Wat is datakwaliteitsmanagement? Een complete gids

We hebben allemaal wel eens van data gehoord volumes te groot worden om effectief te kunnen omgaan.

Eigenlijk, volgens een recent rapportzal de markt voor big data en analytics tussen 15 en 2023 waarschijnlijk groeien met een CAGR van bijna 2028%. In 600 zou deze markt ruim 2028 miljard dollar waard kunnen zijn. En hoewel dit waar is, is dit slechts een van de problemen. De andere heeft te maken met het gebrek aan robuust datakwaliteitsbeheer. Datagedreven organisaties laten geen middel onbeproefd om ervoor te zorgen dat al hun zakelijke beslissingen worden ondersteund door gezonde data.

Wat is datakwaliteitsmanagement?

Datakwaliteitsmanagement is dat wel een reeks strategieën, methodologieën en praktijken die organisaties voorziet van betrouwbare gegevens die geschikt zijn voor besluitvorming en andere BI- en analyse-initiatieven. Het is een veelomvattend en continu proces voor het verbeteren en behouden van de gegevenskwaliteit binnen het hele bedrijf. Effectieve DQM is essentieel voor consistente en nauwkeurige data-analyse, waardoor bruikbare inzichten uit uw informatie worden gegarandeerd.

Kortom, datakwaliteitsmanagement gaat over het opzetten van een raamwerk op basis van strategieën die de datakwaliteitsinspanningen van een organisatie afstemmen op de algemene doelen en doelstellingen.

In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, beperkt datakwaliteitsmanagement zich niet tot het identificeren en corrigeren van fouten in de datasets. Daarom is het net zo belangrijk om te weten waar datakwaliteitsmanagement niet over gaat:

• Het gaat niet alleen om gegevenscorrectie, het is slechts een onderdeel van het beheer van de gegevenskwaliteit
• Datakwaliteitsmanagement is geen eenmalige oplossing; het is een continu proces gegevens integratie is
• Het is geen spel voor één afdeling; het is de verantwoordelijkheid van elke afdeling die met data werkt
• Het beperkt zich niet tot technologie en hulpmiddelen; mensen en processen zijn sleutelelementen van de Kader voor datakwaliteitbeheer
• Datakwaliteitsmanagement is nooit een one-size-fits-all aanpak; het moet op maat worden gemaakt om bedrijfsdoelen te bereiken

Waarom is datakwaliteitsbeheer belangrijk voor bedrijven?

Het is hetzelfde als de vraag beantwoorden waarom een ​​solide basis belangrijk is voor de bouw van een wolkenkrabber. Net zoals de stabiliteit en levensduur van een wolkenkrabber afhankelijk zijn van de kwaliteit van het materiaal dat wordt gebruikt om de basis te bouwen en te versterken, hangt het succes van een organisatie af van de kwaliteit van de gegevens die worden gebruikt om strategische beslissingen te nemen.

Het is dus veilig om te concluderen dat beslissingen slechts zo effectief zijn als de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de gegevens waarop ze zijn gebaseerd. En wanneer bedrijven sterk afhankelijk zijn van data om hun strategieën te formuleren, middelen toe te wijzen, hun doelgroepen te begrijpen of zelfs te innoveren, moeten ze ervoor zorgen dat ze alleen gezonde data gebruiken. Dit is precies waar datakwaliteitsmanagement organisaties mee helpt: het garandeert dat al hun datagedreven initiatieven worden ondersteund door data van hoge kwaliteit.

Enkele andere redenen waarom datakwaliteitsmanagement belangrijk is, zijn onder meer:

• Datakwaliteitsmanagement en -governance helpen organisaties te voldoen aan branche- en regelgevingsvereisten.
• Als het goed wordt gedaan, vermindert het de kosten die gepaard gaan met fouten en inconsistenties in gegevens en het potentiële verlies aan inkomsten dat daaruit kan voortvloeien.
• Effectief datakwaliteitsbeheer betekent dat teams minder tijd besteden aan het verbeteren data kwaliteit en meer tijd voor innovatie.

