Seit Jahren wurde mein tägliches Arbeitsleben als erfahrener Data-Warehouse-Berater durch das unaufhörliche Piepen von Warnungen unterbrochen, die auf ein weiteres Datenqualitätsproblem in unseren Data Warehouses hinwiesen. Ob bei Banken oder Telekommunikationsunternehmen, die Geschichte war schmerzhaft ähnlich—Datenqualitätsprobleme führten zu unzähligen Neuladungen, steigendem Stress, fehlerhaften Berichten und endlosen, mühsamen Stunden der Fehlersuche. Der Stress, die Ungenauigkeiten und die endlose Suche nach der Behebung von Datenproblemen wurden zum Markenzeichen meiner Karriere.

Dies waren Stunden, die hätten für Innovation und strategische Arbeit verwendet werden können, anstatt etwas zu reparieren, das nie hätte kaputtgehen dürfen.

In meinen frühen Versuchen, dieser Plage zu begegnen, wandte ich mich manuell definierten Validierungsregeln zu. Doch dieser Ansatz war wie ein Versuch, mit einem Eimer Wasser aus einem leckenden Boot zu schöpfen - zeitaufwendig, ineffektiv und frustrierend.

Die täglichen Kämpfe mit der Datenqualität

In den komplexen Datenumgebungen von Banken und Telkos, in denen ich einen Großteil meines Berufslebens verbracht habe, waren Datenqualitätsprobleme nicht nur häufig, sondern die Norm. 

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Der nie endende Zyklus der Neuladungen

Jeder Morgen begann mit der Hoffnung, dass unsere nächtlichen Datenladungen reibungslos verlaufen sind, nur um festzustellen, dass mal wieder Datenunterschiede zahlreiche Neuladungen erforderten, die wertvolle Zeit und Ressourcen verbrauchten. Neuladungen waren nicht nur ein technisches Ärgernis; sie waren symptomatisch für tiefere Datenqualitätsprobleme, die sofortige Aufmerksamkeit benötigten.

Verspätete Berichte und schwindendes Vertrauen in Daten

Nichts mindert das Vertrauen in ein Datenteam so sehr wie der berüchtigte Satz "Der Bericht wird wegen Datenqualitätsproblemen verzögert." Stakeholder verstehen nicht unbedingt die Komplexität dessen, was schiefgeht - sie sehen nur wiederholte Misserfolge. Mit jeder Verzögerung erlitt die Glaubwürdigkeit des IT-Teams einen Schlag.

Teamkonflikte: Wessen Fehler ist es eigentlich?

Datenprobleme lösten häufig Konflikte innerhalb der Teams aus. Das Schuldzuweisungsspiel wurde zur Routine. War es die Schuld der Dateningenieure, der Analysten oder einer externen Datenquelle? Diese endlose Suche nach einem Sündenbock schuf eine giftige Atmosphäre, die Produktivität und Zufriedenheit beeinträchtigte.

Die Belastung der Moral

Datenqualitätsprobleme sind nicht nur ein technisches Problem; sie sind ein menschliches Problem. Die Komplexität dieser Probleme bedeutete lange Arbeitszeiten, mühsame Arbeit und ein allgemeines Gefühl der Frustration, das das Team durchdrang. Die Frustration und die Schwierigkeit bei der Lösung dieser Probleme schufen eine schlechte Atmosphäre und machten die Arbeit undankbar und lästig.

Entscheidungen auf Treibsand gebaut

Stellen Sie sich vor, Entscheidungen zu treffen, die Millionenumsätze beeinflussen könnten, basierend auf fehlerhaften Berichten. Wir fanden uns häufiger in dieser prekären Situation wieder, als ich zugeben möchte. Datenprobleme spät zu entdecken bedeutete, dass kritische Geschäftsentscheidungen manchmal auf instabilen Fundamenten getroffen wurden.

Hohe Fluktuation: Ein Symptom der Datenunzufriedenheit

Der unerbittliche Kreislauf der Bewältigung von Datenqualitätsproblemen begann selbst die engagiertesten Teammitglieder zu zermürben. Die Arbeit war nicht befriedigend, was zu hohen Fluktuationsraten führte. Es ging nicht nur darum, Mitarbeiter zu verlieren; es ging darum, institutionelles Wissen zu verlieren, was oftmals die Probleme, die wir zu lösen versuchten, noch verschärfte.

Der Dominoeffekt von Datenungenauigkeiten

Metriken sind die Lebensader der Entscheidungsfindung, und in den Bank- und Telekommunikationssektoren sind Monats- und Jahresmetriken entscheidend. Ein einziger Tag schlechter Daten könnte einen Dominoeffekt auslösen, der Neuberechnungen erforderlich machte, die Tage, manchmal Wochen zurückreichten. Dies war nicht nur zeitaufwendig - es war eine Belastung für die Ressourcen.

