert, um Datenqualitätsziele zu erreichen.
• Dabei handelt es sich nicht um ein Allheilmittel – Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, und das Framework gibt ihm eine Struktur.
• Es geht nicht nur um die Behebung von Fehlern – das Framework geht über die Bereinigung von Daten hinaus, da es darauf abzielt, Probleme mit der Datenqualität während des gesamten Datenlebenszyklus zu verhindern.

Ein Datenqualitätsmanagement-Framework ist eine wichtige Säule der gesamten Datenstrategie und sollte aus Wirksamkeitsgründen auch als solche behandelt werden Datenmanagement.

Warum brauchen Sie ein Datenqualitäts-Framework?

Die meisten Unternehmen sind mit riesigen Datenmengen aus verschiedenen Quellen überschwemmt, beispielsweise aus internen Systemen, externen Partnern und Kundeninteraktionen. Ohne ein klares Verständnis der Qualität dieser Daten laufen sie Gefahr, Entscheidungen auf der Grundlage möglicherweise fehlerhafter und unvollständiger Informationen zu treffen, was zu suboptimalen Ergebnissen und verpassten Chancen führt.

Bedenken Sie Folgendes: Als Chief Data Officer (CDO) sind Sie für die Pflege einer datengesteuerten Kultur im gesamten Unternehmen verantwortlich, um das volle Potenzial seiner Daten auszuschöpfen. Eine der Schlüsselaktivitäten in diesem Prozess besteht darin, den Grundstein für die Bereitstellung der Daten zu legen, die jeder in der Organisation benötigt. Es reicht jedoch nicht aus, nur Zugriff auf diese Daten zu gewähren – ihre Qualität muss einwandfrei sein. Und deshalb müssen Sie ein Framework dafür implementieren Datenqualitätsmanagement.

Aus geschäftlicher Sicht ist das Framework ein strategischer Vermögenswert, der sich direkt auf den Erfolg Ihres Unternehmens auswirkt. Während die rechtzeitige Bereitstellung von Daten von entscheidender Bedeutung ist, ist es die Qualität dieser Daten, die wirklich zu aussagekräftigen Erkenntnissen und Entscheidungen führt. Ein gut etabliertes Datenqualitätsmanagement-Framework führt zu gesunden Daten, die notwendig sind für:

• Verbesserte Diagnosen und bessere Patientenergebnisse
• Rechtzeitige Betrugserkennung und besseres Risikomanagement
• Entwicklung besserer Produkte und verbesserter Kundenerlebnisse
• Effiziente Ressourcenallokation und optimiertes Supply Chain Management

Betrachten Sie es also nicht als kurzfristige Ausgabe, sondern verstehen Sie, dass der Aufbau und die Implementierung eines Datenqualitätsrahmens eine Investition in das nachhaltige Wachstum Ihres Unternehmens ist.

Aus welchen Komponenten besteht ein Datenqualitäts-Framework?

Dies sind wichtige Elemente oder Bausteine, die zusammen ein System schaffen, das sicherstellt, dass Ihre Daten vertrauenswürdig und nützlich sind. So wie ein Gebäude ein solides Fundament und tragende Strukturen benötigt, um aufrecht zu bleiben, erfordert ein Datenqualitätsrahmen bestimmte Komponenten, um effektiv zu funktionieren.

Diese Komponenten umfassen verschiedene Aspekte der Datenverwaltung, Governance, Prozesse und Technologien zur Einhaltung von Datenqualitätsstandards. Einige legen die Grundregeln und Erwartungen fest, während andere die Daten selbst aktiv bewerten und verbessern. Es gibt auch Komponenten, die sicherstellen, dass Sie den Fortschritt kontinuierlich messen und verfolgen.

Obwohl es keine einzige, allgemein anerkannte Liste von Komponenten für ein Datenqualitäts-Framework gibt, kommen in den meisten Frameworks einige gemeinsame Elemente vor:

Datenqualitätstools und -technologien

Dazu gehört auch die Nutzung Tools zur Datenqualität und Technologien zur Unterstützung des Datenqualitätsmanagements. Mit diesen Tools können Sie mehrere Aufgaben automatisieren, die zur Verbesserung der Datenqualität beitragen. Die tatsächlichen Prozesse, die diese Tools automatisieren, variieren je nach den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens. Zu den häufigsten Aufgaben, die automatisiert werden können, gehören jedoch: Datenstandardisierung, Profilerstellung, Bereinigung und Validierung.

