7 Datenqualitätsmetriken zur Bewertung Ihrer Datengesundheit

Unabhängig von ihrer Größe sind alle Unternehmen stark auf die Daten angewiesen, die sie sammeln und verwalten. Diese Daten reichen von Kundeninformationen bis hin zu Verkaufsunterlagen, Mitarbeiterleistungen und mehr. Wenn diese Daten jedoch ungenau, veraltet oder unvollständig sind, werden sie eher zu einer Belastung als zu einem Vermögenswert, sodass es wichtiger wird, ihren Zustand zu messen. Dazu benötigen sie Datenqualitätsmetriken relevant für ihre spezifischen Bedürfnisse.

Organisationen verwenden Datenqualitätsmetriken, auch Datenqualitätsmessmetriken genannt, um die verschiedenen Aspekte oder Dimensionen der Datenqualität innerhalb eines Datensystems zu bewerten und die Datenqualität anhand vordefinierter Standards und Anforderungen zu messen.

Was ist Datenqualität?

Datenqualität misst die Fähigkeit der Daten, die Kriterien Vollständigkeit, Genauigkeit, Gültigkeit, Einzigartigkeit, Aktualität und Zweckmäßigkeit zu erfüllen. Daten, die die von der Organisation gestellten Anforderungen erfüllen, gelten als hochwertig – sie erfüllen ihren beabsichtigten Zweck und helfen bei der fundierten Entscheidungsfindung.

Hochwertige Daten in einem Gesundheitssystem bestehen beispielsweise aus präzisen und aktuellen Patientenakten, die Patientendaten, Krankengeschichte, Diagnosen, Behandlungen und Ergebnisse umfassen. Ein solch detaillierter Datensatz wird von geschulten Datenqualitätsanalysten gepflegt, was für eine bessere Entscheidungsfindung und Patientenversorgung wichtig ist.

Diese Fachleute führen Datenqualitätsbewertungen durch, indem sie jede Datenqualitätsmetrik einzeln bewerten und die allgemeine Datengesundheit einschätzen. Das Aggregat stellt den Organisationen einen bestimmten Prozentsatz zur Verfügung, um die Genauigkeit der Daten zu definieren.

Was sind Datenqualitätsmetriken?

Datenqualitätsmetriken sind spezifische Indikatoren, mit denen bewertet wird, wie gut oder schlecht ein Datensatz ist. Mit anderen Worten, ob der Datensatz für den Zweck geeignet ist. Im Rahmen DatenqualitätsmanagementDiese Metriken helfen dabei, den Zustand der Daten anhand spezifischer Kriterien zu quantifizieren, die objektiv definiert und angewendet werden. Sie können beispielsweise bestimmte Datenqualitätsmetriken einrichten, um den Prozentsatz unvollständiger Datensätze zu messen, die Anzahl falscher Einträge zu zählen oder den Anteil doppelter Daten zu bestimmen.

Warum besteht ein Bedarf an Datenqualitätsmessmetriken?

Datenqualitätsmetriken sind nicht nur ein technisches Problem; Sie wirken sich direkt auf das Geschäftsergebnis eines Unternehmens aus. Gartner berichtet, dass Unternehmen durchschnittlich verlieren 12.9 Mio. US$ jährlich wegen schlechter Datenqualität. Außerdem:

• 41 % der Daten Warehouse-Projekte scheitern vor allem an unzureichender Datenqualität.
• 67 % der Marketingmanager glauben, dass sich eine schlechte Datenqualität negativ auf die Kundenzufriedenheit auswirkt.
• Aufgrund geringer Datenqualität können Unternehmen Verluste erleiden 8% bis 12% ihrer Einnahmen.

