Ein moderner Leitfaden zur Überwachung der Datenqualität: Best Practices

Wenn Daten die eigentliche Grundlage Ihres Unternehmens sind, sind Daten von schlechter Qualität Risse in diesem Fundament.

Und wenn sich die Qualität der Daten mit der Zeit verschlechtert (was der Fall sein wird, wenn Sie dies nicht aktiv verhindern), werden die Risse größer und das Ganze beginnt zu bröckeln.

Die Auswirkungen mögen anfangs noch gering sein, aber irgendwann können die Folgen katastrophal sein.

• Fehlinformierte Entscheidungen
• Frustrierte Kunden
• Verpasste Gelegenheiten
• Alpträume über die Einhaltung von Vorschriften

Dies sind nur einige der Fallstricke, und Sie können sich keinen einzigen davon wirklich leisten. Aber es gibt einen bestimmten Rahmen - eine Reihe von Best Practices -, die Sie befolgen können, um sicherzustellen, dass diese Risse niemals auftreten. Ihr Unternehmen wird intakt bleiben und florieren. Und Sie haben die Gewissheit, dass Sie alles Notwendige tun, um die Qualität Ihrer Daten zu sichern. Kommen wir zur Sache. Zunächst ein wichtiger Blick darauf, was wir unter Datenqualität verstehen.

Was wir unter Datenqualität verstehen

Wenn wir von Datenqualität sprechen, beziehen wir uns auf die Vollständigkeit und Genauigkeit der Daten, die Sie als Teil des kritischen Vermögens Ihrer Organisation besitzen. Dass diese Daten vollständig und fehlerfrei sind. Es bezieht sich auch auf die Qualität Ihrer Daten:

• Konsistenz - dass sie in allen Datensätzen einheitlich sind
• Aktualität - dass sie die neuesten Informationen enthalten
• Relevanz - dass sie die notwendigen Informationen enthalten.

Es gibt zahlreiche Definitionen für die Dimensionen der Datenqualität, und es gibt potenziell Dutzende von Maßnahmen, die Sie je nach Zweck anwenden können. Aber im Grunde läuft alles auf die Frage hinaus: "Sind die Daten für den Zweck geeignet".

Die häufigsten Datenqualitätsprobleme

Selbst bei bestem Willen können sich in jedem System Probleme mit der Datenqualität einschleichen. Diese oft subtilen Fehler können sich verheerend auf Ihre Abläufe auswirken, wenn sie nicht behoben werden - von ungenauer Dateneingabe bis hin zu veralteten Informationen. Diese Probleme erschweren die Entscheidungsfindung, untergraben das Vertrauen und wirken sich letztendlich auf Ihr Endergebnis aus.

In der Regel handelt es sich um folgende Probleme:

• ungenaue Dateneingabe
• Doppelte Datensätze
• Widersprüchliche Daten
• Inkonsistente Datenformate
• Veraltete Informationen

Aus dem Global Data Management Research Report 2022 von Experian geht hervor, dass 85 % der Unternehmen angeben, dass sich Daten von schlechter Qualität negativ auf ihre Geschäftstätigkeit auswirken.

Nachdem wir nun einige Grundlagen zum Thema Datenqualität geschaffen haben, wollen wir uns nun mit den Schritten befassen, die Sie unternehmen können, um sicherzustellen, dass Sie qualitativ hochwertige Daten in Ihren Systemen verwalten.

8 Best Practices zur Überwachung der Datenqualität

Bevor wir beginnen: Denken Sie immer daran, dass Sie auf einer sehr grundlegenden Ebene robuste Datenverwaltungspraktiken und regelmäßige Prüfstrategien entwickeln müssen, um häufige Datenqualitätsprobleme zu lösen.

Lassen Sie uns nun acht der effektivsten Verfahren zur Überwachung der Datenqualität vorstellen, die alle zur Verbesserung der Prozesse und des Erfolgspotenzials Ihres Unternehmens beitragen können.

1. Festlegen von Datenqualitätsmetriken

Man kann nicht verbessern, was man nicht misst. Die Festlegung klarer, quantifizierbarer Datenqualitätsmetriken ist der Eckpfeiler jeder wirksamen Überwachungsstrategie. Sie geben Ihnen entscheidende Einblicke in den allgemeinen Zustand der Daten. Zu den wichtigsten Metriken können gehören:

• Genauigkeit
• Vollständigkeit
• Konsistenz
• Pünktlichkeit
• Relevanz

Definieren und verfolgen Sie diese Metriken. Sie sind Ihre Basis-Benchmarks und Zielvorgaben, mit deren Hilfe Sie Probleme proaktiv erkennen und angehen können, bevor sie sich ausbreiten.

Ohne sie sind Sie blind und wissen nicht, ob Ihr Datenmanagement funktioniert, und können keine fundierten Entscheidungen treffen.

