Eine Organisation kann ihre Datenqualitätsziele und -standards sowie die zur Erreichung dieser Ziele erforderlichen Schritte definieren, indem sie ein Datenqualitäts-Framework erstellt. Die Erstellung umfasst eine Bewertung der aktuellen Datenqualität der Organisation. Ein Data Quality Framework kann als Anleitung zur Verbesserung der Datenqualität beschrieben werden.

Mit einem Datenqualitätsrahmen kann Ihr Unternehmen seine Datenqualitätsziele und -standards sowie die zur Erreichung dieser Ziele erforderlichen Maßnahmen definieren. 

Viele große Organisationen haben Schwierigkeiten damit ihre Datenqualität verbessern. Möglicherweise verfügen sie über mehrere Datenquellen, die „fast“ exakte Duplikate von Datensätzen erzeugen und zu Konsistenzproblemen führen, oder es können Anomalien vorliegen, die die Genauigkeit der Daten beeinträchtigen. Die Beseitigung dieser Bedenken und das Erreichen eines hohen Maßes an Datenqualität werden die Entscheidungsfindung verbessern und zur Erreichung langfristiger Ziele beitragen.

Eine effektive Datenstrategie-Framework kann die Risiken minimieren, die durch minderwertige Daten entstehen, und die Daten verbessern, die für Entscheidungszwecke verwendet werden.

Während sich das Unternehmen weiterentwickelt

Ein Start-up-Unternehmen hat möglicherweise zunächst keinen Bedarf an der Organisation riesiger Datenmengen (es muss noch keine riesigen Datenmengen organisieren), aber a Stammdatenverwaltung (MDM)-Programm zu Beginn kann äußerst nützlich sein. Stammdaten sind die entscheidenden Informationen, die für eine genaue und effiziente Geschäftsabwicklung erforderlich sind. So enthalten die Stammdaten des Unternehmens unter anderem die korrekten Adressen der Neukunden des Start-ups. 

Stammdaten müssen korrekt sein, um nützlich zu sein – die Verwendung ungenauer Stammdaten wäre selbstzerstörerisch.

Wenn die Organisation international tätig ist, muss sie möglicherweise in ein Data Governance (DG)-Programm investieren, um mit internationalen Gesetzen und Vorschriften umzugehen. Darüber hinaus a Data Governance-Programm verwaltet die Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit der Unternehmensdaten. Ein wirksames DG-Programm stellt sicher, dass die Daten konsistent und vertrauenswürdig sind und nicht missbraucht werden.

Ein gut konzipiertes DG-Programm umfasst nicht nur nützliche Software, sondern auch Richtlinien und Verfahren für den Umgang der Menschen mit den Daten der Organisation.

Ein Datenqualitätsrahmen wird normalerweise entwickelt und verwendet, wenn eine Organisation begonnen hat, Daten auf komplizierte Weise für Forschungszwecke zu nutzen. Es wird häufig verwendet, wenn ein Data Lake zur Speicherung erforderlich ist. 

Wenn ein Unternehmen wächst, sammelt es eigene interne Daten, deren Analyse dazu genutzt werden kann, die internen Prozesse des Unternehmens effizienter zu gestalten. Wenn zu Entwicklungszwecken riesige Datenmengen von externen Quellen gesammelt werden Business Intelligence, es wird oft in einem gespeichert Daten See.

Ein Überblick über Datenqualitäts-Frameworks

Ein Datenqualitätsrahmen wird dazu beitragen, die Investitionen des Unternehmens zu maximieren Datenanalyse indem sichergestellt wird, dass sie ordnungsgemäß verwendet werden und genaue Erkenntnisse liefern. Um jedoch erfolgreich zu sein, muss ein Datenqualitätsrahmen auf die Bedürfnisse der Organisation zugeschnitten sein. Um effektiv zu sein, muss das Datenqualitäts-Framework in die Richtlinien des Data Governance-Programms integriert werden.

