Qualitative Daten mit Data Quality Management
Jedes Unternehmen muss heute wichtige Entscheidungen treffen, Informationen sammeln und zukunftsorientiert arbeiten. Um diese Herausforderungen zu meistern, sind zuverlässige Daten in hoher Qualität unerlässlich. Ein Data Quality Management bündelt alle Maßnahmen, die die Qualität der Daten in einem Unternehmen sicherstellen und eine unerlässliche Datenbasis erschaffen. Erfahren Sie in diesem Artikel, was sich hinter dem Begriff des Data Quality Management verbirgt und wie Data Quality Consulting die Effizienz in Ihrem Unternehmen steigert.
Was bedeutet Data Quality Management?
Data Quality Management (Datenqualitätsmanagement, Kurzform DQM) bezeichnet Maßnahmen, die die Qualität aller Daten im Unternehmen sicherstellt. Die abzuleitenden Ergebnisse, Informationen und Vorhersagen aus Datenanalysen werden dadurch wertstiftend und valide. Mittlerweile ist dem Datenqualitätsmanagement in jedem Unternehmen eine hohe Bedeutung zuzuschreiben. Wenn das Data Quality Management in einem Unternehmen nicht ausreichend etabliert ist, führt die mangelhafte Datenqualität zu falschen Entscheidungen oder fehlerbehafteten Erkenntnissen.
Der wichtigste Aspekt des DQM ist die Datenqualitätsanalyse. Die Analyse zeigt, wie gut sich bestimmte Daten für die jeweiligen Probleme oder Anwendungen eignen. Die entscheidenden Faktoren, um über die Datenqualität Aussagen machen zu können, sind vielfältig. Zu den wichtigsten Faktoren zählen die Korrektheit der Daten, die Aktualität der Daten, die Konsistenz der Daten, die Vollständigkeit der Daten und die Relevanz der Daten für das jeweilige Anwendungsgebiet. Um die Prozesse des DQM besser verstehen zu können, lohnt es, einige typische Schritte im Datenqualitätsmanagement durchzugehen.
Ein Data Quality Management hilft dabei, die Qualität der Daten sicherzustellen.
Zunächst sollte ein Datenkatalog verwendet werden. Im diesem sind alle Daten inklusive sogenannter Metadaten enthalten. Metadaten geben Auskunft über die Eigenschaften der Daten und lassen sich auch als “Daten über Daten” bezeichnen. Sie sorgen für einen vollständigen und konsistenten Datensatz und somit für einheitliche Werte, die ein wichtiger Teilaspekt des Data Quality Management sind.
Die zweite Best Practice für das DQM ist das sogenannte First-Time-Right-Prinzip. Der englische Merksatz besagt, dass eine unverständliche, unvollständige oder ungenaue Eingabe von Daten bereits bei der Erstellung vermieden werden sollte. Der Fokus liegt also auf der korrekten Dateneingabe. Auch automatisch erstellte Daten müssen von Menschen auf Korrektheit und Vollständigkeit überprüft werden.
Worauf beim DQM ebenfalls geachtet werden muss, ist das Data Cleansing und Data Profiling. Data Cleansing (Datenbereinigung) sorgt für aufgeräumte Daten, indem überflüssige Daten gelöscht oder konvertiert werden. Diese Prozesse können mittlerweile automatisiert laufen und benötigen nur selten einen manuellen Eingriff. Data Cleansing löscht doppelte Daten, vervollständigt lückenhafte Datensätze und überprüft Datentypen. Mit Data Profiling werden Daten analysiert und auf übersichtliche Weise zusammengefasst. Die Systeme hinter Data Profiling erkennen mit Analysealgorithmen die wichtigsten Merkmale von Datensätzen und überprüfen diese Daten auf Fehler, Inkonsistenzen und Widersprüche.
Zuletzt gibt es das Closed-Loop-Prinzip im Data Quality Management. Das Optimieren der Datenqualität ist ein sich immer wiederholender Prozess und sollte bei jedem Projekt von Anfang bis Ende durchgeführt werden. Nur indem das Closed-Loop-Prinzip angewendet und das Datenqualitätsmanagement im Unternehmen zur Selbstverständlichkeit wird, gehen langfristige Erfolgsstrategien mithilfe der Unternehmensdaten auf.
Was sind die Vorteile von Data Quality Management?