Wenn Sie mehr über spezifische KPIs und Metriken erfahren möchten, mit denen Sie Ihre Datenqualität messen können, finden Sie hier einen guten Leitfaden.

2. Implementierung von Datenqualitäts-Tools

Im digitalen Zeitalter sind manuelle Datenqualitätsprüfungen einfach nicht mehr tragbar. Sie benötigen spezialisierte Datenqualitätstools, die mühsame Aufgaben automatisieren, Fehler erkennen und den gesamten Überwachungsprozess vereinfachen können. (Hier erfahren Sie, wie Sie das richtige Datenqualitäts-Tool finden)

Diese Tools sind mit zahlreichen Datenqualitätsfunktionen ausgestattet, z. B:

• Profiling
• Bereinigung
• Parsing
• Standardisierung
• Validierung
• Abgleich
• Überprüfung von Geschäftsregeln

Die Tools helfen Ihnen bei der Aufrechterhaltung der Datenintegrität in großem Umfang, also investieren Sie in die richtigen Tools. Es geht schneller, Sie reduzieren menschliche Fehler und Ihr Team kann sich auf strategische Initiativen konzentrieren, statt sich den ganzen Tag mit Datenproblemen herumzuschlagen.

3) Automatisieren von Datenqualitätsprozesse

Im vorigen Abschnitt haben wir kurz erwähnt, dass Sie mit vielen Datenqualitätstools Aspekte Ihrer Datenqualitätsarbeit automatisieren können. Das ist ein so wichtiger Punkt, dass es sich lohnt, ihn kurz näher zu beleuchten.

Sie können sich nicht auf manuelle Datenqualitätsprüfungen verlassen. Die Dinge entwickeln sich zu schnell.

Verlegen Sie die Datenqualitätsprüfung in erster Linie an den Punkt der Dateneingabe. Die Behebung von Datenqualitätsfehlern zum Zeitpunkt der Eingabe statt im Nachhinein spart Ihnen viel Zeit und Kosten. Außerdem stellen Sie sicher, dass Ihre Unternehmensanwendungen stets auf eine einzige Quelle mit kuratierten und vertrauenswürdigen Daten zugreifen können.

Durch die Automatisierung erhalten Sie eine konsistente, effiziente Überwachung rund um die Uhr.

• Automatische Validierungsregeln, die Fehler in Echtzeit aufzeigen
• Datenbereinigungsskripte, die Ihre Daten von Inkonsistenzen befreien
• Warnmeldungen, die Sie über potenzielle Probleme informieren, sobald sie auftreten

Wenn Sie Ihr Team mit diesen unnötig mühsamen, manuellen Aufgaben betrauen, sind Sie nicht nur fast schon gemein zu ihm, sondern Sie fordern auch menschliche Fehler heraus.

4. Durchführung von regelmäßige Datenaudits und -bewertungen

Selbst mit den solidesten Überwachungsinstrumenten und -prozessen benötigen Sie regelmäßige Datenprüfungen und -bewertungen, um die Datenhygiene aufrechtzuerhalten. Selbst die gesündesten Cross-Fit- und Ernährungsfanatiker gehen hin und wieder zum Arzt, um sich untersuchen zu lassen.

Sie wollen auf Dauer fit bleiben.

Bei Ihren Daten-Audits tauchen Sie tief in Ihre Daten ein. Sie verwenden Techniken wie Datenprofilierung, Stichproben und Qualitäts-Scorecards, um versteckte Probleme und verbesserungswürdige Bereiche zu finden. Auf diese Weise können Sie proaktiv Lücken in der Datenqualität beheben, die Wirksamkeit Ihrer bestehenden Kontrollen überprüfen und sicherstellen, dass Sie die Vorschriften einhalten.

Lassen Sie also die Audits nicht aus. Selbst wenn die Dinge oberflächlich betrachtet in Ordnung sind, können darunter Probleme lauern, die dann, wenn Sie es am wenigsten wollen, zu Problemen oder gar Katastrophen führen können.

5. Einrichtung von datenqualitätsbezogene Dashboards und Berichte

Wissen ist Macht. Datenqualitäts-Dashboards und -Berichte sind wichtige Schlüssel zu dieser Macht. Sie geben Ihnen in Echtzeit Einblick in den Zustand Ihrer Daten, so dass Sie proaktiv die besten Entscheidungen treffen können, bevor es zu spät ist.

Wir sprechen hier von interaktiven Dashboards mit allen wichtigen Kennzahlen, Trendlinien und potenziellen Problembereichen auf einen Blick. Hinzu kommen regelmäßige Berichte, die in die Tiefe gehen, Stärken und Schwächen aufzeigen und es Ihnen ermöglichen, die Fortschritte im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Außerdem sorgen Sie für Transparenz und Rechenschaftspflicht, damit nichts unter den Tisch fällt oder vergessen wird. Sie werden nicht im Dunkeln gelassen.

