Die Vollständigkeit der Daten ist ein wichtiger Aspekt der Datenqualität. Die Datenqualität gibt an, wie genau und zuverlässig die Daten insgesamt sind. Bei der Datenvollständigkeit geht es insbesondere um fehlende Daten oder darum, wie vollständig die Daten sind, und nicht um die Sorge um ungenaue oder doppelte Daten. Ein Mangel an Vollständigkeit der Daten ist in der Regel auf Informationen zurückzuführen, die nie erhoben wurden. Wenn beispielsweise der Name und die E-Mail-Adresse eines Kunden erfasst werden sollen, die E-Mail-Adresse jedoch fehlt, ist die Kommunikation mit dem Kunden schwierig.

Damit die Datenanalyse ordnungsgemäß funktioniert, ist außerdem ein hohes Maß an Datenvollständigkeit erforderlich. Ein großes Problem bei der Lösung unvollständiger Datenprobleme ist der Mangel an Software. Derzeit müssen fehlende Informationen manuell ergänzt werden.

Fehlende Informationsblöcke schränken den Entscheidungsprozess ein oder verzerren ihn. Der Versuch, Analysen mit unvollständigen Daten durchzuführen, kann zu blinden Flecken und Verzerrungen führen und dazu führen, dass Chancen verpasst werden. Derzeit verwenden Unternehmensleiter Datenanalyse Entscheidungen zu treffen, die von Marketing über Anlagestrategien bis hin zur medizinischen Diagnostik reichen. In manchen Situationen werden immer noch Daten verwendet, denen wichtige Informationen fehlen, was zu gefährlichen Fehlern und falschen Schlussfolgerungen führen kann.

Die Beurteilung und Verbesserung der Datenvollständigkeit sollte vor der Durchführung von Analysen erfolgen.

Beispiele für unvollständige Daten und ihre Folgen

Ein einfaches Beispiel dafür, wie eine mangelnde Vollständigkeit der Daten den Gewinn beeinträchtigen würde, ist das Fehlen wichtiger Immobiliendetails, wie z. B. der Quadratmeterzahl. Ohne diese Informationen kann ein Gutachter den Wert der Immobilie nicht genau einschätzen. Der Versuch, den Wert einer Wohnung, eines Hauses oder sogar eines unbebauten Grundstücks einzuschätzen, wäre bestenfalls umständlich und möglicherweise katastrophal. Die Schätzung der Kosten eines Projekts ohne Messungen könnte zu einer Katastrophe führen.

Unvollständige Verbraucherdaten sind ein weiteres Beispiel dafür, wie mangelnde Vollständigkeit der Daten den Gewinn schädigen kann. Allgemein gesagt, Verbraucherdaten gilt erst dann als vollständig, wenn alle angeforderten Daten erfolgreich ausgefüllt und ordnungsgemäß gespeichert wurden. Beispielsweise hilft es bei Marketing-E-Mails nicht, nur einen Namen und eine Privatadresse anzugeben. Fehlende Daten können die Kommunikation mit potenziellen Kunden blockieren. Weitere potenzielle Probleme, die durch mangelnde Datenvollständigkeit verursacht werden, sind unten aufgeführt: 

• Betriebseffizienz: Die Verwendung unvollständiger Daten kann die betriebliche Effizienz beeinträchtigen. Ein Mangel an vollständigen Daten im Supply Chain Management oder im Lagerbestand kann zu Störungen und Verzögerungen führen.

• Einblicke der Kunden: Unvollständige Kundendaten können zu einer eingeschränkten Sicht auf das Verhalten und die Vorlieben des Kunden führen. Dies kann dazu führen, dass ein Kunde verärgert oder sogar beleidigt wird. Wenn Unternehmen mit einer unvollständigen Story arbeiten, können die fehlenden Informationen zu falschen Vorstellungen über die Vorlieben des Kunden, Markttrends usw. führen. Lücken in den Kundendaten können die Fähigkeit beeinträchtigen, bestimmte Kunden zu personalisieren und anzusprechen.

• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Mittlerweile sind mehrere Branchen davon betroffen Vorschriften eine genaue und vollständige Datenberichterstattung erforderlich ist. Eine mangelnde Vollständigkeit der Daten kann zu Bußgeldern, rechtlichen Problemen und Reputationsschäden führen. Darüber hinaus können fehlende Transaktionen dazu führen, dass die Einnahmen nicht ausreichend ausgewiesen werden, was wiederum zu Steuerproblemen führt. 

• Prognose und Planung: Unvollständige historische Daten, die häufig für Prognosen und Planungen verwendet werden, können erhebliche negative Auswirkungen haben. 

• Maschinelles Lernen: Für die Entwicklung von Schulungen ist die Vollständigkeit der Daten erforderlich Maschinelles Lernen Modelle, die effizient funktionieren. Fehlende Daten können zu Verzerrungen führen und die Vorhersagegenauigkeit des Systems verringern.

• Strategische Erkenntnisse: Unternehmen verlassen sich auf die Vollständigkeit der Daten, wenn sie Marketingmöglichkeiten recherchieren, Risiken bewerten und Abläufe optimieren. Für die strategische Planung sind vollständige Daten erforderlich.

• Effektive Entscheidungsfindung: Vollständige Daten sind für die Erstellung unerlässlich informierte Entscheidungen. Der Zugriff auf alle relevanten Daten unterstützt eine bessere Entscheidungsfindung.

• Genaue Analysen: Die Verwendung unvollständiger Daten kann korrumpieren eine Datenanalyse. Wenn kritische Daten fehlen, können die Ergebnisse verzerrt werden, sodass ungültige Schlussfolgerungen mit hoher Wahrscheinlichkeit möglich sind.

Analytik und Datenvollständigkeit

Jede statistische Analyse, die auf Daten mit fehlenden Werten basiert, hat eine erhöhte Wahrscheinlichkeit voreingenommen sein. Die Vollständigkeit der Daten als Teil der Datenanalyse ist bei der Entwicklung eines Modells von entscheidender Bedeutung. Die für die Forschung erhobenen Daten sollten den Umfang der untersuchten Fragestellung abdecken. Jegliche Lücken, fehlende Werte oder eingeführte Verzerrungen wirken sich auf die Ergebnisse aus.

Die Vollständigkeit der Daten ist für jede Organisation erforderlich, die für Forschung und Entscheidungsfindung auf Daten angewiesen ist.

Sicherstellen, dass die Daten vollständig sind

Die Vollständigkeit der Daten wirkt sich erheblich auf die Datenqualität aus und unterstützt eine gute Kommunikation mit Kunden, Kollegen und anderen Computersystemen. Es ist wichtig, auftretende Datenvollständigkeitsprobleme zu priorisieren und zu lösen. 

Mit den folgenden Maßnahmen können Sie verhindern, dass unvollständige Daten in Ihre Systeme gelangen:

• Entscheiden Sie, welche Informationen kritisch sind: Wenn Formulare zum Sammeln von Informationen verwendet werden, sind einige Felder für die Geschäftsabwicklung erforderlich, andere jedoch nicht. Die für die Analyse kritischen Felder sollten identifiziert werden.
• Machen Sie bestimmte Felder zu einer Anforderung: Manche Leute gehen automatisch davon aus, dass eine Telefonnummer erforderlich ist, aber wie oft wird beim Kauf eines Artikels auf einer Website tatsächlich eine Telefonnummer verwendet? Ein Name, eine Lieferadresse, eine E-Mail-Adresse und eine Kredit-/Debitkartennummer sind erforderlich, alle zusätzlichen Informationen dienen jedoch Marketing- oder Forschungszwecken. 
• Nutzen Sie Datenprofilierung: Datenprofilierung kann ein wichtiger Aspekt der Datenaufbereitung für die Verarbeitung und Analyse sein. Datenprofilierung ist der Prozess der Untersuchung von Daten, um ihre Gesamtheit zu bestimmen Datenqualität. Darüber hinaus umfasst die Datenprofilierung eine Überprüfung der Quelldaten. (Quelldaten können beim Zurückverfolgen hilfreich sein, um die fehlenden Daten zu finden.) 
• Weisen Sie einer Einzelperson oder einem Team Verantwortung zu: Beauftragen Sie eine engagierte Person, die für die Vollständigkeit der Daten verantwortlich ist. Ein Team könnte für die Datenqualität als Ganzes verantwortlich gemacht werden.
• Verwendung der richtigen Datenquelle: Nur vertrauenswürdige Datenquellen sollte benutzt werden. Bei diesen Quellen muss der Schwerpunkt auf Datenqualität, Genauigkeit und Vollständigkeit liegen.

