Datenqualitätstools: Top 8 für 2024 und darüber hinaus

Obwohl das Datenvolumen heute in einem beispiellosen Tempo zunimmt, führen mehr Daten nicht immer zu besseren Erkenntnissen. Entscheidend ist, wie genau, vollständig und zuverlässig diese Daten sind. Datenqualität ist nicht trivial; Es ist die Grundlage, auf der Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, wirksame Strategien formulieren und sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Überraschenderweise, oNur 3 % der Unternehmen erfüllen derzeit grundlegende Datenqualitätsstandards, Dies unterstreicht die Dringlichkeit für Unternehmen, Investitionen in Datenqualitätstools Vorrang einzuräumen.

Datenqualitätstools erleichtern Ihnen den Umgang mit den Herausforderungen moderner Daten: Volumen und Geschwindigkeit. Mit diesen Tools können Sie ganz einfach optimieren Datenqualitätsmanagement und stellen Sie sicher, dass Sie stets zuverlässige Erkenntnisse erhalten.

In diesem Blog werden wir die acht besten Datenqualitätstools auf dem Markt untersuchen und erläutern, wie Sie das richtige für Ihr Unternehmen auswählen sollten.

Top-Datenqualitätstools für 2024

1.     Astera

Astera ist eine einheitliche Zero-Code-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, ihre End-to-End-Lösungen mühelos zu verwalten Datenmanagement Prozesse, einschließlich Extraktion, Integration, Lagerhaltung, elektronischer Datenaustausch und API-Lebenszyklusmanagement.

Die benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht sowohl technischen als auch nichttechnischen Benutzern die Nutzung Astera Lösungen zur Durchführung komplexer datenbezogener Aufgaben in wenigen Minuten und zur Verbesserung von Effizienz und Leistung. Astera bietet umfassende Datenqualitätsfunktionen, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen.

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Hauptmerkmale

• Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche: AsteraMit der intuitiven Point-and-Click-Oberfläche können Sie Quell- und Zielsysteme einfach konfigurieren und regelgesteuerte Transformationen für eine nahtlose Erstellung erstellen Datenintegration und testen.
• Datenvalidierung: Astera garantiert Datengenauigkeit und -qualität durch umfassende Datenvalidierungsfunktionen, einschließlich Datenbereinigung, Fehlerprofilierung und Datenqualitätsregeln, und stellt so genaue und vollständige Daten sicher.
• Vielzahl von Steckverbindern: Astera stellt eine nahtlose Verbindung zu einer Vielzahl lokaler und cloudbasierter Quellen her, darunter Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Darüber hinaus können Sie API-basierte Konnektoren für erweiterte Konnektivitätsoptionen erstellen.
• Vorgefertigte Transformationen: Es bietet vorgefertigte Transformationen wie Join, Union, Merge, Datenqualitätsregeln usw., um Sie bei der Bereinigung, Transformation und Integration Ihrer Daten zu unterstützen.
• Point-and-Click-Navigation: Astera ermöglicht eine reibungslose Navigation über Point-and-Click-Aktionen und ermöglicht Benutzern das Hinzufügen, Ändern und Verfolgen von Änderungen für transparente Datentransformationen.
• Interaktives Datenraster: Das Tool bietet flexible Datenkorrektur- und Vervollständigungsfunktionen, mit denen Sie ungenaue Daten korrigieren können. Sie können Daten intuitiv visualisieren und untersuchen, um Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten.
• Wiederverwendbare Skripte: Astera Optimiert die Datenvorbereitung mit effizienten, wiederverwendbaren Skripts für alle Arbeitsabläufe und fördert so Automatisierung, Effizienz und Konsistenz.
• Datenzustandsprüfungen in Echtzeit: Mit dem Tool können Sie Daten in Echtzeit auf Integrität überwachen und anpassen und so sofortiges Feedback zur Datenqualität geben
• Mühelose Integration: Sie können bereinigte Daten nahtlos in Analyseplattformen integrieren oder als API veröffentlichen, um die Zusammenarbeit mit externen Systemen und die Generierung von Erkenntnissen zu vereinfachen.
• Workflow-Automatisierung: Das Tool bietet Workflow-Orchestrierung, sodass Sie Zeit sparen und die Software automatische Aufgaben planen, datengesteuerte Prozesse orchestrieren und vieles mehr überlassen können.

