Tools für Datentests: Wichtigste Funktionen und 6 Tools, die Sie kennen sollten

Verbesserte Datenqualität

Das Hauptziel beim Einsatz von Datentestwerkzeugen ist die Verbesserung der Gesamtqualität der Assets eines Unternehmens. Durch die frühzeitige Erkennung von Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten oder Duplikate in Datensätzen während des Entwicklungsprozesses ermöglichen diese Tools den Teams, Probleme anzugehen, bevor sie sich zu größeren Problemen ausweiten, die sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken können.

Beschleunigte Entscheidungsfindung

Im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld, in dem Entscheidungen rasch und auf Basis präziser Informationen getroffen werden müssen, ist der Zugang zu zuverlässigen und vertrauenswürdigen Daten von entscheidender Bedeutung. Tools zur Datenprüfung liefern Erkenntnisse über potenzielle Fehler oder Diskrepanzen in Datensätzen, sodass notwendige Korrekturen umgehend vorgenommen werden können und schnellere, sicherere Entscheidungsfindung ermöglicht wird.

Bessere Einhaltung von Vorschriften

Datenschutzgesetze wie DSGVO und HIPAA verlangen, dass Unternehmen, die mit sensiblen Kundendaten umgehen, sich strikt an bestimmte Vorschriften bezüglich ihrer Speicher und Nutzung halten. Die Einführung solider Verfahren zur Datenprüfung kann dazu beitragen, die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und gleichzeitig die Risiken im Zusammenhang mit Strafen bei Nichteinhaltung zu minimieren.

Effizienz und Kosteneinsparungen

Indem Probleme mit der Datenqualität frühzeitig erkannt und behoben werden, können Datentest-Tools die Zeit und Ressourcen für manuelle Validierungsprozesse erheblich reduzieren. Diese gesteigerte Effizienz führt zu Kosteneinsparungen für Unternehmen, da der Bedarf an zusätzlichem Personal oder teuren Dienstleistungen von Drittanbietern zur Verwaltung ihrer Datenbestände minimiert wird.

Bessere Erkenntnisse

Verlässliche Daten sind entscheidend, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die die organisatorische Entscheidungsfindung unterstützen. Hochwertige, verlässliche Daten sind unerlässlich, um aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen, die als Grundlage für strategische Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens dienen. Durch den Einsatz von Datentest-Tools können Unternehmen sicherstellen, dass sie Zugang zu genauen Informationen haben, die fundierte Entscheidungen und bessere Ergebnisse ermöglichen.

Gestärkte Zusammenarbeit und Vertrauen

Wenn Teams innerhalb eines Unternehmens auf die Genauigkeit gemeinsam genutzter Datensätze vertrauen, wird die Zusammenarbeit effektiver, was insgesamt zu einer höheren Produktivität führt. Die Implementierung robuster Datentestpraktiken fördert eine Kultur der Transparenz, in der sich die Teammitglieder auf die Arbeit der anderen verlassen und auf gemeinsame Ziele hinarbeiten können.

Hier sind einige der wichtigsten Funktionen moderner Datentesttools.

1. Datenvalidierung

Ein gutes Datentest-Tool sollte eine breite Palette von Validierungsoptionen bieten, um sicherzustellen, dass Ihr Datensatz alle Anforderungen erfüllt. Dies umfasst die Prüfung auf Nullwerte, Duplikate und Inkonsistenzen zwischen verwandten Datensätzen oder Tabellen sowie die Einhaltung vordefinierter Regeln oder Einschränkungen.

2. Anpassbare Testszenarien

Die Möglichkeit, benutzerdefinierte Testszenarien zu erstellen, ist eine wichtige Funktion, da Sie Tests individuell an Geschäftsanforderungen oder Anwendungsfälle anpassen können. Beispielsweise bieten fortschrittliche Lösungen anpassbare Testvorlagen, die leicht an individuelle Projektbedürfnisse angepasst werden können.

3. Integration mit Datenpipeline-Komponenten

Tools für Datentests sollten sich nahtlos in verschiedene Komponenten Ihrer bestehenden Datenpipeline integrieren lassen, wie z. B. ETL-Prozesse, Datenbanken, APIs und mehr, sodass Sie Qualitätsprüfungen in verschiedenen Phasen ohne manuelle Eingriffe automatisieren können.

4. Visualisierungs- und Berichtsfunktionen

Datentesttools sollten über robuste Funktionen verfügen, die es den Benutzern erleichtern, die Ergebnisse ihrer Tests zu interpretieren, die Ursache und Auswirkungen von Datenproblemen zu verstehen und umsetzbare Informationen zu erhalten, die zur Behebung der Probleme beitragen können.

5. Fehlererkennung und -diagnose

Effektive Datentest-Tools sollten Fehler in Ihrem Datensatz erkennen und detaillierte Diagnoseinformationen liefern, die Ihnen helfen, die Ursache dieser Probleme zu ermitteln. Die manuelle Erkennung kann mühsam und fehleranfällig sein, wenn es um umfangreiche Datensätze geht.

6. Skalierbarkeit und Leistung

Das Werkzeug muss in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne Leistung oder Genauigkeit zu beeinträchtigen. Da die Daten Ihres Unternehmens wachsen, ist es wichtig, dass die von Ihnen gewählte Lösung entsprechend skaliert werden kann und dennoch zuverlässige Ergebnisse liefert.

7. Zusammenarbeit und Versionskontrolle

Tools für Datentests sollten die Zusammenarbeit zwischen Teammitgliedern erleichtern, indem sie es ihnen ermöglichen, Testfälle, Ergebnisse und Berichte leicht zu teilen. Darüber hinaus können Funktionen zur Versionskontrolle dazu beitragen, dass Änderungen an Tests effektiv nachverfolgt werden, sodass Benutzer bei Bedarf zu früheren Versionen zurückkehren oder verschiedene Versionen im Laufe der Zeit vergleichen können.

IBM Databand® ist ein leistungsstarkes und umfassendes Datentest-Tool, das eine breite Palette von Funktionen und Funktionen bietet. Es bietet Funktionen für Datenprofilierung, Datenbereinigung, Datenvalidierung und Datenkonvertierung sowie Integration, Datenmigration und Data Governance. Wenn Sie bereit sind, einen genaueren Blick darauf zu werfen, buchen Sie noch heute eine Demo.