Wenn wir in das Jahr 2024 eintreten, befinden wir uns in einer Ära, in der Big Data nicht nur ein Schlagwort ist, sondern die Realität jeder organisatorischen Betriebslandschaft darstellt. Die Ansammlung massiver Datensätze hebt die Kritikalität ihrer Qualität hervor. Trotz der zunehmenden Abhängigkeit von Daten bleibt das Vertrauen in deren Qualität auffallend niedrig. Bis zu 70 % derjenigen, die mit Vertrauensproblemen zu kämpfen haben, führen die Datenqualität als ihr Hauptanliegen an. Bericht ansehen.

In einer Umgebung, in der die Effektivität datengesteuerter Entscheidungsfindung über den Erfolg eines Unternehmens entscheiden kann, ist die Gewährleistung einer tadellosen Datenqualität nicht nur eine Option, sondern eine Notwendigkeit.

In diesem Kontext wenden sich Unternehmen zunehmend künstlicher Intelligenz (KI) und fortschrittlicher Analytik zu, um nicht nur zu konkurrieren, sondern einen strategischen Vorteil zu erlangen. Die Demokratisierung von Daten gewinnt an Dynamik und macht Datenanalysen zu einem integralen Bestandteil von Compliance- und Governance-Strategien. Dieser Wandel bedeutet eine Mainstream-Akzeptanz von Data Governance, die Unternehmen dazu zwingt, sich auf das Management der Datenqualität in beispiellosem Umfang zu konzentrieren.

Dieser Blogbeitrag, präsentiert von digna – Ihrem vertrauenswürdigen KI-Datenqualitätstool für Datenplattformen, zielt darauf ab, die wichtigsten Datenqualitätstrends zu beleuchten, die 2024 die Landschaft prägen werden. Für Daten-Stakeholder und Top-Manager geht es nicht nur darum, mit der Zeit zu gehen, sondern die Führung in einer datenzentrierten Welt zu übernehmen. Lassen Sie uns in die Top 5 Data Quality Management-Trends im Jahr 2024 eintauchen, auf die Sie achten sollten, und erkunden, wie sie die Art und Weise, wie wir Datenqualität verwalten und nutzen, neu definieren.

Der Aufstieg der Integration von KI und maschinellem Lernen im Data Quality Management

Im Jahr 2024 ist die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) ein entscheidender Trend im Data Quality Management. Maschinelles Lernen geht über seine traditionellen Rollen hinaus, um entscheidende Aufgaben wie die Anomalieerkennung für die Datenqualität zu automatisieren und so sowohl die Effizienz als auch die Genauigkeit der Datenverwaltungsprozesse zu verbessern. 

Diese Integration ersetzt nicht den menschlichen Input; vielmehr ergänzt und erweitert sie die menschlichen Fähigkeiten, was zu anspruchsvolleren und reaktionsfähigeren Datenqualitätsprozessen führt. Ebenso ist die Rolle der KI im Datenqualitätsmanagement unverzichtbar geworden, da Tools KI und ML nutzen, um Prozesse der Datenbereinigung zu verfeinern und die allgemeine Datenrichtigkeit zu verbessern. Diese Verschmelzung von KI und ML ermöglicht es Organisationen, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen und über die bloße Datenverarbeitung hinaus zu einem umfassenderen Verständnis und einer umfassenderen Nutzung zu gelangen.

Generative KI erweist sich als Game-Changer, insbesondere bei der Erstellung realistischer Datensätze für Tests und Schulungen, was für die Algorithmusentwicklung und -prüfung entscheidend ist. Der Trend zur Automatisierung im Datenmanagement, von einfachen Aufgaben bis hin zu komplexeren Operationen, unterstreicht die unverzichtbare Rolle der Technologie bei der Steigerung der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit in datengesteuerten Branchen. Ergänztes Datenmanagement, gekennzeichnet durch die Einbeziehung von KI- und ML-Methoden, den Einsatz von Graph-Technologien für weniger strukturierte Daten und die Automatisierung komplexer Aufgaben, prägt die Zukunft des Datenmanagements. Diese Fortschritte in KI und ML sind nicht nur vorübergehende Trends, sondern entscheidend dafür, wie Organisationen Daten im Jahr 2024 und darüber hinaus verwalten, verstehen und nutzen.

