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Was ist Datenqualität und warum ist sie wichtig?

April 24th, 2024

Was ist Datenqualität?

Datenqualität ist das Maß für die Datengesundheit in mehreren Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit usw. Sie dient als Grundlage, auf der Ihr Datenteam eine zuverlässige Informationsinfrastruktur für alle Ihre datengesteuerten Prozesse und Initiativen aufbauen kann – Ganz gleich, ob es darum geht, Daten zu analysieren, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen oder erfolgreiche Geschäftsstrategien voranzutreiben. Kurz gesagt: Die Qualität Ihrer Daten wirkt sich direkt auf die Wirksamkeit Ihrer Entscheidungen aus.

Es ist wichtig zu beachten, dass Datenqualität über das bloße Ankreuzen eines Kontrollkästchens hinausgeht – es ist ein kontinuierliches Engagement für die Wahrung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Daten. Mit anderen Worten: Aus effektiven Daten resultieren qualitativ hochwertige Daten Datenqualitätsmanagement, ein kontinuierliches Bemühen, sicherzustellen, dass nur genaue Daten alle Ihre BI- und Analysebemühungen vorantreiben. Dazu gehört die Implementierung robuster Prozesse, die Validierung der Genauigkeit und die Wahrung der Konsistenz im Laufe der Zeit, was zu einem führt Single Source of Truth (SSOT).

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Warum ist Datenqualität wichtig?

Lassen Sie uns nun über die Bedeutung der Datenqualität sprechen. Was macht es so wichtig? Einfach ausgedrückt, die Je gesünder die Daten, desto besser das Ergebnis.

Der Zustand Ihrer Daten wirkt sich direkt auf die Wirksamkeit mehrerer wichtiger Frameworks aus, die Ihr Unternehmen stärken. Durch die Sicherstellung der Genauigkeit Ihrer Daten können Sie die Tools, die Sie für deren Verwaltung und Analyse verwenden, aktiv stärken. Wenn Ihre Daten voller Fehler und Inkonsistenzen sind, wird Ihr Data-Governance-Framework wahrscheinlich nicht in der Lage sein, die Zugriffskontrollen ordnungsgemäß durchzusetzen oder die vollständige Compliance sicherzustellen. Gleiches gilt für die Datensicherheit. Schmutzige Daten mit Fehlern und fehlenden Informationen erschweren es Ihren Datenteams, verdächtige Aktivitäten zu erkennen oder Bedrohungen zu isolieren.

Die Qualität der Daten wirkt sich auch auf die Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit Ihrer Daten aus Datenkatalog– Hochwertige Daten führen zu einem nützlichen Katalog, und ein gut gepflegter Datenkatalog erleichtert effektive Praktiken des Datenqualitätsmanagements.

Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) stützen sich in hohem Maße auf Daten, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Hochwertige Daten mit klarer Herkunft (woher sie stammen) erleichtern das Nachvollziehen der Argumentation des Modells und stellen sicher, dass seine Entscheidungen Ihren Erwartungen entsprechen.

Datenvorschriften gelten in vielen Branchen und die Pflege hochwertiger Daten ist für die Einhaltung dieser gesetzlichen und behördlichen Anforderungen von entscheidender Bedeutung. Die Nichteinhaltung dieser Standards kann schwerwiegende Folgen haben, rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen und möglicherweise den Ruf Ihres Unternehmens schädigen.

Vorteile der Sicherstellung der Datenqualität

Informierte Entscheidungsfindung: Hochwertige Daten verbessern die Entscheidungsfindung. Wenn Ihre Daten korrekt und zuverlässig sind, können Sie den daraus gewonnenen Erkenntnissen vertrauen und fundiertere und strategischere Entscheidungen treffen.

Betriebseffizienz: Mit gesunden Daten können Sie kostspielige Fehler vermeiden. Es ist eine Investition in die Rationalisierung Ihrer Abläufe, eine verbesserte finanzielle Leistung und eine starke Grundlage für den Aufbau von Kundenvertrauen. Genaue und vollständige Bestandsdaten verschaffen Ihnen beispielsweise ein ganzheitliches Bild Ihres Lagerbestands, verhindern Fehlbestände und sorgen für eine reibungslose Auftragsabwicklung.

