Wettbewerbsvorteile durch eine hohe Datenqualität

Was ist Data Quality und warum ist sie wichtig? Vorteile, Tools und Gespräch mit Experten ...

Der Einsatz von Daten als Grundlage für strategische Entscheidungen und die Nutzung von Daten in Geschäftsprozessen verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Denn je höher die Qualität Ihrer Daten ist, desto höher ist auch der Wert für Ihr Unternehmen. Ein Schlüsselfaktor, um sich von Ihren Mitbewerbern abzuheben, ist sicherlich die Qualität Ihrer Unternehmens-Daten.

Was ist Data Quality?

Für die Unternehmen ist die Analyse der Data Quality nicht länger nur eine Option. Vor allem deshalb, weil sie dazu beiträgt, dass sich das Unternehmen von seinen Mitbewerbern abhebt und an der Spitze des Wettbewerbs steht. So können Unternehmen bereits in den Anfangsphasen des Lebenszyklus Datenfehler erkennen und beheben, was letztendlich dafür sorgt, dass ihre Daten mit ihren IT-Systemen kompatibel sind und den beabsichtigten Zweck erfüllen. Außerdem hat die Notwendigkeit, die Datenqualität zu bewerten, aufgrund der damit verbundenen Vorteile für den Geschäftserfolg zugenommen, da datengestützte Entscheidungsfindung den Erfolg eines Unternehmens steigert. Führungskräfte und Entscheidungsträger verlassen sich heute in hohem Maße auf diese Modelle, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Data Quality kann ermittelt werden, um den Status der vorliegenden Daten zu beurteilen. Mehrere Faktoren tragen zur Bestimmung der Datenqualität bei, z.B. Vollständigkeit, Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Konsistenz. Abgesehen von diesen Faktoren müssen die Daten auch aktuell und fehlerfrei sein.

Data Quality Management (DQM) ist die Hauptkomponente des gesamten Datenverwaltungsprozesses, und die ständigen Bemühungen um die Verbesserung der Datenqualität bilden die Grundlage für Data Governance, die sicherstellt, dass das Unternehmen konsistente und kohärente Daten in allen Abteilungen und auf allen Ebenen verwendet.

Warum ist Data Quality wichtig?

Die Data Quality darf nicht kompromittiert werden, denn die Geschäftsentscheidungen beruhen in hohem Maße auf Datenmodellen. Mangelnde Data Quality kann nicht nur negative Folgen und schwere finanzielle Verluste nach sich ziehen, sondern auch die Wiederholbarkeit des gesamten Unternehmens durch schwache Geschäftsstrategien und Fehler bei Marketingkampagnen beeinträchtigen.

Denken Sie an einen Supermarkt, der angesichts seiner Jahreszahlen über die Höhe der Rabatte für den Jahresendverkauf entscheidet. Eine einzige falsche Information kann zu einem Rabatt führen, der nicht zum Erfolg des Unternehmens beiträgt, was letztendlich zu finanziellen Verlusten führt. Andererseits können fehlerhafte Daten auf einer E-Commerce-Website dazu führen, dass die Kunden abwandern und schließlich den gesamten Ruf des Unternehmens schädigen.

Aus einer Studie von Thomas Redman in der MIT Sloan Management Review 2017 geht hervor, dass 15 bis 20 % des Jahresumsatzes für die Korrektur von Fehlern ausgegeben werden, die durch schlechte Datenqualität verursacht wurden.

Der Grund für die Notwendigkeit, der Data Quality und ihrer kontinuierlichen Verbesserung Aufmerksamkeit zu schenken, liegt in den damit verbundenen Vorteilen für den Geschäftserfolg, da datengesteuerte Unternehmen dazu neigen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage von Business Intelligence und Datenanalysemodellen zu treffen. Manager und Entscheidungsträger verlassen sich heute in hohem Maße auf diese Modelle, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Lesen Sie in unseren Erfolgsstories, wie Unternehmen ihre Datenqualität messen und erhalten:

Was ist gute Data Quality?