Automatisierung mit digna umarmen

Die Zukunft der Datenqualität ist nicht in den Fesseln manueller Überwachung gefangen. Sie ist automatisiert. Dies führte mich dazu, mit einem Branchenfreund zusammenzuarbeiten, einem Data Scientist, der ebenfalls unter unzureichender Datenqualität litt, um digna zu entwickeln - eine bedeutende Umwälzung, da wir ein Tool entwickelten, das nicht nur ein Schritt, sondern ein Sprung in die Modern Data Quality war.

digna basiert auf einem einfachen, aber tiefgreifenden Prinzip: Die Zukunft ist automatisiert, und dies gilt insbesondere für DataOps. Metadaten sollten nicht mühsam von Menschenhänden kuratiert werden, sondern intelligent aus den Daten selbst abgeleitet werden.

Mit automatisiertem maschinellem Lernen reagiert digna nicht nur auf Anomalien; es antizipiert sie. Dies ist kein reaktives Tool - es ist proaktiv. Es lernt aus historischen Datenmustern, um neue vorherzusagen und sich an neue anzupassen und sicherzustellen, dass die Datenqualität so dynamisch ist wie die Daten selbst.

Human-basierter vs. KI-basierter Ansatz: Der Paradigmenwechsel

Der entscheidende Unterschied zwischen dem menschengestützten und dem KI-gestützten Ansatz liegt in ihrer grundsätzlichen Natur. Während der menschengestützte Ansatz manuell und fehleranfällig war, war der KI-gestützte digna automatisiert und präzise. Es konnte Erkenntnisse aus historischen Daten ableiten, Anomalien, Trends und Muster identifizieren und, was am wichtigsten ist, verhindern, dass Datenprobleme eskalieren. 

Der Echtzeitradar von digna stellte sicher, dass Datenprobleme erfasst und angegangen wurden, lange bevor sie sich auf Entscheidungsprozesse auswirken konnten. Es war ein Paradigmenwechsel im Datenqualitätsmanagement. Schauen Sie sich diese Tabelle an, um besser zu verstehen, warum Sie einen KI-basierten Ansatz für die Datenqualität einsetzen sollten. 

Eine Erfolgsgeschichte: Verbesserung der Datenqualität bei IT-Services der österreichischen Sozialversicherung

Einer unserer überzeugendsten Erfolgsgeschichten spielte sich bei IT-Services der österreichischen Sozialversicherung (ITSV) ab. Hier hat der Data Warehouse Product Manager, Vojkan Radak, die transformative Kraft von digna aus erster Hand miterlebt:

"digna hat erfolgreich erstaunliche 9000 Datenqualitätsregeln für technische Prüfungen in unserem Data Warehouse ersetzt," berichtete Radak. 

Diese Offenbarung war mehr als nur eine Aussage; es war ein Zeugnis für das Potenzial der KI bei der Revolutionierung des Datenqualitätsmanagements. Diese 9000 Regeln, einst eine riesige Aufgabe zu pflegen, wurden nun geschickt von dignas ausgefeilten Algorithmen behandelt.

Stellen Sie sich die Erleichterung, die Freisetzung von Ressourcen und das schiere Potenzial vor, das freigesetzt wird, wenn ein System wie digna die monotone, komplexe Aufgabe der Datenvalidierung und Qualitätssicherung übernimmt. Es geht nicht nur darum, menschliche Anstrengungen zu ersetzen; es geht darum, sie zu verbessern, es den Datenprofis zu ermöglichen, sich mit strategischeren und wirkungsvolleren Arbeiten zu beschäftigen.

Die Zukunft der Datenqualität mit digna umarmen

Als Visionär im Bereich Datenmanagement habe ich erkannt, dass Datenqualität der Dreh- und Angelpunkt aussagekräftiger Analysen, fundierter Entscheidungen und betrieblicher Effizienz ist. digna, mit seinen KI-gestützten Fähigkeiten, öffnet die Tür zu einer Zukunft, in der Datenqualität proaktiv wird. Es lernt aus der Vergangenheit, überprüft Datenlieferungen gegen Erwartungen und befähigt Organisationen, Teil der 7% zu sein, die Datenprobleme proaktiv angehen.

digna ist die Brücke zwischen der traditionellen Welt der Datenqualitätsprobleme und einer Zukunft, in der Automatisierung, KI und proaktives Datenmanagement vorherrschen. Es ist an der Zeit, die Zukunft zu umarmen und die Kontrolle über Ihre Datenqualität mit digna zu übernehmen. Lassen Sie nicht zu, dass Datenprobleme das Vertrauen in Ihre Daten zerstören. Kontaktieren Sie uns und schließen Sie sich der Datenqualitätsrevolution noch heute an.