Innovation und Wettbewerbsvorteil: Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, neue Chancen zu erkennen, sich an veränderte Marktdynamiken anzupassen und schneller Innovationen zu entwickeln. Folglich hilft es ihnen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Kundenvertrauen und -zufriedenheit: Wenn Ihre Daten vertrauenswürdig sind, schaffen Sie Vertrauen in Ihre Marke, da Kunden auf genaue Informationen angewiesen sind. Ungenaue Daten untergraben das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden und können möglicherweise zu Unzufriedenheit der Kunden und Geschäftsverlusten führen.

Effiziente Ressourcenallokation: Ob Budgetierung, Personalplanung oder Projektmanagement – ​​genaue Daten stellen sicher, dass Ressourcen optimal genutzt werden, während gleichzeitig Verschwendung vermieden und die Effizienz maximiert wird.

Data Governance und Datenqualität

Wenn es um die Verwaltung Ihrer Daten geht, sollten Sie zwei entscheidende Aspekte im Auge behalten: Datenverwaltung und Datenqualität. Beide Konzepte unterstreichen die Tatsache, dass Daten nicht nur ein chaotisches Durcheinander, sondern ein gut organisierter und zuverlässiger Vermögenswert für Ihr Unternehmen sind.

Denken Sie an Data Governance als Regelwerk für Datenmanagement. Es legt die Grundregeln fest, die definieren, wer Zugriff auf welche Daten hat, und stellt so sicher, dass diese in Ihrem Unternehmen verantwortungsvoll und sicher gehandhabt werden. Neben der Dokumentation von Datenrichtlinien geht es auch um die Implementierung von Datenverwaltungsprogrammen und die Einrichtung von Mechanismen zur Lösung datenbezogener Probleme. Data Governance erstreckt sich über den gesamten Datenlebenszyklus – von der Erstellung bis zur Löschung.

Andererseits geht es bei der Datenqualität vor allem darum, wie gut oder gesund Ihre Daten sind. Ist es genau, konsistent und aktuell, oder ist es ein riesiger Haufen Chaos? Hochwertige Daten bedeuten, dass Sie darauf vertrauen können, fundierte Entscheidungen zu treffen. Um jedoch eine erstklassige Datenqualität aufrechtzuerhalten, benötigen Sie Prozesse, die Fehler bereinigen, Informationen validieren und alles in Topform halten.

Datenintegrität vs. Datenqualität

Apropos Aufrechterhaltung der Datenqualität: Wir haben ein eng damit verbundenes Konzept namens „ Datenintegrität, wodurch die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus erhalten bleiben. Beide Konzepte ergänzen einander, da sie für fundierte Entscheidungen und das Erreichen gewünschter Ergebnisse unerlässlich sind. Es genügt zu sagen, dass qualitativ hochwertige Daten durch die Aufrechterhaltung einer soliden Datenintegrität erreicht werden.

Hier sind die Unterschiede zwischen Datenintegrität und Datenqualität:

  • Während sich die Datenqualität auf den Gesamtzustand Ihrer Daten konzentriert, also darauf, wie gut oder geeignet sie für die Verwendung sind, sorgt die Datenintegrität dafür, dass sie jederzeit unverändert und konsistent bleiben.
  • Ziel der Datenqualität ist es, die Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten für Analyse- und Entscheidungsprozesse zu verbessern. Andererseits besteht das Ziel der Datenintegrität darin, unbefugte Änderungen oder Verfälschungen zu verhindern, um sicherzustellen, dass die Daten, auf die Sie sich verlassen, vertrauenswürdig sind und das reale Szenario widerspiegeln.
  • Eine schlechte Datenqualität kann zu Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten im Datensatz führen, was zu falschen Analysen und fehlerhaften Entscheidungen führt. Probleme mit der Datenintegrität sind hauptsächlich auf Systemausfälle oder Sicherheitsverletzungen zurückzuführen und können zu Datenverlust, unbefugtem Zugriff auf vertrauliche Informationen und Reputationsschäden führen.
  • Sie können Probleme mit der Datenqualität beheben Datenprofilierung, Bereinigung, Validierungsregeln und regelmäßige Datenprüfungen. Um die Datenintegrität aufrechtzuerhalten, müssen Sie jedoch noch einen Schritt weiter gehen und Datenschutztechniken wie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Prüfsummen, Hashing und Versionskontrollsysteme implementieren.