Nun stellt sich die Frage nach der Identifizierung von Daten guter Qualität. Was ist gut? Sie haben einige Eigenschaften, die ihre Authentizität und Integrität belegen. Eine gute Data Quality ist dann wichtig, wenn sie genau ist und präzise Ergebnisse vorhersagt. Sie verhindern Probleme bei der Transaktionsverarbeitung in operativen Teilsystemen und liefern somit genaue Ergebnisse in analytikbasierten Anwendungen und Berechnungen.

Damit dies erfolgreich geschehen kann, müssen fehlerhafte Daten und Daten geringer Qualität identifiziert und korrigiert werden. Mithilfe der Dokumentation von Datenproblemen können Datenanalysten eine gute Datenqualität erzielen, die sicherstellt, dass die Mitarbeiter mit guten Informationen arbeiten, um zuverlässige Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Data Quality wird auch durch die Vollständigkeit der Daten, die Datenkonsistenz, die Datenaktualität und das Fehlen von Redundanzen gewährleistet. Das sind die wichtigsten Attribute, die einen Datensatz von guter Qualität auszeichnen und ihn vertrauenswürdig und zuverlässig machen.

Merkmale zur Bestimmung der Data Quality(dq)

Die Data Quality lässt sich anhand einiger charakteristischer Merkmale des Datensatzes beurteilen. Der Vergleich von Ergebnissen, die durch die Verwendung von Datensätzen mit guter oder schlechter Qualität erzielt wurden, ist eine der zuverlässigsten Methoden. Diese Vergleiche bieten eine Grundlage für den Vergleich von Ergebnissen und Problemen mit der Data Quality in den neuen Datensätzen.

Alternativ können Sie die Qualität auch durch unternehmensbezogene Geschäftsregeln bestimmen. Beispielsweise hat die Telekommunikationsbranche ihre eigenen Standards zur Bestimmung der Datenqualität von Datensätzen und die Softwareentwicklungsbranche für maschinelles Lernen hat ihre eigenen Standards. Die Datenmanagement-Teams führen in der Regel Bewertungen durch, um die gewünschte Data Quality zu bestimmen, und dokumentieren alle Prozesse und Ergebnisse, um weitere Fehler zu vermeiden. Dieses Verfahren kann mehrmals jährlich durchgeführt werden, um die Daten in ihrer bestmöglichen Qualität zu bewahren.

Die UHG (United Health Group) beispielsweise führt Data Quality Assessments durch und veröffentlicht den Framework, den sie zur Analyse der Data Quality einsetzt, um anderen Unternehmen zu helfen.





Sehen wir uns die Merkmale guter Data Quality an und erläutern sie. Jedes Thema stellt ein dq-Maß dar, das die Korrektheit des Datensatzes definiert:

Exaktheit: Eine genaue Information ist diejenige, die mit den realen Problemlösungsdaten kohärent ist. Sie ist eine wichtige Dimension der Data Quality, da sie bei Nichtbeachtung schwerwiegende Folgen haben kann.

Vollständigkeit: Eine vollständige Information enthält alle Felder, die erforderlich sind, um den Sinn der Daten zu verstehen. Dies ist ein wichtiges Merkmal der Data Quality, da unvollständige Daten unbrauchbar sind.

Zuverlässigkeit: Zuverlässige Daten widersprechen nicht anderen Datensätzen. Mangelnde Zuverlässigkeit führt dazu, dass die Daten nicht vertrauenswürdig sind und Analysten sich nicht auf solche Daten verlassen können.

Relevanz: Sie bestimmt den Grund für die Erhebung des Datensatzes. Wichtig ist, dass nur relevante Daten von guter Qualität gesammelt werden, da sonst Ressourcen wie Geld, Personal und Zeit verschwendet werden.

Aktualität: Sie misst und definiert die Aktualität des Datensatzes. Diese Dimension der Data Quality ist wichtig, da veraltete Daten oft Probleme verursachen und neue Daten hinzukommen und alte Daten überflüssig werden.

Wer sind Data-Analysten und was machen sie?

