Wie lässt sich die Datenqualität verbessern? | Gudu SQLFlow

Wie kann die Datenqualität verbessert werden?

Die Verbesserung der Datenqualität bietet zahlreiche Vorteile. So ermöglicht sie beispielsweise verlässliche Berichte und Analysen, optimierte Betriebsprozesse, ein besseres Kundenerlebnis und einen höheren ROI. Daher benötigen wir qualitativ hochwertige Daten und müssen diese verbessern. Doch wie gelingt dies effektiv? Wenn Sie nach einer Antwort suchen, sind Sie hier genau richtig. In diesem Artikel stellen wir Ihnen zehn Tipps zur Verbesserung Ihrer Datenqualität vor.

Bevor wir uns mit unserem Artikel befassen, wollen wir klären, was Datenqualität ist.

Was ist Datenqualität?

Laut Wikipedia bezieht sich Datenqualität auf die qualitativen oder quantitativen Aspekte von Informationen. Es gibt viele Definitionen von Datenqualität, aber Daten gelten im Allgemeinen als qualitativ hochwertig, wenn sie „für den vorgesehenen Zweck in Betriebsabläufen, Entscheidungsfindung und Planung geeignet sind“. Daten gelten als qualitativ hochwertig, wenn sie die reale Struktur, auf die sie sich beziehen, korrekt abbilden. Zusätzlich zu diesen Definitionen gewinnt mit zunehmender Anzahl von Datenquellen die interne Datenkonsistenz an Bedeutung, unabhängig von ihrer Eignung für einen bestimmten externen Zweck.

Die Meinungen zur Datenqualität gehen oft auseinander, selbst wenn es um denselben Datensatz geht, der für denselben Zweck verwendet wird. In diesem Zusammenhang Datenverwaltung Sie dient dazu, vereinbarte Definitionen und Standards für die Datenqualität zu formulieren. In solchen Fällen kann eine Datenbereinigung, einschließlich Standardisierung, erforderlich sein, um die Datenqualität sicherzustellen.

Wie lässt sich die Datenqualität verbessern?

Wenn Sie diese 10 Tipps befolgen, können Sie Ihre langfristige Reise zu besserer Datenqualität beginnen.