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Um nun die Folgen schlechter Datenqualität abzumildern, muss es etwas geben, das den aktuellen Zustand der Daten quantifiziert, und dazu sind Datenqualitätsmetriken erforderlich. Diese Metriken werten Daten in vier Schlüsseldimensionen aus:

• Intrinsisch: Konzentriert sich auf die Glaubwürdigkeit, Objektivität und Reputation der Daten.
• Kontext: Betont die Relevanz, Aktualität und Vollständigkeit der Daten.
• Repräsentativ: Der Schwerpunkt liegt auf der Formatierung und Darstellung der Daten.
• Barierrefreiheit: Behandelt den einfachen Zugriff auf die Daten.

Diese Datenqualitätsdimensionen sind für a von wesentlicher Bedeutung Datenqualitätsrahmen und tragen dazu bei, dass die Daten umfassend und zuverlässig sind. Mithilfe von Datenqualitätsmetriken können Sie gezielte Ziele festlegen, um Ihre Teams bei der Bewältigung häufig auftretender Datenqualitätsprobleme zu unterstützen.

7 zu verfolgende Datenqualitätsmetriken

Datenqualitätsmetriken können je nach Branche und Verwendungszweck der Daten variieren. Bestimmte Kennzahlen werden jedoch in vielen Branchen aufgrund ihrer grundlegenden Bedeutung für die Beurteilung des Datenzustands häufig übernommen. Hier sind einige häufig verwendete Beispiele für Datenqualitätsmetriken:

1. Vollständigkeitsverhältnis

Es bezieht sich auf den Umfang, in dem ein Datensatz alle erforderlichen oder erwarteten Datenelemente enthält. Das Vollständigkeitsverhältnis misst den Anteil der vollständigen Dateneinträge im Vergleich zur Gesamtzahl der erwarteten Einträge innerhalb des Datensatzes. Dieses Verhältnis hilft uns zu verstehen, ob die Daten vollständig sind und alle notwendigen Informationen enthalten, um richtige Schlussfolgerungen zu ziehen.

Beispielsweise erfordert eine Kundendatenbank Kundeninformationen wie Name, Adresse, E-Mail-Adresse und Telefonnummer für jeden Kunden. Wenn die Datenbank ein oder mehrere fehlende Felder enthält, wäre die Vollständigkeitsquote geringer, was auf eine geringere Datenqualität hinweist. Ebenso weist eine hohe Vollständigkeitsquote auf vollständige Datensätze hin, die für die Analyse nützlich sind.

2. Kosten der Datenspeicherung

Manchmal steigen die Kosten für die Datenspeicherung immer weiter, während die Menge der nutzbaren Daten gleich bleibt. Dies geschieht aufgrund von Redundanz, Duplikaten und Inkonsistenzen innerhalb von Datensätzen und ist ein Zeichen für mangelhafte Datenqualität. Fehlerhafte Daten erschweren auch die Sicherungs- und Wiederherstellungsprozesse, da das Auffinden und Wiederherstellen korrekter Daten im Falle eines Datenverlusts eine Herausforderung darstellt. Wenn umgekehrt Ihre Datenvorgänge konstant bleiben, Sie jedoch einen Rückgang der Datenspeicherkosten beobachten, ist es wahrscheinlich, dass Ihre Daten von hoher Qualität sind.

3. Verhältnis von Daten zu Fehlern

Die Fehlerquote ist ein Maß zur Bestimmung des Prozentsatzes fehlerhafter Datensätze in einem Datensatz im Vergleich zur Gesamtzahl der Datensätze. Die Fehlerquote hilft Ihnen, Problembereiche zu identifizieren, indem sie einen Prozentsatz fehlerhafter Daten angibt.

Um die Fehlerquote zu berechnen, dividieren Sie die Anzahl der Datensätze mit Fehlern durch die Gesamtzahl der Datensätze in Ihrem Datensatz. Angenommen, Sie haben eine Liste mit 1000 Adressen und 100 davon enthalten Fehler wie falsche Postleitzahlen oder falsch geschriebene Städtenamen. Das Fehlerverhältnis wäre 100/1000, was 0.10 oder 10 % entspricht. Dieses Ergebnis bedeutet, dass 10 % Ihrer Adressdaten falsch sind.