Die Aufgabe von Data Analysten besteht darin, Daten zu verstehen und nützliche Muster darin zu finden. Sie untersuchen komplexe Daten und wandeln sie in aussagekräftige Informationen um. Diese Informationen sind die Bausteine der Business Insights, die die Geschäftsentscheidungen vorantreiben. Data Quality-Analysten prüfen die Leistung der Modelle, die um den Datensatz herum aufgebaut wurden. Sie müssen eine enge Beziehung zu Datenbankingenieuren und Entwicklern aufbauen, um Automatisierungsprozesse zu entwerfen und zu implementieren. Ein guter Data Quality-Analyst hat Spaß daran, Probleme zu lösen, verfügt über hervorragende analytische Fähigkeiten, kann Muster in den Datensätzen finden, hat ein Auge für neue Computersystemforschungen und ist ein Profi in Mathematik.

Die Rolle von Data Analysten kann je nach Branche eines Unternehmens variieren, so dass die genaue Stellenbeschreibung und die Rolle variabel sind. In einem IT-Unternehmen beispielsweise sind Data Analysts erfolgreich in den Bereichen Data Analysis, Business Logic Building, Testpläne, Testskripte, Anforderungsanalyse, Datenbanklogik und mehr.

Anhand der üblichen Stellenausschreibungen auf Personalvermittlungs-Websites kann man feststellen, dass die Aufgaben eines DQ-Analysten in der Regel Folgendes umfassen:

1. Auswertung der Daten.

Statistische Verfahren helfen Data Quality-Analysten, die Daten auszuwerten und die Echtheit der Ergebnisse zu überprüfen, damit das Management vorteilhafte Entscheidungen treffen kann.

2. Forschung und Entwicklung des Database-Designs.

Für eine effektive Datenerfassung, -speicherung und -abfrage muss die Datenqualität gewährleistet sein, was die Aufgabe von Data Quality-Analysten ist. Sie unterstützen die Datenbank-Administratoren, -Designer und -Entwickler, damit die Daten für die Umsetzung effektiver Strategien und Optimierungen für das Unternehmen zur Verfügung stehen und von vornherein die beste Datenqualität erfasst wird.

3. Erkennen von Trends.

Komplexe Datensätze enthalten zugrunde liegende Trends und Muster, die von einer Person mit hervorragenden Analyse- und Problemlösungsfähigkeiten identifiziert werden müssen. Daher wird diese Aufgabe dem Data Quality-Analysten übertragen. Sowohl primäre als auch sekundäre Datenquellen werden gepflegt, um die beste Data Quality zu überprüfen und Datenbanksysteme zu warten.

Prüfung der Berichte.

Daten müssen überprüft und korrigiert werden, bevor sie nutzbar werden. Saubere Daten gewährleisten eine bessere Leistung und bessere Ergebnisse. Auch die Überprüfung der Ergebnisse und Berichte zur Korrektur der Datenerfassungs- und Bereinigungsphasen gehört zu den Aufgaben der Data Quality-Analysten.

4. Ermittlung von Geschäftsanforderungen und deren Priorisierung.

Um zu verstehen, was von den Daten benötigt wird, sollten sich die Datenanalysten zusammensetzen und die Prioritäten für die Geschäftsanforderungen des Unternehmens festlegen. Dadurch wird sichergestellt, dass die benötigten Daten gesammelt und verarbeitet werden.

Data Quality Management Software-Tools und Techniken

Es gibt zahlreiche Tools und Techniken für das Data Quality Management, die DQ-Analysten helfen, ihre Aufgaben effizient zu erfüllen. Der Prozess des Data Quality Managements wird von den Unternehmen als Projekt mit mehreren Schritten durchgeführt. Die Schritte im DQ- Prozess sind:

Data Quality Management Software-Tools bieten die Möglichkeiten, die Menschen nicht besitzen. Software-Tools zur Bewertung der Data Quality können die menschliche Arbeit ersetzen und problemlos Datensätze abgleichen, eingehende Daten validieren, doppelte Daten löschen und alle Arten von Daten in den Datensätzen identifizieren. Data Profiling lässt sich mit Data Quality Management Software-Tools ebenfalls leicht durchführen. Das Profiling findet Ausreißerwerte in den Daten.

Data Quality-Programme unterstützen die Erstellung von Datenverarbeitungsregeln, die Ermittlung von Datenbeziehungen und die Automatisierung von Datentransformationen. So hilft die Automatisierung bei der Verwaltung der Data Quality.