De blauwdruk voor effectief datakwaliteitsmanagement

Effectiviteit en duurzaamheid zijn van cruciaal belang als het gaat om de implementatie van een alomvattende strategie voor datakwaliteitsbeheer. Als eerste stap is het nodig om de huidige staat van de organisatie en haar behoeften op het gebied van datakwaliteit te beoordelen. Het omvat het identificeren van problemen met de gegevenskwaliteit en hun impact op de besluitvorming en de algehele operationele efficiëntie. Zodra er duidelijkheid is over de huidige stand van zaken, zal een organisatie doorgaans de volgende reis maken:

Stel duidelijke doelstellingen

Deze doelstellingen dienen als strategische leidraden die de inspanningen van de organisatie afstemmen op de bredere bedrijfsdoelstellingen. De doelstellingen moeten specifiek en meetbaar zijn om ervoor te zorgen dat alle inspanningen op het gebied van datakwaliteit doelgericht zijn, bijvoorbeeld door de onnauwkeurigheid van data met een bepaald percentage te verminderen.

Stel een competent team samen

Wanneer de doelstellingen zijn gedefinieerd, is de volgende stap om datakwaliteitsmanagement te implementeren het opzetten van een multifunctioneel team van IT-professionals, datastewards en andere domeinexperts. Dit specialistenteam schetst processen waarmee de organisatie haar doelstellingen tijdig kan realiseren. Het werkt ook samen en definieert normen en richtlijnen voor de kwaliteit van organisatorische gegevens die bepalen hoe de teams binnen de organisatie met gegevens moeten omgaan betrouwbaarheid van gegevens en nauwkeurigheid. 

Definieer belangrijke statistieken 

Het datakwaliteitsmanagementteam zal ook belangrijke meetgegevens identificeren en definiëren om de voortgang te meten. Datakwaliteitsmetrieken bieden niet alleen inzicht in de huidige staat van datakwaliteit, maar fungeren ook als kompas om naar vooraf gedefinieerde doelstellingen te navigeren. Op deze manier kan het team gebieden aanwijzen die aandacht vereisen en snel geïnformeerde aanpassingen aan zijn strategieën doorvoeren. 

Maak gebruik van tools voor gegevenskwaliteit 

Investeren in modern tools voor gegevenskwaliteit zal meerdere aspecten van datakwaliteitsbeheer vereenvoudigen en automatiseren. Met deze tools kunnen gebruikers bijvoorbeeld grote datasets eenvoudig verwerken in plaats van datasets handmatig op te schonen en te valideren. Datakwaliteitstools bieden ook een gecentraliseerd platform om datakwaliteitsstatistieken te monitoren en de voortgang bij te houden, waardoor het vermogen van de organisatie om de datakwaliteit proactief te beheren wordt vergroot. Daarom vormen deze tools een integraal onderdeel van de algemene strategie voor datakwaliteitsbeheer. 

Bevorder de datakwaliteitscultuur

Om ervoor te zorgen dat datakwaliteitsmanagement niet beperkt blijft tot één afdeling, moet de organisatie beslissen hoe zij van plan is een cultuur van datakwaliteit over de hele linie te bevorderen. Het moet trainingsprogramma's, workshops en communicatie-initiatieven omvatten als onderdeel van de algemene strategie voor gegevenskwaliteitsbeheer. Het erkennen en belonen van individuen en teams voor hun bijdragen aan de datakwaliteit kan ook een cruciale rol spelen bij het koesteren van een cultuur die nauwkeurige data als een strategische troef waardeert. 

Ontdek hoe een Senior Data Architect nauwkeurige gegevens toegankelijk gemaakt voor afdelingen door de hele organisatie mee Astera.

Kerncomponenten van strategisch datakwaliteitsbeheer 

Het doel van strategisch datakwaliteitsmanagement zou moeten zijn om een ​​evenwicht te vinden tussen dataconsistentie en flexibiliteit, terwijl aanvaardbare variaties worden geaccommodeerd die normaal gesproken voorkomen in data uit de echte wereld. Richtlijnen voor gegevenskwaliteit specificeren de formaten, het gebruik van gestandaardiseerde codes en de naamgevingsconventies voor verschillende gegevensvelden. Ze kunnen ook een bereik van aanvaardbare variatie in gegevens aangeven. Het komt bijvoorbeeld vrij vaak voor dat adressen meerdere varianten hebben, zoals 'Straat' en 'St.' of “Road” en “Rd”, enzovoort.

