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Datenqualität sicherstellen: Ein Muss für moderne Unternehmen

In einer Ära, in der Daten zum Lebensnerv der Geschäftstätigkeit geworden sind, entscheidet deren Qualität darüber, ob sie als echtes strategisches Gut dienen können. Die Fähigkeit eines Unternehmens, Daten effektiv zu nutzen, hängt nicht nur von deren Menge oder Sammlung ab, sondern entscheidend von deren Qualität. Ohne genaue, verlässliche und konsistente Daten liefern selbst die fortschrittlichsten Analysewerkzeuge oder KI-Modelle fehlerhafte Ergebnisse. Aus diesem Grund müssen Organisationen einen soliden Ansatz zur Sicherstellung der Datenqualität und dessen Operationalisierung priorisieren.

Warum Datenqualität wichtig ist

Datenqualität bezieht sich auf die Eignung von Daten für ihren vorgesehenen Zweck. Schlechte Datenqualität kann zu kostspieligen Fehlern, verpassten Chancen und einem Vertrauensverlust in die Systeme und Prozesse führen, die auf diesen Daten basieren. Im Gegensatz dazu befähigen hochwertige Daten Organisationen dazu:

Wesentliche Komponenten eines Ansatzes zur Datenqualität

Ein erfolgreicher Ansatz zur Datenqualität basiert auf der Definition, Messung und Verbesserung der Qualität von Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg. Im Folgenden sind die wesentlichen Komponenten aufgeführt, die festgelegt werden müssen:

  1. Datenqualitäts - Framework

    Festlegung der Kriterien für die Datenqualität, die typischerweise sechs zentrale Dimensionen umfassen:
    a.     Genauigkeit: Sicherstellen, dass die Daten die realen Objekte oder Ereignisse korrekt widerspiegeln.
    b.     Vollständigkeit: Überprüfung, ob alle erforderlichen Daten verfügbar sind.
    c.     Konsistenz: Sicherstellung, dass die Daten in verschiedenen Systemen und Datensätzen einheitlich sind.
    d.     Aktualität: Daten müssen aktuell und bei Bedarf verfügbar sein.
    e.     Gültigkeit: Daten sollten den festgelegten Formaten, Standards oder Geschäftsregeln entsprechen.
    f.     Eindeutigkeit: Vermeidung doppelter Dateneinträge oder -sätze.
    g.     Relevanz: Sicherstellung, dass die Daten relevant sind und die erforderliche Granularität aufweisen.

  2. Datenqualitäts-Governance

    Festlegung von Rollen, Verantwortlichkeiten und Richtlinien, um eine kontinuierliche Verwaltung der Datenqualität zu gewährleisten. Ein dediziertes Data-Governance-Team oder ein Datenverantwortlicher (Data Steward) spielt eine zentrale Rolle bei der Überwachung der Datenqualität, der Durchsetzung von Standards und der Lösung von Problemen.

  3. Datenqualitätskennzahlen

    Zur Verwaltung und Verbesserung der Datenqualität ist es unerlässlich, klare Kennzahlen zu definieren und deren Trends zu analysieren. Mögliche Kennzahlen umfassen (nicht abschließend):
    a.     Fehlerraten: z. B. der Prozentsatz fehlerhafter Datensätze.
    b.     Datenvollständigkeit: z. B. der Prozentsatz der Felder, die mit Daten befüllt sind, im Vergleich zu leeren Einträgen.
    c.     Datenkonsistenz: z. B. der Prozentsatz übereinstimmender Datenwerte in verschiedenen Systemen.
    d.     Geschwindigkeit: z. B. Verfolgung der Verarbeitungszeiten von Datenpipelines.

  4. Technologie und Werkzeuge

    Automatisierung ist ein wesentlicher Bestandteil bei der Operationalisierung von Datenqualität. Tools zur Datenprofilierung, -bereinigung und -validierung können die Erkennung und Lösung von Datenqualitätsproblemen automatisieren.

Weitergehende Operationalisierung der Datenqualität

Sobald die Komponenten der Datenqualität definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, diese zu operationalisieren – also ein Konzept in die Tat umzusetzen. So können Organisationen ihre Datenqualität in die Praxis umsetzen:

Fazit

Ein robuster Ansatz zur Datenqualität ist für jedes Unternehmen unerlässlich, das den Wert seiner Daten maximieren möchte. Durch die Festlegung klarer Standards, die Implementierung von Governance-Praktiken und den Einsatz von Automatisierungstools können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten genau, zuverlässig und zweckmäßig sind. Die weitere Operationalisierung der Datenqualität erfordert die Einbettung von Datenqualität in alltägliche Prozesse, die Förderung einer Kultur der Verantwortlichkeit und die kontinuierliche Verbesserung.

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Nils GillesHead of Data & Analytics Consulting