2. Talend

Talend ist eine weitere Datenqualitätslösung zur Verbesserung von Datenverwaltungsprozessen. Es nutzt maschinelle Lerntechnologie, um Daten in Echtzeit zu profilieren, zu bereinigen und zu maskieren und intelligente Empfehlungen zur Behebung von Datenqualitätsproblemen anzubieten. Seine durch maschinelles Lernen unterstützten Deduplizierungs-, Validierungs- und Standardisierungsfunktionen ermöglichen es seinen Benutzern, eingehende Datensätze zu bereinigen und sie nach Bedarf anzureichern, was den Zugriff auf zuverlässige Erkenntnisse ermöglicht.

Die Einrichtung von Talend Data Quality kann jedoch komplex sein, insbesondere für technisch nicht versierte Benutzer. Der Lösung mangelt es außerdem an In-Memory-Kapazität, was zu Leistungs- und Geschwindigkeitsproblemen führen kann, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datensätze mit komplexen Datentransformationen. Darüber hinaus hat es einen höheren Preis als viele andere DQM Lösungen auf dem Markt.

Hauptmerkmale

• Datenprofilerstellung: Talend Data Quality nutzt maschinelles Lernen, um Daten automatisch in Echtzeit zu profilieren, Datenqualitätsprobleme schnell zu identifizieren, versteckte Muster zu erkennen und Anomalien zu erkennen, um genaue und aktuelle Erkenntnisse zu gewährleisten
• Self-Service-Schnittstelle: Die Plattform bietet eine praktische Self-Service-Schnittstelle, die für Geschäftsanwender und technische Experten gleichermaßen intuitiv ist und eine effektive Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen fördert.
• Talend Trust Score: Der integrierte Talend Trust Score bietet eine sofortige und präzise Bewertung des Datenvertrauens, unterstützt Benutzer bei der sicheren Datenfreigabe und identifiziert Datensätze, die einer zusätzlichen Bereinigung bedürfen.
• Datensicherheit und Compliance: Das Tool verfügt über Sicherheits- und Compliance-Funktionen, die Ihre Daten schützen und die Einhaltung relevanter Vorschriften gewährleisten.

3. IBM InfoSphere

IBM InfoSphere Information Server ist ein Datenintegrationsplattform Dies vereinfacht das Verständnis, die Bereinigung, die Überwachung und die Transformation von Daten. IBM InfoSphere Information Server ermöglicht eine kontinuierliche Datenbereinigung und -verfolgung und ermöglicht es Unternehmen, Rohdaten in vertrauenswürdige Informationen umzuwandeln.

Basierend auf Benutzerbewertungen weist IBM InfoSphere Information Server einige Einschränkungen auf, darunter eine komplexe Ersteinrichtung, die technisches Fachwissen erfordert. Benutzer haben auch die Komplexität der Plattform als potenzielle Hürde hervorgehoben, die möglicherweise zusätzliche Schulungen oder qualifiziertes Personal erfordert. Darüber hinaus hängt die Machbarkeit der Plattform von der Größe und Komplexität der Organisation ab, wobei kleinere oder einfachere Unternehmen sie für ihre Anforderungen möglicherweise als übertrieben empfinden.

Hauptmerkmale

• Leistungsmanagement: Bei der Überwachung und Optimierung der Leistung Ihrer Datenintegrationsprozesse können Sie sich auf IBM InfoSphere Information Server verlassen.
• Datensicherheit: Mit seinen Datensicherheitsfunktionen stellt IBM InfoSphere Information Server sicher, dass Ihre Daten sicher und geschützt bleiben.
• Datenintegration: Die Plattform ermöglicht Ihnen die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Dateien und Webdiensten.
• Prozessmanagement: IBM InfoSphere Information Server bietet außerdem Prozessmanagementfunktionen, die Ihnen helfen, Ihre Datenintegrationsprozesse effektiv zu überwachen.
• Datenqualitätskontrolle: Sie können die Qualität Ihrer Daten mit den in IBM InfoSphere Information Server integrierten Datenqualitätskontrollfunktionen sicherstellen, um die Qualität Ihrer Daten effektiv zu bewerten, zu analysieren und zu überwachen.

4. Datenleiter

Data Ladder ist ein Qualitätskontroll- und Reinigungstool, das passende Algorithmen verwendet Datenqualität verbessern. Es hilft Benutzern, Daten zu bereinigen und fehlende Übereinstimmungen aus verschiedenen Quellen aufzudecken, wodurch Zuverlässigkeit und Genauigkeit im gesamten Unternehmensdaten-Ökosystem gewährleistet werden.