Die Cloud-Nutzung für skalierbare Datenqualität

Die Cloud-Einführung setzt ihren Aufstieg fort, und auch das Management der Datenqualität bildet keine Ausnahme. Im Jahr 2024 geht der Trend zu cloudbasierten Datenqualitätslösungen aufgrund ihrer Skalierbarkeit, Flexibilität und Zugänglichkeit. Während wir eine Cloud-First-Strategie verfolgen, liegt der Schwerpunkt auf skalierbaren Ansätzen zur Datenqualität. Die schiere Menge und Vielfalt der heute erzeugten Daten erfordern einen Schritt weg von traditionellen, manuellen Datenmanagementmethoden. 

Cloud-Plattformen bieten eine Umgebung, die effektiv mit vielfältigen und verteilten Datenquellen umgehen kann, was sie zur bevorzugten Wahl für Organisationen macht, die ihre Datenqualitätsprozesse optimieren möchten. Sie ermöglichen es Unternehmen, Daten in einem Maßstab und einer Geschwindigkeit zu verarbeiten, die früher undenkbar waren. Doch mit großer Macht geht große Verantwortung einher - die Sicherstellung der Datenqualität in solchem Umfang erfordert anspruchsvolle, automatisierte Tools, die Daten effektiv profilieren, katalogisieren und verwalten können.

Nachhaltige Technologie: Die grüne Seite der Datenqualität

Während wir durch das Jahr 2024 navigieren, ist ein entscheidender Trend im Data Quality Management die Integration nachhaltiger Technologien und Praktiken. Dieser Wandel geht über bloße technologische Fortschritte hinaus; er ist die Verkörperung ökologischer Verantwortung und Umweltschutzverpflichtungen. Organisationen weltweit übernehmen nicht nur nachhaltige Technologien; sie verweben sie in das Herz ihrer Datenmanagementpraktiken. Dazu gehört die Erkundung energieeffizienter Speicheroptionen, die Priorisierung der Recyclingfähigkeit und die aktive Reduzierung von Elektroschrott. Die Motivation ist klar: den ökologischen Fußabdruck ihrer Operationen zu reduzieren und gleichzeitig technologische Effizienz beizubehalten.

Umwelt-, Sozial- und Governance-Prinzipien (ESG), die oft mit Nachhaltigkeit gleichgesetzt werden, stehen zunehmend im Mittelpunkt der Geschäftsstrategien. Im Bereich des Datenmanagements bedeutet dies eine wachsende Betonung auf die Erfassung und Nutzung von ESG-Daten. Es geht darum, wichtige Daten mit Geschäftspartnern zu teilen, einschließlich der Beschaffung neuer Produktdatenelemente von Upstream-Partnern bis hin zur Verbreitung dieser Informationen nach Downstream. 

Dieser Ansatz stellt nicht nur die Einhaltung der Nachhaltigkeitsziele sicher, sondern fördert auch eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung und Zusammenarbeit unter den Handelspartnern. Das Ziel ist zweifach: fundierte Entscheidungen zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks zu treffen und gleichzeitig umweltfreundlichere Praktiken zu etablieren, während gleichzeitig breitere Initiativen zur unternehmerischen Sozialverantwortung verfolgt werden. Im Jahr 2024 ist nachhaltige Technologie im Datenmanagement nicht nur ein Trend; es ist eine Verpflichtung zu einem gesünderen Planeten und einer verantwortungsvolleren Geschäftspraxis.

