Sicherstellung der Qualität Ihrer Daten ist nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein strategisches Kapital, das den Entscheidungsprozess Ihres Unternehmens und die operative Effizienz erheblich verbessern kann. Ohne genaue, vollständige und zuverlässige Daten wird es zu einem Glücksspiel, informierte Entscheidungen zu treffen.

Bei digna verstehen wir, dass die Verwaltung der Datenqualität eine facettenreiche Herausforderung ist, insbesondere wenn Organisationen durch die weiten Datenmengen steuern, die sie sammeln. Dieser umfassende Leitfaden bietet Ihnen einen Fahrplan zur Erreichung von hochwertigen Daten durch eine Mischung aus menschlicher Expertise und fortschrittlichen KI-Tools, angereichert mit Einsichten, Tricks und Tipps unseres Expertenteams. 

Ein Leitfaden zur Sicherstellung der Datenqualität 

Die Sicherstellung der Datenqualität ist ein vielschichtiger Prozess, der mehrere Schritte umfasst, wobei jeder verschiedene Aspekte des Datenmanagements anspricht. Hier erfahren Sie, wie Sie beginnen können: 

Starten Sie mit einer Datenqualitätsbewertung 

Die Reise zur außergewöhnlichen Datenqualität beginnt mit dem Verständnis, wo Sie stehen. Genau wie jeder gute Arzt würden Sie keinen Patienten ohne Diagnose behandeln. Die Durchführung einer gründlichen Datenqualitätsbewertung ist entscheidend. Dieser erste Schritt hilft Ihnen, die Gesundheit Ihres Datenökosystems zu beurteilen und gängige Probleme wie Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen, Duplikationen oder veraltete Informationen zu identifizieren. Diese Basisbewertung ist entscheidend, da sie die Strategien informiert, die Sie implementieren werden, um die Datenqualität zu verbessern und Bereiche zu priorisieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. 

Wichtige Aspekte einer Datenqualitätsbewertung: 

• Genauigkeit: Sind Ihre Dateneingaben korrekt und spiegeln sie reale Bedingungen wider? 

  
  

• Vollständigkeit: Sind alle notwendigen Informationen erfasst? 

  
  

• Konsistenz: Sind die Dateneingaben über verschiedene Datensätze hinweg konsistent? 

  
  

• Relevanz: Sind die Daten für Ihre geschäftlichen Bedürfnisse relevant? 

Festlegen von Datenqualitätsstandards  

Sobald die Bewertung abgeschlossen ist, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, klare, umsetzbare Datenqualitätsstandards festzulegen. Diese Standards sollten definieren, was akzeptable Datenqualität für Ihre Organisation bedeutet und sollten Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Relevanz abdecken. Klare Standards sind nicht nur Richtlinien; sie sind die Maßstäbe, anhand derer die Datenqualität in Ihrer Organisation gemessen und aufrechterhalten wird. 

Datenqualitätsmerkmale: 

• Aktualität: Stellen Sie sicher, dass die Daten aktuell und relevant sind. 

  
  

• Gültigkeit: Daten sollten den Geschäftsregeln und -einschränkungen entsprechen. 

  
  

• Zugänglichkeit: Daten müssen für berechtigte Benutzer leicht zugänglich sein. 

  
  

• Duplikation: Minimieren Sie redundante Dateneingaben. 

Nutzung von Datenprofiling-Tools 

Mit Standards im Platz ist der Einsatz von Datenprofiling-Tools der nächste Schritt. Diese Tools sind unverzichtbar, um Datenqualitätsprobleme wie fehlende Werte, doppelte Einträge oder inkonsistente Formate zu identifizieren. Datenprofiling-Tools scannen Ihre Datensätze, um eine detaillierte Analyse bereitzustellen, die Ihnen hilft, Probleme zu lokalisieren, die angegangen werden müssen. Mit dem Autometric-Feature von digna wird dieser Prozess durch kontinuierliche Profilierung und Überwachung der Daten verbessert, um sicherzustellen, dass jede Abweichung von den etablierten Normen umgehend erkannt und angegangen wird. 