Da Unternehmen weiterhin mehr Daten generieren und sammeln, als sie können tatsächlich genutzt werdenSie benötigen eine Datenqualitätsstrategie, um Konsistenz zu gewährleisten. Das Fehlen eines Datenqualitätsrahmens kann zu vielen Herausforderungen führen, darunter:

• Inkonsistente Datennutzung im gesamten Unternehmen: Verschiedene Abteilungen interpretieren und nutzen Daten möglicherweise auf unterschiedliche Weise, was zu Verwirrung und Fehlern führt.
• Schlechte Datenqualität: Dies kann kostspielige Fehler verursachen und zu unnötigen Kosten für die Überarbeitung der Daten führen.
• Mangelnde Transparenz: Daten, die isoliert oder falsch gespeichert wurden, können zu uninformierten und schlechten Entscheidungen führen.

Die Vorbereitung eines Datenqualitätsrahmens ist zeitaufwändig und kann zwei bis drei Monate dauern.

Bewertung der aktuellen Datenqualität der Organisation

Eine Bewertung der aktuellen Datenqualität der Organisation ist ein guter erster Schritt bei der Entwicklung eines Datenqualitätsrahmens. Datenqualitätsbewertungen zeigen, woher die Daten kommen, wie sie durch die Organisation fließen und verwendet werden und welche Qualität die Daten haben. Darüber hinaus identifiziert die Bewertung Lücken in der Datenqualität, welche Art von Fehlern die Daten aufweisen, warum sie dieses Qualitätsniveau aufweisen und wie diese behoben werden können.

Ein detaillierteres Bewertungsverfahren finden Sie hier hier. Die grundlegenden Schritte zur Bewertung der Datenqualität der Organisation sind unten aufgeführt:

• Beginnen Sie mit der Erstellung einer Liste der Datenqualitätsprobleme, die im letzten Jahr entdeckt wurden.
• Verbringen Sie Zeit (ein oder zwei Wochen) damit, den Datenfluss zu beobachten. Suchen Sie nach fragwürdigen Prozessen und der Ursache des Problems.
• Teilen Sie die entdeckten Probleme mit anderen Mitarbeitern, bitten Sie um Feedback und beziehen Sie deren Vorschläge in die Bewertung ein.
• Sehen Sie sich die Liste der Datenqualitätsprobleme an und ermitteln Sie, welche die größten Auswirkungen auf den Umsatz haben. Diese sollten als hohe Priorität angesehen werden.
• Ordnen Sie die Liste der Datenprobleme neu, wobei die Prioritäten zuerst aufgeführt werden. 
• Parameter festlegen – welche Daten werden bei der Bewertung untersucht?
• Stellen Sie fest, wer die Daten nutzt, und ermitteln Sie deren Datennutzungsverhalten vor und nach Abschluss der Bewertung. Dadurch wird bestimmt, ob weitere Änderungen vorgenommen werden müssen.

Erstellen des Datenqualitäts-Frameworks

Datenqualitäts-Frameworks werden schnell zu einem wichtigen Teil des Datenmanagement-Puzzles. Sie unterstützen die Arbeit sowohl mit externen Daten von Kunden oder Lieferanten (Marketingprojekte, Werbekampagnen, Kundenerlebnis) als auch mit internen Daten, um Geschäftsprozesse zu optimieren. 

Die Entwicklung eines Datenqualitäts-Frameworks kann auf den unten aufgeführten Schritten basieren:

Verstehen Sie die Bedürfnisse der Organisation: Dabei geht es darum, die kritischen Datentypen zu identifizieren, die bei datengesteuerten Entscheidungen verwendet werden. Die für die Entscheidungsfindung wichtigen Daten erscheinen in Dashboards, Berichten und anderen hilfreichen Entscheidungstools. Um die Bedürfnisse der Organisation zu verstehen, gehört auch das Finden und Beheben von Datenflussproblemen. 