Es gibt eine weitere Art von Tools, die Collaboration Enablement Tools. Sie haben in letzter Zeit an Bekanntheit gewonnen, da sie den Verantwortlichen für Data Quality eine gemeinsame Sicht auf die Datenbestände bieten. Diese Data Quality Management Software-Tools verbessern den Lebenszyklus der Qualitätspflege sowie die Nutzbarkeit der Datensätze. Oft setzen Unternehmen Data-Governance-Programme ein, die gelegentlich Metriken zur Bewertung der Datenqualität und zur Erstellung von Master Data Management (MDM)-Berichten nutzen. Auf diese Weise wird ein zentralisierter und standardisierter Weg zur Verarbeitung von Daten geschaffen.

Vorteile von guter Data Quality

Die Qualität der Daten hat vor allem finanzielle Vorteile. Die Unternehmen senken ihre Kosten für die Fehlererkennung und -behebung, indem sie datengesteuerte Modelle zur Verbesserung ihrer Systeme einsetzen und intelligente Entscheidungen treffen. Sie vermeiden auch Gemeinkosten und Betriebskosten, da sie durch die Vorhersage von Schwachstellen und Fehlern ihre Geschäfte effizienter führen können.

Die Genauigkeit der analytischen Anwendungen wird verbessert, was zu besseren Entscheidungen in Bezug auf die Geschäftsstrategien führt. Dies erhöht den Umsatz und den Wettbewerbsvorteil des Unternehmens gegenüber seinen Konkurrenten. Das Data Quality Management-Tool BiG EVAL sorgt für bessere und verlässliche Ergebnisse - mit nur einem Klick!

Mit Hilfe eines effektiven Data Quality Managements können die Verantwortlichen ihre Energie und ihre Bemühungen auf monetäre Maßnahmen konzentrieren, anstatt die Datensätze zu bereinigen. Eine produktive Alternative sind strategische und analytisch fundierte Entscheidungen, Werbeaktionen und die Maximierung des Ertrags.

Herausforderungen des Data Quality Managements

Trotz all dieser Vorteile, die eine gute Data Quality mit sich bringt, stellt sich die Frage, warum sich viele Unternehmen nicht auf Data Quality konzentrieren? Der Grund ist, dass die Aufrechterhaltung der besten Data Quality mit einigen Herausforderungen verbunden ist. Strukturelle und relationale Datenbanken müssen mit der langfristigen Vision einer guten Data Quality Datenerfassung im Hinterkopf definiert werden. Die Einführung von Big Data bringt auch Herausforderungen beim Extrahieren, Transformieren und Laden mit sich. Data Quality Manager müssen sich kontinuierlich auf die Pflege unstrukturierter und strukturierter Daten wie Protokolle, Sensordatenströme, Datensätze und Texte konzentrieren.

BiG EVAL DQM unterstützt diese Prozesse und macht sie wesentlich effizienter.

Zusätzlich werden Vorhersagemodelle, die Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden, in künstlichen intelligenten Systemen eingesetzt. Wenn Sie diese Modelle mit falschen Daten versorgen, führt dies zu falschen Entscheidungen oder Empfehlungen der künstlichen Intelligenz. Damit beginnt alles!

Und vieles mehr. Die Modelle lernen aus diesen schlechten Entscheidungen. Diese Art von Problem ist völlig neu und existierte vor 5 Jahren noch nicht.

Unternehmen müssen Echtzeit-Streaming-Plattformen einführen, um große Mengen komplizierter Daten zu bewältigen. Die Einführung von Cloud-basierten Datensätzen hat das Data Quality Management noch komplizierter gemacht.

Auch die Netzwerksicherheit erschwert die Anforderungen an die Data Quality, da der Schutz der Daten bei jedem Schritt gewährleistet sein muss.

Insgesamt ist eine gute Data Quality für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um ihre Produktivität mit datengesteuerten Modellen zu maximieren. Aber es erfordert einige Anstrengungen seitens der DQ-Analysten, um die Komplikationen zu umgehen und die zahllosen zusätzlichen Vorteile zu nutzen, die damit verbunden sind.