Datenqualitätsstandards

Dies sind die Richtlinien, die definieren, was qualitativ hochwertige Daten in Ihrem Unternehmen ausmacht. Ein Datenqualitätsstandard kann beispielsweise festlegen, dass Kundeninformationen E-Mail-Adressen und Telefonnummern als Teil der Kontaktdaten enthalten müssen, um als vollständig zu gelten.

Regeln für die Datenqualität

Datenqualitätsregeln verfolgen einen granularen Ansatz zur Aufrechterhaltung der Datenqualität. Diese Regeln validieren Daten, da sie bestimmte Kriterien oder Bedingungen definieren, die sie erfüllen müssen, um als qualitativ hochwertig zu gelten. Wenn Sie beispielsweise Kundendaten sammeln, können Ihre Geschäftsregeln vorsehen, dass alle Daten in einem bestimmten Format vorliegen müssen (z. B. MM/TT/JJJJ). Jedes Datum, das dieser Regel nicht entspricht, wird als ungültig betrachtet.

Datenprofilierung

Dies ist das Diagnosetool Ihres Frameworks, das Einblicke in den Zustand Ihrer Daten liefern kann. Datenprofilierung analysiert und fasst Daten zusammen, um mehr über ihren aktuellen Zustand, also ihre Struktur und ihren Inhalt, zu erfahren. Insbesondere werden Probleme wie fehlende Werte und ungültige Formate aufgedeckt. Datenprofilierung ist eine der effektivsten Methoden, um sicherzustellen, dass Ihre Entscheidungen auf gesunden Daten basieren, da sie dabei hilft, Probleme mit der Datenqualität zu erkennen Bevor Sie laden Daten in das Data Warehouse.

Bewertung der Datenqualität

Bei der Datenqualitätsbewertung handelt es sich um eine vollständige Bewertung der Qualität Ihrer Daten. Es handelt sich um einen systematischen Ansatz zum Messen und Analysieren der Qualität Ihrer Daten und zum Identifizieren von verbesserungswürdigen Bereichen und daher um eine wirksame Möglichkeit, zu bestätigen, ob sie den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Da es einen umfassenden Überblick über den Zustand der Daten bietet, können Sie damit Entscheidungen über Datenverwaltung und Compliance-Bemühungen treffen.

Datenreinigung

Die Daten, die Sie aus verschiedenen Quellen sammeln, sind nicht immer sauber. Tatsächlich kommt es häufig vor, dass es Fehler, Duplikate oder fehlende Werte enthält. DatenreinigungDurch die Bereinigung können Sie diese Inkonsistenzen in Ihren Datensätzen erkennen und beheben, sodass sie ihren Zweck erfüllen.

Überwachung der Datenqualität

Bei der Datenqualitätsüberwachung handelt es sich um den fortlaufenden Prozess der Messung und Bewertung der Qualität Ihrer Daten in verschiedenen Dimensionen. Ihre Datenteams müssen einen maßgeschneiderten Satz von KPIs definieren und verfolgen, um den Zustand der Daten in Ihrem Unternehmen zu überwachen. Es ist eine der wichtigsten Komponenten eines Datenqualitätsrahmens, da es die Entscheidungen leitet, die zur Verbesserung des Rahmenwerks selbst relevant sind.

Welche unterschiedlichen Datenqualitäts-Frameworks werden heute verwendet?

Wie bereits erwähnt, gibt es keine einheitliche Lösung, wenn es um Datenqualitäts-Frameworks geht. Jede Organisation hat einzigartige Anforderungen, die durch Folgendes bestimmt werden:

• Seine Geschäftsziele
• Datenquellen und Technologieinfrastruktur
• Die Branche, in der es tätig ist, und das regulatorische Umfeld

Aus diesem Grund gibt es eine Reihe verschiedener Datenqualitäts-Frameworks, die Unternehmen entweder mit Modifikationen implementieren oder als Referenz für die Erstellung ihres eigenen Frameworks verwenden. Gehen wir die verschiedenen Frameworks und Ansätze durch:

Nutzung der Data-Governance-Frameworks

Da Daten-Governance und Datenqualität miteinander verbunden sind und sich gegenseitig verstärken, entwickeln viele Organisationen ihre Datenqualitäts-Frameworks als Teil umfassenderer Daten-Governance-Initiativen. Die Integration der Datenqualität in Data-Governance-Frameworks erleichtert die Ausrichtung von Datenverwaltungsprozessen an strategischen Geschäftszielen, da Sie einen umfassenden Ansatz verfolgen, der nicht nur die Datenqualität, sondern auch Datenschutz, Sicherheit, Compliance und Verwaltung berücksichtigt.