6. Schulung von Mitarbeiter

Unterstützen Sie die Truppen. Sie stehen an vorderster Front in Ihrem Kampf gegen schlechte Datenqualität. Sie wollen gute Arbeit leisten. Dafür müssen sie gut geschult sein und ein hohes Bewusstsein haben. Stellen Sie also sicher, dass Sie dafür Schulungsprogramme haben.

Halten Sie regelmäßig Schulungen ab, in denen Sie Themen behandeln wie:

• Die Bedeutung der Datenqualität
• Bewährte Verfahren für die Dateneingabe und -verwaltung
• Die beängstigenden Folgen einer schlechten Datenhygiene

...und vielleicht Anreize für die Mitarbeiter, Qualität über Quantität zu stellen!

Wenn Sie alle den Wert Ihrer Daten auf die gleiche Weise verstehen, ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter, ihre eigenen datenbezogenen Aufgaben in die Hand zu nehmen und aktiv zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität beizutragen.

Wenn Sie sie nicht schulen, werden Sie mehr menschliche Fehler und Missverständnisse - ja sogar Apathie - erleben.

7. Einführung von Datenverantwortung einführen

Gibt es einen besseren Weg, die Verantwortung für die Datenqualität zu übernehmen, als Datenverantwortliche zu ernennen?

Sie können neu eingestellt werden oder aus dem vorhandenen Personalbestand stammen. In jedem Fall benötigen sie drei Dinge, damit sie effektiv arbeiten können:

• Umfassende Schulung in Bezug auf Datenqualitätsstandards und bewährte Verfahren - und sie müssen sich darüber im Klaren sein, was passiert, wenn die Datenhygiene mangelhaft ist
• Die Befugnis, Datenqualitätsregeln durchzusetzen und notwendige Korrekturen vorzunehmen
• Zugang zu wirksamen Instrumenten und Ressourcen für die Überwachung, Analyse und Verbesserung der Datenqualität

Ihre Datenverantwortlichen können Datenprobleme stoppen, bevor diese außer Kontrolle geraten. Wenn Sie sie mit einem effektiven Datenqualitätsrahmen ausstatten, können sie sicherstellen, dass Ihre Daten korrekt und vollständig sind.

8. Integration von KI und maschinellem Lernen

KI und maschinelles Lernen werden nie müde oder verlieren den Fokus. Sie sind immer im Einsatz und suchen unermüdlich nach Anzeichen von Problemen - Inkonsistenzen, Fehlern oder allem, was die Gesundheit Ihrer Daten gefährden könnte.

Sie sind auch proaktiv. Sie nutzen ihre Fähigkeiten zur Mustererkennung, um potenzielle Probleme vorherzusehen - selbst die kleinsten Anomalien -, bevor sie sich zu großen Problemen auswachsen.

Diese Tools sind nicht statisch. Sie lernen und entwickeln sich ständig weiter und werden im Laufe der Zeit immer besser in ihren Aufgaben. Je länger Sie sie also einsetzen, desto leistungsfähiger werden sie beim Schutz der Integrität Ihrer Daten.

Beheben Sie Ihre Datenqualitätsprobleme jetzt - und verhindern Sie künftige Probleme

Die Überwachung Ihrer Datenqualität im Laufe der Zeit ist mit viel Arbeit verbunden, da viele Komponenten in Bewegung sind. (Hier finden Sie eine nützliche Checkliste für Datenqualität.) Aber unter den richtigen Bedingungen ist jedes einzelne dieser Elemente unendlich viel einfacher zu handhaben.

Wir von Stibo Systems haben die Lösungen, die diese idealen Bedingungen schaffen. Bringen Sie Ordnung und Klarheit in Ihre riesigen Datenmengen.

Bekommen Sie Ihre Daten in den Griff

Schluss mit verstreuten Tabellenkalkulationen und isolierten Systemen. Führen Sie alle Ihre Daten an einem Ort zusammen, damit Sie das große Ganze im Blick haben.

Erkennen Sie Qualitätsprobleme frühzeitig

Unsere KI-gestützten Tools sind wie ein 24/7-Datenwächter, der ständig auf der Suche nach Fehlern und Unstimmigkeiten ist.

Beheben Sie Qualitätsprobleme schnell

Wenn Probleme auftauchen, können Sie sie ganz einfach aufspüren und beheben, damit Ihre Datenqualität nicht leidet.

Ihr Unternehmen ist einzigartig, ebenso wie Ihre Datenqualitätsprobleme. Sprechen Sie mit einem Datenqualitätsexperten über alternative Wege. Vereinbaren Sie einen Beratungstermin mit einem Experten von Stibo Systems.