Datenqualität verbessern
Warum ist Datenqualität wichtig?
Datenqualität ist längst nicht mehr nur eine optionale Komponente, sondern ein zentrales Erfolgskriterium für Unternehmen. Sie bestimmt die Effektivität von Analyseverfahren und letztendlich die Qualität der daraus abgeleiteten Entscheidungen. Bereits kleine Datenfehler können zu Verwerfungen führen, die sich in den nachgelagerten Prozessen potenzieren und so eine Reihe von Problemen verursachen. Eine rechtzeitige Datenprüfung ist daher essenziell, um mögliche Fehler früh zu identifizieren und zu korrigieren.
Der Aufwand lohnt sich definitiv, denn je früher Datenfehler gefunden werden, desto einfacher und kostengünstiger ist ihre Behebung. Fallen Fehler hingegen erst in einer späten Phase des Prozesses auf, können daraus schwerwiegende Fehler in Analysen resultieren. Ebenso stellt eine frühzeitige Qualitätskontrolle sicher, dass alle nachfolgenden Systeme und Schichten mit qualitativ hochwertigen Daten arbeiten.
Dies beeinflusst die Vertrauenswürdigkeit von Analyseergebnissen ebenfalls positiv. Nicht zuletzt verursachen Datenkorrekturen in späten Phasen von Analytics-Prozessen oft einen erheblichen Aufwand, den es angesichts der ohnehin knappen IT-Personalressourcen dringend zu vermeiden gilt. Angesichts dieser Fakten stellt sich nun die Frage, wie sich die notwendige Datenqualität herstellen lässt.
Der Aufwand lohnt sich definitiv, denn je früher Datenfehler gefunden werden, desto einfacher und kostengünstiger ist ihre Behebung. Fallen Fehler hingegen erst in einer späten Phase des Prozesses auf, können daraus schwerwiegende Fehler in Analysen resultieren. Ebenso stellt eine frühzeitige Qualitätskontrolle sicher, dass alle nachfolgenden Systeme und Schichten mit qualitativ hochwertigen Daten arbeiten.
Dies beeinflusst die Vertrauenswürdigkeit von Analyseergebnissen ebenfalls positiv. Nicht zuletzt verursachen Datenkorrekturen in späten Phasen von Analytics-Prozessen oft einen erheblichen Aufwand, den es angesichts der ohnehin knappen IT-Personalressourcen dringend zu vermeiden gilt. Angesichts dieser Fakten stellt sich nun die Frage, wie sich die notwendige Datenqualität herstellen lässt.
ZUM THEMA:
Wie lässt sich eine hohe Datenqualität erreichen?
Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, sind für Datenmanager und Datenstewards insbesondere drei Aspekte von Bedeutung:
• Quality at Source
• Data Lineage
• Transformationen
Erstens ist es wichtig, die Qualität der Daten bereits an der Quelle zu sichern (Quality at Source). Hierzu können Unternehmen Mechanismen zur Qualitätssicherung implementieren, wie zum Beispiel automatisierte Validierungsregeln und Plausibilitätsprüfungen. Durch diese Maßnahmen lassen sich Fehler bereits früh erkennen und beheben, was das Risiko von fehlerhaften Analysen und Entscheidungen reduziert.
Zweitens ist Data Lineage, also die Rückverfolgbarkeit und Dokumentation des gesamten Lebenszyklus der Daten, ein zentraler Aspekt. Dies beinhaltet die Dokumentation der Datenherkunft, aller Verarbeitungsschritte und Transformationen. Eine transparente Daten-Lineage erleichtert die Identifizierung und Korrektur von Datenproblemen und trägt somit zur Verbesserung der Datenqualität bei. Empfehlenswert ist in diesem Kontext auch die Einführung von Quality Gates, um die Korrektheit der Daten an mehreren Stellen zu überprüfen.
Drittens spielen auch die Datenverarbeitung und -transformation eine entscheidende Rolle. Diese Schritte, in denen Rohdaten in verwertbare Informationen umgewandelt werden, sollten stets unter Einhaltung hoher Qualitätsstandards durchgeführt werden. Fehlerhafte Transformationen können zu falschen Ergebnissen und somit fehlerhaften Analysen führen. Daher sollten Verantwortliche qualitätssichernde Maßnahmen in den Transformationsschichten implementieren, um konsistente, korrekte und vollständige Daten zu gewährleisten.
Mehr über Q-THOR
• Quality at Source
• Data Lineage
• Transformationen
Erstens ist es wichtig, die Qualität der Daten bereits an der Quelle zu sichern (Quality at Source). Hierzu können Unternehmen Mechanismen zur Qualitätssicherung implementieren, wie zum Beispiel automatisierte Validierungsregeln und Plausibilitätsprüfungen. Durch diese Maßnahmen lassen sich Fehler bereits früh erkennen und beheben, was das Risiko von fehlerhaften Analysen und Entscheidungen reduziert.
