{"id":3899,"date":"2022-05-20T23:51:09","date_gmt":"2022-05-21T07:51:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?p=3899"},"modified":"2026-07-11T22:56:11","modified_gmt":"2026-07-12T06:56:11","slug":"how-to-improve-data-quality","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/so-verbessern-sie-die-datenqualitat\/","title":{"rendered":"Wie l\u00e4sst sich die Datenqualit\u00e4t verbessern? | Gudu SQLFlow"},"content":{"rendered":"

Wie kann die Datenqualit\u00e4t verbessert werden?<\/strong><\/h2>\n

Die Verbesserung der Datenqualit\u00e4t bietet zahlreiche Vorteile. So erm\u00f6glicht sie beispielsweise verl\u00e4ssliche Berichte und Analysen, optimierte Betriebsprozesse, ein besseres Kundenerlebnis und einen h\u00f6heren ROI. Daher ben\u00f6tigen wir qualitativ hochwertige Daten und m\u00fcssen 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 Datenqualit\u00e4t vor.<\/p>\n

\"Wie
Wie kann die Datenqualit\u00e4t verbessert werden?<\/figcaption><\/figure>\n

Bevor wir uns mit unserem Artikel befassen, wollen wir kl\u00e4ren, was Datenqualit\u00e4t ist.<\/p>\n

Was ist Datenqualit\u00e4t?<\/h3>\n

Laut Wikipedia bezieht sich Datenqualit\u00e4t auf die qualitativen oder quantitativen Aspekte von Informationen. Es gibt viele Definitionen von Datenqualit\u00e4t, aber Daten gelten im Allgemeinen als qualitativ hochwertig, wenn sie \u201ef\u00fcr den vorgesehenen Zweck in Betriebsabl\u00e4ufen, Entscheidungsfindung und Planung geeignet sind\u201c. Daten gelten als qualitativ hochwertig, wenn sie die reale Struktur, auf die sie sich beziehen, korrekt abbilden. Zus\u00e4tzlich zu diesen Definitionen gewinnt mit zunehmender Anzahl von Datenquellen die interne Datenkonsistenz an Bedeutung, unabh\u00e4ngig von ihrer Eignung f\u00fcr einen bestimmten externen Zweck.<\/span><\/p>\n

Die Meinungen zur Datenqualit\u00e4t gehen oft auseinander, selbst wenn es um denselben Datensatz geht, der f\u00fcr denselben Zweck verwendet wird. In diesem Zusammenhang Datenverwaltung<\/a><\/strong> Sie dient dazu, vereinbarte Definitionen und Standards f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t zu formulieren. In solchen F\u00e4llen kann eine Datenbereinigung, einschlie\u00dflich Standardisierung, erforderlich sein, um die Datenqualit\u00e4t sicherzustellen.<\/span><\/p>\n

Wie l\u00e4sst sich die Datenqualit\u00e4t verbessern?<\/h3>\n

Wenn Sie diese 10 Tipps befolgen, k\u00f6nnen Sie Ihre langfristige Reise zu besserer Datenqualit\u00e4t beginnen.<\/p>\n