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Die Notwendigkeit eines Datenqualitätsrahmens

A Datenqualitätsrahmen ist im Wesentlichen ein strukturierter Ansatz zur Verwaltung der Qualität Ihrer Daten. Es umfasst eine Reihe von Prozessen, Regeln, Standards und Tools, um sicherzustellen, dass Ihre Daten korrekt und zuverlässig sind. Ein Datenqualitäts-Framework besteht im Allgemeinen aus den folgenden Schlüsselkomponenten:

Datenprofilerstellung

Machen Sie sich zunächst mit Ihren Daten vertraut. Mit der Datenprofilierung können Sie den Inhalt, die Struktur und die Beziehungen innerhalb Ihrer Datensätze analysieren und Inkonsistenzen und Ausreißer identifizieren.

Datenstandardisierung

Legen Sie klare Standards für die Formatierung und Darstellung von Daten fest. Datenstandardisierung stellt die Konsistenz Ihrer Datensätze sicher und erleichtert so die Analyse und den Vergleich von Informationen.

Datenbereinigung

Datenbereinigung Dabei geht es darum, Fehler in Ihren Datensätzen zu erkennen und zu korrigieren, z. B. fehlende Werte, Duplikate oder Ungenauigkeiten.

Data Monitoring

Behalten Sie den Zustand Ihrer Daten im Auge. Implementieren Sie Überwachungsprozesse, um Änderungen in Echtzeit zu verfolgen und die Datenqualität aufrechtzuerhalten.

Datenverwaltung

Erzwingen Sie Verantwortlichkeit und einen gut organisierten Ansatz zur Aufrechterhaltung der Datengesundheit, indem Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten festlegen. Definieren Sie, wer für was verantwortlich ist, wenn es um die Datenqualität geht.

So messen Sie die Datenqualität

So wie wir unsere körperliche Gesundheit durch regelmäßige Untersuchungen überwachen, ist die Überwachung der Gesundheit Ihrer Daten durch Qualitätsmessungen von entscheidender Bedeutung. Nur so können Sie sicherstellen, dass Ihre Informationsbestände ihren Zweck erfüllen und genaue Erkenntnisse liefern. Aber wie messen wir die Datenqualität?

Die Messung der Datenqualität ist kein einheitlicher Ansatz, sondern vielmehr eine maßgeschneiderte Untersuchung Ihrer Datenbestände und ihrer beabsichtigten Verwendung. Darüber hinaus sollte Ihr Unternehmen klar definieren, was „gute“ oder „gesunde“ Daten für seine spezifischen Anforderungen bedeuten.

Allerdings umfasst die Messung der Datenqualität im Allgemeinen die Bewertung des Datenzustands anhand einer Reihe von Dimensionen.

Dimensionen der Datenqualität

Datenqualitätsdimensionen dienen als Benchmarks, um den Zustand und die Eignung Ihrer Daten zu untersuchen und festzustellen, wie gut sie Ihren Anforderungen entsprechen.

 

Dimensionen der Datenqualität

Dimensionen der Datenqualität

 

Obwohl es keinen allgemein anerkannten Satz gibt, gehören zu den am häufigsten verwendeten Datenqualitätsdimensionen:

Genauigkeit: Die Genauigkeit misst, wie genau Ihre Daten die reale Welt widerspiegeln, die sie darstellen. Sind Sie sicher, dass das erfasste Alter eines Kunden tatsächlich dessen Alter ist, oder könnte es sich um einen Tippfehler handeln?