Für die erweiterten Funktionen wie benutzerdefinierte Datenprofilierungsmuster, erweiterte Abgleichsoptionen und die Einrichtung von Überlebensregeln ist jedoch nur begrenzte Dokumentation verfügbar. Darüber hinaus haben einige Benutzer Probleme mit dem Datenabgleichsalgorithmus gemeldet.

Hauptmerkmale

• Datenimport: Mit Data Ladder können Sie Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen verbinden und integrieren, darunter Dateiformate, relationale Datenbanken, Cloud-Speicher und APIs.
• Datenprofilerstellung: Es automatisiert Datenqualitätsprüfungen und liefert sofortige Datenprofilberichte zu Leerwerten, Datentypen, Mustern und anderen Statistiken, die Möglichkeiten zur Datenbereinigung aufzeigen.
• Datenbereinigung: Das Tool hilft dabei, inkonsistente und ungültige Werte zu beseitigen, Muster zu erstellen und zu validieren und eine standardisierte Ansicht über alle Datenquellen hinweg zu erreichen.
• Datenabgleich: Mit Data Ladder können Sie proprietäre und branchenübliche Match-Algorithmen basierend auf benutzerdefinierten Kriterien und Match-Konfidenzniveaus für exakte, Fuzzy-, numerische oder phonetische Übereinstimmungen ausführen.

5. Ataccama ONE

Ataccama ONE ist eine modulare, integrierte Plattform, die eine Reihe von Datenqualitätsfunktionen bietet. Durch die Kombination von Daten-Governance, Datenqualität und Stammdatenmanagement in einer KI-gestützten Struktur können Unternehmen und Datenteams wachsen und gleichzeitig Datenvertrauen, Sicherheit und Governance gewährleisten.

Basierend auf dem Feedback der Benutzer weist Ataccama ONE bestimmte Einschränkungen auf. Die inhärente Komplexität hat sich für Anfänger als besondere Herausforderung erwiesen. Daher müssen Benutzer über ein klares Verständnis technischer Konzepte wie Codierung und Fehlerbehebung verfügen, insbesondere beim Umgang mit großen Datenmengen. Darüber hinaus haben Benutzer Schwierigkeiten, komplexe Datentransformationen durchzuführen und Konflikte bei Aktualisierungen nachgelagerter Systeme zu bewältigen.

Hauptmerkmale

• Datenamt: Ataccama ONE bietet Data-Governance-Funktionen und ermöglicht so ein effektives und effizientes Datenmanagement.
• Datenqualität: Mit Ataccama ONE können Sie KI nutzen, um die Datenqualität sicherzustellen, indem Sie Ihre Daten verstehen, validieren und verbessern, den Zufluss fehlerhafter Informationen in Ihre Systeme verhindern und die Datengenauigkeit kontinuierlich überwachen.
• Datenkatalog: Mit dem Tool können Sie Ihre Datenressourcen entdecken, verstehen und nutzen.
• Datenintegration: Mit den Datenintegrationsfunktionen von Ataccama ONE können Sie Daten aus verschiedenen Quellen integrieren.

6. Experian Aperture Data Studio

Experian ist ein globales Informationsdienstleistungsunternehmen, das Unternehmen und Verbrauchern gleichermaßen Daten, Analysen und Erkenntnisse bietet. Seine Plattform, Aperture Data Studio, ist eine dynamische und benutzerfreundliche Datenverwaltungssuite, die das Vertrauen bei der Verwaltung von Verbraucherdatenprojekten stärken soll. Mit diesem Tool können Benutzer aller Ebenen schnell komplexe Arbeitsabläufe entwickeln und Algorithmen für maschinelles Lernen für die automatisierte Datenkennzeichnung integrieren. Darüber hinaus verbessert es die Datenqualität durch die Verwendung sorgfältig kuratierter globaler Datensätze von Experian und gewährleistet so die Einhaltung von Datenstandards.

Laut Nutzerrezensionen weist Aperture Data Studio bestimmte Leistungseinschränkungen auf, insbesondere beim Umgang mit großen Datensätzen. Die Benutzerfreundlichkeit des Tools erleichtert zwar eine schnelle Einführung, birgt jedoch auch das potenzielle Risiko, die Kontrolle über die erstellten Assets zu verlieren, und kann zu unbeabsichtigter Doppelarbeit und Dateninkonsistenzen führen.

