Was ist Datenqualitaetsmanagement? 5 wichtige Saeulen zum Kennenlernen
Einfuehrung in das Datenqualitaetsmanagement
Das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten ist nur die halbe Miete des Datenmanagements. In Datenbanken verbleibende Informationen koennen sich im Laufe der Zeit verschlechtern und an Genauigkeit und Wert verlieren. Um dies zu vermeiden, praktizieren viele Unternehmen das Datenqualitaetsmanagement, um Informationen zu erhalten und die Einhaltung der Daten zu gewaehrleisten Qualitaetsstandards .
Was ist Data Quality Management?
Das Datenqualitaetsmanagement (DQM) besteht aus Wartungspraktiken zur Verbesserung der Informationsqualitaet. DQM erstreckt sich von der ersten Datenerfassung bis hin zur Implementierung von Datenverwaltungsloesungen und der Informationsverteilung. Unternehmen erkennen DQM als einen wesentlichen internen Prozess an, um die Informationen auf dem neuesten Stand und zuverlaessig zu halten. Andernfalls koennen sich die Daten mit der Zeit, der abnehmenden Genauigkeit und den Auswirkungen von Erkenntnissen verschlechtern.
Unternehmen brauchen mehr denn je DQM, da viele mehrere Loesungen haben, was es schwierig macht, ohne standardisierte Praktiken zu warten. Durch die Einrichtung von DQM-Prozessen koennen Unternehmen ihre Datenbanken, Datenerfassungsmethoden und die Wartung optimieren. Dadurch wird sichergestellt, dass alle generierten Berichte, Analysen und Erkenntnisse genau und wirkungsvoll sind.
Metriken zur Messung der Datenqualitaet
Die Messung der Datenqualitaet ist entscheidend fuer Unternehmen, die auf historische und Echtzeitinformationen angewiesen sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen koennen ihr Leistungsniveau nicht ohne DQM objektiv einschaetzen. Daher sollten Unternehmen die wichtigsten Kennzahlen ueberpruefen, die die Gesamtqualitaet von Datensaetzen bestimmen.
genauigkeit
Die Datengenauigkeit bezieht sich auf die kontinuierliche Aenderung des Status, da Unternehmen in Echtzeitinformationen wechseln. Mit anderen Worten, die neuesten Informationen ersetzen veraltete Informationen, um die genauesten Details zu liefern. Unternehmen koennen die Datengenauigkeit durch umfangreiche Quelldokumentations- und Ueberpruefungsmethoden messen, um sicherzustellen, dass Informationen beruecksichtigt und korrigiert werden.
Unternehmen, die Managementsoftware verwenden, koennen die Genauigkeit verfolgen, indem sie das Verhaeltnis von Daten zu Fehlerkennzahlen (KPI) ueberwachen. Diese Metrik zaehlt die Anzahl der fehlenden und fehlerhaften Datenfelder und vergleicht sie mit dem gesamten Dataset. Unternehmen sollten sich natuerlich bemuehen, Qualitaetsprobleme zu verringern, koennen jedoch mit der Festlegung eines Benchmarks fuer die Risikobereitschaft beginnen. Mit anderen Worten, Manager sollten die maximale Anzahl von Fehlern bestimmen, die sie in den Systemen zulassen.
Bestaendigkeit
Die Datenkonsistenz stellt sicher, dass die Datensaetze in allen Systemen uebereinstimmen, unabhaengig davon, woher sie stammen. Zum Beispiel sollte das Profil eines Kunden die gleichen persoenlichen Informationen in den Point-of-Sale (POS) - und Kundenverwaltungssystemen enthalten. Wenn die Daten in Konflikt stehen, koennen Unternehmen nicht entziffern, welcher Datensatz korrekt ist.
Mit der Systemintegration koennen Unternehmen ihre gesamte etablierte Software verbinden, um eine universelle Schnittstelle zu schaffen. Die Integration ermoeglicht es Loesungen, Echtzeitdaten miteinander zu teilen, um sicherzustellen, dass die Daten im gesamten Unternehmen konsistent sind. Es ist jedoch wichtig, die Konsistenz mit der Genauigkeit zu unterscheiden, da Datensaetze uebereinstimmen, aber falsch sein koennen.
Vollstaendigkeit
Vollstaendigkeit bezieht sich auf die Gesamtheit der Daten, damit Unternehmen ganzheitliche Schlussfolgerungen und umsetzbare Erkenntnisse treffen koennen. Unternehmen koennen die Datenvollstaendigkeit messen, indem sie Felder auf fehlende Eingaben pruefen. Auch hier koennen Systemintegratoren relevante Daten aus anderen Quellen abrufen, um Formulare auszufuellen und die Vollstaendigkeit sicherzustellen.
Integritaet
Die Datenintegritaet, auch als Datenvalidierung bezeichnet, ist das Testen von Datensaetzen, um sicherzustellen, dass Unternehmen die Richtlinien einhalten. Spezifische Branchenvorschriften verpflichten Unternehmen, die Datengenauigkeit zu ueberpruefen und bestimmte Formate zu verwenden. Daher muessen Unternehmen konform bleiben, um Gebuehren und andere Strafen zu vermeiden.
