Datenqualität: Ein umfassender Leitfaden

Die Gewährleistung der Datenqualität ist für Unternehmen wichtig, um die richtigen Entscheidungen zu treffen, ihre Kunden besser zu verstehen und die Konsistenz im gesamten Unternehmen zu wahren. 

Der Grund dafür ist, dass Daten moderne Unternehmen antreiben. 

Daher muss es korrekt, konsistent, vollständig, relevant und zuverlässig sein, um die richtigen Strategien auf der Grundlage der gesammelten Daten zu planen und auszuführen. 

Aber wenn die Daten schrecklich sind, kann dies Ihre Entscheidungen erheblich beeinflussen. Kundenerfahrung, und die Organisation. 

Daher müssen Sie sich darauf konzentrieren, die richtigen Daten zu sammeln, damit Sie die richtigen Strategien entwickeln können, um Ihr Unternehmen zu führen und die Reise Ihrer Kunden zu gestalten. 

In diesem Artikel bespreche ich die Datenqualität, ihre Dimensionen und wie sie gemessen und verbessert werden kann. 

Fangen wir an. 

What Is Data Quality?

Datenqualität ist der Datenzustand, der angibt, wie zuverlässig ein Datensatz bei der Entscheidungsfindung, Planung und im Betrieb zu berücksichtigen ist. Wenn ein Datensatz von hoher Qualität ist, muss er zur beabsichtigten Verwendung oder zum Zweck passen. Sie muss vollständig, genau, zuverlässig, leicht zugänglich sein, mit verschiedenen Quellen übereinstimmen und bei Bedarf angemessen präsentiert werden.

Derzeit gibt es keinen weltweit anerkannten Standard für die Datenqualität und Möglichkeiten, ihn zu validieren, da die Anforderungen von Organisation zu Organisation und von Projekt zu Projekt unterschiedlich sind. Unternehmen erstellen Frameworks und Richtlinien, um die Datenqualität basierend auf ihren spezifischen Anforderungen zu sammeln, zu organisieren, zu verwalten und zu bestimmen.

In der Praxis wird die Datenqualität durch die Durchführung von Bewertungen und die Interpretation von Datenqualitätsmetriken wie Genauigkeit, Relevanz, Konsistenz, Vollständigkeit, Glaubwürdigkeit, Zeitachse usw. sichergestellt. Als Nächstes misst der Datenanalyst die Gesamtbewertung und -bewertung der Datenqualität, um die tatsächliche Qualität anzuzeigen ein Datensatz.

Organisationen können diese Informationen verwenden, um den Wert und die Relevanz der Daten zu verstehen. Somit können sie entscheiden, ob sie diese Daten verwenden möchten oder nicht Unternehmensplanung und Umsetzung, um sicherzustellen, dass es einen Mehrwert für die Endverbraucher bietet.

Dimensions of Data Quality

Die Datenqualität hat verschiedene Merkmale oder Dimensionen, die die Metriken sind, die von Analysten verwendet werden, um die Qualität und den Nutzen der Daten für die Benutzer zu messen. Obwohl sich viele Metriken von Projekt zu Projekt und von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden, sind einige der häufigsten:

Genauigkeit

Egal wie viele Daten Sie sammeln, wenn sie ungenau sind, macht es keinen Sinn, sie in Ihren Geschäftsstrategien zu verwenden. Denn wenn Sie dies tun, könnte das Ergebnis das Gegenteil von dem sein, was Sie sich vielleicht gewünscht haben. Dies kann das Vertrauen der Kunden in Ihr Unternehmen, Ihre Mitarbeiter und Ihre Angebote beeinträchtigen.

Daher ist es wichtig, die Genauigkeit eines Datensatzes zu beurteilen, indem eine effektive und nachhaltige Strategie zur Überprüfung seiner Quelle und Daten angewendet wird Daten verwalten.

Relevanz

Selbst wenn Ihre Daten korrekt sind, sind sie nicht hilfreich, wenn sie nicht für das relevant sind, was Sie für Ihr Unternehmen benötigen. Unnötige Datenteile können auch Ihre Datenbank überladen und Ihre Zeit und Mühe bei der Verwaltung verschwenden.   