Hauptmerkmale

• Datenprofilerstellung: Aperture Data Studio bietet Datenprofilierungsfunktionen, die ein besseres Verständnis Ihrer Daten und die Identifizierung potenzieller Datenqualitätsprobleme ermöglichen.
• Datenabgleich: Es umfasst erweiterte Datenabgleichsfunktionen, die sowohl proprietäre als auch bewährte Abgleichsalgorithmen nutzen, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Daten genau abzugleichen und zu deduplizieren.
• Datenintegration: Das Tool erleichtert die Datenintegration aus verschiedenen Quellen, einschließlich Hadoop-Clustern, um isolierte Datensätze in einer einzigen Kundenansicht zu konsolidieren.
• Workflow-Management: Aperture Data Studio ermöglicht die Erstellung anspruchsvoller Arbeitsabläufe, die Algorithmen für maschinelles Lernen zur Automatisierung der Datenkennzeichnung und -anreicherung integrieren.

7. OpenRefine

OpenRefine (früher bekannt als Google Refine) ist ein Open-Source-Tool für das Datenqualitätsmanagement. Mit diesem Tool können Sie Datenprobleme identifizieren und beheben, Datentransformationen anwenden und Datenexplorationen durchführen. Es verfügt über eine Vielzahl von Funktionen zur Datenbereinigung und -standardisierung, um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.

Das Tool weist jedoch bestimmte Einschränkungen auf, die es zu berücksichtigen gilt. Erstens fehlt der Funktion „Rückgängig/Wiederherstellen“ die Fähigkeit zum Rückgängigmachen in der Mitte des Verlaufs und kann bei der Anwendung neuer Vorgänge zu unbeabsichtigtem Datenverlust führen. Die Wiederverwendung und gemeinsame Nutzung von Arbeitsabläufen kann aufgrund der fehlenden Fehlerbehandlung in Betriebsabläufen und der fehlenden Anpassung von Arbeitsabläufen an Projekte mit unterschiedlichen Spaltennamen schwierig sein.

Hauptmerkmale

• Facettieren: OpenRefine ermöglicht Ihnen die effiziente Navigation und Analyse umfangreicher Datensätze. Dadurch können Sie bestimmte Teile Ihrer Daten filtern und anzeigen und so Muster und Trends schneller erkennen.
• Clustering: Das Tool hilft bei der Lösung von Inkonsistenzen in Ihren Daten, indem es ähnliche Werte mithilfe intelligenter Techniken zusammenführt, Duplikate minimiert und eine bessere Konsistenz im gesamten Datensatz gewährleistet.
• Versöhnung: OpenRefine ermöglicht Ihnen den Abgleich Ihres Datensatzes mit externen Datenbanken über Abgleichsdienste, um die Genauigkeit und Vollständigkeit Ihrer Daten durch die Verknüpfung mit zuverlässigen externen Quellen zu verbessern.
• Unendliches Rückgängigmachen/Wiederherstellen: Diese Funktion ermöglicht den mühelosen Wechsel zu früheren Datensätzen, die erneute Betrachtung des gesamten Vorgangsverlaufs zum Experimentieren mit Datentransformationen und das schnelle Rückgängigmachen von Änderungen bei Bedarf.

8. Informatik

Informatica ist eine moderne Enterprise Cloud Datenmanagement-Lösung Dadurch wird die Genauigkeit der Daten innerhalb einer einzigen Umgebung sichergestellt. Mit Funktionen zum Transformieren, Profilieren, Integrieren, Bereinigen, Abgleichen von Daten und Verwalten von Metadaten ermöglicht es Unternehmen, Innovation und Wachstum voranzutreiben, indem sie ihre kritischen Ressourcen optimal nutzen.

Eine wesentliche Einschränkung von Informatica sind die Schwierigkeiten, mit denen Benutzer beim Debuggen von Arbeitsabläufen und Zuordnungen konfrontiert sind. Darüber hinaus äußerten viele Benutzer ihre Frustration über die Fehlermeldungen von Informatica, da sie diese als schwer verständlich oder kryptisch empfanden, was möglicherweise zu Verzögerungen bei der Problemlösung und Entscheidungsfindung führte.

