10 Tipps zur Verbesserung der Datenqualität
Die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten ist in den wichtigsten Branchen dokumentiert und insbesondere bei der jüngsten Pandemie von Bedeutung. Daher ist das Erreichen einer hohen Datenqualität ein entscheidendes Ziel für datengesteuerte Organisationen.
Verbesserung der Datenqualität:
- Vertrauenswürdige Berichte und Analysen
- Optimierte Betriebsprozesse
- Überlegene Kundenerfahrung
- Besserer ROI
Nachfolgend finden Sie unsere wichtigsten Tipps zur Verbesserung der Datenqualität, um das Beste aus Ihren Dateninvestitionen herauszuholen.
Tipp 1: Geschäftsanforderungen definieren und Geschäftsauswirkungen bewerten
Geschäftsanforderungen sind häufig die Treiber für Initiativen zur Verbesserung der Datenqualität. Sie können Datenqualitätsprobleme entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen und deren langfristigen Auswirkungen auf Ihr Unternehmen priorisieren. Die Messung der geschäftlichen Auswirkungen hilft dabei, ein Ziel festzulegen und den Fortschritt der Verbesserung der Datenqualität zu verfolgen. Ein kontinuierlicher Bezug zu den Geschäftsanforderungen bildet den Kontext für die Verfeinerung des Ansatzes zur Datenqualität.
Tipp 2: Verstehen Sie Ihre Daten
Für eine vertrauenswürdige Verwendung benötigen Sie nicht nur Daten, die „richtig“ sind, sondern auch die „richtigen“ Daten. Ja, nicht alle Daten sind gleich. Sie müssen Daten richtig verstehen, um zu sehen, ob sie für Ihre beabsichtigte Verwendung „richtig“ oder relevant sind. Der Schlüssel liegt darin, Ihre Daten zu verstehen. Woher es kommt, was es beschreibt und wie Sie den größten Wert daraus ziehen können. Data Intelligence ist die Fähigkeit, Ihre Daten richtig zu verstehen und zu nutzen. Die korrekte Beschreibung und Verknüpfung von Daten während ihrer gesamten Reise ist der beste strategische Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität.
Tipp 3: Datenqualität an der Quelle adressieren
Sehr oft werden Datenqualitätsprobleme vorübergehend behoben, nur um mit der Arbeit fortzufahren. Überlegen Sie, was passiert, wenn ein Data Scientist leere Datensätze in einem ausgewählten Datensatz findet. Höchstwahrscheinlich wird sie den Fehler in ihrer Kopie beheben und mit der Analyse fortfahren. Wenn die Korrekturen die Quelle nicht erreichen, behält der ursprüngliche Datensatz das Qualitätsproblem bei, was sich auf seine spätere Verwendung auswirkt. Vorbeugen ist besser als heilen, und die Verbreitung von schlechten Daten zu verhindern, ist, wie Sie die Datenqualität in solchen Fällen verbessern können.
Nehmen wir einen anderen Fall, in dem das Personal einer Klinik oft Schwierigkeiten hatte, die Patienten nach ihren Besuchen zu kontaktieren. Als sie feststellten, dass die Telefonnummern für mehrere Patienten falsch waren, beschlossen sie, dieses Problem an der Wurzel anzugehen. Als die Patienten eincheckten, baten die Mitarbeiter sie, ihre Telefonnummern zu überprüfen, und beseitigten schnell das Problem der Datenqualität.
Tipp 4: Verwenden Sie Optionssätze und normalisieren Sie Ihre Daten
Wenn Benutzer Daten in verschiedenen Formen eingeben, machen sie Fehler, insbesondere Rechtschreibfehler. Sie können „roda“ für „Straße“ schreiben und es vergessen. Wenn Sie diese Werte jedoch zur Analyse verwenden, können sie die Qualität des Datensatzes erheblich beeinträchtigen.
Verwenden Sie nach Möglichkeit eine definierte Liste von Werten oder Optionssätzen für solche Felder, damit die Benutzer keine Fehler machen können. In anderen Fällen können Normalisierungstools und -techniken die Dateninkonsistenzen beheben, um die Datenqualität zu verbessern.
Tipp 5: Förderung einer datengesteuerten Kultur
Die unternehmensweite datengesteuerte Kultur folgt einem bestimmten Satz von Werten, Verhaltensweisen und Normen, die die effektive Nutzung von Daten ermöglichen. Natürlich braucht es ein Buy-In von allen, um ihre Rolle in der Datenqualität anzuerkennen. Entwickeln Sie eine unternehmensweite gemeinsame Definition der Datenqualität, identifizieren Sie Ihre spezifischen Qualitätsmetriken, stellen Sie eine kontinuierliche Messung der definierten Metriken sicher und planen Sie Fehlerbehebungen. Ihre Organisation kann auch Data Governance nutzen, um die Verwaltung von Datenbeständen zu standardisieren und deren Qualität zu verbessern.
