Datenqualitätsüberwachung: Was ist das und wie wird es implementiert?

Ein Datenqualitätsüberwachungsprozess überwacht und sichert die Qualität jeder Dateninstanz, die innerhalb einer Organisation erstellt, verwendet und gepflegt wird.

Unternehmen sind bestrebt, die Genauigkeit ihrer Abläufe zu erhöhen, aber Fehler treten unvermeidlich auf. Wenn ein Fehler passiert, kann eines von zwei Dingen passieren – jemand übernimmt die Verantwortung, korrigiert den Fehler und stellt sicher, dass er nicht noch einmal passiert. Letzteres ist zweifellos die beste Option und fördert die betriebliche Effizienz.

Unternehmen können verhindern, dass potenzielle Probleme in Zukunft erneut auftreten, wenn sie die mit früheren Fehlern verbundenen Prozesse oder Verfahren aktiv anpassen; Wenn Probleme proaktiv angegangen werden, verschiebt sich der Fokus von einer schnellen Lösung zu einer langfristigen Lösung.

What is Data Quality?

Datenqualität beschreibt den Zustand jedes Datensatzes. Es bewertet objektive Elemente wie Gründlichkeit, Präzision und Konsistenz. Darüber hinaus werden willkürlichere Elemente gemessen, z. B. wie gut ein Datensatz für einen bestimmten Zweck geeignet ist. Die Bestimmung der Datenqualität kann aufgrund dieser subjektiven Komponente gelegentlich einige Zeit in Anspruch nehmen.

Ein qualitativ hochwertiger Datensatz kann für den beabsichtigten Zweck verwendet werden, z. B. um eine fundierte Entscheidung über zukünftiges Wachstum zu treffen, wichtige finanzielle Entscheidungen zu treffen oder den Betrieb zu verbessern.

Wenn die Datenqualität jedoch schlecht ist, leiden alle diese Sektoren. Dies kann zu Fehlkäufen, ineffizienten Betriebsabläufen und erhöhten Unternehmensausgaben führen.

What is Data Quality Monitoring?

Das exponentielle Wachstum von Daten hat die Überwachung der Datenqualität für eine effektive Entwicklung unerlässlich gemacht Maschinelles Lernen und datengesteuerte Systeme. Darüber hinaus nahmen 42 Prozent der Datenanalysten teil Weltweite Online-Studie von Forrester zum Thema Datenvertrauen und -zuverlässigkeit geben an, dass sie über 40 Prozent ihrer Zeit damit verbringen, die Daten zu prüfen und auszuwerten.

Die Datenqualität wird gemessen, bewertet und verbessert, um die Erwartungen zu erfüllen und die Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Es kann Organisationen dabei helfen, die Konsistenz, Aktualität und Korrektheit ihrer Daten zu verbessern.

Es gibt viele Möglichkeiten, die Datenqualität zu bewerten. Dies hängt jedoch ausschließlich von den geschäftlichen Anforderungen ab. Es umfasst die Datenüberprüfung, das Testen, das Überprüfen auf Genauigkeit oder Konsistenz oder das Auditieren der Daten durch regelmäßiges Bewerten der Datenqualität mit dem Tools zur Datenqualität.

Da Echtzeit-Deep-Learning und Datenanalysen so weit verbreitet sind, besteht die einzige Möglichkeit zur Validierung von Daten darin, ihre Qualität zu überwachen und anhand einer Reihe relevanter Qualitätskriterien zu bewerten.

Bedeutung der Überwachung der Datenqualität

Wenn Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Daten garantieren möchten, müssen Sie eine Datenqualitätsüberwachung implementieren. Unzulässige Datenqualität kann zu ungenauen Entscheidungen, Ressourcenverschwendung und rechtlichen Problemen führen.

Durch die Überwachung der Datenqualität können Unternehmen Probleme erkennen und beheben, bevor sie sich negativ auswirken. Im Folgenden sind einige Vorteile der Datenqualitätsüberwachung aufgeführt:

1. Gewährleistung der Vollständigkeit und Richtigkeit der Daten: Die Überwachung der Datenqualität stellt sicher, dass alle Informationen in der Datenbank des Unternehmens korrekt sind und alle Kriterien für „Qualitätsdaten“ erfüllen.
2. Kosteneinsparung: Wenn ein Unternehmen seine Daten überwacht, kann es den Geldbetrag reduzieren, den es andernfalls zahlen müsste, wenn ein Fehler oder Fehler in Bezug auf die Qualität der Daten auftritt.
3. Steigerung der Kundenzufriedenheit: Kunden vertrauen eher einem Unternehmen mit exzellenten Daten als einem mit mittelmäßigem Datenmanagement und einer fehlerhaften Datenbank.
4. Urteilsvermögen verbessern: Aufgrund der höheren Datenqualität erfolgt in der gesamten Organisation eine bessere Entscheidungsfindung. Sie können mit größerer Sicherheit Entscheidungen treffen, wenn Sie Zugriff auf qualitativ hochwertigere Daten haben.
5. Verbesserung der betrieblichen Effektivität: – Unternehmen können die Kosten für das Auffinden und Beheben fehlerhafter Daten in ihrer Datenbank senken, indem sie die Datenqualität beibehalten. Darüber hinaus können Unternehmen Betriebsfehler und Ausfälle von Geschäftsprozessen verhindern.