Hauptmerkmale

• Datenintegration: Die Hauptstärke von Informatica liegt in der Datenintegration. Es kann Daten aus verschiedenen heterogenen Systemen abrufen und an andere Geschäftsprozesse und Benutzer innerhalb Ihres Unternehmens übertragen.
• Datenqualität: Mit den Datenqualitätsfunktionen von Informatica können Sie Einblicke in den Zustand Ihrer Daten gewinnen, diese validieren und verbessern, die Aufnahme ungenauer Daten in Systeme verhindern und die Datenqualität kontinuierlich überwachen.
• Sicherer Datenaustausch: Informatica gewährleistet den sicheren Datenaustausch bei Business-to-Business-Interaktionen und bietet vollständige Transparenz während des gesamten Prozesses.
• Parallelverarbeitung: Eine der bemerkenswerten Funktionen von Informatica ist die Parallelverarbeitung, die die gleichzeitige Ausführung mehrerer Prozesse ermöglicht, was zu einer schnelleren Berechnung und Ausführung führt.

Kriterien für die Auswahl der richtigen Datenqualitätstools

Sie müssen die Fähigkeiten und Merkmale eines Datenqualitätsmanagement-Tools (DQM) sorgfältig bewerten und sie mit festgelegten Kriterien abgleichen, um sicherzustellen, dass es den Anforderungen Ihres Unternehmens entspricht.

Als entscheidend für den Auswahlprozess stechen folgende Kriterien hervor:

• Skalierbarkeit und Leistung:

Sie müssen sicherstellen, dass das gewählte Tool Ihr aktuelles Datenvolumen effektiv verarbeiten und zukünftiges Wachstum bewältigen kann. Suchen Sie nach einem robusten Datenqualitätstool, das große Datensätze effizient verarbeiten kann, ohne die Gesamtsystemleistung zu beeinträchtigen. Ziehen Sie darüber hinaus eine Lösung in Betracht, die Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen für zeitkritische Erkenntnisse bietet.

• Funktionen zur Datenprofilierung und -bereinigung:

Sie müssen beurteilen, ob ein Tool umfassende Datenprofilierungsfunktionen bietet. Dadurch können Sie Einblicke in die Datenqualität gewinnen, Anomalien erkennen und Datenverteilungsmuster verstehen. Suchen Sie nach einem Tool mit erweiterten Bereinigungsfunktionen, um Fehler zu korrigieren, Formate zu standardisieren, Duplikate zu entfernen und Daten zu validieren.

• Datenüberwachungsfunktionen:

Ziehen Sie Tools in Betracht, die über einmalige Lösungen hinausgehen und kontinuierliche Datenüberwachungsfunktionen bieten. Wählen Sie ein Tool aus, mit dem Sie Datenqualitätsmetriken verfolgen, Warnungen für Anomalien einrichten und die Datenherkunft festlegen können, um Datenursprünge und -transformationen im Laufe der Zeit zu verstehen.

• Nahtlose Integration mit bestehenden Systemen:

Stellen Sie die Kompatibilität mit Ihren Datenquellen, Datenbanken, Data Warehouses und Business-Intelligence-Plattformen sicher, um einen reibungslosen Implementierungsprozess zu ermöglichen, ohne Ihre etablierten Arbeitsabläufe zu stören. Suchen Sie nach einem Datenqualitätstool, das benutzerfreundliche Konnektoren oder APIs für die nahtlose Integration in Ihre bestehende IT-Infrastruktur bietet, um den Implementierungsaufwand zu minimieren.

• Benutzerfreundliches Bedienfeld:

Sie sollten sich für ein Datenqualitätstool mit einer intuitiven und benutzerfreundlichen Oberfläche entscheiden, damit Ihre Teams die Funktionen des Tools schnell übernehmen und nutzen können. Ein unkomplizierter Implementierungsprozess ist unerlässlich, und Sie sollten auf Tools setzen, die keine umfangreiche technische Schulung erfordern und den Onboarding-Prozess beschleunigen.

• Flexibilität und Anpassungsmöglichkeiten:

Angesichts der unterschiedlichen Datentypen und Anforderungen, mit denen Ihr Unternehmen zu tun hat, sind Flexibilität und Anpassung von größter Bedeutung. Suchen Sie nach einem Datenqualitätstool, mit dem Sie benutzerdefinierte Datenqualitätsregeln und Arbeitsabläufe erstellen und sich an sich ändernde Datenqualitätsanforderungen anpassen können, wenn sich Ihr Unternehmen weiterentwickelt.

