Datenqualität

Was ist Datenqualität?

Datenqualität bezieht sich auf den Zustand einer Datensammlung basierend auf mehreren Faktoren. Ein Datensatz mit hoher Datenqualitätssicherung wird als geeignet angesehen, um die Bedürfnisse eines Unternehmens zu erfüllen. Das bedeutet, dass die Daten genau, relevant, einzigartig und aktuell sind. Daten von niedriger Qualität sind in der Regel unorganisiert, inkonsistent, unvollständig und anfällig für Sicherheitslücken.

Das Datenqualitätsmanagement stellt sicher, dass Qualitätsstandards und -verfahren erfolgreich implementiert und während des gesamten Datenprozesses fortgesetzt werden. Es umfasst die Profilierung von Daten und deren aktuellem Zustand, das Berichten von Datenzielen und -fehlern, das Reparieren beschädigter Daten und das Anreichern zukünftiger Daten durch langfristige Überwachung.

Datenqualitätssoftware analysiert Datensätze mithilfe künstlicher Intelligenz, um fehlerhafte, inkonsistente und unvollständige Daten zu identifizieren, während sie den Unternehmensstandards entspricht.

Datenqualitätstools ermöglichen es Unternehmen auch, die Identifizierung von Anomalien zu automatisieren, präventive Maßnahmen zur Erhaltung der Qualität durchzuführen, automatisierte Reinigungsfunktionen zu implementieren und Modifikationen und Standardisierungen anzubieten. Einige Unternehmen integrieren Datenmanagementplattformen, um die Organisation und den Transfer ihrer Daten zu optimieren.

Datenqualität Software

Software, die datenqualität als Funktion oder Begriff erwähnt.

ZoomInfo Sales

Anomalo

Monte Carlo

SAP Master Data Governance (MDG)

Soda

Apollo.io

Warum ist Datenqualität wichtig?

Daten sind essenziell für Unternehmen, die sie nutzen, um ihre Entscheidungsfindung zu beeinflussen, Änderungen in der Produktion vorzunehmen und umfassende Geschäftsrisikoanalysen durchzuführen.

Sicherzustellen, dass die Datenqualität den Anforderungen entspricht, bedeutet mehr, als nur zu überprüfen, ob sie „gut“ ist. Es beinhaltet das Sammeln von Daten aus vertrauenswürdigen Quellen, das Durchführen häufiger Qualitätssicherungs- und Wartungsprüfungen und die effektive Nutzung dieser Daten in der Geschäftsplanung. Hochwertige Daten helfen Unternehmen, ihre Vertrauenswürdigkeit zu verbessern und die Qualität ihrer Geschäftspraktiken zu erhöhen.

Daten von niedriger Qualität können erhebliche Probleme für ein Unternehmen verursachen. Folgendes zeigt auf, wie Daten ein Unternehmen negativ beeinflussen können, das die Datenqualität nicht priorisiert.

• Ungenaue Marktdaten führen dazu, dass Unternehmen Wachstumschancen verpassen.
• Schlechte Geschäftsentscheidungen können auf ungültigen Daten basieren.
• Falsche Kundendaten können Verwirrung und Frustration für das Unternehmen und den Kunden schaffen.
• Die Veröffentlichung falscher Datenqualitätsberichte kann den Ruf einer Marke ruinieren.
• Unangemessenes Speichern von Daten kann Unternehmen anfällig für Sicherheitsrisiken machen.

Faktoren, die die Datenqualität beeinflussen

Sieben Hauptfaktoren tragen zur Qualität von Geschäftsdaten bei. Diese Faktoren helfen Unternehmen zu bestimmen, welche Datenbereiche an Qualität mangeln und was getan werden muss, um die Qualität zu verbessern.

