Data Quality-Tools

Data Quality verstehen

Data Quality ermöglicht es, dass die Daten, die dem gesamten Unternehmen zur Verfügung stehen, fehlerfrei und übersichtlich sind. Der Kern datengesteuerter Entscheidungen liegt in der Qualität und Authentizität des Datensatzes. Daten werden zunächst erfasst, dann gefiltert und anschließend verarbeitet, um den nützlichen Kontext zu extrahieren, der für fundierte Entscheidungen erforderlich ist. Alle Unternehmen sind heutzutage bestrebt, ihre wichtigen Entscheidungen auf Daten zu stützen. Denn die datengestützte Entscheidungsfindung liefert praktische Argumente, die durch validierte Zahlen und Statistiken gestützt werden. Damit Ihr Unternehmen Entscheidungen treffen kann, die frei von Fehlern und Ungenauigkeiten sind, sollten Sie Data Science-Techniken einsetzen, um die Data Quality zu verbessern.

Laut den jüngsten Trends kann die Data Quality ohne weiteres als das größte Kapital eines Unternehmens betrachtet werden. Wie das Blut durch den Körper fließt und ihn am Leben erhält, so fließen auch die Daten durch das gesamte Unternehmen und sorgen dafür, dass es reibungslos funktioniert. Normalerweise stammt der Input aus mehreren Datenquellen, und jede einzelne hat mehrere komplexe Ebenen. Tools für die Data Quality fungieren als Kontrollinstanzen, die die Authentizität und Zuverlässigkeit der Daten überwachen, sodass die extrahierten Informationen wiederverwendet werden können.

Data Quality Management-Tools sorgen dafür, dass die Geschäftsfähigkeit der Daten in der gesamten Datenpipeline erhalten bleibt. Durch die Implementierung der DQM-Lösung von BiG EVAL wird Ihr Unternehmen seine Datenintegrität verbessern und das Beste aus Ihren Daten holen.

Data Quality-Tools verstehen

Mittlerweile kann fast jeder Prozess automatisiert werden. Entsprechend werden die Skripte, die zur Aufrechterhaltung der Data Quality beitragen, als Data Quality Tools bezeichnet. Diese Tools stützen sich in hohem Maße auf die Identifizierung, das Verständnis und die Behebung von Datenfehlern und Inkonsistenzen. Sie tragen dazu bei, eine gute Data Governance über den gesamten datengesteuerten Zyklus aufrechtzuerhalten, der Geschäfts- und Prozessentscheidungen umfasst. Alle guten Tools zur Verwaltung der Data Quality müssen folgende Funktionen aufweisen:

Unternehmen verfügen heutzutage über eine Vielzahl von Informationen. Um aus den vorhandenen Daten das Beste herauszuholen, beschäftigen Unternehmen spezielle Datenanalyseteams. Die neuesten Begriffe aus der Computer- und Datenwissenschaft wie Cloud Computing, Big Data und datengesteuerte Lösungen sind alle miteinander verbunden. Datengesteuert bedeutet, dass wichtige Entscheidungen, die sich auf den Umsatz auswirken können, auf den zugrunde liegenden Informationen in den Daten basieren.

Data Analysts sind professionelle "Bedeutungsjäger", die in den Datensätzen Bedeutungen und Muster für Unternehmen finden, um finanziell fundierte Entscheidungen zu treffen. Solche Entscheidungen werden als datengesteuerte Entscheidungen bezeichnet, die die Technologien der Data Science optimal nutzen. Daher ist es wichtig, eine hohe Data Quality zu gewährleisten.

Auswahl des richtigen Data Quality-Tools

Angesichts der Vielzahl von Tools und Techniken ist es von entscheidender Bedeutung, dass Sie genau wissen, was Sie benötigen. Die Auswahl des richtigen Data Quality-Tools ist wichtig und wirkt sich auf das Endergebnis aus, das Sie damit erzielen. Bei der Auswahl des richtigen Tools müssen Sie einige Dinge beachten.

Identifizierung der Datenprobleme, mit denen Sie konfrontiert sind.

Ein Unternehmen kann mit verschiedenen Arten von Datenproblemen konfrontiert werden. Es könnte sich um das Problem falscher Daten, fehlender Daten, doppelter Daten und viele weitere Probleme mit der Datenintegrität handeln. Alle diese Probleme verringern die Erfolgsquote des Unternehmens. Die Aufrechterhaltung der Datenintegrität ist von entscheidender Bedeutung und kann nicht ignoriert werden. Daher müssen Datenprobleme richtig erkannt werden. Eine verbesserte Data Quality kann sicherstellen, dass die richtigen Anstrengungen in die richtige Richtung gelenkt und die Mitarbeiter gut beschäftigt werden. Eine Analyse der aktuellen Datenquellen und der vorhandenen Tools kann die bestehende Situation verdeutlichen und Probleme können früher behoben werden.