Implement Data Quality Monitoring

Das Datenqualitäts-Framework-Verfahren beginnt, wenn die Quelldatendatei(en) auf dem SQL-Server oder einem beliebigen ETL-Server eintrifft. Nach der Dateierkennung beginnt die Pre-Stage-Datenqualitätsanforderung. Datenverwalter erhalten eine Benachrichtigung, wenn Pre-Stage-Regeln wirksam werden und die Ergebnisse zur Auswertung bereitstehen.

Wenn die Pre-Stage-Datenqualität Fehler aufweist, endet die Verarbeitung. Das Verfahren wird nur fortgesetzt, wenn die Qualität der Vorstufendaten zufriedenstellend ist. Daten werden dann der Stufentabelle hinzugefügt.

Anschließend werden die Post-Stage-Datenintegritätsregeln ausgeführt und Data Stewards informiert, wenn die Ergebnisse zur Überprüfung bereit sind. Die nachgelagerten Systeme veröffentlichen automatisch eine validierte Datei zur Verwendung, wenn KEINE Gating-Regelfehler vorliegen.

Der Data Steward kann entweder den Zyklus beenden und eine neue Datei von der Quelle anfordern, wenn Gating-Kriterien nach der Phase fehlgeschlagen sind, oder er kann den Fehler ignorieren, um Datendateien zur sekundären Verarbeitung hochzuladen.

Ein Datenqualitäts-Datamart ist erforderlich, um das Rahmenwerk zur Überwachung der Datenqualität zu implementieren.

Die Tabellen würden die folgenden Möglichkeiten in Bezug auf die Datenqualität bieten: –

• Eine Tabelle, in der alle vorgegebenen Datenqualitätsregeln aufbewahrt werden. (Tabelle DATA_QUALITY_RULE)
• Eine Tabelle, die das Aktivieren und Deaktivieren von Regeln ermöglicht und Schwellenanteile für jede Regel für die zugehörige Datendomäne speichert. (Tabelle DATA_QUALITY_RULE_EXECUTE)
• Eine Tabelle, die als Ergebnisrepository für die Überwachung von Datenqualitätsregeln verwendet wird. Es speichert die Ergebnisse der Datenqualitätsregeln. (DATA_QUALITY_RULE_RESULTS)

Datenqualitätsindikatoren

In Computerdateisystemen sind Datenqualitätsindikatoren (DQIs) Identifikatoren, die verwendet werden, um die Qualitätsmerkmale der Daten zu erfassen. Da DQIS mit Zeitvariablen arbeitet, können deren Einstellungen beeinflussen, welche Werte in eine Berechnung einfließen und wie sie funktioniert.

Zwei bedeutende Datenbanksysteme beinhalten die Verwendung der DQI-Idee. Den Erkenntnissen zufolge macht DQI Programmierung, Speicherverwaltung und Datenverarbeitung Steuerung einfacher.

Key Metrics: Data Quality

Hier sind einige Beispiele für Indikatoren, die einem Unternehmen oft dabei helfen, seine Bemühungen zur Verbesserung der Datenqualität zu verfolgen:

Der Anteil der Fehler in den Daten

Diese Art der qualitativen Datenmessung ist die naheliegendste. Es ermöglicht die Überwachung der Beziehung zwischen der Größe eines Datensatzes und der Anzahl erkannter Fehler, wie fehlende, unvollständige oder redundante Informationen. Die Datenqualität verbessert sich, wenn jemand bei gleicher oder steigender Datenmenge geringere Fehlerquoten feststellt.

Der Anteil leerer Werte

Innerhalb der Datenerfassung ist der Anteil leerer Werte ein einfacher Ansatz zur Überwachung der Datenqualität, da leere Werte typischerweise darauf hinweisen, dass Informationen fehlen oder im falschen Feld erfasst wurden. So können Sie nachverfolgen, wie viele leere Felder in einem Datensatz vorhanden sind.