1. Genauigkeit: Wie korrekt die Daten die Informationen widerspiegeln, die sie darstellen sollen.
2. Vollständigkeit: Die Umfassendheit der Daten. Wenn Daten vollständig sind, bedeutet das, dass alle benötigten Daten derzeit zugänglich sind.
3. Relevanz: Warum die Daten gesammelt werden und wofür sie verwendet werden sollen. Die Priorisierung der Datenrelevanz stellt sicher, dass keine Zeit mit dem Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten verschwendet wird, die nie verwendet werden.
4. Gültigkeit: Wie die Daten gesammelt wurden. Die Datenerfassung sollte den bestehenden Unternehmensrichtlinien entsprechen.
5. Aktualität: Wie aktuell die Daten sind. Wenn Unternehmensdaten nicht so aktuell wie möglich sind, gelten sie als unzeitgemäß.
6. Konsistenz: Wie gut die Daten von einem Satz zum anderen einheitlich bleiben.
7. Einzigartigkeit: Stellt sicher, dass es keine Duplikate innerhalb der Datensätze gibt.

Vorteile von hoher Datenqualität

Gute Datenqualität ist nicht leicht zu erreichen, aber die Vorteile machen den Aufwand lohnenswert. Unternehmen, die ihre Datenqualität priorisieren, nutzen diese Daten, um ihre Geschäftsabläufe zu verbessern.

• Verbesserung der Entscheidungsfindung durch die genauesten Daten für effektive Entscheidungen. Qualitätsdaten helfen Unternehmen, die Risiken von Versuch und Irrtum zu vermeiden und sich sicherer zu fühlen, Geschäftsprozesse basierend auf Datenfunden zu ändern.
• Umsatzsteigerung durch das Verständnis von Markttrends und Kundenbedürfnissen und das Handeln darauf, bevor es die Konkurrenz tut.
• Marketingbemühungen anpassen, um die Zielgruppe auf die effizienteste Weise zu erreichen. Das Sammeln der richtigen Daten gibt Unternehmen die Einblicke, die sie benötigen, um ihre Zielgruppe wirklich zu verstehen. Mit diesen Informationen können Unternehmen ihre Marketingtechniken an das ideale Kundenprofil (ICP) anpassen.
• Zeit sparen durch das Sammeln nur der notwendigen Daten. Datenqualität stellt sicher, dass alle gesammelten Daten einem Zweck dienen.
• Wettbewerbsdaten nutzen durch das Gewinnen von Einblicken in die Branche. Qualitätsmarktdaten sammeln nicht nur Informationen über die Zielgruppe, sondern über die gesamte Branche. Dazu gehören Daten über Wettbewerber und deren Aktivitäten auf dem Markt. Unternehmen können dies nutzen, um Markttrends vorherzusagen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und Geschäftsentscheidungen zu beschleunigen, um Wachstum zu fördern.

Wie man die Datenqualität verbessert

Es gibt einige Schritte, die Unternehmen unternehmen können, um die Qualität ihrer Daten zu identifizieren und zu verbessern.