4. Aktualitätsindex

Diese Datenqualitätsmetrik bewertet, wie schnell Daten erfasst, verarbeitet und zur Nutzung verfügbar sind. Dazu wird die Zeit betrachtet, die zwischen dem Eintreten eines Ereignisses und der Verfügbarkeit seiner Daten verstrichen ist. Wenn Sie beispielsweise bestimmte Daten alle 30 Minuten benötigen und dies auch der Fall ist, gelten diese Daten als aktuell. Ein höherer Aktualitätsindex zeigt an, dass die Daten leicht zugänglich und aktuell sind. Ebenso deutet ein niedrigerer Aktualitätsindex auf Ineffizienzen oder Verzögerungen bei der Datenbereitstellung oder -verfügbarkeit hin.

5. Mengen dunkler Daten

Unter Dark Data versteht man die Daten, die eine Organisation erhebt, verarbeitet und speichert, aber zu keinem Zweck nutzt. Nicht alle großen Datenmengen, die Unternehmen sammeln, gelten als Dark Data. Es wird vor allem deshalb „dunkel“, weil es nicht aktiv genutzt oder verwaltet wird.

Dunkle Daten können zu einem Datenqualitätsproblem werden, weil:

• Sie können veraltete oder ungenaue Informationen enthalten, was sich negativ auf die allgemeine Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datensätze Ihres Unternehmens auswirkt.
• Oftmals handelt es sich dabei um ungeschützte sensible Informationen, die das Risiko von Datenschutzverletzungen bergen.

Dunkle Daten bedeuten nicht unbedingt eine schlechte Datenqualität, können aber auf Bereiche hinweisen, in denen die Datenqualität beeinträchtigt sein könnte.

6. Konsistenzbewertung

Eine weitere Messgröße für die Datenqualität, die Sie im Auge behalten sollten, ist die Konsistenz der Daten, die sich auf ihre Einheitlichkeit und Kohärenz über verschiedene Quellen, Systeme und Zeiträume hinweg bezieht. Der Konsistenzwert kann gemessen werden, indem ein Schwellenwert festgelegt wird, der den Unterschied angibt, der zwischen zwei Datensätzen bestehen kann. Wenn die Informationen übereinstimmen, spricht man von Konsistenz. Typischerweise robust Datenintegration Es werden Strategien eingesetzt, um etwaige Inkonsistenzen in mehreren Datensystemen zu beseitigen.

7. Duplizierungsrate

Es misst den Anteil doppelter Einträge oder Datensätze innerhalb eines Datensatzes. Es bestätigt, ob die angegebenen Informationen in einem Datensatz eindeutig sind und nur einmal vorkommen. In Datensätzen mit Kundendaten kann es zu Duplikaten kommen, die jedoch entfernt werden können.

Tools und Algorithmen zur Datendeduplizierung identifizieren und entfernen doppelte Datensätze aus dem Datensatz. Die Tools vergleichen Einträge anhand vordefinierter Kriterien, beispielsweise Ähnlichkeitsschwellenwerten. Anschließend führen sie die Duplikate zusammen oder entfernen sie entsprechend.

Wie können Datenqualitätsmetriken effektiv genutzt werden?

Es gibt keinen allgemeingültigen Ansatz für Metriken zur Messung der Datenqualität. Sie hängen von den Zielen Ihres Unternehmens, der Herkunft Ihrer Daten und den Regeln ab, die Sie befolgen. Das Verständnis dieser Faktoren ist der Schlüssel zur effektiven Nutzung von Datenqualitätsmetriken. Hier erfahren Sie, wie Sie diese Kennzahlen optimal nutzen können.