Die Rate der Datentransformationsfehler

Datentransformation Probleme, zu denen das Sammeln von Informationen in einem Stil und deren Änderung in einen anderen gehören, zeigen Datenqualitätsprobleme. Sie können mehr über die allgemeine Qualität Ihrer Daten erfahren, indem Sie die Häufigkeit von Datenverwaltungsvorgängen berechnen, die fehlschlagen oder zu viel Zeit in Anspruch nehmen.

Die Menge an Dark Data

Sie können diese Daten aufgrund von Problemen mit der Datenqualität nicht effizient verwenden. Sie werden wahrscheinlich mehr Probleme mit der Datenqualität haben.

Benefits of Data Quality Monitoring

Um wettbewerbsfähig zu bleiben und Chancen zu nutzen, ist ein effektives Datenmanagement unerlässlich. Qualitativ hochwertige Daten können Unternehmen mehrere echte Vorteile bieten. Im Folgenden sind einige potenzielle Vorteile einer hohen Datenqualität aufgeführt:

# 1. Klügere Entscheidungen treffen

Datenqualität führt zu einer besseren organisatorischen Entscheidungsfindung. Qualitativ hochwertige Daten können Unternehmen helfen, sicherere Entscheidungen zu treffen. Gute Daten können das Risiko verringern und zu Ergebnissen führen, die ständig verbessert werden.

# 2. Verbessertes Zielgruppen-Targeting

Vermarkter versuchen immer, die richtigen Leute zu erreichen, aber dafür brauchen sie Zugang zu qualitativ hochwertigen Daten, und relevante Daten helfen ihnen, die richtige Zielgruppe zu erreichen. Wenn Sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen, können Sie herausfinden, wer Ihre Zielgruppe sein sollte.

Dies kann erreicht werden, indem Sie Informationen über Ihren Zielmarkt sammeln und potenzielle neue Kunden mit ähnlichen Eigenschaften suchen. Diese Daten können verwendet werden, um spezifischere Ziele zu entwickeln.

# 3. Bessere Verbindungen zu Kunden

Qualitativ hochwertige Daten können die Kundenbeziehungen verbessern, was für den Geschäftserfolg in jeder Branche von entscheidender Bedeutung ist. Sie lernen Ihre Kunden besser kennen, indem Sie Daten über sie sammeln. Informationen über den Geschmack, die Interessen und Anforderungen Ihrer Verbraucher helfen Ihnen, Inhalte zu entwickeln, die sie ansprechen und sogar ihre Anforderungen vorhersagen.

Mit ihrer Hilfe können Sie langfristige Partnerschaften eingehen. Indem Sie Ihre Daten effektiv pflegen, können Sie verhindern, dass Kunden doppelte und irrelevante Inhalte bereitgestellt werden.

# 4. Die Datenimplementierung ist einfacher

Die Verwendung qualitativ hochwertiger Daten ist wesentlich einfacher als die Verwendung von Daten geringer Qualität. Auch die Effizienz eines jeden Unternehmens steigt, wenn es verlässliche Daten zur Hand hat.

Bei Daten von geringer Qualität müssen Sie Zeit in die Bereinigung unvollständiger oder inkonsistenter Daten investieren. Das bedeutet, dass Sie weniger Zeit für andere Aufgaben haben und länger warten müssen, um die Ideen aus Ihren Daten in die Tat umzusetzen.

Die Datenqualität trägt auch dazu bei, dass die verschiedenen Abteilungen Ihres Unternehmens erfolgreicher interagieren, indem sie alle auf dem gleichen Stand bleiben.

# 5. Ein Vorteil gegenüber Konkurrenten

Sie erhalten einen Wettbewerbsvorteil, wenn Ihre Daten von höherer Qualität sind als Ihre Konkurrenten und Sie sie geschickter einsetzen. Solange sie von ausgezeichneter Qualität sind, stellen Daten heute eine der wichtigsten Ressourcen dar, die Unternehmen zur Verfügung stehen.

Eine bessere Datenqualität ermöglicht es Ihnen, Chancen vor Ihren Konkurrenten zu erkennen. Auf diese Weise können Sie die Anforderungen Ihrer potenziellen Kunden genauer vorhersagen und Ihre Konkurrenz übertreffen. Verpasste Chancen und Rückstand gegenüber der Konkurrenz sind Folgen schlechter Daten.

# 6. Zusätzliche Rentabilität

Qualitativ hochwertige Daten können letztendlich zu höheren Einnahmen führen und zur Entwicklung von Marketingstrategien verwendet werden, die erfolgreicher sind und den Umsatz steigern. Es reduziert Werbeverschwendung und erhöht die Effizienz Ihrer Marketinginitiativen.

Ebenso können Statistiken Publishern zeigen, welche Inhaltskategorien auf ihren Websites am beliebtesten und profitabelsten sind. Sie können Ihre Ressourcen und Anstrengungen mehr auf diese Inhalte konzentrieren, wenn Sie über dieses Wissen verfügen.