Auf der anderen Seite kann die Implementierung von Data-Governance-Frameworks neben Datenqualitätsinitiativen komplex sein, da sie eine Umstrukturierung und Neuausrichtung der organisatorischen Rollen und Berichtsbeziehungen für eine effektive Koordination und Zusammenarbeit erfordert. Sie müssen außerdem zusätzliche Richtlinien erstellen, die sich speziell auf Datenqualitätsstandards und -metriken konzentrieren. Darüber hinaus müssen Sie die Kompatibilität mit zusätzlichen Lösungen berücksichtigen, z. B. Datenqualitätstools oder Software zur Datenprofilierung.

Datenqualitätsbewertungsrahmen (DQAF)

IWFs DQAF ist ein strukturierter Ansatz zur Bewertung, wie gut Ihre Daten die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens erfüllen. Es hilft Ihnen zu definieren, was „Daten von guter Qualität“ in Ihrem Kontext bedeutet, und dann zu beurteilen, wie nahe Ihre aktuellen Daten dieser Definition kommen. Der DQAF erweist sich in mehreren Situationen als wertvoll. Wenn Sie beispielsweise ein Projekt zur Datenqualitätsverbesserung initiieren, liefert er ein grundlegendes Verständnis Ihrer aktuellen Datenqualitätssituation und ermöglicht es Ihnen, Verbesserungsbemühungen entsprechend zu priorisieren.

Während DQAF klare Erwartungen an die Datenqualität definiert und sicherstellt, dass sich alle darüber einig sind, was gute Daten ausmacht, weist es auch einige Mängel auf. Insbesondere liegt der Schwerpunkt auf statistischen Daten, die möglicherweise nicht die beste Wahl sind, wenn Ihre Datentypen sehr unterschiedlich sind. Darüber hinaus legt das Framework keinen großen Schwerpunkt auf die Datenverwaltung.

Datenqualitätsreifemodelle (DQMMs)

Data Quality Maturity Models (DQMMs) verfolgen einen anderen Ansatz zur Sicherstellung der Datenqualität in einer Organisation. DQMMs wie das Data Management Maturity (DMM)-Modell oder die Capability Maturity Model Integration (CMMI) bieten Ihrem Unternehmen einen strukturierten Rahmen für die Bewertung seiner Reife beim Management der Datenqualität. Genauer gesagt bieten sie einen Fahrplan, dem Ihr Unternehmen folgen kann, um den aktuellen Stand des Datenqualitätsmanagements zu verstehen, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und einen Weg zur Erreichung höherer Reifegrade festzulegen.

Ein wichtiger Punkt, den es zu beachten gilt, ist, dass die Beurteilung des Reifegrads im Datenqualitätsmanagement subjektive Urteile und Interpretationen erfordert, was zu Variabilität bei den Bewertungen führt. Darüber hinaus umfassen DQMMs mehrere Dimensionen, Ebenen und Kriterien zur Beurteilung des Reifegrads, was für Unternehmen überfordernd sein kann, insbesondere wenn sie über begrenzte Erfahrung oder Fachwissen im Datenqualitätsmanagement verfügen.

Datenqualitäts-Scorecard (DQS)

Die Data Quality Scorecard (DQS) ist ein Datenqualitätsrahmen, der Ihnen einen umfassenden Überblick über den Zustand Ihrer Daten im Laufe der Zeit geben soll. Es geht über die bloße Identifizierung von Problemen hinaus und befasst sich mit der Verfolgung des Fortschritts bei der Erreichung von Datenqualitätszielen. DQS vergibt eine einzelne, übergeordnete Punktzahl (z. B. Prozentsatz oder Note), die durch Kombination der einzelnen metrischen Werte berechnet wird. Diese Werte werden in der Regel nach ihrer relativen Bedeutung für Ihr Unternehmen gewichtet. Eine hohe Punktzahl weist auf eine insgesamt gute Datenqualität hin.