Er zijn verschillende kerncomponenten die samenwerken om de nauwkeurigheid van gegevens te garanderen. Deze omvatten: 

• Gegevensprofilering: Gegevensprofilering gaat over het grondig begrijpen van bedrijfsgegevens door de structuur, inhoud en relaties ervan te analyseren. Het is een systematisch proces dat organisaties in staat stelt een holistisch beeld te krijgen van de gezondheid van hun gegevens door afwijkingen en inconsistenties daarin te identificeren. Inconsistenties omvatten normaal gesproken ontbrekende waarden, dubbele records, discrepanties in de opmaak, uitschieters, enz. Het proactief identificeren van deze problemen met de gegevenskwaliteit helpt veel bij het voorkomen van kostbare fouten en mogelijk omzetverlies als gevolg van beslissingen op basis van onnauwkeurige gegevens. 
• Data-opschoning: Data-opschoning in datakwaliteitsbeheer is een reeks procedures gericht op het verbeteren van de algehele gegevenskwaliteit door fouten en onnauwkeurigheden daarin te identificeren en te elimineren. Terwijl dataprofilering alleen informatie verschaft over de gezondheid van data zonder deze daadwerkelijk te veranderen, omvat het opschonen van data het verwijderen van dubbele records, het aanpakken van ontbrekende waarden en het corrigeren van onnauwkeurige datapunten.  
• Gegevensverrijking: Als onderdeel van datakwaliteitsmanagement verbetert dataverrijking het inzicht van de organisatie in haar data verder door extra context te bieden. Het gaat om het toevoegen van relevante aanvullende informatie uit vertrouwde externe bronnen, wat de algehele waarde van de dataset vergroot. Het toevoegen van meer gegevens verbetert ook de volledigheid ervan. Het toevoegen van demografische informatie aan klantrecords kan bijvoorbeeld een manier zijn om de dataset te completeren en een holistisch beeld van klantgegevens te bieden. 
• Gegevensvalidatie: Het datakwaliteitsmanagementteam definieert specifieke regels en standaarden waaraan gegevens moeten voldoen voordat ze als geldig kunnen worden beschouwd. Als u bijvoorbeeld leeftijden verzamelt, a gegevensvalidatie Deze regel zou kunnen bepalen dat de leeftijd tussen 0 en 200 moet liggen. Op dezelfde manier kan de validatieregel een specifiek aantal cijfers of een bepaald patroon vereisen voordat telefoonnummers geldig zijn. Op deze manier kunnen bedrijven ervoor zorgen dat hun data aan de gedefinieerde kwaliteitsnormen voldoen voordat ze deze voor BI en analytics gebruiken. 
• Monitoring en rapportage: Het alleen opzetten van processen om de datakwaliteit op peil te houden is nooit voldoende. Een duurzame aanpak vereist continue monitoring en rapportage, waarvoor het opzetten van KPI's en specifieke meetgegevens vereist is. Deze statistieken kunnen gegevensnauwkeurigheidspercentages, gegevensvolledigheidspercentages of het aantal ontbrekende velden omvatten. Op deze manier kunnen bedrijven opkomende problemen identificeren en proactief aanpakken voordat ze een groter probleem worden.

Datakwaliteitsmanagement en databeheer 

Over datakwaliteitsmanagement gesproken: er is nog een ander onderdeel gegevensbeheer dat ervoor zorgt dat gegevens veilig en accuraat blijven:gegevensbeheer. 

Hoewel deze concepten nauw met elkaar verbonden zijn, vooral als het gaat om datakwaliteit, dienen ze verschillende doeleinden. Datagovernance is een reeks beleidsregels, standaarden en processen om gegevens in de hele organisatie te beheren en te controleren. Het gaat om strategische en organisatorische aspecten van datamanagement, waardoor het verbeteren van de datakwaliteit niet centraal staat. De focus ligt op het effectief en efficiënt beheren van gegevens om organisatiedoelen te bereiken. Effectief gegevensbeheer vereist echter op zichzelf nauwkeurige en betrouwbare gegevens, en dit is waar het beheer van de gegevenskwaliteit om de hoek komt kijken. 