Sie suchen zum Beispiel Qualitätsäpfel, haben aber Qualitätsorangen. Obwohl es sich um eine Frucht von ausgezeichneter Qualität handelt, suchen Sie nach Äpfeln, nicht nach Orangen.

Daher müssen die Daten relevant sein. Achten Sie also bei der Beurteilung der Datenqualität darauf, ob die Daten überhaupt relevant sind, um Ihren Zweck der Erhebung zu erfüllen. Wenn ja, ist es von guter Qualität.

Vollständigkeit

Wenn Sie immer mehr Daten sammeln, ohne darüber nachzudenken, ob sie vollständig sind, können sie während der Implementierung unbrauchbar werden.

Stellen Sie daher bei der Erfassung von Daten sicher, dass diese vollständig sind, z. B. der vollständige Name eines Interessenten, nicht nur der Vor- oder Nachname, die vollständige Adresse usw. Dies bedeutet nicht, dass Informationen gespeichert werden, die nicht erforderlich sind, sondern die vollständigen, hilfreichen Informationen fahren Sie Ihre Strategie.

Konsistenz

Qualitativ hochwertige Daten dürfen nicht im Widerspruch zu Ihren bereits in anderen Datenbanken geführten Daten stehen. Denn wenn ja, könnte einer von ihnen falsch liegen. Inkonsistente Daten führen zu Verwirrung und Bewertung, was Zeit braucht, um die falschen Daten zu finden und zu entfernen.

Daher ist es wichtig sicherzustellen, dass Ihre Daten in Ihrer Datenbank und Ihrem Unternehmen konsistent sind. Sie können alle dazu bringen, dasselbe Softwaresystem zu verwenden oder Datentools zu integrieren und zu synchronisieren CRM. Auf diese Weise sind alle auf derselben Seite für eine einfache Zusammenarbeit.

Zugänglichkeit

Selbst wenn Sie über genaue, vollständige, relevante und konsistente Daten verfügen, erfüllen sie möglicherweise nicht den Zweck, wenn die richtigen Personen oder Teams nicht darauf zugreifen können. Das können Ihre Mitarbeiter, Partner oder Kunden sein.

Zu diesem Zweck können Sie Personen identifizieren, die Zugriff auf einen bestimmten Datensatz benötigen, und sie mit Tools ausstatten, die diese Daten enthalten. Stellen Sie einfach sicher, dass sie jederzeit und überall problemlos darauf zugreifen können.

Rechtzeitigkeit

Daten ändern sich ständig. Es ist unnötig, dass ein Kunde, der früher eine bestimmte Telefonnummer oder E-Mail-Adresse hatte, diese immer noch hat; sie könnten es geändert haben. Und wenn Sie dieselben veralteten Daten verwenden, um Ihre Werbebotschaften zu versenden, sind Ihre Bemühungen vergebens.

Veraltete Daten repräsentieren möglicherweise nicht das aktuelle Szenario. Daher ist es wichtig, historische Daten und Änderungen zu verfolgen. Dies hilft Ihnen, die Aufzeichnungen mit der Zeit zu aktualisieren und relevant zu bleiben.

Einzigartigkeit

Für viele Projekte wie Marketing, Erstellung von Texten usw. ist die Einzigartigkeit ein unverzichtbares Merkmal der Datenqualität. Eindeutigkeit bedeutet keine Datenduplizierung oder Überschneidung mit anderen Aufzeichnungen. Doppelte Daten können Ihre Glaubwürdigkeit und das Vertrauen der Benutzer gefährden.

Stellen Sie daher sicher, dass die Daten eindeutig sind und Ihrem Zweck entsprechen. Datenanalysten führen eine Datenbereinigung durch, um niedrige Eindeutigkeitswerte zu beheben und die Eindeutigkeit sicherzustellen.

Abgesehen von den oben genannten können andere Datenqualitätsdimensionen Datenverfügbarkeit, Vergleichbarkeit, Flexibilität, Angemessenheit und Plausibilität umfassen.

Why Is Data Quality Important?

