Wie kann die Datenqualität verbessert werden?
Es gibt mehrere Methoden, die Datenqualität zu verbessern und gleichzeitig eine Datenstrategie zu entwickeln, die sowohl zu den kurz- als auch langfristigen Unternehmenszielen passt.
1. Datenbereinigung, Datenpflege und Datenbestände verkleinern
Die Datenbereinigung ist ein wesentlicher Schritt bei der Verbesserung der Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Datensätze müssen entfernt, korrigiert oder mit Informationen ergänzt werden. Die Datenpflege sollte regelmäßig durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass neue Daten stets den gleichen Qualitätsanforderungen entsprechen. Zusätzlich sollte die Menge an Daten, die nicht mehr relevant oder redundant sind, durch Verkleinern der Datenbestände reduziert werden, um das System übersichtlich und effizient zu halten.
Achtung: Compliance und Datenschutz
Beim Pflegen der Datensätze müssen Sie zusätzlich die Datenschutzbestimmungen und rechtlichen Vorschriften einhalten. Durch regelmäßiges Überprüfen, Bereinigen und Aktualisieren gewährleisten Sie, dass Ihr Unternehmen im Einklang mit den geltenden Gesetzen agiert.
2. Validierung und Plausibilitätsprüfung
Validierung und Plausibilitätsprüfung sind entscheidend, um sicherzustellen, dass die erfassten Daten korrekt und sinnvoll sind. Hierbei werden die Daten auf ihre Konsistenz und Richtigkeit überprüft, sowohl in Bezug auf interne Datenquellen als auch auf externe Bezugspunkte. Validierungssysteme können automatisch sicherstellen, dass nur valide und präzise Daten in das System gelangen, wodurch Fehlerquellen frühzeitig identifiziert und vermieden werden. Dieser Schritt hilft, falsche oder unplausible Daten auszuschließen und trägt damit maßgeblich zur Datenqualität bei.
3. Datenqualitätsüberwachung
Die Datenqualitätsüberwachung ist ein kontinuierlicher Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, die Qualität ihrer Daten in Echtzeit zu überwachen. Hierbei werden die Daten regelmäßig überprüft und auf Qualitätseinbußen hin untersucht. Diese Überwachung erfolgt oft mit Hilfe von speziellen Software-Tools, die automatisch Schwächen in den Daten aufdecken. So können Unternehmen proaktiv auf Probleme reagieren und sicherstellen, dass die Datenqualität kontinuierlich auf hohem Niveau bleibt.
Tipp: Überprüfungen und Aktualisierungen sind unabdingbare Maßnahmen und Sie sollten eine Möglichkeit finden, beide Prozesse in Ihre Organisation zu integrieren.
4. Automatisierung und Technologieeinsatz
Ein weiterer wichtiger Schritt zur Verbesserung der Datenqualität ist der gezielte Einsatz von Technologie und Automatisierung. Moderne Datenmanagement-Tools ermöglichen eine effektive Überwachung der Datenqualität und identifizieren potenzielle Probleme frühzeitig. Automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung und -validierung tragen dazu bei, Fehlerquellen zu minimieren und den Aufwand für manuelle Datenkorrekturen zu verringern. Besonders leistungsfähig sind Tools, die Machine Learning und Künstliche Intelligenz einsetzen, um die Datenqualität fortlaufend zu optimieren und Probleme automatisch zu beheben.
Beispiele für Tools im Datenmanagement
- Data Profiling Tools: Ermöglichen eine detaillierte Strukturanalyse und die Generierung von Metadaten, um eine umfassende Übersicht über die Datenbestände zu erhalten. Sie extrahieren Informationen wie Datentypen, Feldlängen und Schlüsselbeziehungen.
- Data Analytics Tools: Helfen dabei, Muster und Trends in großen Datensammlungen zu erkennen. Sie bieten Funktionen zur Datentransformation, -anreicherung und -visualisierung und unterstützen bei der Vorhersage zukünftiger Entwicklungen.
- Data Integration Tools: Kombinieren Informationen aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, Anwendungen, Cloud-Dienste) zu einer einheitlichen Ansicht. Sie integrieren auch Echtzeit-Daten und gewährleisten Konsistenz über verschiedene Systeme hinweg.
- Data Assessment Tools: Stellen die kontinuierliche Datenqualität sicher, indem sie auf Unvollständigkeiten, Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen hinweisen. Sie verhindern Duplikationen und unterstützen bei Compliance- und Datenschutzprüfungen.
5. Mitarbeiterschulung und Sensibilisierung
Die Datenqualität verbessern bedeutet auch, Mitarbeiter für die Bedeutung von guten Daten zu sensibilisieren. Wenn alle Beteiligten, die mit Daten arbeiten, ein Bewusstsein für die Auswirkungen von fehlerhaften Daten entwickeln, können sie dazu beitragen, die Qualität der Informationen von Anfang an zu sichern. Schulungen und Workshops zur korrekten Dateneingabe und zum richtigen Umgang mit Daten sind daher unverzichtbar.