Zweitens ist Data Lineage, also die Rückverfolgbarkeit und Dokumentation des gesamten Lebenszyklus der Daten, ein zentraler Aspekt. Dies beinhaltet die Dokumentation der Datenherkunft, aller Verarbeitungsschritte und Transformationen. Eine transparente Daten-Lineage erleichtert die Identifizierung und Korrektur von Datenproblemen und trägt somit zur Verbesserung der Datenqualität bei. Empfehlenswert ist in diesem Kontext auch die Einführung von Quality Gates, um die Korrektheit der Daten an mehreren Stellen zu überprüfen.
Drittens spielen auch die Datenverarbeitung und -transformation eine entscheidende Rolle. Diese Schritte, in denen Rohdaten in verwertbare Informationen umgewandelt werden, sollten stets unter Einhaltung hoher Qualitätsstandards durchgeführt werden. Fehlerhafte Transformationen können zu falschen Ergebnissen und somit fehlerhaften Analysen führen. Daher sollten Verantwortliche qualitätssichernde Maßnahmen in den Transformationsschichten implementieren, um konsistente, korrekte und vollständige Daten zu gewährleisten.
Ganzheitliche Lösung unterstützt Datenverantwortliche
Manuell lässt sich die notwendige Datenqualität in einem Unternehmen kaum nachhaltig sicherstellen. Daher benötigen IT-Teams technische Unterstützung. Hier kommt Q-THOR, ein innovatives Tool der Münchner BIG.Cube GmbH, ins Spiel.
Q-THOR bietet einen umfassenden Ansatz, der an allen oben genannten Schichten anknüpft. Die Lösung ermöglicht eine umfassende Datenprüfung im Self-Service, sodass Nutzer spezifische Checks festlegen können, die für ihre Daten relevant sind. Dieser Ansatz ermöglicht es den Anwendern, ihr Fachwissen und ihre Anforderungen direkt in die Datenprüfung einfließen zu lassen, was zu einer gesteigerten Effizienz führt. Außerdem wird kein Support des IT-Teams benötigt.
Weiterhin hilft die Software dabei, die aktuelle Datenqualität zu überprüfen und zu gewährleisten, dass die Daten den definierten Standards entsprechen. Durch das Einrichten von Quality Gates erreichen Anwender, dass ausschließlich qualitativ hochwertige Daten in den nachfolgenden Schritten der Datenverarbeitung und Analyse verwendet werden.
Ein weiterer Vorteil von Q-THOR ist die Realtime-Datenprüfung. Sie ermöglicht die Überwachung und Kontrolle von Datensätzen in Echtzeit, sodass potenzielle Probleme sofort erkannt und behoben werden können. Dadurch wird die Datenqualität kontinuierlich auf hohem Niveau gehalten.
Geeignet ist die Datenqualitätsmanagement-Software unter anderem für folgende Use Cases:
Q-THOR bietet einen umfassenden Ansatz, der an allen oben genannten Schichten anknüpft. Die Lösung ermöglicht eine umfassende Datenprüfung im Self-Service, sodass Nutzer spezifische Checks festlegen können, die für ihre Daten relevant sind. Dieser Ansatz ermöglicht es den Anwendern, ihr Fachwissen und ihre Anforderungen direkt in die Datenprüfung einfließen zu lassen, was zu einer gesteigerten Effizienz führt. Außerdem wird kein Support des IT-Teams benötigt.
Weiterhin hilft die Software dabei, die aktuelle Datenqualität zu überprüfen und zu gewährleisten, dass die Daten den definierten Standards entsprechen. Durch das Einrichten von Quality Gates erreichen Anwender, dass ausschließlich qualitativ hochwertige Daten in den nachfolgenden Schritten der Datenverarbeitung und Analyse verwendet werden.
Ein weiterer Vorteil von Q-THOR ist die Realtime-Datenprüfung. Sie ermöglicht die Überwachung und Kontrolle von Datensätzen in Echtzeit, sodass potenzielle Probleme sofort erkannt und behoben werden können. Dadurch wird die Datenqualität kontinuierlich auf hohem Niveau gehalten.
Geeignet ist die Datenqualitätsmanagement-Software unter anderem für folgende Use Cases:
- Kontrolle externer Datenlieferungen (zum Beispiel von Konzernunternehmen)
- Erfüllung regulatorischer Anforderungen wie Basel, Solvency und BCBS 239
- Optimierung des Stammdatenmanagements
- Unterstützung von Datenmigrationen
- Abschlussarbeiten wie Fast Close
