Was ist Datenqualität?

Datenqualitätsstandards stellen sicher, dass Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Wenn Datenprobleme wie doppelte Daten, Missing Values oder Sonderfälle nicht richtig angegangen werden, steigt das Risiko negativer Geschäftsergebnisse für Unternehmen. Einem Gartner-Bericht zufolge kostet schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen USD pro Jahr.¹ Infolgedessen wurden Datenqualitätstools entwickelt, um die negativen Auswirkungen einer schlechten Datenqualität abzumildern.

Wenn die Datenqualität den Standard für den vorgesehenen Verwendungszweck erfüllt, können die Datennutzer den Daten vertrauen. Dieses Vertrauen ermöglicht es ihnen, ihre Entscheidungsfindung zu verbessern, was zu neuen Geschäftsstrategien oder zur Optimierung bestehender Strategien führt. Wenn jedoch ein Standard nicht eingehalten wird, bieten Datenqualitätswerkzeuge einen Mehrwert, indem sie Unternehmen bei der Diagnose zugrunde liegender Datenprobleme unterstützen. Eine Ursachenanalyse ermöglicht es Teams, Probleme mit der Datenqualität schnell und effektiv zu beheben.

Die Datenqualität ist nicht nur für den täglichen Geschäftsbetrieb von Bedeutung. Da Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierungstechnologien in ihre Workflows integrieren, sind qualitativ hochwertige Daten für die effektive Einführung dieser Tools von entscheidender Bedeutung. Wie das alte Sprichwort sagt: „Wo man Müll hineinsteckt, kommt auch Müll heraus“, und dieses Prinzip gilt auch für Algorithmen des maschinellen Lernens. Wenn der Algorithmus anhand schlechter Daten lernt, Vorhersagen zu treffen oder zu klassifizieren, können wir davon ausgehen, dass er ungenaue Ergebnisse liefert.

Datenqualität, Datenintegrität und Daten-Profiling sind alle miteinander verknüpft. Die Datenqualität ist eine breitere Kategorie von Kriterien, die Unternehmen verwenden, um ihre Daten auf Genauigkeit, Vollständigkeit, Gültigkeit, Konsistenz, Eindeutigkeit, Aktualität und Eignung für den Verwendungszweck zu überprüfen.

Die Datenintegrität konzentriert sich auf eine Teilmenge dieser Attribute, insbesondere auf Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit. Darüber hinaus wird dieses Konzept verstärkt unter dem Gesichtspunkt der Datensicherheit betrachtet, wobei Schutzmaßnahmen implementiert werden, um eine Datenverfälschung durch böswillige Akteure zu verhindern.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich das Datenprofiling auf den Prozess der Überprüfung und Bereinigung von Daten, um die Datenqualitätsstandards innerhalb eines Unternehmens aufrechtzuerhalten. Diese Praxis kann auch die Technologie umfassen, die diese Prozesse unterstützt.

Die Datenqualität wird anhand verschiedener Dimensionen bewertet, die je nach Informationsquelle variieren können. Diese Dimensionen werden zur Kategorisierung von Datenqualitätsmetriken verwendet:

