Datenqualität ist nicht nur ein IT-Problem; es ist ein grundlegendes Element moderner Geschäftsabläufe. Die entscheidende Bedeutung von hochqualitativen Daten wird in einem aktuellen "State of Data Observability Report" des CDO Magazine hervorgehoben. Er zeichnet ein eher beunruhigendes Bild: Nur 7 % der Führungskräfte im Datenmanagement können Datenprobleme beheben, bevor sie Endanwender beeinträchtigen. Diese erschreckende Statistik spiegelt die breiteren Herausforderungen wider, denen datengetriebene Organisationen heute gegenüberstehen, von angespannten Beziehungen zwischen Teams über verschwendete Ressourcen bis hin zu erhöhtem Stress. 

Im Folgenden gehen wir darauf ein, warum Datenprobleme weiterhin Konflikte verursachen, die Konflikte, die durch die späte Entdeckung von Datenproblemen entstehen, die häufigen Fallstricke, denen Dateninfrastrukturen begegnen, und wie man die Datenqualität verbessern kann. Wir präsentieren eine innovative Lösung: digna, ein KI-gestütztes Modern Data Quality Tool, das darauf abzielt, wie Unternehmen mit Datenzuverlässigkeit umgehen, zu transformieren.

Späte Entdeckung von Datenproblemen: Eine Quelle von Konflikten

In einer Welt, in der Daten das neue Öl sind, ist die späte Entdeckung von Datenproblemen so, als fände man ein Leck in einer Ölpipeline – der Schaden ist angerichtet, Ressourcen sind verschwendet und die Aufräumarbeiten sind teuer. Wenn Datenprobleme spät im Prozess festgestellt werden, kann dies für alle Beteiligten katastrophal sein. Datenteams stehen oft in der Schusslinie, da 58 % der Konflikte mit Datenkonsumenten auftreten, wenn Pipelines keine genauen und rechtzeitigen Daten liefern. Die Spannungen zwischen Geschäftsbereichen und IT-Abteilungen nehmen zu, wenn auf fehlerhaften Daten basierende Entscheidungen zu finanziellen Verlusten, verpassten Chancen und strategischen Fehltritten führen.

Die späte Erkennung von Datenqualitätsproblemen verbraucht übermäßige Ressourcen — genau 57 % der internen Ressourcen — und erhöht den Stress für bereits überlastete Teams, laut den Ergebnissen des Berichts. Dieses Spannungsfeld betrifft nicht nur Ressourcen, sondern auch die internen Beziehungen, die für einen reibungslosen organisatorischen Betrieb entscheidend sind.

Datenteams vs. Datenverbraucher

Datenverbraucher erwarten rechtzeitige und genaue Informationen. Eine Verzögerung oder ein Fehler in den Daten kann zu fehlgeleiteten Geschäftsentscheidungen führen und das Vertrauen zwischen denen, die Daten bereitstellen, und denen, die auf sie angewiesen sind, beeinträchtigen.

Geschäftsbereiche vs. IT-Abteilungen

Geschäftseinheiten verlangen nach Daten, um Strategien zu informieren und Ergebnisse zu messen. Wenn Datenprobleme auftreten, wird die IT-Abteilung oft als Engpass angesehen, was Spannungen erzeugt.

Interne Konflikte im Datenteam

Da Datenteams bis zu 40 % ihrer Zeit damit verbringen, Datenpipelines zu reparieren, sind die Opportunitätskosten enorm, was zu internen Frustrationen und Konflikten über die Ressourcenallokation führt.

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Häufige Datenprobleme, mit denen Datenpipelines, Seen und Lager konfrontiert sind

Wie ein Spukhaus können Datenpipelines, Seen und Lager mit unsichtbaren Schrecken gefüllt sein, die den Betrieb stören:

• Daten-Ghosting: Daten, die da sein sollten, sind auf mysteriöse Weise nicht vorhanden, was zu unvollständiger Analyse führt.

  
  

• Werte vertauscht: Ein einfacher Werttausch kann ein gesamtes Datenset unbrauchbar machen.