Allerdings umfasst die Einrichtung eines DQS die Auswahl der für Ihr Unternehmen relevanten Metriken, die Zuweisung von Gewichtungen und die Definition einer Bewertungsmethode, was alles zeitaufwändig ist – insbesondere, wenn Ihr Unternehmen über eine komplexe Datenlandschaft verfügt. Dies liegt vor allem an der inhärenten Subjektivität bei der Entscheidung über die „relevantesten“ Kennzahlen und deren Gewichtung. Darüber hinaus verfolgt DQS zwar die Fortschritte bei der Erreichung der Datenqualitätsziele, bietet jedoch keine Richtlinien zur tatsächlichen Verbesserung der Datenqualität.

Total Data Quality Management (TDQM)

TDQM, am MIT von Richard Y. Wang entwickelt, ist ein ganzheitliches Datenqualitäts-Framework – es legt Standards, Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung der Datenqualität während des gesamten Datenlebenszyklus fest, von der Sammlung bis zur Analyse. Neben Prozessen zur Überwachung, Vorbeugung und Behebung von Datenqualitätsproblemen legt TDQM auch Wert auf kontinuierliche Verbesserung. Im Gegensatz zu einigen Frameworks mit vordefinierten Datenqualitätsdimensionen können Sie mit TDQM Ihre eigenen Dimensionen definieren.

Die Idee, benutzerdefinierte Abmessungen zu definieren, hört sich zwar hervorragend an, ist aber leichter gesagt als getan. Die Definition und Auswahl der relevantesten Dimensionen erfordert die Erzielung eines Konsenses, was oft ein langwieriger Prozess ist – die Interessengruppen haben in der Regel unterschiedliche Prioritäten. Aber das ist nicht alles; Sie müssen außerdem Prozesse zur Datenqualitätsmessung einrichten und Datenqualitätstools in bestehende Arbeitsabläufe integrieren – was ein engagiertes Team mit Fachkenntnissen im Datenqualitätsmanagement erfordert.

Erstellen und Implementieren eines Datenqualitätsrahmens

Es versteht sich von selbst, dass Sie Ihre Geschäftsanforderungen bis ins kleinste Detail verstehen müssen, bevor Sie sich an die Erstellung und Implementierung eines Datenqualitätsrahmens wagen. Ermitteln Sie zunächst die Datenelemente, die zentrale Geschäftsentscheidungen beeinflussen. Handelt es sich um Kundeninformationen für Marketingkampagnen, Produktdaten für den Verkauf oder Finanzunterlagen für die Buchhaltung?

Definieren Sie Datenqualitätsziele und -dimensionen

Ihre Datenqualitätsziele sollten je nach Abteilungsbedarf variieren, um eine Übereinstimmung mit den Geschäftsanforderungen sicherzustellen. Definieren Sie anhand relevanter Datenqualitätsdimensionen, was „gute Daten“ für Ihr Unternehmen bedeuten. Allerdings kann die Definition von Datenqualitätszielen und -dimensionen aus mehreren Gründen eine Herausforderung sein.

Erstens können „gute Daten“ für verschiedene Teile Ihres Unternehmens unterschiedliche Bedeutungen haben. Das Marketingteam priorisiert möglicherweise die Genauigkeit der Kundenkontaktinformationen, während die Finanzabteilung möglicherweise mehr Wert auf die Vollständigkeit und Aktualität der Finanzdaten legt.

Zweitens gibt es normalerweise einen Kompromiss zwischen verschiedenen Datenqualitätsdimensionen. Um beispielsweise eine 100-prozentige Genauigkeit zu erreichen, ist möglicherweise eine umfangreiche manuelle Dateneingabe erforderlich, was den Prozess (Aktualität) verlangsamt. Drittens können externe Datenquellen inhärente Qualitätsprobleme aufweisen, auf die Sie keinen Einfluss haben. Ein einfaches Beispiel wäre, dass Kundenadressen aus einer gekauften Liste eine höhere Fehlerquote aufweisen als intern erfasste Informationen.

Vergessen wir nicht, dass die Ziele, die Sie sich heute gesetzt haben, aktualisiert werden müssen, um zukünftige Prioritäten widerzuspiegeln, da sich Ihre Geschäftsanforderungen und Datennutzung im Laufe der Zeit ändern.