Vollständigkeit: Die Vollständigkeit misst, ob in Ihren Daten wesentliche Informationen fehlen. Gibt es leere Felder in einem Kundendatensatz oder fehlende Werte in einem Finanzbericht?

Konsistenz: Konsistenz bedeutet, dass Ihre Daten auf verschiedenen Plattformen und Systemen vordefinierten Regeln und Formaten entsprechen. Sind alle Datumsformate konsistent? Werden Maßeinheiten einheitlich verwendet?

Aktualität: Aktualität bezieht sich auf die Aktualität und Relevanz Ihrer Daten. Werden Ihre Bestandsdaten aktualisiert, um die aktuellen Lagerbestände widerzuspiegeln, oder hinken sie hinterher? Analysieren Sie aktuelle Verkaufszahlen oder veraltete Statistiken?

Einzigartigkeit: Eindeutigkeit stellt sicher, dass alle Datensätze in Ihrem Datensatz eindeutig sind und keine Duplikate enthalten. Gibt es mehrere Einträge für denselben Kunden mit unterschiedlichen E-Mail-Adressen?

Gültigkeit: Die Gültigkeit prüft, ob die Datenwerte innerhalb akzeptabler Bereiche liegen und definierte Einschränkungen einhalten. Sind Telefonnummern richtig formatiert? Bleiben die Produktpreise innerhalb realistischer Grenzen?

Einige Datenqualitätsrahmen umfassen auch Relevanz, Integrität, Granularität und Zugänglichkeit als relevante Datenqualitätsdimensionen.

Datenqualitätsmetriken

Sobald Sie die Dimensionen identifiziert haben, anhand derer Sie die Qualität Ihrer Daten messen möchten, ist es an der Zeit, sie in spezifische, messbare Kennzahlen zu übersetzen. Durch die Visualisierung dieser Kennzahlen auf Dashboards können Sie die Datenqualität im Zeitverlauf verfolgen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial priorisieren.

Werfen wir einen Blick auf einige Kennzahlen für verschiedene Datenqualitätsdimensionen:

Genauigkeitsmetriken: Um zu messen, wie genau die Datensätze sind. Beispiele können sein:

  • Fehlerrate: Prozentsatz der Datenpunkte, die falsch sind.
  • Übereinstimmungsrate: Prozentsatz der Datenpunkte, die mit einer bekannten Wahrheitsquelle übereinstimmen.
  • Mittlerer absoluter Fehler: Durchschnittliche Differenz zwischen Datenpunkten und ihren wahren Werten.

Vollständigkeitsmetriken: Um den Anteil fehlender Daten innerhalb eines Datensatzes zu messen. Beispiele hierfür sind im Allgemeinen:

  • Prozentsatz fehlender Werte: Prozentsatz der Felder mit fehlenden Werten.
  • Abschlussrate: Prozentsatz der Datensätze, bei denen alle erforderlichen Felder ausgefüllt sind.
  • Verhältnis der Datensatzanzahl: Verhältnis der vollständigen Datensätze zur Gesamtzahl der Datensätze.

Konsistenzmetriken: Um zu messen, ob Daten vordefinierten Regeln und Formaten entsprechen. Einige Beispiele sind:

  • Standardisierungsrate: Prozentsatz der Datenpunkte, die einem bestimmten Format entsprechen.
  • Ausreißerrate: Prozentsatz der Datenpunkte, die deutlich von der Norm abweichen.
  • Rate doppelter Datensätze: Prozentsatz der Datensätze, bei denen es sich um identische Kopien anderer Datensätze handelt.

Aktualitätsmetriken: Um die Aktualität und Relevanz Ihrer Daten zu messen. Beispiele beinhalten:

  • Datenalter: Durchschnittliche Zeit, die seit der Erfassung oder Aktualisierung der Daten vergangen ist.
  • Latenz: Zeit, die benötigt wird, bis Daten nach ihrer Generierung verfügbar sind.
  • Währungskurs: Prozentsatz der Datenpunkte, die die neuesten Informationen widerspiegeln.