Vergeleken met data governance richt data quality management zich expliciet op het implementeren van processen die de datakwaliteit van de organisatie direct verbeteren en behouden. Het omvat verschillende activiteiten, zoals onder meer het profileren en opschonen van gegevens, die helpen de gegevenskwaliteit te behouden. Data governance definieert bijvoorbeeld dat gezondheidszorggegevens accuraat moeten zijn om de besluitvorming te ondersteunen, en datakwaliteitsmanagement zal dit beleid implementeren met behulp van datakwaliteitsinstrumenten en andere processen. 

Het volstaat te zeggen dat beide concepten essentieel zijn en elkaar aanvullen bij het bouwen van een effectief raamwerk voor gegevensbeheer. Hoe goed gedefinieerd data governance-beleid ook is, het ziet er op papier alleen goed uit als het datakwaliteitsmanagement ontbreekt. Op dezelfde manier is het enige dat nodig is om de inspanningen op het gebied van datakwaliteitsbeheer te ondermijnen inconsistent beleid dat voortkomt uit slecht databeheer. 

Datakwaliteitsmanagement is een continu proces 

In tegenstelling tot sommige processen die eenmalige inspanningen zijn, bijvoorbeeld data migratieis datakwaliteitsmanagement een continu proces dat zich moet aanpassen aan veranderingen in de organisatie, haar data- en technologielandschap. En terecht, gezien de snelle technologische vooruitgang en de steeds grotere afhankelijkheid van data. 

Veranderende zakelijke vereisten

Organisaties evolueren in de loop van de tijd. Van het introduceren van nieuwe producten en diensten tot het implementeren van slankere, verfijndere processen: hun eisen blijven veranderen. En in dit dynamische zakelijke landschap is het onmogelijk dat organisatiegegevens statisch blijven. Activiteiten zoals het uitbreiden naar nieuwe markten en fusies en overnames leiden tot veranderingen in dataformaten en de gebruikspatronen ervan, die bijgevolg van invloed kunnen zijn op het datakwaliteitsbeheer. 

Technologische vooruitgang 

In de huidige, door technologie gedreven wereld zijn er altijd nieuwe tools en technologieën in aantocht, die wachten op verandering van de manier waarop gegevens worden verzameld, opgeslagen en geconsumeerd. De adoptie van deze tools en technologieën heeft een impact op de data en de kwaliteit ervan. Het is daarom van het allergrootste belang dat degenen die verantwoordelijk zijn voor het beheer van de gegevenskwaliteit deze waarborgen data-integriteit omdat deze technologieën zijn geïntegreerd in bedrijfsprocessen. Dit zou het aanpassen van strategieën voor datakwaliteitsbeheer met zich meebrengen en het initiëren van een cultuur van continu leren om op de hoogte te blijven van deze ontwikkelingen. 

Upgrades van verouderde systemen

Modernisering van verouderde systemen omvat meestal het migreren van gegevens, een groot deel ervan, van eeuwenoude lokale systemen naar de cloud. Hoewel het een eenmalig proces lijkt te zijn, zal deze databeweging het transformeren en valideren van aanzienlijke hoeveelheden data vereisen om aan de eisen van de nieuwe bestemming te voldoen. Bovendien omvat het ook het monitoren van gegevensstromen om discrepanties te identificeren en te corrigeren zodra deze zich voordoen. 

Om dit alles te bereiken en ervoor te zorgen dat alleen gezonde gegevens hun weg vinden naar de nieuwe cloudgebaseerde repository, heeft de organisatie bij elke stap van het proces betrouwbaar datakwaliteitsbeheer nodig. 

Gegevensvolume 

En dan hebben we het geval van een eindeloze toename van het datavolume. Met big data en IoT in beeld, kan het moeilijk zijn om je de schaal en snelheid voor te stellen waarmee data zich verplaatsen. In feite zou het ontbreken van een datakwaliteitsmanagementsysteem, zelfs voor een fractie van een seconde, data onbruikbaar maken, of het nu gaat om besluitvorming of andere BI- en analytics-initiatieven. 

