Datengenauigkeit ist neben Datenvollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit, Gültigkeit und anderen Metriken eine zentrale Dimension der Datenqualität. Daher ist die Gewährleistung der Datengenauigkeit ein wichtiger Aspekt des Datenqualitätsmanagements, einer Reihe von Verfahren zur Optimierung der Daten eines Unternehmens in allen Qualitätsdimensionen.
Die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit umfasst die Identifizierung und Korrektur von Fehlern, die Durchsetzung von Datenvalidierungsregeln und die Implementierung einer strengen Data Governance. Klare Richtlinien, Standards und Verfahren für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Nutzung von Daten tragen zur Aufrechterhaltung einer hohen Datengenauigkeit bei.
Wenn die Daten korrekt sind, bieten sie eine zuverlässige Grundlage für datengestützte Entscheidungen– sei es als Grundlage für maschinelle Lernmodelle oder als Steuerung für Marketingkampagnen. Umgekehrt können ungenaue Daten zu schlechten Geschäftsentscheidungen, verminderter Kundenzufriedenheit, betrieblichen Ineffizienzen und finanziellen Verlusten führen.
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Während die Genauigkeit von Daten schon immer wichtig war, ist sie im heutigen datengesteuerten Geschäftsumfeld unverzichtbar geworden. Genaue Daten gewährleisten, dass alle Ergebnisse vertrauenswürdig und zuverlässig sind, was mehrere Vorteile mit sich bringt, darunter:
Genaue Daten ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten zu treffen. Mit vertrauenswürdigen, zuverlässigen Daten sind Geschäftsentscheidungen und Planungen eher effektiv und stimmen mit den wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) überein. Im Gegensatz dazu untergraben schlechte Daten die Vertrauenswürdigkeit von Entscheidungen und können negative Auswirkungen auf den weiteren Geschäftsablauf haben.
Ungenaue und unvollständige Daten können Unternehmen dem Risiko der Nichteinhaltung verschiedener Branchenvorschriften und -standards aussetzen. Beispielsweise verlangen Vorschriften wie der Sarbanes-Oxley Act und Basel III von Finanzdienstleistern, die Genauigkeit und Integrität ihrer Finanzdaten sicherzustellen. Die Nichteinhaltung kann zu erheblichen Strafen, verstärkten Prüfungen und Rufschädigung führen.
Schlechte Datenqualität (einschließlich Datenungenauigkeiten) ist der „Müll“ in dem bekannten Sprichwort „Garbage in, garbage out“ (dt.: „Müll rein, Müll raus“), das häufig verwendet wird, um KI-Modelle und ihre Trainingsdaten zu beschreiben. Fehlerhafte Daten führen zu fehlerhaften Ergebnissen von KI-Algorithmen und -Modellen, wodurch die Effektivität von KI-Systemen beeinträchtigt wird und das Vertrauen von Benutzern und Stakeholdern untergraben werden kann – was Hindernisse für zukünftige Initiativen schafft.
Die Bedeutung der Datengenauigkeit ist in Branchen wie dem Gesundheitswesen, den Finanzdienstleistungen und der Fertigung besonders ausgeprägt. Veraltete Informationen oder Datenabweichungen in diesen Bereichen können die Patientensicherheit gefährden, zu finanzieller Instabilität beitragen oder zu minderwertigen Produkten führen. Diese Ergebnisse können zusätzliche Konsequenzen wie finanzielle Verluste oder eine Schädigung der Reputation der Marke nach sich ziehen.
Datengenauigkeit und Datenintegrität sind unterschiedliche, aber verwandte Datenverwaltungskonzepte. Beide spielen eine entscheidende Rolle bei der Kuratierung hochwertiger Daten, auf die sich Unternehmen bei der Entscheidungsfindung, Planung und Geschäftsabläufen verlassen können.