Einzigartigkeitsmetriken: Um sicherzustellen, dass alle Datensätze eindeutig sind und Duplikate vermieden werden. Beispiele beinhalten:

  • Eindeutige Datensatzrate: Prozentsatz der Datensätze mit eindeutigen Kennungen.
  • Deduplizierungsrate: Prozentsatz der identifizierten und entfernten doppelten Datensätze.

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Datenqualitätsprobleme

Probleme mit der Datenqualität können verheerende Auswirkungen auf Ihre Analyse haben, insbesondere wenn sie längere Zeit unkontrolliert bleiben. Während diese Probleme aus mehreren Gründen auftreten können, einschließlich ungenauer Dateneingabe oder inkonsistenter Datenformate, sind sie meist auf mangelnde Datenverwaltung und einen geeigneten Rahmen für die Datenqualität zurückzuführen.

Hier sind einige der häufigsten Probleme mit der Datenqualität:

Ungenaue Daten

Genauigkeitsprobleme sind in der Regel auf Tippfehler, Rechtschreibfehler oder veraltete Informationen zurückzuführen. Manchmal ist nur der Datenerfassungsprozess fehlerhaft, der zu ungenauen Daten führt. Wenn Ihre Daten außerdem eine bestimmte Gruppe bevorzugen oder andere ausschließen, kann dies zu verzerrten Ergebnissen führen.

Unvollständige Daten

Faktoren wie Systemintegrationsprobleme und Dateneingabefehler führen häufig dazu, dass Datensätze und leere Felder ausgelassen werden. Manchmal übersehen Benutzer bestimmte Felder oder machen unvollständige Angaben, insbesondere in Formularen oder Umfragen, was ebenfalls zu unvollständigen Daten führt. Die Analyse unvollständiger Daten führt zu beeinträchtigten Erkenntnissen und fragwürdigen Entscheidungen.

Veraltete Daten

Veraltete Daten stellen ein erhebliches Problem der Datenqualität dar, da sie die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Daten beeinträchtigen. Je älter die Daten werden, desto weniger spiegeln sie die aktuellen Umstände wider, was möglicherweise zu fehlgeleiteten Analysen und Entscheidungen führt. Und in dynamischen Umgebungen, in denen sich die Bedingungen schnell ändern, kann die Verwendung veralteter Daten zu strategischen Fehltritten und verpassten Chancen führen. Die Konsequenzen gehen über bloße Informationsdiskrepanzen hinaus; Sie umfassen betriebliche Ineffizienzen und beeinträchtigte Prognosegenauigkeit.

Daten duplizieren

Dieses Problem tritt häufig aufgrund von Systemstörungen oder bei der Integration von Daten aus mehreren Quellen auf. Auch Dateneingabefehler tragen zu doppelten Daten bei. Die Folgen sind vielfältig und reichen von verzerrten Analysen bis hin zu betrieblichen Ineffizienzen. Insbesondere kann es zu einer Über- oder Unterschätzung bestimmter Kennzahlen kommen, was sich auf die Genauigkeit statistischer Analysen und Geschäftserkenntnisse auswirkt. Was die Ressourcennutzung betrifft, führt die Duplizierung nicht nur zu einer Überlastung der Datenbanken, sondern verbraucht auch wertvollen Speicherplatz.

Inkonsistente Daten

Inkonsistenzen in den Daten sind in der Regel auf unterschiedliche Formate, Maßeinheiten oder Namenskonventionen in den einzelnen Datensätzen zurückzuführen. Zu den Grundursachen gehören häufig unterschiedliche Datenquellen, Änderungen in den Datenerfassungsmethoden oder sich weiterentwickelnde Geschäftsprozesse. Die Folgen inkonsistenter Daten sind erheblich und führen zu Schwierigkeiten bei Datenintegration und die Zuverlässigkeit der Analysen beeinträchtigen. Entscheidungsträger können beim Vergleichen und Kombinieren von Informationen vor Herausforderungen stehen, was die Fähigkeit beeinträchtigt, zusammenhängende Erkenntnisse abzuleiten.