Best practices voor gegevenskwaliteitsbeheer 

Als het gaat om datamanagement, en datakwaliteitsmanagement in het bijzonder, bestaat er een reeks gevestigde richtlijnen en best practices die het resultaat vormen van ervaring, onderzoek en branchekennis die essentieel zijn voor het bereiken van optimale datakwaliteitsnormen. Hoewel de lijst lang kan zijn, volgen hier enkele best practices voor datakwaliteitsbeheer: 

• Cross-functionele samenwerking: Datakwaliteitsbeheer zonder samenwerking binnen het bedrijf is net zo goed als een schip dat door verraderlijke wateren vaart met een bemanning zonder coördinatie. Datakwaliteitsbeheer is niet de exclusieve verantwoordelijkheid van één afdeling; het is een collectieve inspanning. Simpel gezegd: datagerelateerde problemen zullen ongecontroleerd ontstaan ​​zonder teamwerk tussen verschillende afdelingen. Integendeel, deze problemen kunnen al in een vroeg stadium worden geïdentificeerd en aangepakt als de belangrijkste belanghebbenden samenwerken en samenwerken. 
• Eigendom van gegevens: Een van de manieren om een ​​cultuur van data-eigendom te bevorderen is het toewijzen van verantwoordelijkheden aan specifieke datasets. Een team dat is aangewezen als gegevensbeheerder zal zich bevoegd en gemotiveerd voelen om de nauwkeurigheid van gegevens gedurende de hele levenscyclus te garanderen. Bovendien kunnen data-eigenaren samenwerken met andere belanghebbenden om het datakwaliteitsmanagementbeleid af te dwingen, waardoor verantwoordelijkheid en transparantie in de hele organisatie worden bevorderd. 
• Gegevensdocumentatie: Het bijhouden van uitgebreide documentatie over de gegevensbronnen, transformaties en kwaliteitsregels is van fundamenteel belang voor het beheer van de gegevenskwaliteit. Deze documentatie stelt organisaties in staat een duidelijke lijn vast te stellen die de oorsprong van gegevens traceert, waardoor ze het traject van de gegevens vanaf de creatie tot de huidige staat kunnen begrijpen. Het stelt hen ook in staat inzicht te krijgen in de manier waarop ruwe gegevens zijn gewijzigd of verwerkt. 
• Gegevensgebruikers trainen: Het regelmatig aanbieden van trainingen aan werknemers over het belang van datakwaliteitsbeheer en hun rol bij het onderhouden van nauwkeurige gegevens moet een van de topprioriteiten zijn. Gebruikers die de richtlijnen voor gegevenskwaliteit goed kennen en begrijpen, kunnen gegevens verzamelen, verwerken en analyseren door de best practices toe te passen. Niet alleen dat: wanneer individuen op verschillende afdelingen de impact van hun datagerelateerde acties op anderen begrijpen, is de kans groter dat ze communiceren en samenwerken om de nauwkeurigheid van de data te behouden. 
• Iteratieve verbetering: Het besef dat datakwaliteitsmanagement een iteratieve verbetering is, is een erkenning dat het niet slechts een eenmalige inspanning is, maar een voortdurend proces. Organisaties die hun inspanningen op het gebied van datakwaliteitsbeheer blijven verbeteren op basis van de bedrijfsvereisten, blijven flexibel in het licht van de veranderende data-uitdagingen. Een toewijding aan voortdurende verbetering zorgt ervoor dat strategieën voor datakwaliteitsbeheer in lijn blijven met het veranderende landschap naarmate databronnen zich uitbreiden en nieuwere technologieën opduiken.

Vereenvoudig het beheer van gegevenskwaliteit met Astera 

Astera is een end-to-end oplossing voor gegevensbeheer aangedreven door automatisering en kunstmatige intelligentie (AI). Astera biedt ingebouwde functies die het datakwaliteitsbeheer vereenvoudigen voor alle soorten gebruikers, ongeacht hun technische kennis of expertise. Van dataprofilering tot het valideren van data en het instellen van datakwaliteitsregels: alles is een kwestie van slepen en neerzetten en aanwijzen en klikken. 

Maar dat is niet alles. Astera beschikt ook over realtime gezondheidscontroles. Dit zijn interactieve beelden die een profiel geven van de gehele dataset, maar ook van individuele kolommen, zodat gebruikers direct problemen met de gegevenskwaliteit kunnen identificeren, zoals het aantal ontbrekende velden, dubbele records, enz. 

Klaar om de eerste stap te zetten naar gezonde data? Contact of neem contact op met een van onze experts op het gebied van dataoplossingen via + 188877ASTERA.