Das Konzept der Datenintegrität konzentriert sich auf die Aufrechterhaltung der Datengenauigkeit, Datenvollständigkeit und Datenkonsistenz während des gesamten Datenlebenszyklus – auch wenn Daten zwischen Systemen übertragen oder für verschiedene Zwecke bearbeitet werden. Dies wird häufig durch Fehlererkennungs- und Korrekturtechniken erreicht.
Die Datengenauigkeit ist ein wesentlicher Faktor für die Datenintegrität und trägt dazu bei, dass einzelne Datenpunkte korrekt sind und die realen Entitäten, die sie beschreiben sollen, auch tatsächlich wiedergeben.
Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Daten ungenau werden können. Einige der häufigsten Beispiele sind:
Die Messung von Datenqualitätsmetriken (Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Einzigartigkeit oder Gültigkeit) ist eine wichtige Praxis des Datenqualitätsmanagements. Ohne Messung ist es schwierig, Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen. Eine regelmäßige Überwachung der Datengenauigkeit kann Unternehmen dabei helfen, Änderungen zu erkennen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, bevor sich Ungenauigkeiten auf das Geschäft auswirken.
Um die Genauigkeit der Daten zu gewährleisten, wird bei der Messung die Richtigkeit der Daten bewertet, d. h. inwieweit die Daten fehlerfrei sind und wie gut sie reale Entitäten abbilden. Die Messung erfolgt durch verschiedene Methoden, wie beispielsweise Datenvalidierung, Verifizierung und Vergleich mit bekannten „Wahrheitsquellen“.
Es gibt verschiedene Methoden und Prozesse, die ein Unternehmen nutzen kann, um genaue Daten zu gewährleisten und zu pflegen, darunter:
Regelmäßige Datenprüfungen unterstützen Unternehmen dabei, ihre Datenumgebungen zu erfassen, zu analysieren, zu klassifizieren, zu überwachen und zu visualisieren. Dieser Prozess kann potenzielle Risiken, Inkonsistenzen oder Ungenauigkeiten aufdecken.
Datenbereinigung, auch Datenreinigung oder Datenbereinigung genannt, ist der Prozess der Identifizierung und Korrektur von Fehlern in Rohdatensätzen. Zu den Datenbereinigungstechniken gehören Standardisierung, Deduplizierung und Validierung. Der Prozess beginnt in der Regel mit einer Datenbewertung (Data Profiling).
Data Profiling, manchmal auch als Datenarchäologie bezeichnet, unterstützt Unternehmen dabei, die Datenqualität besser zu verstehen. Dabei kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, um Daten zu überprüfen, zusammenzufassen und anschließend ihren Zustand anhand von Datenqualitätsstandards zu bewerten. Die Datenprofilierung ist insbesondere bei Big Data von Vorteil.
Bei der Datenvalidierung wird die Richtigkeit und Qualität der Daten überprüft, bevor sie verwendet werden. Der Prozess zur Validierung von Daten kann das Überprüfen auf Fehler, Inkonsistenzen und Datenintegritätsprobleme umfassen.
Der Datenintegrationsprozess kombiniert und harmonisiert Daten aus unterschiedlichen Quellen und hilft Unternehmen dabei, Herausforderungen im Zusammenhang mit Datensilos und Inkonsistenzen zu bewältigen. Es stehen verschiedene Integrations-Tools zur Verfügung, die Automatisierung zur Optimierung des Prozesses einsetzen.
Daten-Observability hilft Unternehmen, den Zustand ihrer Daten und ihren Zustand im Ökosystem zu verstehen. Dies umfasst Aktivitäten, die über die herkömmliche Überwachung hinausgehen, um Datenprobleme nahezu in Echtzeit zu identifizieren, zu beheben und zu lösen.
Data Governance kann durch die Schaffung von Frameworks, die eine robuste Datenverwaltung und einen starken, durchgängigen Datenmanagementprozess unterstützen, zur Sicherstellung der Datengenauigkeit beitragen.
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