Abgesehen von diesen Problemen können zu viele Daten manchmal auch zu Problemen mit der Datenqualität führen – tatsächlich kann es sich um ein zweischneidiges Schwert handeln. Dieses Phänomen wird oft als bezeichnet Datenüberlastungtritt auf, wenn eine überwältigende Menge an Informationen verarbeitet werden muss. Dies kann Ressourcen belasten, die Analyse verlangsamen und die Fehlerwahrscheinlichkeit erhöhen.

So verbessern Sie die Datenqualität

Das Erkennen von Datenqualitätsproblemen ist die halbe Arbeit – Ihr Datenteam sollte sich mit der effizienten Lösung dieser Probleme auskennen.

Die Verbesserung und Aufrechterhaltung der Gesundheit Ihrer Datensätze beginnt im Allgemeinen mit der Festlegung klarer Datenqualitätsstandards und -protokolle, die den Korrekturprozess steuern. Sobald Sie damit fertig sind, können Sie die folgenden Schritte unternehmen, um die Datenqualität zu verbessern:

Führen Sie Datenqualitätsprüfungen durch

Datenqualitätsprüfungen dienen als proaktive Maßnahme zur Aufrechterhaltung der Gesundheit Ihrer Datensätze und zur Unterstützung effektiver Entscheidungsprozesse in Ihrem Unternehmen. Konkret handelt es sich hierbei um systematische Prozesse, die Sie implementieren können, um die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit Ihrer Daten zu bewerten und zu gewährleisten. Sie umfassen eine Reihe von Bewertungen, darunter:

  • Formatprüfungen
  • Reichweitenprüfungen
  • Vollständigkeitsprüfungen
  • Dublettenprüfungen
  • Konsistenzprüfungen

Führen Sie regelmäßige Datenaudits durch

Durch die regelmäßige Überprüfung Ihrer Datensätze in geplanten Abständen können Sie Fehler, Inkonsistenzen und veraltete Informationen erkennen und beheben. Wenn Ihr Team Datenqualitätsprobleme frühzeitig im Datenlebenszyklus erkennt und behebt, kann es die Ausbreitung von Ungenauigkeiten in Analysen und Entscheidungsprozessen verhindern.

Ernennen und bevollmächtigen Sie Datenverwalter

Ein strategischer Schritt, den Sie zur Aufrechterhaltung der Datengesundheit unternehmen können, ist die Ernennung von Datenverwaltern, die die Verantwortung für die Überwachung bestimmter Datensätze und die zeitnahe Behebung von Problemen übernehmen. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Wahrung der Datenintegrität, der Durchsetzung von Standards und dienen als Ansprechpartner für alle datenbezogenen Anliegen. Indem Sie Datenverwaltern die Befugnis und die Ressourcen geben, Entscheidungen hinsichtlich der Datenqualität zu treffen, können Sie einen proaktiveren und effizienteren Ansatz zur Verwaltung und Verbesserung der Qualität Ihrer Daten verfolgen.

Beseitigen Sie Datensilos

Datensilos, bei der Informationen möglicherweise innerhalb bestimmter Abteilungen oder Systeme in Ihrem Unternehmen isoliert sind, führt häufig zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten. Durch die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Eliminierung von Silos schaffen Sie einen zusammenhängenderen und zuverlässigeren Datensatz. Diese Integration erleichtert Querverweise und Konsistenzprüfungen und trägt letztendlich zu einem genaueren und umfassenderen Verständnis Ihrer Daten bei.

Nutzen Sie Datenqualitätstools

Zusätzlich zu den oben beschriebenen Schritten können Sie Softwarelösungen verwenden, um sicherzustellen, dass nur gesunde Daten in Ihr System gelangen Data Warehouse. Diese Softwarelösungen, auch genannt Tools zur Datenqualitätdienen dazu, die Qualität von Organisationsdaten automatisiert zu bewerten, zu verbessern und zu verwalten.

