Datenqualität und ihre Bedeutung

Datenqualität liegt vor, wenn Daten fehlerfrei, präzise und vollständig sind.

Daten sind genau, wenn sie fehlerfrei und präzise sind. Sie widerspiegeln die Realität korrekt.

Daten sind vollständig, wenn alle relevanten Informationen vorhanden sind. Es fehlen keine wichtigen Details.

Daten sind verlässlich, wenn sie aktuell und korrekt sind. Sie sind nicht veraltet und stimmen mit der Realität überein.

Daten sind relevant, wenn sie für die geplanten Aufgaben und Ziele relevant sind.

Um ungeeignete Daten von vornherein zu vermeiden, sollten bei der Datenerfassung klare Regeln befolgt werden.

Dieser Prozess entfernt Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen aus bestehenden Daten.

Dieser Schritt analysiert den aktuellen Datenbestand und identifiziert Lücken, Fehler und veraltete Informationen.

In diesem Schritt werden Qualitätskriterien definiert, um sicherzustellen, dass die Daten den Anforderungen der Endbenutzer entsprechen.

In diesem Schritt werden Duplikate entfernt, Fehler korrigiert, fehlende Werte ergänzt und Datenformate vereinheitlicht.

Die 1:10:100-Regel beschreibt, wie sich die Kosten für schlechte Datenqualität mit jeder Verzögerung bei der Behebung exponentiell erhöhen.

Dieser Schritt beinhaltet Maßnahmen, um Datenfehler von Anfang an zu verhindern. Dazu gehören Richtlinien, Validierungen und Mitarbeiterschulungen.

Die Korrektur von fehlerhaften Daten ist deutlich teurer als die Vorbeugung. Sie umfasst das Abgleichen, Bereinigen und manuelle Korrigieren von Datensätzen.

Die Ignoranz von Datenqualität führt zu hohen Kosten, die sich auf Ineffizienzen, Rufschädigung und finanzielle Verluste auswirken.

Frühzeitige Investitionen in Datenqualität sind kostengünstiger als die Korrektur von Fehlern im Nachhinein. Die Qualität der Daten hat einen direkten Einfluss auf Entscheidungen und Ergebnisse.

Daten sind genau, wenn sie fehlerfrei und präzise sind. Sie widerspiegeln die Realität korrekt. Beispiel: +43-1-755 6789 ist eine genaue Telefonnummer, da sie das Landespräfix und die vollständige Nummer enthält.

Daten sind vollständig, wenn alle wichtigen Informationen vorhanden sind. Es fehlen keine wichtigen Details. Ein vollständiges Kundenprofil würde beispielsweise Name, Adresse, Telefonnummer und E-Mail enthalten.

Daten sind verlässlich, wenn sie inhaltlich korrekt und konsistent sind. Fehlerhafte oder veraltete Daten sind nicht verlässlich. Wenn beispielsweise das Geburtsdatum eines Kunden in zwei verschiedenen Systemen unterschiedlich angegeben ist, sind die Daten nicht verlässlich.

Daten sind relevant, wenn sie für die zugrundeliegenden Aufgaben relevant sind. Beispielsweise sind Daten über die Browser-Historie relevant für die Analyse des Kundenverhaltens im Online-Shop.

Es gibt vier Säulen guter Datenqualität: Genauigkeit, Vollständigkeit, Verlässlichkeit und Relevanz. Alle vier Säulen sind wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten tatsächlich eine Unterstützung und kein Hindernis darstellen.

Die Daten-Profilierung ist wie ein Gesundheitscheck für Ihre Datensätze. Sie identifiziert Inkonsistenzen, Anomalien und fehlende Werte in Ihren Daten. Das ist ein wichtiger erster Schritt, um Problembereiche in Ihrer Datenbank zu erkennen.

Bei der Datenbereinigung werden Fehler und Inkonsistenzen in den Daten korrigiert. Dazu gehören das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Tippfehlern und das Standardisieren von Datenformaten.

Bei der Datenanreicherung werden Daten aus externen Quellen hinzugefügt, um die Informationen zu vervollständigen und zu aktualisieren. So können zum Beispiel Geo-Koordinaten oder aktuelle Adressdaten hinzugefügt werden.

Die Datenvalidierung prüft Daten anhand von Regeln oder Standards, um sicherzustellen, dass sie korrekt und sinnvoll sind. Diese Prüfung beinhaltet oft automatisierte Checks, die die Daten auf Logik und korrektes Format überprüfen.

Die Datenintegration führt Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, um eine konsistente und umfassende Datenbasis zu schaffen. Dies erfordert oft die Harmonisierung unterschiedlicher Datenformate und Strukturen.

Datenmigration ist der Prozess, bei dem Daten von einem System in ein anderes übertragen werden, ohne dass Daten verloren gehen oder verändert werden. Das kann zum Beispiel beim Wechsel von einem alten zu einem neuen Server-System der Fall sein.

Data Governance ist die Festlegung von Richtlinien und Verfahren für das Datenmanagement, um die Datenqualität zu sichern. Das umfasst Rollen und Verantwortlichkeiten.

Regelmäßige Audits überprüfen, ob die Datenqualitätsstandards eingehalten werden. Das kann zum Beispiel ein jährliches Audit sein, bei dem Datensätze auf die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien geprüft werden.

Mitarbeiter müssen über die bestmöglichen Praktiken der Dateneingabe und -pflege informiert sein, um Fehler von Anfang an zu vermeiden. Ein Beispiel ist ein Schulungsworkshop für neue Mitarbeiter mit Fokus auf die Bedeutung genauer Daten.

Bei der Datenmigration werden Daten von einem System in ein anderes übertragen. Dabei ist es wichtig, dass die Daten dabei nicht verloren gehen oder verändert werden.

Data Governance sorgt dafür, dass Daten verantwortungsvoll und gemäß den Richtlinien verwaltet werden. Das umfasst Regeln zur Datenerfassung, -speicherung, -zugänglichmachung und -nutzung.

Regelmäßige Audits gewährleisten, dass die Datenqualität fortlaufend überprüft und eingehalten wird.

Mitarbeiter müssen geschult werden, damit sie Daten richtig eingeben und pflegen. So werden Fehler von vornherein reduziert.

Die Daten werden bei ihrer Eingabe ins System sofort überprüft. So können zum Beispiel während der Benutzerregistrierung die E-Mail-Adresse auf Gültigkeit und die Telefonnummer auf korrekte Formatierung geprüft werden.

Diese Methode dient dazu, große Datensätze in regelmäßigen Abständen zu bereinigen. Zum Beispiel können Sie ein nächtliches Skript laufen lassen, das Duplikate entfernt, Formatierungsfehler korrigiert und fehlende Felder ergänzt.

Sobald Ihre Daten bereinigt sind, ist es die größte Herausforderung, sie sauber zu halten.

Diese Methode verarbeitet Daten sofort, während Batchverarbeitung Daten in größeren Blöcken zu einem bestimmten Zeitpunkt verarbeitet.