Implementierung von Datenvalidierungsregeln 

Datenvalidierungsregeln sind automatisierte Prüfungen, die sicherstellen, dass in Ihre Systeme eingegebene Daten die vordefinierten Qualitätsstandards erfüllen. Diese Regeln helfen, die Genauigkeit und Konsistenz der Daten ab dem Zeitpunkt der Eingabe aufrechtzuerhalten. Dies kann alles sein, von der Gewährleistung, dass Postleitzahlen das richtige Format haben bis zur Überprüfung, ob E-Mail-Adressen gültig sind. 

Unser KI-gesteuertes Autothreshold passt die Empfindlichkeit der Alarmierung an die Volatilität der Daten an (kleine Änderungen lösen Alarme bei "stabilen Daten" aus, volatile Daten haben einen größeren Bereich von "akzeptierten Daten") 

Best Practices zur Datenvalidierung: 

• Echtzeitvalidierung: Validieren Sie Daten, während sie in das System eingegeben werden. 

  
  

• Batch-Validierung: Validieren Sie regelmäßig große Datenmengen. 

  
  

• AI-abgeleitete dynamische Regeln: Nutzen Sie maschinelles Lernen auf Ihrem Datenbestand, um Anomalien zu erkennen. 

  
  

• Benutzerdefinierte Regeln: Definieren Sie Regeln, die mit Ihren Geschäftsanforderungen übereinstimmen. 

Lesen Sie auch: Ein Jahr ohne technische Datenqualitätsregeln in einem Data Warehouse

Regelmäßige Datenbereinigung durchführen 

Datenqualität ist keine einmalige Lösung, sondern ein kontinuierliches Bestreben. Datenbereinigung beinhaltet das Identifizieren und Korrigieren oder Entfernen von ungenauen, unvollständigen oder doppelten Daten. Regelmäßige Datenbereinigung stellt sicher, dass Ihre Datenbank zuverlässig und vertrauenswürdig bleibt. 

Schritte zur Datenbereinigung: 

• Identifizieren: Lokalisieren Sie ungenaue oder unvollständige Daten. 

  
  

• Korrigieren: Aktualisieren oder korrigieren Sie fehlerhafte Daten. 

  
  

• Entfernen: Entfernen Sie doppelte oder redundante Daten. 

Mitarbeiter in Datenqualitätsbest-Practices schulen 

Eine der am meisten übersehenen Aspekte des Datenqualitätsmanagements ist die Mitarbeiterschulung. Ihr Team über die Prinzipien der Datenqualität und die besten Praktiken zu informieren stellt sicher, dass jeder positiv zum Datenlebenszyklus beiträgt. Ein gut informiertes Team ist Ihre beste Verteidigung gegen Datenverschlechterung. 

Schulungsfokusbereiche

• Dateneingabe: Praktiken zur genauen und konsistenten Dateneingabe. 

  
  

• Datenverarbeitung: Richtige Techniken zur Datenverwaltung und -speicherung. 

  
  

• Qualitätsstandards: Verständnis und Einhaltung etablierter Datenqualitätsstandards. 

Umsetzung von Data Governance Richtlinien

Datenqualität ist keine einmalige Lösung. Die Etablierung robuster Data Governance-Politiken stellt sicher, dass Daten langfristig ordnungsgemäß verwaltet und aufrechterhalten werden. Data Governance-Politiken bieten einen Rahmen für das Management der Datenqualität im Laufe der Zeit. Diese Richtlinien definieren Rollen, Zuständigkeiten und Prozesse zur Sicherstellung der Datenintegrität in der gesamten Organisation. 

Effektive Data Governance: 

• Rollenbeschreibung: Klar abgrenzte Rollen für das Datenmanagement. 

  
  

• Prozessimplementierung: Etablierung von Prozessen zur Überwachung der Datenqualität. 

  
  

• Richtlinienumsetzung: Sicherstellung der Compliance mit Datenqualitätsrichtlinien. 