Zwei der häufigsten Kategorien von Datenqualitätstools sind eigenständige Lösungen, die sich nur mit der Verbesserung der Qualität von Datensätzen befassen, und integrierte Lösungen, die Datenqualitätsfunktionen nahtlos in umfassendere Funktionen integrieren Datenintegrationswerkzeuge, sowie Astera. Die Wahl zwischen eigenständigen und integrierten Lösungen hängt von den spezifischen Anforderungen und Prioritäten Ihres Unternehmens bei der Verwaltung und Verbesserung der Datenqualität ab.

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Best Practices für die Datenqualität

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, der einen systematischen Ansatz erfordert. Dazu gehört die kontinuierliche Überwachung und Verfeinerung datenbezogener Praktiken, um die Datenintegrität und -zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten. Hier sind einige Best Practices für die Datenqualität, die Sie in Ihre Datenqualität integrieren können Rahmenwerk für das Datenqualitätsmanagement für ein leistungsfähigeres und zuverlässigeres Datenökosystem: 

Datenformate standardisieren

Konsistente Datenformate sind von entscheidender Bedeutung, um Fehler zu vermeiden und die Interoperabilität zu verbessern. Wenn Daten einer einheitlichen Struktur folgen, minimiert dies das Risiko einer Fehlinterpretation während der Analyse. Um dies umzusetzen, etablieren Sie ein standardisiertes Format für verschiedene Datenelemente, einschließlich Datumsformate, numerische Darstellungen und Textkonventionen. Auf diese Weise können Sie eine Grundlage für genaue und zuverlässige Daten schaffen.

Implementieren Sie Datenvalidierungsregeln

Die Implementierung von robust Datenvalidierung Regeln dienen als vorderster Frontschutz gegen ungenaue Daten. Diese Regeln fungieren als automatisierte Prüfungen, die eingehende Daten auf Richtigkeit, Vollständigkeit und Einhaltung vordefinierter Standards prüfen. Durch die Definition und konsequente Anwendung dieser Regeln stellen Sie sicher, dass nur qualitativ hochwertige Daten in das Zielsystem gelangen.

Legen Sie Richtlinien zur Datenverwaltung fest

Durch die Erstellung klarer Richtlinien für die Datennutzung und den Datenzugriff stellen Sie einen Rahmen bereit, der das Risiko unbefugter Änderungen an Datensätzen verringert. Regelmäßige Audits und die strikte Durchsetzung dieser Richtlinien sind für die Aufrechterhaltung eines sicheren Datenökosystems unerlässlich. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass der Zugriff auf und die Nutzung der Daten stets gemäß den festgelegten Protokollen erfolgt.

Priorisieren Sie die Datenrelevanz

Die Priorisierung der Datenrelevanz ist ein strategischer Ansatz zur Aufrechterhaltung eines fokussierten und aussagekräftigen Datensatzes. Regelmäßige Bewertungen der Bedeutung jedes Datenelements im Verhältnis zu den aktuellen Geschäftszielen sind von entscheidender Bedeutung. Durch die Identifizierung und Entfernung veralteter oder redundanter Daten können Sie Ihren Datensatz optimieren und ihn für Analysen und Entscheidungsprozesse effizienter gestalten.

Erzwingen Sie die Nachverfolgung der Datenherkunft

Implementierung von Tools und Prozessen zur Rückverfolgung des Ursprungs und Transformationen von Daten während des gesamten Lebenszyklus ist von wesentlicher Bedeutung. Durch die Dokumentation von Metadaten, Transformationen und Abhängigkeiten erstellen Sie eine umfassende Datenherkunftskarte. Diese Karte wird zu einer wertvollen Ressource für die Fehlerbehebung, Prüfung und Sicherstellung der Genauigkeit datengesteuerter Erkenntnisse.

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Da das Datenvolumen weiter wächst, benötigen Unternehmen nicht nur eine Datenqualitätslösung sondern auch ein robustes Tool, das in der Lage ist, Daten in großem Maßstab zu verwalten und zu integrieren. Noch besser wird es, wenn beide Funktionen in einem einzigen Paket enthalten sind.

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