• Vollständigkeit: Diese Metrik stellt die Menge an Daten dar, die nutzbar oder vollständig sind. Wenn ein hoher Prozentsatz an Missing Values vorliegt, kann dies zu einer verzerrten oder irreführenden Analyse führen, wenn die Daten nicht repräsentativ für eine typische Datenstichprobe sind.
• Einzigartigkeit: Dieses Maß berücksichtigt die Anzahl der doppelten Daten in einem Datensatz. Wenn Sie zum Beispiel Kundendaten prüfen, sollten Sie davon ausgehen, dass jeder Kunde eine eindeutige Kunden-ID hat.
• Gültigkeit: Diese Dimension misst, wie viele Daten dem erforderlichen Format für alle Business Rules entsprechen. Die Formatierung umfasst in der Regel Metadaten wie gültige Datentypen, Bereiche, Muster und mehr.
• Aktualität: Diese Dimension bezieht sich auf die Verfügbarkeit der Daten innerhalb eines erwarteten Zeitrahmens. Kunden erwarten beispielsweise, dass sie unmittelbar nach einem Einkauf eine Bestellnummer erhalten und dass die Daten in Echtzeit generiert werden.
• Genauigkeit: Diese Dimension bezieht sich auf die Korrektheit der Datenwerte basierend auf der vereinbarten „Source of Truth“. Da es mehrere Quellen geben kann, die über dieselbe Metrik berichten, ist es wichtig, eine primäre Datenquelle festzulegen. Andere Datenquellen können dann verwendet werden, um die Genauigkeit der primären zu bestätigen. Zum Beispiel können Tools überprüfen, ob die Datenquellen alle in dieselbe Richtung tendieren, um das Vertrauen in die Datengenauigkeit zu stärken.
• Konsistenz: Diese Dimension bewertet Datensätze aus zwei verschiedenen Datensätzen. Wie bereits erwähnt, können mehrere Quellen identifiziert werden, um über eine einzige Metrik zu berichten. Die Verwendung verschiedener Quellen zur Überprüfung einheitlicher Datentrends und Verhaltensweisen ermöglicht es Unternehmen, allen umsetzbaren Erkenntnissen aus ihren Analysen zu vertrauen. Diese Logik kann auch auf Beziehungen zwischen Daten angewendet werden. Zum Beispiel sollte die Anzahl der Mitarbeiter in einer Abteilung die Gesamtzahl der Mitarbeiter in einem Unternehmen nicht überschreiten.
• Eignung für den Zweck: Schließlich trägt die Zweckmäßigkeit dazu bei, sicherzustellen, dass der Datenbestand einem geschäftlichen Bedarf entspricht. Diese Dimension kann schwierig zu bewerten sein, insbesondere bei neuen, entstehenden Datensatz. Diese Metriken helfen Teams dabei, unternehmensweit Datenqualitätsbewertungen durchzuführen, um zu beurteilen, wie informativ und nützlich Daten für einen bestimmten Zweck sind.

Diese Metriken helfen Teams dabei, unternehmensweit Datenqualitätsbewertungen durchzuführen, um zu beurteilen, wie informativ und nützlich Daten für einen bestimmten Zweck sind.

In den letzten zehn Jahren haben Entwicklungen in den Bereichen Hybrid Cloud, künstliche Intelligenz, das Internet der Dinge (IoT) und Edge Computing zu einem exponentiellen Wachstum von Big Data geführt. "Infolgedessen ist die Praxis des Stammdatenmanagements (Master Data Management, MDM) komplexer geworden und erfordert mehr Datenverwalter und strenge Sicherheitsvorkehrungen, um eine gute Datenqualität zu gewährleisten."

Unternehmen verlassen sich auf das Datenqualitätsmanagement, um ihre Datenanalyse-Initiativen, wie z. B. Business-Intelligence-Dashboards, zu unterstützen. Ohne diese Aufsicht kann es, je nach Branche (zum Beispiel Gesundheitswesen), zu verheerenden, sogar ethischen Konsequenzen kommen. Es gibt Datenqualitätslösungen, die Unternehmen dabei helfen, die Nutzung ihrer Daten zu maximieren, und sie haben entscheidende Vorteile gebracht, wie z. B.:

• Bessere Geschäftsentscheidungen: Hochwertige Daten ermöglichen es Unternehmen, Leistungskennzahlen (KPIs) zu ermitteln, um die Leistung verschiedener Programme zu messen, wodurch Teams diese effektiver verbessern oder ausbauen können. Unternehmen, die der Datenqualität Priorität einräumen, werden zweifellos einen Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern haben.
• Verbesserte Geschäftsprozesse: Gute Daten bedeuten auch, dass Teams erkennen können, wo es in den betrieblichen Workflows zu Störungen kommt. Diese Anforderung gilt insbesondere für die Lieferkettenbranche, die auf Echtzeitdaten angewiesen ist, um den angemessenen Bestand und dessen Lagerort nach dem Versand zu bestimmen.
• Erhöhte Kundenzufriedenheit: Hohe Datenqualität bietet Organisationen, insbesondere Marketing- und Vertriebsteams, unglaubliche Einblicke in ihre Zielkunden. Sie sind in der Lage, verschiedene Daten über den gesamten Vertriebs- und Marketingprozess hinweg zu integrieren, wodurch sie ihre Produkte effektiver verkaufen können. Zum Beispiel kann die Kombination aus demografischen Daten und Webverhalten Organisationen dabei helfen, ihre Botschaften zu gestalten, ihr Marketingbudget zu investieren oder ihre Vertriebsteams zu besetzen, um bestehende oder potenzielle Kunden zu betreuen.