Unternehmen bemühen sich, qualitativ hochwertige Daten zu pflegen, um die richtigen und fundierten Entscheidungen zu treffen und Renditen zu beobachten. Dies bietet Unternehmen viele Vorteile, darunter:

• Treffen Sie schnellere und bessere Geschäftsentscheidungen: Moderne Organisationen müssen Daten auswerten, um Kundenbedürfnisse zu ermitteln. Dies hilft Ihnen, geeignete Strategien zu entwickeln und sicherer zu werden, Geschäftsentscheidungen schneller und effektiver zu treffen.

• Bessere Zusammenarbeit: Wenn Sie konsistente Daten in Ihren Abteilungen und Ihrer Organisation pflegen, hat jeder Zugriff auf dieselben Daten, die Sie für Ihre Bemühungen verwenden können. Dies wird Ihnen helfen, Ihre Prioritäten im Einklang zu halten und zusammenhängende Ergebnisse zu erzielen.
• Kunden besser verstehen: Genaue und zuverlässige Kundendaten helfen Ihnen, Ihre Kunden besser zu verstehen. Sie erhalten genauere Einblicke in ihre Schmerzpunkte, Bedürfnisse, Interessen und Bedürfnisse. Es ermöglicht Ihnen, bessere Angebote zu entwickeln, um auf die Anliegen der Kunden einzugehen und sinnvolle Beziehungen aufzubauen.

How to Measure Data Quality

Daten von schlechter Qualität können einem Unternehmen in Bezug auf Ruf, Kundenvertrauen und andere schädliche Folgen schaden. Daher müssen Sie die gesammelten Daten auswerten, um sicherzustellen, dass sie von ausgezeichneter Qualität und für Ihre Geschäftsanforderungen geeignet sind. Dazu müssen Sie spezifische Prozesse und Metriken zur Messung der Datenqualität einrichten.

Bewerten Sie also Ihre Daten anhand der festgelegten Metriken, analysieren Sie die Ergebnisse und verbessern Sie die Daten für Ihren Zweck. Lassen Sie uns verstehen, wie man die Datenqualität misst.

#1 Subjektive Einschätzung

Diese Bewertung umfasst Datenanalysten, Interessengruppen usw., um die Qualität eines bestimmten Datensatzes zu bewerten. Basierend auf ihrer Wahrnehmung können sie eine Entscheidung treffen. Wenn sie beispielsweise feststellen, dass ein Datensatz ungenau ist, können sie ihn entfernen oder andere damit beauftragen, die genauen Daten zu erhalten, und das Projekt auf Eis legen, bis das Problem gelöst ist. Dies bedeutet, dass die Bewertung für einen Entscheidungsträger subjektiv ist.

#2 Objektive Beurteilung

Objektive Bewertungsprüfungen für objektive Metriken, die in einem bestimmten Datensatz aufgezeichnet sind. Sie können dies basierend auf der Aufgabe auswerten oder es kann vollständig von Metriken abhängig sein.

Um diese Metriken zu erstellen und objektive Daten auszuwerten, können Sie Key Performance Indicators erstellen (KPIs) passend zu Ihren Anforderungen. Und wenn Sie objektive Bewertungen durchführen, können Sie die Datenqualität auf drei Arten messen:

• Einfaches Verhältnis ist die Gesamtzahl der erwarteten Ergebnisse zu möglichen Ergebnissen. Normalerweise ist das einfache Verhältnis entweder 0 oder 1, wobei 1 das wünschenswerteste/erwartete Ergebnis ist. Dieses Verhältnis misst Konsistenz und Vollständigkeit.
• Max. oder Min: Diese Methode kann Ihnen helfen, mehrere Datenqualitätsvariablen zu verwalten. Hier ist das Maximum eher eine flexible Zahl und kann Variablen wie Zugänglichkeit und Zeitachsen darstellen. Andererseits ist das Minimum konservativ und kann Variablen wie die Genauigkeit darstellen.

• Gewichteter Durchschnitt: Dies ist eine weitere Methode, die Sie anstelle von min verwenden können, um zu verstehen, wie jede Variable ihren Wert in die Gleichung einbringt.

So können Sie die Datenqualität messen, um Ihre Geschäftsstrategien zu gestalten. Aber das ist noch nicht das Ende. Nach der Bewertung subjektiver und objektiver Datenqualitätsmetriken muss Ihr nächster Schritt darin bestehen, die Ergebnisse zu analysieren und danach zu streben, Ihre Daten zu verbessern, um Ihrem Unternehmen den maximalen Nutzen zu bringen.