• Anbieter-Support und Community:

Die Bewertung des Rufs und der Unterstützung des Anbieters ist für Ihren Auswahlprozess von entscheidender Bedeutung. Priorisieren Sie Anbieter mit einer Erfolgsbilanz bei der Bereitstellung von hervorragendem Kundensupport, regelmäßigen Updates und Fehlerbehebungen. Ziehen Sie außerdem Tools mit einer aktiven Benutzergemeinschaft oder einem Forum in Betracht, da dies eine solide Benutzerbasis und die Verfügbarkeit gemeinsamer Kenntnisse und Ressourcen bedeutet.

• Preis- und Lizenzoptionen:

Sie müssen die Preismodelle und Lizenzoptionen des Datenqualitätstools berücksichtigen. Verschiedene Tools können unterschiedliche Preisstrukturen anbieten, beispielsweise abonnementbasierte Modelle oder Gebühren basierend auf Datenvolumen oder genutzten Funktionen. Es ist von entscheidender Bedeutung, einen Preisplan zu wählen, der dem Budget Ihres Unternehmens und der erwarteten Datennutzung entspricht. 

Best Practices für die Implementierung von Datenqualitätstools

Durch die effektive Implementierung von Datenqualitätstools wird sichergestellt, dass Ihr Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus seinen Daten ziehen und fundierte Entscheidungen treffen kann. Hier sind einige wesentliche Schritte und Best Practices, die Sie durch den Prozess führen:

• Anforderungen klar definieren

Definieren Sie vor der Auswahl und Implementierung von Datenqualitätstools klar die spezifischen Datenqualitätsanforderungen Ihres Unternehmens. Identifizieren Sie die Arten von Datenqualitätsproblemen, auf die Sie häufig stoßen, die Datenquellen, die verbessert werden müssen, und die gewünschten Ergebnisse. Ein klares Verständnis Ihrer Bedürfnisse wird Ihnen bei der Auswahl der richtigen Tools helfen.

• Bewerten Sie Werkzeuge gründlich

Führen Sie eine umfassende Bewertung verschiedener auf dem Markt verfügbarer Datenqualitätstools durch. Vergleichen Sie deren Merkmale, Funktionalitäten, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität mit Ihrer vorhandenen Dateninfrastruktur. Suchen Sie nach Tools, die am besten zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passen, und integrieren Sie sie nahtlos in Ihre Datenverwaltungsprozesse.

• Fangen Sie klein an; Schrittweise skalieren

Beginnen Sie bei der Implementierung von Datenqualitätstools mit einem Pilotprojekt oder einem kleinen Ausschnitt Ihrer Daten. Mit diesem Ansatz können Sie die Wirksamkeit des Tools testen und mögliche Herausforderungen oder erforderliche Anpassungen identifizieren. Sobald Sie von den Ergebnissen überzeugt sind, erweitern Sie die Implementierung schrittweise auf wichtigere Datensätze.

• Beziehen Sie Stakeholder und Experten ein

Beziehen Sie wichtige Stakeholder in den Entscheidungsprozess ein, z. B. Datenanalysten, Dateningenieure und Geschäftsanwender. Ihr Beitrag ist wertvoll für das Verständnis spezifischer Probleme bei der Datenqualität und für die Sicherstellung, dass die ausgewählten Tools ihren Anforderungen entsprechen. Ziehen Sie darüber hinaus in Betracht, sich von Datenqualitätsexperten oder Beratern beraten zu lassen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

• Bieten Sie Schulungen und Support an

Schulen Sie Ihre Teammitglieder in der effizienten Nutzung der Datenqualitätstools. Bieten Sie Workshops oder Schulungen an, um sie mit den Funktionalitäten des Tools und Best Practices für die Datenvalidierung und -bereinigung vertraut zu machen. Richten Sie außerdem ein Support-System ein, über das Benutzer Hilfe anfordern können, wenn bei der Tool-Einführung Probleme auftreten.

Zusammenfassung

Datenqualität ist ein kontinuierliches Streben nach Exzellenz, das jede Entscheidung in einem datengesteuerten Ökosystem prägt. Durch die Einführung von Datenqualitätstools verankern Unternehmen eine Kultur der Datenexzellenz in ihren Kernabläufen und stellen so sicher, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus vertrauenswürdig und konsistent bleiben. Folglich können sich Datenteams auf die Analyse der Daten und die Gewinnung von Erkenntnissen konzentrieren, anstatt übermäßigen Aufwand für die manuelle Bereinigung und den Abgleich von Daten aufzuwenden.

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