1. Geschäftsanforderungen definieren und geschäftliche Auswirkungen bewerten: Generell sind unsere Geschäftsanforderungen die treibende Kraft hinter unseren Initiativen zur Verbesserung der Datenqualität. Daher können Sie Datenqualitätsprobleme anhand Ihrer Geschäftsanforderungen und deren langfristigen Auswirkungen auf Ihr Unternehmen priorisieren. Die Messung der geschäftlichen Auswirkungen hilft, Ziele festzulegen und Fortschritte bei der Datenqualitätsverbesserung zu verfolgen. Die kontinuierliche Berücksichtigung der Geschäftsanforderungen bildet die Grundlage für einen verbesserten Ansatz zur Datenqualitätsverbesserung.
2. Verstehen Sie Ihre Daten: Um Ihre Daten vollständig zu verstehen, müssen Sie folgende Fragen beantworten: Woher stammen sie, was beschreiben sie und wie können Sie den größtmöglichen Nutzen daraus ziehen? Datenintelligenz ist die Fähigkeit, Daten richtig zu verstehen und anzuwenden. Die beste strategische Methode zur Verbesserung der Datenqualität besteht darin, Daten während des gesamten Prozesses korrekt zu beschreiben und zu verknüpfen.
3. Beheben Sie Datenqualitätsprobleme an der Quelle: Normalerweise dient die vorübergehende Behebung von Datenqualitätsproblemen lediglich dazu, die Arbeit fortsetzen zu können. Stellen Sie sich nur vor, was passiert, wenn … Datenwissenschaftler Wenn in einem ausgewählten Datensatz leere Datensätze gefunden werden, wird die Person die Fehler höchstwahrscheinlich in der Kopie korrigieren und die Analyse fortsetzen. Erreichen die Korrekturen jedoch nicht die Quelle, weist der ursprüngliche Datensatz weiterhin Qualitätsmängel auf, die seine weitere Verwendung beeinträchtigen. Daher gilt: Vorbeugen ist besser als Heilen. In diesem Fall können wir die Datenqualität verbessern, indem wir die Verbreitung fehlerhafter Daten verhindern.
4. Verwenden Sie Optionssätze und normalisieren Sie Ihre Daten: Benutzer können bei der Dateneingabe verschiedene Fehler machen, insbesondere Rechtschreibfehler. Beispielsweise könnten sie „road“ als „roda“ schreiben und dies vergessen. Wählt man diese Werte jedoch für die Analyse aus, können solche Fehler die Datenqualität erheblich beeinträchtigen. Wie lässt sich dieses Problem lösen? Wo immer möglich, können wir für diese Felder vordefinierte Wertelisten oder Optionssätze verwenden, um Fehler zu vermeiden. In anderen Fällen können Normalisierungsmethoden und -techniken Dateninkonsistenzen beheben und so die Datenqualität verbessern.
5. Förderung einer datengetriebenen Kultur: Eine unternehmensweite datengetriebene Kultur folgt spezifischen Werten, Verhaltensweisen und Normen, die die effektive und effiziente Datennutzung gewährleisten. Selbstverständlich setzt dies auch voraus, dass jeder seine wichtige Rolle für die Datenqualität anerkennt. Entwickeln Sie eine gemeinsame, unternehmensweite Definition von Datenqualität, identifizieren Sie Ihre spezifischen Qualitätskennzahlen, stellen Sie die kontinuierliche Messung dieser Kennzahlen sicher und planen Sie Maßnahmen zur Fehlerbehebung. Darüber hinaus kann Ihr Unternehmen Data Governance nutzen, um die Verwaltung von Datenbeständen zu standardisieren und deren Qualität zu verbessern. Eine zentrale Empfehlung von Gartner ist, Geschäftsanwender zu befähigen, Qualitätsprobleme zu melden und zu beheben. Mit Self-Service-Datenqualität lässt sich die Eigenverantwortung weiter stärken. DatenanalystenDatenwissenschaftler und Anwender aus dem Fachbereich werden befähigt, Qualitätsprobleme selbstständig zu erkennen und zu beheben. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine ausgeprägte datenorientierte Kultur jeden Einzelnen dazu anregt, seinen Beitrag zur Datenqualität zu leisten.
6. Benennen Sie einen Datenverantwortlichen: Wir können die Datenqualität auch durch die Ernennung von DatenverwalterDatenverantwortliche analysieren den aktuellen Stand der Datenqualität, optimieren den Prüfprozess und implementieren die erforderlichen Tools. Gleichzeitig sind sie für die Daten-Governance und das Metadatenmanagement zuständig. Kurz gesagt: Ein Datenverantwortlicher im Unternehmen gewährleistet klare Verantwortlichkeiten und eine umfassende Kontrolle zur Verbesserung der Datenqualität.
7. Stärken Sie Ihr Team mit DataOps: Die DataOps-Methodik konzentriert sich auf prozessorientierte Automatisierung und Best Practices, um die Qualität und Agilität der Datenanalyse zu verbessern. DataOps ermöglicht die Datenaktivierung und schafft so geschäftlichen Mehrwert über alle Technologieebenen hinweg – von der Infrastruktur bis zur Nutzererfahrung. Wir können DataOps weiterentwickeln, um die manuellen Tätigkeiten der Datenqualitätsdefinition, -prüfung und -behebung zu automatisieren. Die Etablierung einer DataOps-Kultur in allen Teams ist ein strategischer Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität.
8. Schwerpunkt auf Schulung und Erinnerung:Eine datengetriebene Kultur stellt sicher, dass die gesamte Organisation in die Datenqualität eingebunden ist. Es ist jedoch ebenso wichtig, ihr Interesse und ihren Beitrag durch innovative Ideen aufrechtzuerhalten. Regelmäßige Schulungen zu Konzepten, Kennzahlen und der Nutzung von Tools tragen dazu bei, die Notwendigkeit und die Vorteile von Datenqualität zu verdeutlichen. Der Austausch von Qualitätsproblemen und Erfolgsgeschichten innerhalb der Organisation kann als freundliche Erinnerung dienen. Darüber hinaus ist die Bereitstellung professioneller Schulungen für Mitarbeiter ein effektiver Weg, die Datenqualität zu verbessern.
9. Zukünftige Datenfehler vermeiden: Datenqualität bedeutet nicht nur, aktuelle Fehler zu korrigieren, sondern auch zukünftige zu vermeiden. Entscheidend ist, die Ursachen von Datenqualitätsproblemen in Ihrem Unternehmen zu ermitteln und zu beheben. Sind die Prozesse manuell oder automatisiert? Sind die Messgrößen korrekt definiert? Können Fehler direkt von den Beteiligten korrigiert werden? Und ist eine etablierte Datenqualitätskultur vorhanden? Die gewählte Datenqualitätslösung sollte darauf abzielen, Datenqualität im gesamten Unternehmen zu fördern.
10. Maßnahmen und Ergebnisse kommunizieren: Es ist äußerst wichtig, alle Beteiligten in Datenqualitätsprojekte einzubinden, da die Datenqualität heutzutage nicht mehr nur einige wenige Teams betrifft. Indem alle Stakeholder über diese Aktivitäten informiert werden, kann Interesse geweckt und die Beteiligung gefördert werden. Regelmäßige Kommunikation über Datenqualitätsfehler, mögliche Ursachen, Pläne, Tests und Ergebnisse führt dazu, dass sich mehr Menschen aktiv an Verbesserungsprojekten beteiligen. Die Dokumentation von Fortschritten, Maßnahmen und Ergebnissen erweitert zudem die Wissensbasis des Unternehmens und dient als Grundlage für die zukünftige Planung.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, ein besseres Verständnis zu erlangen von wie man die Datenqualität verbessertWenn Sie mehr über Datenqualität, Daten-Governance, Datenverantwortliche, Datenanalysten, Data Scientists und Datenherkunft, empfehlen wir Ihnen einen Besuch Offizielle Gudu SQLFlow-Website für weitere Informationen.

Als einer der die besten DatenherkunftstoolsGudu SQLFlow kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und visuell darstellen, sondern ermöglicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Veröffentlicht von Ryan am 20. Mai 2022)