Datenqualität verstehen

Mehr denn je verlassen sich Organisationen auf eine Vielzahl komplexer Datensätze, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Damit diese Entscheidungen effektiv und strategisch richtig sind, muss die zugrunde liegende Datenbasis zuverlässig, genau und relevant sein. Mit zunehmender Nutzung von KI-Technologien wächst auch die Bedeutung von sauberen, qualitativ hochwertigen Daten. KI und Analytik sind auf hochwertige Daten angewiesen, um präzise Vorhersagen treffen zu können und damit fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Unzuverlässige Daten schaden nicht nur der Vertrauenswürdigkeit von KI-Algorithmen, sondern können sich auch negativ auf das gesamte Unternehmen auswirken. Probleme mit der Datenqualität – wie etwa unvollständige oder fehlende Daten – können zu ungenauen Schlussfolgerungen und erheblichen finanziellen Verlusten führen. Laut Gartner kostet schlechte Datenqualität Unternehmen pro Jahr im Schnitt 13 Millionen US-Dollar.

Daten müssen auch Integrität aufweisen. Das bedeutet, dass sie an jedem Punkt ihres Lebenszyklus genau, vollständig und konsistent sein müssen. Datenintegrität umfasst auch den fortlaufenden Schutz von Bestandsdaten vor Verlust oder Beschädigung sowie die Sicherstellung, dass neue Daten die Gesamtqualität eines Datensatzes nicht mindern.

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Vorteile guter Datenqualität

Die Sicherstellung der Datenqualität ist aus vielen Gründen wichtig, darunter:

Betriebliche Effizienz: Hochwertige Daten verringern den Aufwand für Fehlerkorrekturen, die Behebung von Unstimmigkeiten und die Identifizierung von Redundanzen. Gute Datenqualität senkt zudem die Kosten, da Mitarbeiter sich auf höherwertige, strategische Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sich mit datenbezogenen Problemen zu befassen.

Informierte Entscheidungsfindung: Eine hohe Datenqualität gibt zentralen Stakeholdern die Sicherheit, dass ihre Entscheidungen auf präzisen Informationen basieren. Die Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Daten sind für Analytik und KI unerlässlich, da beide auf qualitativ hochwertige Daten, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.

Optimierte Data Governance: Eine hohe Qualität der Daten ist essenziell für eine effektive Data Governance, die sicherstellt, dass Datasets konsistent verwaltet und regulatorische Anforderungen eingehalten werden.

Schlüsselelemente der Datenqualität

Die Datenqualität lässt sich in sechs zentrale Dimensionen zerlegen:

Konsistenz: Daten sollten in verschiedenen Datenbanken und Datasets hinweg konsistent sein. Das gilt für Daten verschiedener Fachbereiche, Transaktionen und Zeiträume. Mit zunehmendem Wachstum und Skalierung von Datasets gewinnt die Kuratierung von Daten an Bedeutung, um Duplikate und Konflikte zu vermeiden.
Genauigkeit: Daten sollten das reale Szenario widerspiegeln, das sie darstellen sollen. Ganz gleich, ob es sich um eine physikalische Messung oder eine Referenzquelle handelt – qualitativ hochwertige Daten müssen fehlerfrei sein und die Quelle präzise wiedergeben.
Gültigkeit: Daten müssen auch den definierten Formaten, Standards und Regeln entsprechen. Das bedeutet in der Regel, dass die Daten innerhalb des definierten Wertebereichs oder Musters liegen – einschließlich aller relevanten Metadaten.
Vollständigkeit: Die Qualität eines Datensatzes steht und fällt mir seiner Vollständigkeit. Fehlende oder nicht verfügbare Datenpunkte können die Gesamtqualität der Daten beeinträchtigen und zu unzureichenden oder unvollständigen Erkenntnissen führen.
Aktualität: Daten müssen aktuell sein und zur Verfügung stehen, wenn sie benötigt werden. Jede Verzögerung kann bei der Datenübermittlung zu ungenauen Berichten führen. Systeme müssen neue Informationen erfassen, verarbeiten und präzise speichern, damit sie später zuverlässig abgerufen werden können.
Einzigartigkeit: Beim Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen ist es essenziell, dass die Prozesse zur Sicherung der Datenqualität Duplikationen oder Redundanzen berücksichtigen. Datensätze, die nicht einzigartig sind, können zu irreführenden Erkenntnissen und Strategien führen.

