Die Datenqualität ist ein wichtiger Faktor für jede Organisation, die Daten sammelt, speichert oder verwendet. Sie hat einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit datengestützter Entscheidungen. In diesem Artikel erörtern wir die verschiedenen Aspekte der Datenqualität und warum sie wichtig ist.
Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten. Organisationen sind dafür verantwortlich, dass die von ihnen erfassten Daten von hoher Qualität und frei von Fehlern oder Unstimmigkeiten sind.
Datenqualitätsprobleme können in zwei Kategorien unterteilt werden: strukturelle und inhaltliche Probleme. Zu den strukturellen Problemen gehören Probleme mit der Struktur der Datenspeicherung, z. B. falsche Datentypen oder falsche Felddefinitionen. Zu den inhaltlichen Problemen gehören Probleme mit den eigentlichen Daten, z. B. falsche Werte oder fehlende Daten.
Datenqualitätsprobleme können aus einer Vielzahl von Quellen resultieren, darunter fehlerhafte Dateneingabe, Datenmanipulation, Datenübertragungsfehler oder sogar böswillige Aktivitäten. Für Unternehmen ist es wichtig, die Ursache von Datenqualitätsproblemen zu ermitteln, um sie zu beheben.
Die Verwaltung der Datenqualität ist ein fortlaufender Prozess, der die Überwachung der Datenqualität, die Lösung von Datenqualitätsproblemen und die kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität umfasst. Unternehmen müssen einen Plan zur Verwaltung der Datenqualität aufstellen, um sicherzustellen, dass die Datenqualität im Laufe der Zeit aufrechterhalten wird.
Qualitativ hochwertige Daten können Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Genaue und zuverlässige Daten können Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Es gibt eine Vielzahl von Datenqualitätstools, die Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Datenqualität unterstützen. Diese Tools können Unternehmen dabei helfen, Datenqualitätsprobleme zu erkennen, die Datenqualität im Laufe der Zeit zu überwachen und automatische Lösungen zur Behebung von Datenqualitätsproblemen bereitzustellen.
Organisationen sollten sich an Datenqualitätsnormen wie ISO 9000 und ISO 27000 halten, um sicherzustellen, dass die Datenqualität durchgängig gewährleistet ist. Diese Normen bieten Richtlinien für die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten.
Datenqualität ist ein wichtiger Faktor für jede Organisation, die Daten erhebt, speichert oder verwendet. Sie hat einen erheblichen Einfluss auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit datengestützter Entscheidungen. Unternehmen müssen einen Plan für das Datenqualitätsmanagement aufstellen, um sicherzustellen, dass die Datenqualität im Laufe der Zeit erhalten bleibt. Datenqualitätstools können Unternehmen dabei helfen, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, während Datenqualitätsstandards Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung und -verwendung bereitstellen.
Es wird allgemein anerkannt, dass es acht Dimensionen der Datenqualität gibt:
1. Korrektheit: Die Daten sind frei von Fehlern, Verzerrungen und Inkonsistenzen.
2. Vollständigkeit: Die Daten sind insofern vollständig, als sie alle Informationen enthalten, die für die Zwecke, für die sie verwendet werden, erforderlich sind.
3) Konsistenz: Die Daten sind insofern konsistent, als sie über verschiedene Datenquellen, Plattformen und Anwendungen hinweg interpretierbar und vergleichbar sind.
4. die Rechtzeitigkeit: Die Daten sind zeitnah, d. h. sie sind verfügbar, wenn sie benötigt werden.
5. Zugänglichkeit: Die Daten sind für diejenigen, die sie benötigen, zugänglich.
6. Benutzerfreundlichkeit: Die Daten sind insofern nutzbar, als sie von denjenigen, die sie benötigen, leicht verstanden und genutzt werden können.
7. Flexibilität: Die Daten sind insofern flexibel, als sie leicht an veränderte Bedürfnisse angepasst werden können.
8. Sicherheit: Daten sind sicher, da sie vor unbefugtem Zugriff und Gebrauch geschützt sind.
Datenkonformität bedeutet sicherzustellen, dass die Daten bestimmten Standards entsprechen. Dies kann bedeuten, dass die Daten korrekt, konsistent und vollständig sind. Außerdem muss sichergestellt werden, dass die Daten korrekt formatiert sind und alle anderen festgelegten Anforderungen erfüllen. Datenkonformität ist wichtig, weil sie dazu beiträgt, dass die Daten nutzbar sind und von Systemen und Anwendungen effektiv verarbeitet werden können.
Bei der Datenqualität gibt es vier Phasen:
1. Planung und Entwurf: In dieser Phase werden die Datenqualitätsziele festgelegt und ein Plan zur Erreichung dieser Ziele erstellt. Dazu gehört die Ermittlung der für das Unternehmen wichtigsten Datenqualitätsdimensionen und die Entwicklung von Prozessen und Kontrollen zu deren Verwaltung.
2. Datenerfassung und -bereinigung: In dieser Phase werden die Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und bereinigt, um Fehler und Unstimmigkeiten zu beseitigen. Dazu gehört das Erkennen und Korrigieren ungültiger, doppelter oder fehlender Daten.
3. datenüberprüfung und -validierung: In dieser Phase werden die Daten überprüft, um ihre Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. Dazu gehört die Überprüfung der Daten anhand der Quelldokumentation und die Validierung der Daten anhand von Geschäftsregeln.
4. datenüberwachung und -pflege: In dieser Phase wird die Datenqualität laufend überwacht, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen des Unternehmens entspricht. Dazu gehört die regelmäßige Überprüfung der Datenqualitätsmetriken und die Vornahme von Änderungen an Prozessen und Kontrollen nach Bedarf.
Es gibt vier Kategorien von Datenqualität:
1. Vollständigkeit: Dies bezieht sich auf den Grad, in dem alle erforderlichen Daten vorhanden sind.
2. Korrektheit: Dies bezieht sich auf den Grad, in dem die Daten frei von Fehlern oder Ungenauigkeiten sind.
3. die Konsistenz: Dies bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die Daten über verschiedene Quellen oder verschiedene Datensätze hinweg konsistent sind.
4. die Aktualität: Dies bezieht sich auf den Grad, in dem die Daten zeitnah und aktuell sind.