Plausibilitätskontrolle Ihrer Daten 

Hier ist ein Datenqualitätsgremlin, der oft übersehen wird: Plausibilität. Daten können technisch genau, aber grundsätzlich unglaubwürdig sein. Sicherstellung der Plausibilität Ihrer Daten umfasst die Definition von umfassenden Validierungsregeln (was zeitaufwendig ist, aber auch erheblichen Wartungsaufwand erfordert). Alternativ könnten Sie Datenpunkte gegen gesunden Menschenverstand und Expertenwissen validieren. Dies kann das Überprüfen von Ausreißern, das Vergleichen von Daten über Quellen hinweg und die Konsultation mit Fachexperten beinhalten. 

Techniken zur Plausibilitätsprüfung: 

• Ausreißer: Identifizieren und untersuchen Sie Datenpunkte, die erheblich vom Normalwert abweichen. 

  
  

• Cross-Source-Vergleich: Validieren Sie Daten durch Vergleich mit anderen zuverlässigen Quellen. 

  
  

• Musteranalyse: Suchen Sie nach logischen Mustern und Trends in den Daten. 

Statistische Analyse nutzen 

Während Fachexperten wertvolle Ressourcen sind, ist ihre Zeit oft begrenzt für kontinuierliche Überprüfungen der Datenqualität. Hier kommt die Kraft von historischen Daten und statistischen Analysen ins Spiel. Statistische Analyse kann dabei helfen, Trends, Muster und Anomalien in Ihren Daten zu identifizieren. Indem Sie historische Daten nutzen, können Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer aktuellen Daten verbessern. 

Die gute Nachricht? Sie brauchen keinen Ph.D. in Statistik! digna's out-of-the-box-Funktionen zur statistischen Analyse bieten automatisierte Überprüfungen und Alarme für Anomalien, damit Sie potenzielle Plausibilitätsprobleme identifizieren können. 

Wie digna die Datenqualität sicherstellt 

1. Autometriken 

digna profiliert Ihre Daten im Laufe der Zeit und erfasst wichtige Kennzahlen zur Analyse. Diese kontinuierliche Profilierung hilft, Grundlinien für erwartetes Datenverhalten zu etablieren, um eine hohe Datenqualität sicherzustellen. 

2. Prognosemodell 

digna's unüberwachte maschinelle Lernalgorithmen lernen, zukünftige Trends und Muster der Daten vorherzusagen, um genaue Anomalie-Erkennung und proaktives Management der Datenqualität zu ermöglichen. 

3. Autothresholds 

digna's KI-Algorithmen passen Schwellenwerte für die Anomalie-Erkennung automatisch an, bieten Frühwarnung bei Abweichungen und minimieren das Risiko von Datenqualitätsproblemen. 

4. Dashboard 

Überwachen Sie die Gesundheit Ihrer Daten in Echtzeit mit intuitiven Dashboards. Diese Dashboards bieten klare Sichtbarkeit auf Datenanomalien und deren potenzielle Auswirkungen. 

5. Benachrichtigungen 

Seien Sie der Erste, der über jegliche Anomalien informiert wird. digna's Benachrichtigungssystem stellt sicher, dass Datenanomalien umgehend angegangen werden, um potenzielle Störungen zu minimieren. 

Sicherung der Datenqualität ist ein kontinuierlicher Prozess, der einen umfassenden Ansatz und die richtigen Tools erfordert. Indem Sie die in diesem Leitfaden beschriebenen Schritte folgen und digna’s fortschrittliche Lösungen zur Datenqualität nutzen, können Sie hohe Standards der Datenqualität erreichen und aufrechterhalten. Denken Sie daran, hochwertige Daten sind das Rückgrat fundierter Entscheidungsfindung und des organisatorischen Erfolgs. Bei digna engagieren wir uns dafür, Ihnen zu helfen, Exzellenz in der Datenqualität zu erreichen. 

Für weitere Informationen darüber, wie digna Ihnen helfen kann, die Datenqualität zu sichern, sehen Sie sich unsere Demo an oder wenden Sie sich an unser Expertenteam noch heute.