Definieren Sie die Datenqualitätsziele der Organisation: Dies beinhaltet in der Regel die Arbeit mit „Dimensionen“ der Datenqualität (z. B. Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Relevanz), die zur Bestimmung der Qualität der Daten verwendet werden. Jede Dimension sollte zur Messung der Datenqualität verwendet werden. 

Profilieren Sie die Daten: Datenprofilierung verwendet Software. um Datenqualitätsprobleme zu entdecken und zu untersuchen, z. B. Datenduplizierung, mangelnde Konsistenz der Daten sowie mangelnde Genauigkeit oder Vollständigkeit. Dieser Prozess kann verwendet werden, um die Art und das Ausmaß der Datenqualitätsprobleme des Unternehmens zu verstehen.

Machen Sie sich mit den DG- und MDM-Programmen vertraut: Dies sollte Gespräche mit beinhalten Datenverwalter oder Mitglieder des Data Governance-Ausschusses. Die Diskussionen sollten häufige Beschwerden, Verbesserungsvorschläge und Softwarekompatibilitätsprobleme umfassen.

Entwickeln Sie Richtlinien zur Verbesserung und Aufrechterhaltung der Datenqualität: Das Data Governance-Programm sollte bereits über eine Reihe nützlicher Richtlinien verfügen, die überprüft und angepasst werden sollten, um das Datenqualitäts-Framework zu unterstützen. 

Erforschen und implementieren Sie automatisierte Datenqualitätsprozesse: Für die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Daten ist Automatisierung erforderlich. Die Automatisierung ist deutlich schneller als der Mensch und eliminiert menschliches Versagen. Umsetzung Tools zur Datenqualität kann die Prozesse der Datenprüfung und -bereinigung automatisieren.

Beobachtbarkeit implementieren: Armaturenbretter haben sich zu einer hochfunktionalen Möglichkeit zur Bereitstellung eines Überwachungssystems für den Datenfluss entwickelt. Ein Datenqualitäts-Dashboard verfolgt, analysiert und misst eine Vielzahl von Datensätzen im Laufe der Zeit. Darüber hinaus bieten diese Dashboards einen Überblick über die langfristige Leistung der Organisation.

Entwickeln Sie eine Philosophie zur regelmäßigen Aktualisierung des Datenqualitätsrahmens: Leider ist Datenqualität keine einmalige Aufgabe. Es erfordert kontinuierliche Anstrengungen zur Überprüfung und Verbesserung des Rahmenwerks. Bitten Sie die Stewards um kontinuierliches Feedback. Das Datenqualitäts-Framework soll ein lebendiges Dokument sein, das sich weiterentwickelt und an veränderte Umstände anpasst. Es sollte regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um es an die Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens anzupassen.

Zugpersonal: Es ist wichtig, Mitarbeiter und Management sowohl über die Bedeutung der Datenqualität für die Organisation als auch über die neuen Prozesse und Änderungen, die implementiert wurden, aufzuklären. Um sicherzustellen, dass das Datenqualitäts-Framework ordnungsgemäß funktioniert, ist die Schaffung einer Arbeitsplatzkultur erforderlich, die den Wert der Datenqualität versteht.

Die Zukunft der Datenqualitäts-Frameworks

Datenqualitäts-Frameworks werden immer wichtiger für Unternehmen, die klare Richtlinien und Verfahren für die Nutzung der Cloud, des Data Lake-Speichers, der Analysen und der Daten im Allgemeinen entwickeln möchten. Da sich Unternehmen bei Entscheidungen immer mehr auf Daten verlassen, wird ein Datenqualitätsrahmen für die Bereitstellung präziser und qualitativ hochwertiger Daten immer wichtiger. 

Mit der zunehmenden Nutzung der Cloud, von Data Lakes und neuen Technologien wird auch der Einsatz von Data Quality Frameworks zunehmen.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/creating-a-data-quality-framework/