Die Vorteile von Data Quality Management sind vielfältig und führen unter anderem zu einer Verbesserung des Geschäftsbetriebs, indem dieser effizienter gestaltet wird. Einer der größten Vorteile vom DQM ist das Erkennen neuer Chancen. Wenn Unternehmensentscheidungen auf qualitativen Daten basieren, führt dies eher zu positiven Ergebnissen. Entscheidungen für wichtige Prozesse im Unternehmen lassen sich so leichter fällen.
Auch Verbraucher und Käufer profitieren vom Datenqualitätsmanagement. Unternehmen können sich so ein exaktes Bild von den Präferenzen ihrer Kunden machen. Dank des Datenqualitätsmanagement kann dem Kunden schneller die gewünschte Information weitergeleitet werden. Ein weiterer Vorteil ist die vereinfachte Datenmigration. Diese scheitert in Unternehmen oft daran, dass große Datenmengen mit schlechter Datenqualität übertragen werden müssen. Durch die Implementierung von Datenqualitätsregel wird fehlerhaften Datensätzen bereits vor der Datenmigration vorgebeugt.
Schlechte Datenqualität kann hohe finanzielle Auswirkungen auf Unternehmen haben. Das hängt damit zusammen, dass das manuelle Korrigieren fehlerhafter Daten aufwendig ist. Indem das DQM für korrekte Daten sorgt, hilft es Zeit und Kosten bei der Datenverarbeitung zu sparen.
Data Governance als wichtiger Pfeiler des Datenqualitätsmanagements
Ein besonders wichtiger Teilaspekt des Datenqualitätsmanagement ist die Data Governance. Darunter wird eine Richtlinie verstanden, die schriftliche Vorgaben über die korrekte Verwaltung der digitalen Daten eines Unternehmens enthält. Eine schlechte Datenqualität ist oftmals auf eine nicht vorhandene Data Governance zurückzuführen.
Qualitative Daten bilden den Kern des Gesamtfeldes Data Intelligence.
Um eine wirkungsvolle Data Governance implementieren zu können, muss zunächst der Ist-Zustand im Unternehmen bezogen auf den Umgang mit Daten überprüft werden. Im nächsten Schritt erfolgt eine Analyse, welche Fehler bei der Dateneingabe auftreten und wie diese zukünftig vermieden werden können. Danach kann strategisch eine schriftliche Data-Governance-Richtlinie erarbeitet werden. Nur durch die Implementierung einer Data-Governance-Richtlinie kann eine dauerhaft hohe Datenqualität sichergestellt werden. Die Datenqualität kann nur dann hoch bleiben, wenn regelmäßig auf die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinie geachtet wird. Zusätzlich müssen die Richtlinien von Ihrem Personal überwacht und immer wieder angepasst werden, um den sich stetig veränderten Ansprüchen Ihres Unternehmens gerecht zu werden.
Warum Data Quality Consulting?
Ein nachhaltiges Datenqualitätsmanagement hilft Ihnen, die Effizienz in Ihrem Unternehmen zu steigern und wertstiftende Informationen und Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Data Quality Management sorgt zudem für eine erhebliche Zeitersparnis und Kostenreduktion beim Umgang mit großen sowie kleinen Datenmengen.
Data Quality Consulting von CONET
Mit Data Quality Consulting stehen unsere Experten an Ihrer Seite und unterstützen Sie beim Aufbau, der Steuerung und der Kontrolle eines nachhaltigen Datenqualitätsmanagements. Zusammen erstellen wir mit Ihnen maßgeschneiderte Data-Governance-Richtlinien und beraten Sie bei der Ermittlung und Formulierung der Anforderungen an die Daten und ihre Qualität. Zudem unterstützen wir Sie dabei, Ihr Fachpersonal im Umgang mit Datenqualitätsmanagementprozessen im betrieblichen Alltag zu schulen. Wir helfen Ihnen außerdem bei der Extraktion von Informationen aus Ihren Daten, indem wir detaillierte Datenanalysen durchführen. Melden Sie sich jetzt für eine unverbindliche, kostenfreie Beratung von unseren CONET-Experten an.
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Über den Autor
Daniel Keller ist Social Media Manager bei CONET und kümmert sich um die strategische und inhaltliche Ausrichtung der Social-Media-Kanäle.
Niklas Ludwig ist seit März 2020 Communication Manager bei CONET und kümmert sich um die interne und externe Kommunikation der CONET-Unternehmensgruppe.