How to Improve Data Quality

Durch die Analyse ausgewerteter Datenqualitätsmetriken können Sie Daten erkennen, die die Kriterien oder KPIs nicht erfüllen. Auf diese Weise ist es einfacher, solche Daten zu bereinigen oder zu entfernen und Ihre Datenbank mit qualitativ hochwertigen, wertschöpfenden Daten zu füllen, um Ihre gegenwärtigen und zukünftigen Ziele zu erreichen.

Sehen Sie sich diese Methoden an, um die Datenqualität zu verbessern und Probleme zu mindern.

• Datenprofilierung: Dieser Prozess kann Ihnen helfen, Ihre gesamten Datenbestände für ein effektives Datenqualitätsmanagement zu verstehen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da Mitarbeiter, Interessengruppen und Mitarbeiter im Laufe der Jahre Daten gesammelt und gespeichert haben. Es kann unterschiedliche Standards, Formate, Speicher usw. haben. Um die Datenqualität zu verbessern, sollten Sie sich daher ein vollständiges Bild davon machen, womit Sie es zu tun haben (hier Daten), um mit der Rationalisierung zu beginnen.

• Datenabgleich: Beim Datenabgleich werden Daten korreliert, um Redundanzen zu finden. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass keine Fälle auftreten, in denen mehrere Datenelemente dieselbe Bedeutung haben. Zum Beispiel, wenn Sie eine Aufzeichnung im Namen einer Person haben, die Johnny Depp sagt. Wenn Sie jetzt einen anderen Datensatz mit dem Namen John Depp finden, der jedoch dieselbe Person darstellt, ist er überflüssig. Daher müssen Sie solche Daten entfernen, um Unordnung zu vermeiden.
• Datenamt: Data Governance bedeutet Datenstandards und -richtlinien, die sich auf KPIs und Datenelemente konzentrieren. Data-Governance-Standards können auch Geschäftsregeln skizzieren, die Organisationen befolgen müssen, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten.
• Berichterstattung : Die Datenberichterstattung umfasst die Führung eines Qualitätsprotokolls und die Dokumentation bekannter Probleme in Ihren Daten. Auf diese Weise können Sie feststellen, ob Sie weitere Datenbereinigungen und -optimierungen durchführen müssen. Sie können die durch Datenabgleich und Profilerstellung gesammelten Daten verwenden, um KPIs zu messen und Berichte zu erstellen.
• Digital-Asset-Management (DAM): Daten können in Form von digitalen Assets wie Text, Bildern, Videos und anderen Dateien vorliegen. Dies hilft Ihnen, die Qualität und Relevanz digitaler Daten sicherzustellen.
• Stammdatenmanagement (MDM): MDM-Frameworks sind hervorragende Ressourcen, um Qualitätsprobleme zu vermeiden. Dabei handelt es sich um Produkt-, Lokations- und Partnerstammdaten.

Produktinformationsmanagement (PIM): Wenn Sie ein Warenhersteller oder -verkäufer sind, müssen Sie Ihre Datenqualitäts-KPIs aufeinander abstimmen. Auf diese Weise können die Kunden den genauen Artikel, den sie bestellt haben, in allen Phasen anzeigen, vom Durchsuchen des Produkts bis zur Lieferung und zum Kundendienst. So können Sie mit PIM eine standardisierte Produktdatenpräsentation mit allen Informationen konsistent und zuverlässig erstellen.

Kundendatenintegration (CDI): CDI erfordert, dass Sie Kundenstammdaten, die über Ihr CRM-System, Self-Service-Registrierungsseiten, soziale Medien usw. gesammelt wurden, in einer einzigen Quelle der Wahrheit organisieren. Auf diese Weise können Sie den Zusammenhalt aufrechterhalten und die Zusammenarbeit fördern.

Data Quality Best Practices

Viele Organisationen denken vielleicht, dass sie die qualitativ hochwertigsten Daten in ihrer Datenbank pflegen, aber die Geschichte könnte anders aussehen. Hier sind also einige der Best Practices, um die Datenqualität sicherzustellen und alle Kästchen anzukreuzen.