Legen Sie Datenqualitätsstandards und -metriken fest

Bevor Sie Standards und Metriken festlegen können, müssen Sie den aktuellen Stand der Datenqualität in Ihrem Unternehmen bewerten, um Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und Lücken in den Daten in verschiedenen Systemen und Abteilungen zu identifizieren. Diese Probleme sind in der Regel auf unterschiedliche Datenquellen, fehlende standardisierte Dateneingabeverfahren und unzureichende Maßnahmen zur Datenverwaltung zurückzuführen. Verwenden Sie spezielle Tools, um den Prozess zu beschleunigen.

Sobald Klarheit über den aktuellen Zustand Ihrer Daten besteht, legen Sie Qualitätsstandards und Metriken für jede Datenqualitätsdimension fest. Definieren Sie akzeptable Schwellenwerte für die Datenqualität, um Konsistenz und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Entwickeln Sie Richtlinien und Verfahren zur Datenqualität

Definieren Sie als Nächstes neben der Erstellung von Richtlinien und Verfahren für das Datenqualitätsmanagement eine klare Verantwortung für die Datenqualität. Wer erstellt Datenqualitätsstandards? Wer überwacht und setzt sie durch? Dies erfordert auch die Einrichtung von Regeln, um sicherzustellen, dass eingehende Daten Ihren Standards entsprechen. Dies kann die Definition von Datenformaten, akzeptablen Wertebereichen oder Pflichtfeldern umfassen.

Nutzen Sie Datenqualitätstools wie Datenprofilierungstools, Datenbereinigungssoftware und Datenqualitätsüberwachungsplattformen zur Automatisierung Datenvalidierung und Qualitätsprüfungen als Teil Ihrer Datenaufnahme- und -verarbeitungspipelines. Das Ziel besteht darin, Probleme frühzeitig zu erkennen und zu verhindern, dass sie sich nach unten ausbreiten.

Überwachen und steuern Sie die Datenqualität

Legen Sie basierend auf den Dimensionen, die Sie bereits zuvor im Prozess definiert haben, KPIs fest, um die Datenqualität zu messen. Sie können automatisierte Warnungen implementieren, um Datenqualitätsprobleme in Echtzeit zu erkennen und so den Prozess zu vereinfachen. Um einen kontinuierlichen Fortschritt zu gewährleisten, lassen Sie diese Kennzahlen und KPIs regelmäßig von Ihrem Data-Governance-Ausschuss überprüfen.

Das Datenqualitäts-Framework endet hier nicht – die regelmäßige Überprüfung Ihrer Datenqualitätsprozesse auf der Grundlage von Erkenntnissen aus der Überwachung und deren Anpassung an sich ändernde Anforderungen ist ein wichtiger Teil des Frameworks.

Tipps und Best Practices

• Kommunizieren Sie Datenqualitätsziele, -standards und Best Practices in Ihrem gesamten Unternehmen klar und deutlich.
• Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung der Datenqualität für die Datensätze mit den größten geschäftlichen Auswirkungen, beispielsweise Kundeninformationen, Verkaufsdaten oder Finanzunterlagen.
• Integrieren Sie Datenqualitätsinitiativen in umfassendere Datenverwaltungsprozesse, wie z Datenintegration, Datenmigration und Stammdatenverwaltung, um Konsistenz und Ausrichtung im gesamten Unternehmen sicherzustellen.
• Stellen Sie sicher, dass Daten aus Bereichen wie Gesundheitswesen oder Finanzen den Branchenstandards und behördlichen Anforderungen entsprechen.
• Nutzen Sie Moderne Datenverwaltungstools mit integrierten Data-Governance-Funktionen, wie z Astera, zur Automatisierung der Datenprofilierungs-, Validierungs- und Bereinigungsaufgaben.
• Führen Sie regelmäßige Überprüfungen und Audits des Datenqualitätsrahmens durch, um dessen Wirksamkeit zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Bringing sie alle zusammen

Datenqualität ist keine einmalige Lösung; Es ist eine fortlaufende Anstrengung. Was es für Ihr Unternehmen optimiert, ist ein maßgeschneidertes Datenqualitäts-Framework – eines, das direkt auf Ihre individuellen Datenqualitätsherausforderungen eingeht. Angesichts des exponentiellen Anstiegs des Datenvolumens und der damit verbundenen Datenqualitätsprobleme benötigt Ihr Unternehmen jedoch ein Datenqualitäts-Framework, das durch ein modernes System verstärkt wird Datenverwaltungsplattform mit erweiterten Datenqualitäts- und Governance-Funktionen, wie z Astera Datenstapel.

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