Datenqualität gewährleistet die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten. Probleme mit der Datenqualität führen oft zu einer schlechteren Entscheidungsfindung, erhöhten Betriebskosten und Umsatzeinbußen. Um eine hohe Qualität der Daten zu erzielen und aufrechtzuerhalten, ist ein systematischer Ansatz erforderlich, der mehrere wichtige Schritte umfasst. Im Folgenden beschreiben wir, auf welche Weise eine gute Datenqualität erzielt werden kann.
Definition der Anforderungen
Im ersten Schritt des Datenqualitätsmanagements sind die Datenqualitätsanforderungen für das Unternehmen zu definieren. Dazu gehören die Identifizierung der kritischen Datenelemente, die Definition von Datenqualitätsmetriken und die Festlegung von Datenqualitätsregeln. Die Anforderungen an die Datenqualität sind mit den Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.
Bewertung der Datenqualität
An zweiter Stelle folgt die Bewertung der Qualität der Daten. Um Fehler, Inkonsistenzen oder Lücken zu ermitteln, sind die Daten zunächst zu analysieren. Die Bewertung der Datenqualität geschieht mit verschiedenen Instrumenten und Techniken, wie z. B. Data Profiling, Data Sampling und Data Auditing.
Einen Plan zur Verbesserung entwickeln
Basierend auf den Ergebnissen der Datenqualitätsbewertung wird im nächsten Schritt ein Plan zur Verbesserung der Datenqualität entwickelt. Dieser Plan enthält eine Reihe von Maßnahmen, die zur Verbesserung der Datenqualität ergriffen werden müssen. Zu ihnen zählen u.a.
- die Aktualisierung von Datenquellen
- die Aufstellung neuer Datenqualitätsregeln oder
- die Implementierung neuer Datenqualitätswerkzeuge
Umsetzung des Datenqualitätsplans
Der vierte Schritt ist die Umsetzung des Datenqualitätsplans. Dazu gehört die Durchführung der im Plan zur Verbesserung der Datenqualität festgelegten Maßnahmen. Möglicherweise muss die Organisation in neue Technologien investieren oder zusätzliche Mitarbeiter einstellen, um den Plan umzusetzen.
Überwachung und Messung der Datenqualität
Im letzten Schritt des Datenqualitätsmanagements geht es darum, die Qualität der Daten kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Zu ihnen zählen u.a. die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken und die Identifizierung neu auftretender Probleme. Ein für diesen Zweck erstelltes Dashboard bietet einen Echtzeitüberblick über die Datenqualität.
Datenqualitätsmanagement – ein wichtiger Prozess
Das Datenqualitätsmanagement ist ein wichtiger Prozess, der einen systematischen Ansatz erfordert. Unternehmen helfen die o.g. Schritte dabei, dass ihre Daten korrekt, vollständig, konsistent und zeitnah sind. Aufgrund dieser empfohlenen Schritte können sie fundierte Entscheidungen treffen, die Betriebskosten senken und das Umsatzwachstum fördern.
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