Eine wichtige Empfehlung von Gartner ist es, Geschäftsbenutzern die Möglichkeit zu geben, Qualitätsprobleme zu erkennen und anzugehen. Mit Self-Service-Datenqualität können Sie Datenanalysten, Datenwissenschaftler und Geschäftsanwender weiter befähigen, die Qualitätsprobleme selbst zu identifizieren und zu lösen. Kurz gesagt, eine robuste datengesteuerte Kultur ermutigt alle, zur Datenqualität beizutragen.
Tipp 6: Nominieren Sie einen Data Steward
Im Rahmen der Data-driven Culture Initiative können Sie einen Data Steward nominieren, um die Datenqualität zu verwalten. Data Stewards können den aktuellen Stand der Datenqualität analysieren, Überprüfungsprozesse optimieren und die erforderlichen Tools implementieren. Die Überwachung der Data Governance und die Verwaltung von Metadaten gehören ebenfalls zu ihrer Verantwortung. Ein Data Steward in der Organisation gewährleistet eine klare Rechenschaftspflicht und vollständige Überwachung zur Verbesserung der Datenqualität.
Tipp 7: Nutzen Sie DataOps, um Ihre Teams zu stärken
Die DataOps-Methodik konzentriert sich auf prozessorientierte Automatisierung zusammen mit Best Practices, um die Qualität und Agilität der Datenanalyse zu verbessern. Durch die Nutzung von DataOps können Daten für den Geschäftswert auf allen Technologieebenen aktiviert werden, von der Infrastruktur bis zur Erfahrung.
Sie können mit DataOps Innovationen einführen, um menschliche Verhaltensweisen zu automatisieren, die Datenqualität definieren, Datenqualität testen und Fehler bei der Datenqualität beheben. Die Befähigung aller Ihrer Teams mit der DataOps-Kultur ist ein strategischer Weg zur Verbesserung der Datenqualität.
Tipp 8: Fokus auf Schulung und Erinnerung
Eine datengetriebene Kultur gewährleistet die Beteiligung der gesamten Organisation an der Datenqualität. Es ist aber auch wichtig, ihr Interesse und ihren Beitrag durch innovative Ideen zu erhalten. Regelmäßige Schulungen zu Konzepten, Metriken und Tool-Nutzung werden dazu beitragen, die Bedürfnisse und Vorteile der Datenqualität zu stärken. Der unternehmensweite Austausch von Qualitätsproblemen und Erfolgsgeschichten kann als freundliche Erinnerung dienen. Spezialisierte Schulungen für Mitarbeiter sind ein effektiver Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität.
Tipp 9: Verhindern Sie zukünftige Datenfehler
Bei der Datenqualität geht es nicht nur darum, die aktuellen Fehler zu korrigieren, sondern auch zukünftige Fehler zu verhindern. Die Bewertung und Behebung der Ursachen von Datenqualitätsproblemen in Ihrem Unternehmen ist hier der Schlüssel. Sind die Prozesse manuell oder automatisiert? Sind die Messmetriken korrekt definiert? Können die Beteiligten die Fehler direkt korrigieren? Ist die Datenqualitätskultur fest verankert? Die von Ihnen gewählte Datenqualitätslösung sollte sich darauf konzentrieren, die Datenqualität im gesamten Unternehmen zu ermöglichen.
Tipp 10: Kommunizieren Sie Aktionen und Ergebnisse
Die Einbindung aller in Datenqualitätsinitiativen ist von entscheidender Bedeutung, da die Datenqualität heute nicht auf wenige Teams beschränkt ist. Die Sensibilisierung aller Stakeholder für die Aktivitäten schafft Interesse und fördert die Partizipation. Wenn Sie häufig über Datenqualitätsfehler, mögliche Gründe, Initiativen, Tests und Ergebnisse kommunizieren, werden sich mehr Menschen aktiv an den Verbesserungsprojekten beteiligen. Die Dokumentation der Fortschritte, Aktionen und Ergebnisse ergänzt die organisatorische Wissensbasis für zukünftige Initiativen.
Es gibt zwei interessante Momente im Leben eines Datenstücks: den Moment, in dem es erstellt wird, und den Moment, in dem es verwendet wird. Wenn Sie Fehler zum Zeitpunkt der Datenerstellung minimieren und Qualitätsprobleme immer an der Quelle beheben können, können Sie die Datenqualität zum Zeitpunkt der Verwendung sicherstellen. Das Verständnis Ihrer Daten und die Förderung einer datengesteuerten Kultur tragen wesentlich dazu bei, die Datenqualität auf ihrem Weg zu verbessern.