Regulatorische und Compliance-Risiken

Während Gewinne oft als das vorrangige Ziel vieler Unternehmen angesehen werden, sind dieselben Unternehmen gesetzlich dazu verpflichtet, dies zu erreichen bestimmte Standards. Viele Organisationen unterliegen strengen Vorschriften, die eine vollständige und genaue Berichterstattung vorschreiben. Sollte ein Unternehmen unvollständige Daten bereitstellen, kann ihm eine Nichteinhaltung vorgeworfen werden, was zu Strafen und rechtlichen Komplikationen führen kann.

Eine lockere Haltung gegenüber Vorschriften und Online-Geschäftsgesetze können größeren Schaden anrichten als einfache Geldstrafen. Ein rechtlicher Fehltritt kann den Ruf eines Unternehmens schädigen. Der Rufschädigung eines Unternehmens kann wiederum die Gewinnung neuer Kunden erschweren. 

Der Mangel an Softwaretools für die Datenvollständigkeit

Der Mangel an verfügbarer Software zur Datenvollständigkeit sollte nicht überraschen. Bedenken Sie, dass es an der Tagesordnung ist, die Schreibweise eines Wortes oder Namens zu korrigieren, sodass die Verbesserung der Datenqualität durch die Korrektur von Daten nicht schwierig ist. Auch die Suche nach doppelten Daten ist mit der richtigen Software kein Problem. 

Aber eine Lücke ausfüllen? Was tragen Sie in das leere Feld ein? Wenn Sie die Informationen zur Hand hätten, wäre dies kein Problem. Stattdessen besteht Ihre einzige Hoffnung, diese Lücke zu füllen, in zeitaufwändiger Recherche. Und ein Softwareprogramm oder eine KI wird genau das gleiche Problem haben. 

Es gibt einige Softwareprogramme, die mit spezialisierter Forschung arbeiten und hochgradig standardisierte Informationen verwenden. Diese Programme „vorhersagen“, wie die fehlenden Informationen aussehen sollten. Leider können selbst bei stark standardisierten Informationen Fehler gemacht werden, und Korrekturen sollten von einem Menschen überprüft werden.

Die Zukunft der Datenvollständigkeit

Die effizienteste Methode zum Ausfüllen der Lücken besteht darin, dies gemeinsam mit dem Kunden oder zu einem Zeitpunkt zu tun, zu dem die Informationen leicht verfügbar sind. „Pflichtfelder“ ist möglicherweise eine zu einfache Lösung, da sie Verkaufstransaktionen blockieren kann, wenn dem potenziellen Kunden eine erforderliche Information fehlt oder er sie nicht weitergeben möchte.

Eine Teillösung wäre eine Software, die fehlende Informationen in den Daten sucht und identifiziert und dann deren Standort angibt. 

ChatGPT könnte eine mögliche Lösung sein und die erforderliche Recherche durchführen, um die fehlenden Informationen zu ergänzen. Ein Problem bei dieser Lösung besteht darin, dass die resultierende Recherche von einem Menschen noch einmal überprüft werden müsste (was immer noch weniger zeitaufwändig ist, als die Recherche selbst durchzuführen); ChatGPT hat sich einen guten Ruf erarbeitet phantasievoll sein und die Antworten auf Fragen erstellen, wenn keine Antwort gefunden werden kann. 

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• Quelle: https://www.dataversity.net/what-is-data-completeness-and-why-is-it-important/