Datenkompetenz und Demokratisierung: Benutzerfreundliche Datenqualitätsplattformen

Im Jahr 2024 ist ein Schlüsseltrend im Data Quality Management die Demokratisierung von Daten, begünstigt durch die Einführung von benutzerfreundlichen Datenqualitätsplattformen. Dieser Trend transformiert das Datenmanagement grundlegend, indem er Stakeholder in verschiedenen Organisationsabteilungen, nicht nur IT-Fachleute, dazu befähigt, sich aktiv am Datenqualitätsprozess zu beteiligen. Lesen Sie Pioneer User-Friendly Data Quality Platform for the Modern Business

Die Demokratisierung von Datenqualitätstools stellt sicher, dass die Aufrechterhaltung hoher Datenqualität eine gemeinsame Verantwortung wird und eine weit verbreitete Kultur datengesteuerter Entscheidungsfindung fördert. Dieser Schritt hin zu zugänglicheren Datenqualitätstools ist entscheidend, um sicherzustellen, dass alle Stakeholder zu hochwertigen, vertrauenswürdigen Daten beitragen und davon profitieren können, wodurch die gesamte organisatorische Effizienz und Entscheidungsfindung verbessert wird.

Diese Demokratisierung von Daten bringt jedoch die Herausforderung mit sich, eine hohe Datenqualität sicherzustellen, da mehr Stakeholder Zugang zu Daten erhalten. Die Bedeutung der Datenkompetenz rückt in den Vordergrund und betont die Notwendigkeit eines umfassenden Verständnisses von Daten auf allen Organisationsebenen. Datenkompetenz besteht nicht nur aus einem grundlegenden Datenverständnis; sie beinhaltet die Fähigkeit, Daten effektiv zu interpretieren, zu erstellen und zu kommunizieren, was für fundierte Geschäftsentscheidungen entscheidend ist. 

Data Governance: Das sich entwickelnde Rahmenwerk der Zukunft

Schließlich gewinnen das Implementieren und Prüfen von Data-Governance-Programmen an Dynamik, was das wachsende Bewusstsein für die Notwendigkeit eines strukturierten Managements und Schutzes von Datenwerten widerspiegelt. Diese Programme sind entscheidend für die Sicherstellung der Datenqualität, -integrität und -sicherheit. Regelmäßige Audits helfen dabei, die Einhaltung sicherzustellen, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und sich an Änderungen der Vorschriften anzupassen, wodurch die Relevanz und Wirksamkeit von Data-Governance-Strategien gewährleistet wird.

Ein umfassendes Data-Governance-Rahmenwerk im Jahr 2024 sollte die Entwicklung und Durchsetzung von Richtlinien umfassen, die Einrichtung robuster Prozesse und die Einführung moderner Technologien, die ein einheitliches Datene Verständnis fördern, um Verantwortung, Transparenz und Zusammenarbeit voranzutreiben. 

Da Unternehmen mit den Komplexitäten digitalisierter Prozesse und steigenden regulatorischen Anforderungen konfrontiert sind, wird ein solides Data-Governance-Rahmenwerk noch kritischer. Es stellt nicht nur die Genauigkeit, Vollständigkeit und Relevanz von Daten sicher, sondern befasst sich auch mit deren Glaubwürdigkeit. 

Datenqualitätstools, die das Parsen, die Standardisierung, die Bereinigung, das Profiling und die Überwachung Ihrer Daten bieten, werden erheblich effektiver, wenn sie von einem robusten Data-Governance-Rahmenwerk gestützt werden. Im Jahr 2024 sind Unternehmen, die diesen Trend annehmen, darauf ausgerichtet, die volle Stärke ihrer Daten zu nutzen, Innovation zu treiben und die Herausforderungen der digitalen Ära erfolgreich zu meistern. Diese Entwicklung in der Data Governance ist nicht nur ein Trend, sondern eine strategische Notwendigkeit für Organisationen, die darauf abzielen, Daten in einen wertvollen Vermögenswert zur Gewinnung aufschlussreicher und umsetzbarer Geschäftseinblicke zu verwandeln.

Während wir durch das Jahr 2024 navigieren, prägen diese Trends im Data Quality Management die Art und Weise, wie wir mit unseren wertvollsten Ressourcen umgehen, sie verarbeiten und nutzen: Daten. Bei digna setzen wir uns dafür ein, Ihnen zu helfen, in dieser dynamischen Landschaft voraus zu sein. Denken Sie daran, das Management der Datenqualität geht nicht nur darum, Kaputtes zu reparieren; es geht darum, neue Maßstäbe für Exzellenz in der digitalen Welt zu setzen. Behalten Sie diese Trends im Auge, und Sie werden sicherlich den Weg im Datenqualitätsmanagement anführen!