Es ist wichtig zu beachten, dass Daten, die in eine Analyseplattform eingespeist werden, diesen Anforderungen in der Regeln nicht von vornherein erfüllen. Eine hohe Datenqualität wird durch kontinuierliche Bereinigung und Transformation der Daten im Lauf der Zeit erreicht.

Eine weiterer Ansatz zur Sicherstellung der Datenqualität ist die Nutzung des „Seven Cs of Data Quality“-Frameworks (Sieben Cs der Datenqualität), das beschreibt, wie Daten für das Teilen, das Verarbeiten und die Nutzung vorbereitet werden sollen.

Erfassen: Die erste Phase ist die Datenerfassung. Dabei werden Daten erfasst, formatiert und in einem geeigneten Datenrepository gespeichert.
Charakterisieren: Nachdem die Daten erfasst wurden, folgt im zweiten Schritt die Anreicherung mit zusätzlichen Metadaten. Dazu gehören Angaben wie der Zeitpunkt der Erstellung, die Erfassungsmethode sowie der Standort oder spezifische Sensoreinstellungen.
Bereinigen: Im nächsten Schritt werden die Daten bereinigt, indem Fehler oder Probleme mit beschädigten Daten behoben werden. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) ist eine gängige Methode –es können aber auch andere Methoden eingesetzt werden, um zusätzliche Probleme zu beheben, einschließlich Duplikaten, Tippfehlern oder unnötigen Daten.
Kontextualisieren: Nicht alle Daten sind relevant für Ihr Unternehmen oder Ihre Initiative. Durch Kontextualisierung wird ermittelt, welche zusätzlichen Metadaten erforderlich sein könnten.
Kategorisieren: In diesem Schritt werden Schlüsselfaktoren in Datasets identifiziert und entsprechend der jeweiligen Problemstellung extrahiert.
Korrelieren: In diesem Schritt werden unterschiedliche Datenquellen und Konzepte miteinander verknüpft. Zum Beispiel könnten zwei Datasets auf denselben Datenpunkt verweisen: Die Telefonnummer eines Kunden könnte je nach Datenbank als zwei verschiedene Typen klassifiziert sein. Korrelationsprozesse helfen, solche Widersprüche aufzulösen, indem sie den Datenpunkt verknüpfen.
Katalogisieren: Im letzten Schritt wird sichergestellt, dass Daten und Metadaten sicher gespeichert, langfristig gesichert und über Such- und Analyseplattformen zugänglich sind.

Bewertung der Datenqualität

Die Datenqualität sollte anhand eines Rahmens mit etablierten Standards und Dimensionen bewertet werden. Zu den vier wichtigsten Rahmenwerken gehören:

Data Quality Assessment Framework (DQAF)
Total Data Quality Management (TDQM)
Data Quality Scorecard (DQS)
Daten-Ausfallzeiten

Diese Standards identifizieren Lücken in den Daten und steuern die kontinuierliche Verbesserung. Zu den gängigsten Metriken, die diese Frameworks abdecken, gehören:

Fehlerquote: Die Häufigkeit von Fehlern in den Daten
Vollständigkeitsrate: Der Prozentsatz der Daten, der vollständig und verfügbar ist
Konsistenzrate: Der Grad, in dem Daten über verschiedene Datensätze hinweg konsistent sind
Aktualitätsrate: Wie aktuell die Daten sind

Verbesserung der Datenqualität

Je größer und komplexer Datasets werden, desto schwieriger wird es, eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten. Die Datenqualität sollte deshalb während des gesamten Datenlebenszyklus überwacht werden. Langfristig kann das zu genaueren Analysen, intelligenteren Entscheidungen und höheren Umsätzen führen.