Identifizierung des Umfangs von Data Quality-Tools - was sie leisten können und was nicht.

Jedes Data Quality-Tool hat einige Einschränkungen. Es kann eine absurd defekte Datenquelle nicht auf magische Weise reparieren. Die schlimmsten Daten sind kaputte, unlogisch verbundene, veraltete und fehlerhafte Tabellenkalkulationen. Diese entstehen hauptsächlich durch falsche Datenerhebungs- und -erfassungstechniken. Data Quality-Tools können die Auswirkungen falscher Datenerfassungstechniken nicht vollständig rückgängig machen. In diesen Fällen ist es wichtig, dass die anfänglichen Prozesse neu gestaltet und die Daten-Frameworks neu geschrieben werden. Ein Tool wie BiG EVAL Data Test Automation hilft nachhaltig, diese technischen Prozesse fehlerfrei zu implementieren. Durch verbesserte organisatorische Techniken zur Speicherung, Erfassung und Verwaltung des Daten-Workflows können Data Quality-Tools für Sie arbeiten.

Ihre Benefits:
BiG EVAL stands out by the following characteristics:

• Easy and understandable user interface with a high practice orientation. This ensures an easy introduction with a steep learning curve.
• Robust support of your data quality processes with integration of business experts.
• Seamless combination of test automation during system development and data quality management in productive environments.
• Great Cost/Performance Ratio.
• Data Quality Software delivers the desired results within seconds.
• Industry-wide confidentiality.

Identifizierung Ihrer Anforderungen an die Datenreinigung.

Firmendaten können kompliziert sein. Zur Auswahl des richtigen Tools müssen die vorhandenen Daten untersucht und die Anforderungen an die Datenbereinigung gut abgewogen werden. Erst wenn dies gelungen ist, kann entschieden werden, was als nächstes zu tun ist und welches Tool verwendet werden soll.

Identifizierung der Stärken und Schwächen des gewünschten Tools.

Nicht alle Tools sind schließlich gleich. Jedes hat seine eigenen Stärken und spezifischen Funktionen. Manche sind für bestimmte Arten von Anwendungen wie SAP oder Salesforce gedacht, andere für Tabellenkalkulationen und wieder andere für Tools zum Parsen von Daten. Wichtig ist auch, dass jedes Tool unterschiedliche Sicherheits-, Lizenzierungs- und Paketdetails hat. Suchen Sie sich das Tool aus, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.

Die Schwächen von eigenständigen Data Quality-Tools verstehen

Der Markt wimmelt nur so von eigenständigen Data Quality-Tools. Diese behaupten, fehlerhafte Daten zu bereinigen, aber in Wirklichkeit handelt es sich dabei nur um eine willkürliche Bereinigung. Auf kurze Sicht können diese eigenständigen Tools den Anschein erwecken, hilfreich zu sein. Im großen Schema des Data Quality Managements sind sie jedoch wenig hilfreich. Ein gutes Data Quality-Tool muss einfach zu implementieren sein, während diese Einzeltools eine komplexe Implementierung, benutzerdefinierte Einstellungen und umfassendes Fachwissen erfordern. Kurzum, eine schnelle Lösung kann auf lange Sicht katastrophal sein.

Integrative Data Quality Building-Ansätze verstehen

Data Quality Management hat viele Gesichter. Eines davon ist ein proaktiver Ansatz, bei dem die Data Quality bereits in den frühen Phasen des Datenlebenszyklus gemessen und überprüft wird. So werden Datenprobleme beseitigt, bevor sie überhaupt in den Strom des Systems gelangen. Anschließend ist es wichtig, die Daten in allen Bereichen zu messen, sei es in der Cloud, im Web oder sogar intern. Diese Aufgabe ist nicht einfach. Der einzige Weg, diese kontinuierliche Überwachung zu ermöglichen, ist die Datenintegration. Da die Daten in Echtzeit vorliegen, sind Tools zur Verwaltung der Data Quality von großem Nutzen. Damit wird auch sichergestellt, dass Fehler, die in einem frühen Stadium entdeckt wurden, nicht auf spätere Stadien übertragen werden. Mit der richtigen Kombination aus Data Quality Management-Tool und integriertem Datenansatz können Sie die Ursache für die meisten Ihrer Datenintegritätsprobleme und Datenlücken beseitigen und gleichzeitig einen reibungslosen datengesteuerten Lebenszyklus und eine reibungslose Entscheidungsfindung in einem Unternehmen sicherstellen.