1. Datenprofilierung durchführen. Datenprofilierung ist ein Prozess, der den aktuellen Zustand der Datenqualität eines Unternehmens bewertet.
2. Bestimmen, wie Daten das Geschäft beeinflussen. Unternehmen müssen interne Tests durchführen, um zu sehen, wie Daten ihr Geschäft beeinflussen. Daten könnten ihnen helfen, ihr Publikum besser zu verstehen oder sie daran hindern, erfolgreich Nachfrageplanung durchzuführen. Wenn Daten ein Unternehmen negativ beeinflussen, ist es an der Zeit, die Datenqualität anzugehen und Schritte zur Verbesserung zu unternehmen.
3. Quellen überprüfen. Wenn ein Unternehmen versucht, seine Datenqualität zu verbessern, sollte es von Anfang an beginnen. Quellen sollten auf Qualität und Datensicherheit überprüft werden. Wenn Unternehmen die Daten selbst sammeln, sollten sie die Benutzererfahrung priorisieren, um Fehler bei der Datenerfassung zu vermeiden.
4. Datenvorschriften einhalten. Das falsche Sammeln und Speichern von Daten kann Unternehmen in rechtliche Schwierigkeiten bringen. Es sollten klare Richtlinien darüber geben, wer Daten einsehen kann, wo sie aufbewahrt werden können und wofür sie verwendet werden können. Die genaue Einhaltung dieser Gesetze hilft Unternehmen auch, alte oder falsche Daten zu vermeiden, indem ein System zur sicheren Entfernung geschaffen wird.
5. Daten-Schulungen implementieren. Daten werden nur besser, wenn sie korrekt verwendet werden. Unternehmen sollten Schulungen priorisieren, um Teams zu helfen, die verfügbaren Daten zu verstehen und effektiv zu nutzen.
6. Häufige Datenqualitätsprüfungen durchführen. Nachdem so hart daran gearbeitet wurde, die Qualität zu verbessern, müssen Unternehmen diesen Schwung beibehalten, indem sie die Datenqualitätskontrolle priorisieren und eine konsistente Datenüberwachung durchführen. Dies hilft, häufige Fehler zu identifizieren und datengetriebene Fehler zu vermeiden, bevor sie kostspielig werden.
7. Mit Datenexperten zusammenarbeiten. Im Zweifelsfall sollten Unternehmen auf diejenigen zurückgreifen, die sich auf die Verbesserung der Datenqualität spezialisiert haben. Datenwissenschaftler und Analysten können Unternehmen auf dem Weg zu höherer Datenqualität führen und die Einhaltung sicherstellen.

Best Practices für Datenqualität

Es gibt einige Dinge, die Unternehmen tun können, um ihre Datenqualität zu priorisieren. Diese Best Practices zeigen auf, wie man die Datenqualität langfristig aufrechterhält.

• Kommunikation offen halten. Dazu gehört die Kommunikation von Datenqualitätsstandards mit allen, von neuen Mitarbeitern bis hin zur Unternehmensführung.
• Alles dokumentieren. Jedes Mal, wenn ein Fehler oder ein Problem identifiziert wird, sollten Unternehmen ein Protokoll erstellen, um sicherzustellen, dass etwas Ähnliches nicht erneut passiert.
• Rechtsexperten nutzen. Unternehmen können rechtlichen Beistand in Anspruch nehmen, um die Einhaltung ihrer Datenqualitätsverfahren zu gewährleisten.
• Sensible Daten schützen. Das Letzte, was ein Unternehmen braucht, ist, seine Daten in die falschen Hände zu geben. Unternehmen sollten in erstklassige Sicherheitsmaßnahmen für ihre Daten investieren, wie z.B. Datenmaskierung.
• So viel wie möglich automatisieren. Datensoftware kann helfen, die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler zu minimieren.

Datenqualität vs. Datenintegrität

Datenqualität bestimmt, ob ein Datensatz genau, vollständig, relevant, aktuell und einzigartig ist. Sie stellt sicher, dass die vorliegenden Daten in einem geeigneten Zustand sind, um verwendet und vertraut zu werden. Datenqualität ist ein Teil der Datenintegrität.

Datenintegrität ist das große Ganze, das bestimmt, wie wertvoll die Daten in der Praxis sein werden. Dazu gehört die Pflege der Daten, damit sie während des gesamten Lebenszyklus in einem geeigneten Zustand bleiben. Datenintegrität besteht aus Datenqualität, Datenintegration, Standortintelligenz und Datenanreicherung.

Datenintegration bietet umfassende Einblicke, Standortintelligenz fügt mehr Informationen darüber hinzu, woher die Daten stammen, und Datenanreicherung analysiert Daten, um ihnen Bedeutung zu verleihen. Mit all diesen Prozessen, die zusammenarbeiten, stellt die Datenintegrität sicher, dass Daten wie beabsichtigt gesammelt werden, die Daten sowohl physisch als auch logisch gesichert werden und Änderungen vermieden werden, die die Qualität und Gültigkeit gefährden könnten.