Datenqualität während des ETL: Der Prozess der Datenbereinigung kann selbst Fehler einführen. Durch Überprüfung der Datenqualität während der Erfassung, Transformation und Orchestrierung wird sichergestellt, dass die Daten stets präzise und regelkonform bleiben. Datenbereinigungs-Tools können den Prozess der Korrektur oder Eliminierung fehlerhafter und unvollständiger Daten automatisieren – doch keine Automatisierung ist perfekt. Kontinuierliche Tests während dieses Prozesses können seine Gesamtgenauigkeit und Qualität weiter gewährleisten.
Datenqualität und Governance: Um Daten zu schützen und die Datenqualität zu unterstützen, braucht es eine gute Data Governance. Definieren Sie für Ihre Organisation Standards für Datenqualität und benennen Sie die Verantwortlichen für die verschiedenen Prozessphasen. Ebenso wichtig ist es, eine Unternehmenskultur zu fördern, in der alle Mitarbeiter ihren Beitrag zur Wahrung der Datenintegrität kennen und leisten.
Datenqualität beim Testen: Qualitätstests für Daten sollen spezifische und bekannte Probleme in einem Dataset frühzeitig erkennen, während Datenprofiling-Tools die Daten auf Qualitätsmängel analysieren und Einblicke in Muster, Ausreißer und Anomalien liefern. Die Tests sollten deshalb vor jeder tatsächlichen Bereitstellung erfolgen, um die Genauigkeit Ihrer Ergebnisse zu gewährleisten.

Neue Herausforderungen in puncto Datenqualität

In einem wettbewerbsintensiven Geschäftsumfeld müssen Organisationen der Konkurrenz voraus sein, indem sie ihre Daten nutzen. KI- und Machine-Learning-Initiativen werden für Unternehmen immer wichtiger, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Innovationen voranzutreiben, die die Wettbewerbsfähigkeit sichern. Gleichzeitig haben der Umstieg auf Cloud-First-Technologien und das Wachstum des Internet der Dinge (IoT) zu exponentiell mehr Daten geführt.

Der Bedarf an soliden Praktiken in puncto Datenqualität war noch nie so hoch. Doch viele Unternehmen stehen beim Aufbau und der Pflege hochwertiger Daten vor den üblichen Herausforderungen:

Unvollständige oder ungenaue Daten: Beim Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellen können Attribute fehlen, Fehler eingeschleust werden und Duplikate eingeschleust werden, was zu irreführenden oder ungenauen Entscheidungen führen kann.
Schlechte Data Governance: Ohne starke Best Practices für das Datenmanagement kann die Datenqualität aufgrund unklarer Rollen oder Verantwortlichkeiten leiden.
Datenvolumen und -geschwindigkeit: Die stetig wachsende Menge an Daten stellt Herausforderungen für die Echtzeitverarbeitung und das Echtzeit-Reporting dar, wodurch wertvolle Erkenntnisse erst mit Verzögerung gewonnen werden können.
Komplexe Datenquellen: Systeme erfassen zunehmend unstrukturierte Daten wie Fotos und Videos, die selbst die sorgfältigsten Prozesse zur Sicherung der Datenqualität herausfordern können.
Überwachungspraktiken: Organisationen, die kein konsequentes Monitoring betreiben, riskieren eine Beeinträchtigung der Datenqualität.

Da Unternehmen verstärkt auf einen datengetriebenen Ansatz mit KI und Analysen setzen, wird es entscheidend sein, Datenqualitätspraktiken zu zentralisieren und zu optimieren. Je höher die Datenqualität, desto besser können Organisationen fundierte Entscheidungen treffen, Fehler minimieren und in einem technologisch fortschrittlichen Umfeld wettbewerbsfähig bleiben.

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