• Wählen Sie wichtige Metriken aus: Sie müssen bei der Auswahl der Metriken, die Sie auswerten möchten, spezifisch sein. Wählen und verfolgen Sie nur die Metriken, die für den Entscheidungsprozess wertvoll sind. Sie können nicht alles bewerten, was keinen Mehrwert bringt; es wird unnötig Zeit, Ressourcen und Mühe verbrauchen.

• Sorgen Sie für eine Single Source of Truth: Die Sicherstellung einer einzigen Quelle der Wahrheit für alle Ihre Daten in Ihrer gesamten Organisation ist von entscheidender Bedeutung. Möglicherweise speichern Sie Daten in mehreren Systemen, z. B. Vertriebstools, CRM usw. Und um eine einzige Quelle der Wahrheit zu erhalten, müssen Sie überall konsistent sein. Dies können Sie durch Audits sicherstellen.

• Führen Sie regelmäßige Audits durch: Vorbeugung ist besser als Heilung. Durch regelmäßige Datenqualitätsprüfungen können Sie Probleme schnell erkennen, bevor sie zu einem größeren Problem werden. Je nach Datenvolumen können Sie Datenqualitätsaudits monatlich, wöchentlich oder monatlich durchführen.

• Analysieren Sie die Gründe für Fehler: Die Analyse, warum Ihre Datenqualität fehlschlug oder ein Erfolg wurde, ist notwendig, um Ihre Strategien zu optimieren. Wenden Sie Ihre erfolgreichen Bemühungen auf Bereiche an, die verbessert werden müssen, während Sie Hindernisse beheben. Es erhöht Ihre Effektivität bei der Erfassung und Verwaltung der Datenqualität.

• Investieren Sie in notwendige Ressourcen: Die Investition in die richtigen Ressourcen für Berichte, Analysen, Schulungen und andere Prozesse ist für ein müheloses Management der Datenqualität von Vorteil. Sie können ein einzelnes Tool auswählen, das alle diese Funktionen bietet, oder sie je nach Ihren Prioritäten und Anforderungen separat verwenden.

• Verwenden Sie Datenqualitätsmanagement-Software: Um die Datenqualität mit unglaublicher Geschwindigkeit und Effizienz zu verwalten, können Sie die Leistungsfähigkeit der Automatisierung nutzen. Ein gutes Datenqualitätsmanagement-Tool hilft Ihnen auch dabei, Daten leicht zugänglich zu machen. Entscheiden Sie sich daher für die richtige Datenberichts- und Analysesoftware, wie z Operations-Hub, Talend Open Studio, OpenRefine, Deduplizierung usw.

Examples of Data Quality Management Across Industries

• Finanzen : Unternehmen, die Finanzdienstleistungen anbieten, führen ein Datenqualitätsmanagement durch, um sensible Daten zu identifizieren und zu sichern, die Einhaltung von Vorschriften zu überwachen und aufrechtzuerhalten und die Berichterstattung zu automatisieren.
• Fertigung: Hersteller tun dies, um genaue Aufzeichnungen über ihre Lieferanten und Kunden zu führen und diese regelmäßig zu aktualisieren. Sie benötigen dies auch, um Qualitätsprobleme rechtzeitig zu erkennen und ihre Strategien zu beheben und zu optimieren.

• Gesundheitswesen Institutionen: Benötigen Sie ein Datenqualitätsmanagement, um genau und vollständig zu bleiben Patientenakten. Es hilft ihnen, geeignete Patientenversorgungs- und Behandlungspläne bereitzustellen und ermöglicht schnellere und korrekte Abrechnung und Risikomanagement.
• Öffentlicher Sektor: Organisationen des öffentlichen Sektors benötigen ein Datenqualitätsmanagement, um vollständige, präzise und konsistente Daten über ihre aktuellen Projekte, Mitarbeiter, Auftragnehmer und andere Bestandteile zu pflegen und sicherzustellen, dass sie ihre Ziele erreichen.

Fazit

Datenqualität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Daher müssen Ihre gesammelten Daten unter anderem in Bezug auf Genauigkeit, Vollständigkeit, Relevanz, Glaubwürdigkeit und Konsistenz von hoher Qualität sein. Es wird Ihnen helfen, das Richtige zu tun Geschäftsentscheidungen, Kunden gut bedienen und die Organisation effektiv führen.