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  1. Gesch\u00e4ftsanforderungen definieren und gesch\u00e4ftliche Auswirkungen bewerten: <\/strong>Generell sind unsere Gesch\u00e4ftsanforderungen die treibende Kraft hinter unseren Initiativen zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t. Daher k\u00f6nnen Sie Datenqualit\u00e4tsprobleme anhand Ihrer Gesch\u00e4ftsanforderungen und deren langfristigen Auswirkungen auf Ihr Unternehmen priorisieren. Die Messung der gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen hilft, Ziele festzulegen und Fortschritte bei der Datenqualit\u00e4tsverbesserung zu verfolgen. Die kontinuierliche Ber\u00fccksichtigung der Gesch\u00e4ftsanforderungen bildet die Grundlage f\u00fcr einen verbesserten Ansatz zur Datenqualit\u00e4tsverbesserung.<\/li>\n
  2. Verstehen Sie Ihre Daten: <\/strong>Um Ihre Daten vollst\u00e4ndig zu verstehen, m\u00fcssen Sie folgende Fragen beantworten: Woher stammen sie, was beschreiben sie und wie k\u00f6nnen Sie den gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichen Nutzen daraus ziehen? Datenintelligenz ist die F\u00e4higkeit, Daten richtig zu verstehen und anzuwenden. Die beste strategische Methode zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t besteht darin, Daten w\u00e4hrend des gesamten Prozesses korrekt zu beschreiben und zu verkn\u00fcpfen.<\/li>\n
  3. Beheben Sie Datenqualit\u00e4tsprobleme an der Quelle:<\/strong> Normalerweise dient die vor\u00fcbergehende Behebung von Datenqualit\u00e4tsproblemen lediglich dazu, die Arbeit fortsetzen zu k\u00f6nnen. Stellen Sie sich nur vor, was passiert, wenn \u2026 Datenwissenschaftler<\/strong><\/a> Wenn in einem ausgew\u00e4hlten Datensatz leere Datens\u00e4tze gefunden werden, wird die Person die Fehler h\u00f6chstwahrscheinlich in der Kopie korrigieren und die Analyse fortsetzen. Erreichen die Korrekturen jedoch nicht die Quelle, weist der urspr\u00fcngliche Datensatz weiterhin Qualit\u00e4tsm\u00e4ngel auf, die seine weitere Verwendung beeintr\u00e4chtigen. Daher gilt: Vorbeugen ist besser als Heilen. In diesem Fall k\u00f6nnen wir die Datenqualit\u00e4t verbessern, indem wir die Verbreitung fehlerhafter Daten verhindern.<\/li>\n
  4. Verwenden Sie Optionss\u00e4tze und normalisieren Sie Ihre Daten:<\/strong> Benutzer k\u00f6nnen bei der Dateneingabe verschiedene Fehler machen, insbesondere Rechtschreibfehler. Beispielsweise k\u00f6nnten sie \u201eroad\u201c als \u201eroda\u201c schreiben und dies vergessen. W\u00e4hlt man diese Werte jedoch f\u00fcr die Analyse aus, k\u00f6nnen solche Fehler die Datenqualit\u00e4t erheblich beeintr\u00e4chtigen. Wie l\u00e4sst sich dieses Problem l\u00f6sen? Wo immer m\u00f6glich, k\u00f6nnen wir f\u00fcr diese Felder vordefinierte Wertelisten oder Optionss\u00e4tze verwenden, um Fehler zu vermeiden. In anderen F\u00e4llen k\u00f6nnen Normalisierungsmethoden und -techniken Dateninkonsistenzen beheben und so die Datenqualit\u00e4t verbessern.<\/li>\n
  5. F\u00f6rderung einer datengetriebenen Kultur:<\/strong> Eine unternehmensweite datengetriebene Kultur folgt spezifischen Werten, Verhaltensweisen und Normen, die die effektive und effiziente Datennutzung gew\u00e4hrleisten. Selbstverst\u00e4ndlich setzt dies auch voraus, dass jeder seine wichtige Rolle f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t anerkennt. Entwickeln Sie eine gemeinsame, unternehmensweite Definition von Datenqualit\u00e4t, identifizieren Sie Ihre spezifischen Qualit\u00e4tskennzahlen, stellen Sie die kontinuierliche Messung dieser Kennzahlen sicher und planen Sie Ma\u00dfnahmen zur Fehlerbehebung. Dar\u00fcber hinaus kann Ihr Unternehmen Data Governance nutzen, um die Verwaltung von Datenbest\u00e4nden zu standardisieren und deren Qualit\u00e4t zu verbessern. Eine zentrale Empfehlung von Gartner ist, Gesch\u00e4ftsanwender zu bef\u00e4higen, Qualit\u00e4tsprobleme zu melden und zu beheben. Mit Self-Service-Datenqualit\u00e4t l\u00e4sst sich die Eigenverantwortung weiter st\u00e4rken. Datenanalysten<\/a><\/strong>Datenwissenschaftler und Anwender aus dem Fachbereich werden bef\u00e4higt, Qualit\u00e4tsprobleme selbstst\u00e4ndig zu erkennen und zu beheben. Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass eine ausgepr\u00e4gte datenorientierte Kultur jeden Einzelnen dazu anregt, seinen Beitrag zur Datenqualit\u00e4t zu leisten.<\/li>\n
  6. Benennen Sie einen Datenverantwortlichen<\/strong><\/strong>:<\/strong> Wir k\u00f6nnen die Datenqualit\u00e4t auch durch die Ernennung von Datenverwalter<\/a><\/strong>Datenverantwortliche analysieren den aktuellen Stand der Datenqualit\u00e4t, optimieren den Pr\u00fcfprozess und implementieren die erforderlichen Tools. Gleichzeitig sind sie f\u00fcr die Daten-Governance und das Metadatenmanagement zust\u00e4ndig. Kurz gesagt: Ein Datenverantwortlicher im Unternehmen gew\u00e4hrleistet klare Verantwortlichkeiten und eine umfassende Kontrolle zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t.<\/li>\n
  7. St\u00e4rken Sie Ihr Team mit DataOps:<\/strong> Die DataOps-Methodik konzentriert sich auf prozessorientierte Automatisierung und Best Practices, um die Qualit\u00e4t und Agilit\u00e4t der Datenanalyse zu verbessern. DataOps erm\u00f6glicht die Datenaktivierung und schafft so gesch\u00e4ftlichen Mehrwert \u00fcber alle Technologieebenen hinweg \u2013 von der Infrastruktur bis zur Nutzererfahrung. Wir k\u00f6nnen DataOps weiterentwickeln, um die manuellen T\u00e4tigkeiten der Datenqualit\u00e4tsdefinition, -pr\u00fcfung und -behebung zu automatisieren. Die Etablierung einer DataOps-Kultur in allen Teams ist ein strategischer Ansatz zur Verbesserung der Datenqualit\u00e4t.<\/li>\n
  8. Schwerpunkt auf Schulung und Erinnerung:<\/strong>Eine datengetriebene Kultur stellt sicher, dass die gesamte Organisation in die Datenqualit\u00e4t eingebunden ist. Es ist jedoch ebenso wichtig, ihr Interesse und ihren Beitrag durch innovative Ideen aufrechtzuerhalten. Regelm\u00e4\u00dfige Schulungen zu Konzepten, Kennzahlen und der Nutzung von Tools tragen dazu bei, die Notwendigkeit und die Vorteile von Datenqualit\u00e4t zu verdeutlichen. Der Austausch von Qualit\u00e4tsproblemen und Erfolgsgeschichten innerhalb der Organisation kann als freundliche Erinnerung dienen. Dar\u00fcber hinaus ist die Bereitstellung professioneller Schulungen f\u00fcr Mitarbeiter ein effektiver Weg, die Datenqualit\u00e4t zu verbessern.<\/li>\n
  9. Zuk\u00fcnftige Datenfehler vermeiden:<\/strong> Datenqualit\u00e4t bedeutet nicht nur, aktuelle Fehler zu korrigieren, sondern auch zuk\u00fcnftige zu vermeiden. Entscheidend ist, die Ursachen von Datenqualit\u00e4tsproblemen in Ihrem Unternehmen zu ermitteln und zu beheben. Sind die Prozesse manuell oder automatisiert? Sind die Messgr\u00f6\u00dfen korrekt definiert? K\u00f6nnen Fehler direkt von den Beteiligten korrigiert werden? Und ist eine etablierte Datenqualit\u00e4tskultur vorhanden? Die gew\u00e4hlte Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung sollte darauf abzielen, Datenqualit\u00e4t im gesamten Unternehmen zu f\u00f6rdern.<\/li>\n
  10. Ma\u00dfnahmen und Ergebnisse kommunizieren:<\/strong> Es ist \u00e4u\u00dferst wichtig, alle Beteiligten in Datenqualit\u00e4tsprojekte einzubinden, da die Datenqualit\u00e4t heutzutage nicht mehr nur einige wenige Teams betrifft. Indem alle Stakeholder \u00fcber diese Aktivit\u00e4ten informiert werden, kann Interesse geweckt und die Beteiligung gef\u00f6rdert werden. Regelm\u00e4\u00dfige Kommunikation \u00fcber Datenqualit\u00e4tsfehler, m\u00f6gliche Ursachen, Pl\u00e4ne, Tests und Ergebnisse f\u00fchrt dazu, dass sich mehr Menschen aktiv an Verbesserungsprojekten beteiligen. Die Dokumentation von Fortschritten, Ma\u00dfnahmen und Ergebnissen erweitert zudem die Wissensbasis des Unternehmens und dient als Grundlage f\u00fcr die zuk\u00fcnftige Planung.<\/li>\n<\/ol>\n