Um die Integritaet zu messen, muessen Unternehmen die Fehlerquote der Datentransformation ueberwachen. Diese Metrik bestimmt, wie oft interne Prozesse Daten nicht korrekt formatieren, wenn sie sich zwischen Standorten bewegen. Wenn diese Rate weiter ansteigt, muessen Unternehmen moeglicherweise neue Konvertierungsmethoden in Betracht ziehen.
Rechtzeitigkeit
Die Aktualitaet der Daten bezieht sich auf die Verfuegbarkeit und Zugaenglichkeit von Informationen zu einem bestimmten Zeitpunkt. Mit anderen Worten, es ist der Unterschied zwischen dem Zeitpunkt, an dem Unternehmen Informationen erwarten, und wann sie diese tatsaechlich erhalten. Da Unternehmen zur Verbesserung verschiedener Strategien auf Echtzeitdaten angewiesen sind, muessen sie aktiv die Aktualitaet messen.
Die Time-to-Value-Metrik misst den Wert von Informationen basierend auf ihrer Aktualitaet. Da Unternehmen Echtzeitdaten bevorzugen, finden sie in der Regel die aktuellsten Informationen, die den groessten Nutzen bringen. Daher sollten sich die Manager bemuehen, Systeme einzurichten, die Daten schnell und genau abrufen.
Die fuenf Saeulen des Datenqualitaetsmanagements
Zusaetzlich zu den verschiedenen Kennzahlen zur Datenqualitaet sollten Unternehmen auch die fuenf Saeulen eines erfolgreichen DQM beruecksichtigen.
Die Menschen
Obwohl die Technologie die Macht hat, die Leistung von Unternehmen deutlich zu verbessern, ist sie nur so effektiv wie die Menschen, die sie kontrollieren. Wenn die Mitarbeiter daher nicht qualifiziert sind und sich mit der Funktionalitaet der Loesung auskennen, wird das Unternehmen seinen Betrieb nicht optimieren. Durch die Schaffung einer Mitarbeiterhierarchie koennen Unternehmen Rollen basierend auf den Faehigkeiten, Erfahrungen und Faehigkeiten der Mitarbeiter festlegen.
- DQM-Manager sind verantwortlich fuer die Ueberwachung aller Expansionsbemuehungen von Business Intelligence. Daher muessen sie ueber den Projektumfang, das Budget, die Teammitglieder und die Umsetzung auf dem Laufenden bleiben.
- Manager fuer Organisationsaenderungen organisiert und unterstuetzt verschiedene Projekte, von der Einrichtung von Software-Dashboards bis zur Erstellung von Berichten.
- Daten-Analysten sind die vielbeschaeftigten Bienen, die darauf hinarbeiten, Ziele zu setzen, wie die Verbesserung der Datenqualitaet, Aktualitaet und Integritaet. Dies sind die Mitarbeiter, die die organisierten Plaene tatsaechlich ausfuehren.
Daten Profiling
Die Datenprofilierung ist ein zyklischer Prozess in DQM, der aus vier Schritten besteht.
1. Ausfuehrliche Ueberpruefung jedes Datensatzes.
2. Ueberpruefende Daten zu ihren Metadaten.
3. Testen statistischer Modelle.
4. Erstellung von Berichten ueber die Gesamtdatenqualitaet
Der Prozess der Datenprofilerstellung ist notwendig, um Erkenntnisse und Berichte aus Daten zu entwickeln. Ohne diesen Prozess koennen Unternehmen die Genauigkeit und Vollstaendigkeit der Informationen nicht gewaehrleisten.
Definieren der Datenqualitaet
Die Qualitaetssaeule konzentriert sich darauf, was Datenqualitaet fuer jedes Unternehmen spezifisch bedeutet. Die Definition der Datenqualitaet kann zwischen Unternehmen sehr unterschiedlich aussehen, da sie verschiedene Standards haben koennen. Zum Beispiel koennen einige Organisationen einen risikoreichen Appetit haben, was mehr Datendiskrepanzen zulaesst als andere.
Dies haengt in der Regel von der Branche, dem Wettbewerb und den Kunden des Unternehmens ab. Da die Maerkte schwanken, kann sich die Bedeutung der Datenqualitaet auch mit der Zeit aendern. Daher sollten Unternehmen ihre Business Intelligence ueberwachen und ihre Definition aktualisieren.
Daten-Repor
Die vierte Saeule des DQM ist die Datenberichterstattung, bei der kompromittierende Daten eliminiert und gemeldet werden. Basierend auf den Standards des Unternehmens sollten Manager Diskrepanzen von jedem einzelnen System identifizieren und aufzeichnen. Nach der Konsolidierung dieser Informationen kann das Management gemeinsame Variablen definieren, um Muster zu entwickeln. Dies ermoeglicht dem Unternehmen, vorbeugende Massnahmen umzusetzen.
Daten-Reparatur
Die Datenreparatur besteht darin, Daten zu korrigieren und ein neues System zur Verbesserung der Informationsgenauigkeit zu implementieren. Bei der Ermittlung der Hauptursache fuer fehlerhafte Daten muessen Manager ermitteln, warum, wo und wie die Daten fehlerhaft wurden. Mit diesen Details koennen Entwickler hochwertige Tools programmieren, die die Stoerungen beheben und aehnliche Fehler vermeiden.
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