  
  

• Erstellung von Datenqualitätsregeln: Die Festlegung und Aufrechterhaltung von Kriterien für Datenqualität, während Konsistenz, Anpassungsfähigkeit und aktive Überwachung gewährleistet werden, kann ressourcenintensiv und komplex sein und möglicherweise zu Datenqualitätsproblemen beitragen. Sehen Sie, wie digna 9000 Datenqualitätsregeln für ITSV ersetzt hat.

  
  

• Leere Kolonnenkrise: Spalten, die abrupt leer werden, können Fehlalarme oder verzerrte Berichte auslösen.

  
  

• Truncated Tragedy: Wenn Daten unerwartet abgeschnitten werden, kann es bedeuten, dass entscheidende Informationen fehlen.

  
  

• Mix-up Mayhem: Falsch gekennzeichnete Daten sorgen für Chaos, führen zu uninformierten Entscheidungen und Misstrauen.

• Spaltenverwirrung: Wenn Spalten nicht übereinstimmen, resultiert dies in einem Durcheinander von Metriken und einer Katastrophe für Compliance.

Solche Probleme verursachen nicht nur betriebliche Störungen, sondern auch Misstrauen und Unzufriedenheit unter den Datenverantwortlichen.

Einführung von digna: KI-Lösung für Modern Data Quality

Angesichts dieser erschreckenden Herausforderungen erweist sich digna als Leuchtturm der Hoffnung. Digna wurde entwickelt, um Datenqualitätsprobleme zu verhindern und zu lösen, und bietet eine Reihe von Funktionen, die Organisationen befähigen, die Datenintegrität zu wahren:

• Automatisiertes maschinelles Lernen: digna nutzt die Kraft des maschinellen Lernens, um Anomalien, Trends und Muster zu erkennen und zu korrigieren, die sonst unbemerkt bleiben würden.

  
  

• Domains-unabhängig: Ob Sie im Finanzwesen, Gesundheitswesen oder Einzelhandel tätig sind, digna passt sich Ihrer spezifischen Datenlandschaft an und stellt sicher, dass Domain-Feinheiten vollständig verstanden und berücksichtigt werden.

  
  

• Datenschutz: In einer Ära strenger Datenschutzbestimmungen stellt digna sicher, dass Ihre Datenqualitätsinitiativen nicht auf Kosten der Privatsphäre erfolgen.

  
  

• Skalierbar: Von Startups bis hin zu Unternehmen wächst digna mit Ihrer Dateninfrastruktur, um Nachhaltigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

  
  

• Echtzeit-Radar: Mit dignas Echtzeitüberwachung werden Probleme sofort erkannt und behoben, lange bevor sie sich auf Entscheidungsprozesse auswirken können.

  
  

• Wählen Sie Ihre Installation: Flexibilität ist entscheidend, und mit digna haben Sie die Wahl – bereitstellen in der Cloud oder vor Ort, um den Anforderungen und Sicherheitsrichtlinien Ihrer Organisation am besten gerecht zu werden.

dignas Echtzeitüberwachung und automatisierte Problemlösungsfähigkeiten ermöglichen es Organisationen, Datenprobleme schnell zu erkennen und zu lösen, und vermeiden so die Konflikte und Ressourcenverschwendungen, die im CDO Magazine Bericht hervorgehoben werden.

Erhöhen Sie Ihre Datenqualität heute mit digna

Datenqualität ist der Dreh- und Angelpunkt von aufschlussreicher Analytik, fundierter Entscheidungsfindung und betrieblicher Effizienz. Wenn Sie ein Stakeholder in der Datenlagerung, Seen oder Pipelines sind, ist es an der Zeit, die Kontrolle über Ihre Datenqualität mit digna zu übernehmen. Lassen Sie nicht zu, dass Datenprobleme das Vertrauen in Ihre Daten erodieren; werden Sie Teil der 7 %, die Datenprobleme proaktiv angehen, bevor sie eskalieren.

Sind Sie bereit, Ihre Datenqualität und Zuverlässigkeit zu erhöhen? Kontaktieren Sie uns, um mehr über digna zu erfahren und Ihre Reise zu nahtlosem, konfliktfreiem Datenmanagement zu beginnen.

Denn schließlich ist im Bereich der Daten Qualität nicht nur eine Eigenschaft – es ist die Grundlage.