    Abschluss<\/h3>\n

    Vielen Dank f\u00fcr das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, dass er Ihnen dabei hilft, ein besseres Verst\u00e4ndnis zu erlangen von wie man die Datenqualit\u00e4t verbessert<\/strong>Wenn Sie mehr \u00fcber Datenqualit\u00e4t, Daten-Governance, Datenverantwortliche, Datenanalysten, Data Scientists und Datenherkunft<\/a><\/strong>, empfehlen wir Ihnen einen Besuch Offizielle Gudu SQLFlow-Website<\/a><\/strong> f\u00fcr weitere Informationen.<\/p>\n

    Als einer der die besten Datenherkunftstools<\/a><\/strong>Gudu SQLFlow kann nicht nur SQL-Skriptdateien analysieren, die Datenherkunft ermitteln und visuell darstellen, sondern erm\u00f6glicht es Benutzern auch, die Datenherkunft im CSV-Format bereitzustellen und visuell darzustellen. (Ver\u00f6ffentlicht von Ryan am 20. Mai 2022)<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    How to Improve Data Quality? Improving data quality can bring us lots of benefits. For example, improving data quality delivers trusted reporting and analysis, optimized operational processes, superior customer experience, and higher ROI. So, we need high quality data and improve data quality. But how to improve data quality effectively? If you are looking answer to this question, then you’ve come to the right place. In this article, we’ll introduce 10 tips on how to improve data quality. Before diving into our article, let’s figure out what’s data quality. What’s data quality? According to Wikipedia, data quality refers to the\u2026<\/p>","protected":false},"author":27,"featured_media":3934,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[31,178],"tags":[64,137,136,76,59,75,134,135],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3899"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/27"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3899"}],"version-history":[{"count":38,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3899\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6611,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3899\/revisions\/6611"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3934"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3899"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3899"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3899"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}