Data Quality Monitoring Challenges

Zu den Schwierigkeiten bei der Überprüfung der Datenqualität gehören die folgenden:-

Messung der Datengenauigkeit

Das bedeutet, dass die Daten in Ihrer Datenbank mit der realen Welt übereinstimmen. Es kann schwierig sein, vertrauenswürdige Referenzen zu finden, aber es ist nicht unmöglich.

Beispielsweise können Unternehmen maschinelles Lernen verwenden, um Kunden- oder Produktnamen zu identifizieren. Es kann immer noch schwierig sein, ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen den Bemühungen und der erwarteten Belohnung zu finden, da dies das Problem vollständig angehen muss.

Bewertung der Datenkonsistenz

Das bedeutet, dass Ihre Daten keine Inkonsistenzen aufweisen. Die vorliegende Situation könnte jedoch komplexer sein. Beispielsweise kann ein Verbraucher ein legitimer Benutzer oder ein Besucher sein, je nachdem, ob er seine vertraulichen Informationen beim Online-Einkauf angeben möchte.

Dies impliziert, dass das Geschäft die Identität offenlegen kann oder nicht. Kunden, die keine Lieferungen erhalten möchten, können die Angabe von Adressen ablehnen. In solchen Situationen riskieren Einzelhändler, Datenbanken mit widersprüchlichen Daten zu haben.

Learning Resources

Hier sind einige der besten Bücher, die Sie auswählen können, um die Überwachung der Datenqualität im Detail zu verstehen:-

# 1. Die Herausforderungen des Datenqualitätsmanagements meistern

Der Autor beschreibt in diesem Buch die Grundgedanken des Datenqualitätsmanagements und seine Schwierigkeiten.

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Durch die Bewältigung der fünf mit dem Qualitätsmanagement verbundenen Herausforderungen – die Bedeutungsherausforderung, die Workflow-Herausforderung, die menschliche Herausforderung, die technologische Herausforderung und die Verantwortungsherausforderung – können Datenmanagementexperten ihre Organisationen dabei unterstützen, mehr Wert aus Daten zu ziehen.

# 2. Der Leitfaden für Praktiker zur Verbesserung der Datenqualität

Dieses Buch bietet eine gründliche Analyse der Datenqualität für Unternehmen und IT. Es lehrt die Prinzipien des Verständnisses der Auswirkungen schlechter Datenqualität und leitet Manager und Praktiker gleichermaßen an, sich zu vernetzen, Sponsoren zu finden, zu organisieren und ein Programm zur Verbesserung der Datenqualität zu entwickeln.

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	Der Leitfaden für Praktiker zur Verbesserung der Datenqualität (The Morgan Kaufmann Series on Business…		$ 50.96	Bei Amazon kaufen

Es bietet ein Beispiel für die Einrichtung und Verwaltung eines Datenqualitätsprogramms, von anfänglichen Überlegungen und Begründungen bis hin zur Pflege und kontinuierlichen Überwachung.

# 3. Datenqualität managen: Ein praktischer Leitfaden

Daten sind ein entscheidendes Geschäftsgut, das den organisatorischen Betrieb unterstützt. Die Verwaltung wird mit zunehmenden Datensätzen und Mengen immer schwieriger. Die Datenqualität oder die Eignung von Daten für einen bestimmten Zweck ist eine entscheidende Komponente des Datenmanagements; sie nicht zu verstehen, erhöht das organisatorische Risiko und senkt die Produktivität und Rentabilität.

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Ziel und Umfang der Datenverwaltung und -information, die Art der Daten in Organisationen und die Einrichtung eines Datenqualitätsüberwachungssystems sind die drei Hauptthemen, die in diesem Buch behandelt werden.

Fazit

Abschließend antwortet die Datenqualitätsüberwachung, ob Sie Ihren Daten vertrauen und sich darauf verlassen können: Wie vertrauenswürdig sind die Daten, die das vorhandene Datensystem über Ihre Daten aufnimmt Datenpipeline? Um sicherzustellen, dass die Technologien, die Sie entwickeln, zuverlässig sind und nicht versagen und Ihrem Unternehmen schaden, müssen Ingenieure das Niveau des Elements, an dem sie arbeiten, erfassen.

Ungenaue Erkenntnisse und schlechte Urteile können aus mangelnder Überwachung oder Transparenz der Datenqualität resultieren, was Geld kosten oder ein schlechtes Ergebnis verursachen kann Kundenerfahrung. Für eine bessere Überwachung der Datenqualität können Unternehmen also die oben genannten Bücher durchgehen und branchenbezogene Best Practices befolgen.