Verstehen Sie Ihre Inhaltsanforderungen und Ihr Datenmodell

Um Datenqualitätsmetriken effektiv umzusetzen, benötigen Sie ein klares Verständnis davon, wie Ihre Daten aussehen und wie sie sich verhalten sollen – das sind Ihre „Inhaltsanforderungen“. Zusätzlich zu Ihren Inhaltsanforderungen benötigen Sie ein „Datenmodell“, im Wesentlichen eine Blaupause dafür, wie Ihre Daten strukturiert sind und in Ihrer Datenbank oder Ihrem Datensystem zueinander in Beziehung stehen. Dieses Modell trägt dazu bei, dass Ihre Datenmetriken auf die Organisation Ihrer Daten zugeschnitten sind.

Definieren Sie Ihre Datenqualitätsdimensionen

Definieren Sie Datenqualitätsdimensionen strategisch, damit Sie die relevantesten Datenqualitätsmetriken zur Überwachung des Datenzustands verwenden können. Es ermöglicht Ihnen einen gezielten Ansatz, der die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit Ihrer Daten erhöht. Bei der Analyse von Finanztransaktionen beispielsweise stellt die Priorisierung von Datenqualitätsdimensionen wie Genauigkeit und Konsistenz sicher, dass die Daten einheitlich und korrekt sind.

Wenn Sie alternativ eine Marketingkampagne verwalten, können Sie Ihre Botschaften effektiv optimieren, indem Sie der Vollständigkeit und Relevanz der Kundendaten Priorität einräumen. Wenn Sie diese Schlüsseldimensionen verfeinern, werden Sie deutliche Verbesserungen Ihrer Kennzahlen feststellen, wie z. B. eine höhere Datengenauigkeit und eine größere Vollständigkeit, abhängig von Ihren Schwerpunktbereichen.

Setzen Sie klare Ziele für Ihre Datenqualitätskennzahlen

Das Setzen realistischer Datenqualitätsziele kann die Gesamtleistung Ihrer Kennzahlen verbessern. Angenommen, Sie möchten sicherstellen, dass Ihre Kundeninformationen nahezu immer vollständig sind. Die Festlegung eines Zielbereichs basierend auf Ihren Zielen und Branchenstandards, z. B. dass nicht mehr als 3 % Ihrer Daten unvollständig sein dürfen, schafft klare Erwartungen und verknüpft Ihre Datenqualitätskennzahlen mit bestimmten Ergebnissen, beispielsweise der Verbesserung des Einkaufserlebnisses eines Nutzers.

Darüber hinaus kann die Dokumentation bestimmter Anwendungsfälle Ihren Teams dabei helfen, die Bedeutung der Abstimmung der Datenqualität auf die Geschäftsziele zu erkennen und aufzuzeigen, wie diese Kennzahlen in Ihre umfassendere Geschäftsstrategie passen.

Überwachen Sie regelmäßig Ihre Datenqualitätskennzahlen

Behalten Sie Ihre Datenqualitätsmetriken genau im Auge und aktualisieren Sie sie bei Bedarf. Um beim Beispiel mit der Festlegung eines Zielbereichs oder -werts zu bleiben: Wenn Sie nach der Überwachung feststellen, dass Ihre Kundendaten mehr als 3 % fehlende Werte aufweisen – mehr als Ihr festgelegtes Ziel –, sollten Sie eine weitere Analyse durchführen, um die zugrunde liegenden Probleme zu identifizieren.

Während die erste Reaktion darin bestehen könnte, Ihr gesamtes Datenmanagement Strategien empfiehlt sich die Untersuchung spezifischerer und unmittelbar relevanter Faktoren. Probleme wie Dateneingabefehler oder Mängel in den Datenerfassungsmethoden sind oft die Ursache und sollten angegangen werden, bevor umfassendere strategische Änderungen in Betracht gezogen werden.

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Während die Verwaltung der Datenqualität eine Herausforderung darstellen kann, da sie Unternehmen viel Zeit und Geld kostet, kann sie mithilfe wichtiger Kennzahlen zur Datenqualität verbessert werden. Diese Metriken bieten eine klare, quantifizierbare Möglichkeit, die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten zu bewerten und zu verbessern. Integration eines umfassenden Tools wie Astera kann besonders wirksam sein, um diese Bemühungen weiter zu verstärken.

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