Die Daten bewegen sich durch die Produkte und Systeme des Unternehmens und müssen daher in einer standardisierten Form vorliegen. Unternehmen können eigene Standards haben. Das Parsen der Daten, die Standardisierung und der Abgleich mit den in Echtzeit eingehenden Datenfeeds sind die Folge. Eine Methode, um die Komplexität dieser Aufgabe zu verringern, besteht darin, auf ein kollaboratives Datenmanagement zu verzichten. Das bedeutet, dass die verschiedenen Daten- und Data Quality-Tools die Ergebnisse der anderen verstehen. Diese Herausforderung haben wir bereits im Einzelansatz erörtert, bei dem wir zu dem Schluss gekommen sind, dass der Einsatz einer einzelnen Lösung nicht der richtige Ansatz ist. Die Unternehmen müssen plattformbasierte Lösungen erwerben, mit denen sie ihre Ergebnisse problemlos nutzen, teilen und miteinander verknüpfen können. BiG EVAL DQM zum Beispiel ist in der Lage, Data Quality Metriken und detaillierte Ergebnisse mit vielen anderen Tools zu vernetzen. In einem speziellen Fall kann es sogar benutzerdefinierten Code ausführen, um Informationen an andere Systeme weiterzugeben oder von dort abzurufen.

Data Quality Tools in die Cloud verlagern

Unternehmen gründen eigene Teams, um ihre Daten erfolgreich zu verwalten. Um den Betrieb und die Teams zu erleichtern, ist es sinnvoll, Data Quality-Praktiken in die Cloud zu verlagern, wo sie jederzeit, auch auf Ad-hoc-Basis, verfügbar sind. Dies wird nicht nur das Data Quality Management-Team stärken, sondern auch die Manager anderer Datenteams, da die Zusammenarbeit viel einfacher ist.

Die Umstellung auf Cloud-basierte Technologien macht die Teams rund um den Globus effizienter. DQM-Teams geben die Rückmeldung, dass der Umgang mit traditionellen Problemen wie Datenbereinigung, Datenabgleich, Datenabgleich und -auflösung viel einfacher wird, wenn DQM-Tools auf der Cloud basieren.

Cloud-DQM-Techniken stützen sich auf Folgendes;

Data Profiling

Dabei handelt es sich um den Prozess der Bestimmung von Art, Form und Zustand der gespeicherten Daten. Das ist ein wichtiger Schritt, der die Kontrolle über die Daten ermöglicht. Er ermöglicht eine vollständige Sichtbarkeit der Details und aller Datensätze. Benutzerdefinierte Geschäftslogik und statistisches Profiling der Daten werden dann erfolgreich implementiert.

Data Stewardship

Es handelt sich hierbei um den Prozess der Verwaltung des Lebenszyklus von Daten, vom ersten Schritt der Kuration bis zum letzten Schritt der Stilllegung. Es werden Datenmodelle für Daten definiert, die angewendet werden können. Dieser Schritt stellt sicher, dass eine korrekte Datenverwaltung auf Datensätze angewendet werden kann, einschließlich Datenüberwachung, Abgleich, Datenveredelung, Redundanzbeseitigung, Datenbereinigung und Datenaggregation. Dies hilft, den Endbenutzern eine bessere Data Quality zu liefern.

Data Preparation

Dies ist der Prozess der Anreicherung von Daten. Datengesteuerte Unternehmen verlassen sich auf Aufbereitungsprogramme, die Fachleuten Selbstbedienungsfunktionen bieten. Datenexperten benötigen Tools, die die Daten in der bestmöglichen Form darstellen können.

Cloud-basierte DQM-Tools sind daher ein Gewinn für beide Seiten, sowohl für die Unternehmensleitung als auch für die Datenmanager. Sie gewährleisten eine korrekte Datenanalyse und damit mehr Umsatz und optimierte Kostenstrukturen für die Unternehmen.
Setzen Sie auf das Marktführende DQM-Tool , um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Gängige DQM-Tools, die auf dem Markt erhältlich sind:

• BiG EVAL
• Cloudingo
• Data Ladder
• IBM’s InfoSphere & QualityStage
• Informatica’s Master Data Management
• OpenRefine
• SAS’s Data Management
• Syncsort Trillium
• Talend’s Data Quality
• TIBCO’s Clarity
• Validity’s DemandTools

BiG EVAL’s DQM solution provides a combination of all advantages.

Data Quality-Tools vergleichen

Der wichtigste Aspekt, der bestimmt, für welches Tool Sie sich entscheiden sollten, ist dessen Fokus. Einige konzentrieren sich auf Salesforce-Daten, wie Cloudingo, andere auf Big Data, wie IBM. Alle haben eine bestimmte Funktion, die Unternehmen prüfen, um das beste Programm auszuwählen. Unternehmen wählen die Lösung aus, die ihren Anforderungen am besten entspricht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Data Quality Management ein entscheidender Schritt ist, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, echte datengesteuerte Modelle zu nutzen, und dass automatisierte Data Quality-Tools der beste Weg sind, um eine gute Datenqualität auf effiziente Weise zu erreichen.