„Kann ich diesen Daten vertrauen?“

Im anbrechenden Zeitalter der künstlichen Intelligenz (KI) wird diese Frage für Einzelpersonen und Organisationen immer wichtiger. Datenzuverlässigkeit ist der Grundpfeiler einer Organisation datengesteuerte Entscheidungsfindung. Eine aktuelle Umfrage von Genau Laut der Studie ist die datengesteuerte Entscheidungsfindung das Hauptziel von 77 % der Dateninitiativen, dennoch haben nur 46 % der Unternehmen großes oder sehr hohes Vertrauen in die Daten, die ihre Entscheidungen unterstützen.

Ein Bericht von der Weltwirtschaftsforum unterstreicht die Bedeutung der Datenzuverlässigkeit für die Ausschöpfung des Potenzials von KI. Während 90 % der öffentlichen und privaten CEOs glauben, dass KI für die Bekämpfung des Klimawandels von entscheidender Bedeutung ist, haben 75 % der Führungskräfte kein großes Vertrauen in die Zuverlässigkeit der Daten, die ihren wichtigen Datenprojekten zugrunde liegen. Die Sicherstellung des Erfolgs zukünftiger datengesteuerter Initiativen beginnt mit vertrauenswürdigen Daten, und der Nachweis, dass Daten vertrauenswürdig sind, beginnt mit der Definition Was ist Datenzuverlässigkeit?und bestimmen, wie dies erreicht werden kann.

Was ist Datenzuverlässigkeit?

Datenzuverlässigkeit ist die Bestimmung dass die Daten korrekt, vollständig, konsistent und fehlerfrei sind. Die Sicherstellung der Verlässlichkeit von Daten ist ein Bestandteil der Aufgaben einer Organisation Bemühungen um Datenintegrität, die sich über die Daten selbst hinaus auf die Infrastruktur und Prozesse im Zusammenhang mit den Daten erstrecken:

• Körperliche Unversehrtheit regelt die Verfahren zum sicheren Speichern und Abrufen von Daten aus IT-Systemen. Es schützt vor Ausfällen und anderen externen Bedrohungen der Datenzuverlässigkeit.
• Logische Integrität bestätigt, dass die Daten in verschiedenen Kontexten sinnvoll sind. Die Logik der Daten kann durch menschliches Versagen oder Fehler im Systemdesign beeinträchtigt werden. Logische Integrität hat vier Aspekte:
  • Domänenintegrität bezieht sich auf den akzeptablen Wertebereich, z. B. Ganzzahlen, Text oder Datum.
  • Entitätsintegrität verhindert Duplikate durch die Anwendung von Primärschlüsseln, die Datensätze in einer relationalen Datenbanktabelle eindeutig identifizieren.
  • Referenzielle Integrität implementiert Regeln und Verfahren, die die Konsistenz zwischen zwei Datenbanktabellen aufrechterhalten.
  • Benutzerdefinierte Integrität versucht, Fehler zu identifizieren, die bei den anderen Integritätsprüfungen übersehen werden, indem die internen Regeln und Einschränkungen der Organisation auf die Daten angewendet werden.

Datenzuverlässigkeit dient als erster Schritt zur Schaffung robuster datengesteuerter Entscheidungsprozesse. Die Qualität von Entscheidungen wird durch die Unvollständigkeit der Daten, Datenungenauigkeiten und Verzerrungen beeinträchtigt, die durch mangelnde Standardisierung von Datenformaten, inkonsistente Datendefinitionen und falsche Datenerfassungsmethoden entstehen. Das Vertrauen in die Zuverlässigkeit Ihrer Daten ermöglicht es Entscheidungsträgern, die benötigten Informationen zu sammeln und schnell auf sich ändernde Branchen- und Marktbedingungen zu reagieren.

Warum ist Datenzuverlässigkeit wichtig?

Eine Möglichkeit, die Bedeutung der Datenzuverlässigkeit zu messen, besteht darin, Folgendes zu berücksichtigen: Merkmale unzuverlässiger Daten:

• Ungenau Die Daten sind völlig falsch und irreführend.
• Veraltet Die Daten sind nicht mehr korrekt und gleichermaßen irreführend.
• Unvollständig In den Daten fehlen Werte oder es fehlen bestimmte Attribute, z. B. ein Kundendatensatz ohne Kontaktinformationen.
• Duplikat Daten können Analysen verzerren und Ressourcen verschwenden.
• Inkonsistent Daten liegen innerhalb der Organisation in unterschiedlichen Formen oder Formaten vor.
• Irrelevant Daten bieten im Kontext der aktuellen Analyse keinen Mehrwert.
• Unstrukturiert Den Daten fehlt ein Kontext, der eine genaue Analyse ermöglicht, z. B. einfacher Text im Vergleich zu Text in einem definierten Datenbankfeld.
• Nicht konform Daten verursachen Probleme für regulierte Branchen wie das Gesundheitswesen und das Finanzwesen und können zu rechtlichen und finanziellen Strafen führen.

Umgekehrt verbessern zuverlässige Daten die Qualität von Geschäftsentscheidungen, tragen zur betrieblichen Effizienz des Unternehmens bei, steigern die Kundenzufriedenheit, machen das Finanzmanagement genauer und erleichtern die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Weitere Vorteile der Datenzuverlässigkeit für ein Unternehmen sind effektiveres Marketing, niedrigere Betriebskosten, genauere Prognosen, verbesserte Skalierbarkeit sowie aussagekräftigere und nützlichere Datenintegrationen.

Der wichtigste Vorteil, den Unternehmen aus einer höheren Datenzuverlässigkeit ziehen, ist möglicherweise das Vertrauen, das sie bei Mitarbeitern, Partnern und Kunden aufbauen. Wenn Vertrauen die Grundlage für Geschäftsbeziehungen ist, ist die Datenzuverlässigkeit der Weg zum Aufbau starker, dauerhafter Bindungen und positiver Interaktionen mit Parteien und Stakeholdern innerhalb und außerhalb des Unternehmens. 

So messen Sie die Datenzuverlässigkeit

Der erste Schritt in Messung der Datenzuverlässigkeit besteht darin, die am besten geeigneten Metriken für die zu bestimmen spezifische Art von Daten und Anwendungoder „Dimension“. Einige Metriken für die Datenzuverlässigkeit sind intrinsisch oder unabhängig von einem bestimmten Anwendungsfall, beispielsweise der Gesamtzahl der Codierungsfehler in einer Datenbank. Andere sind extrinsisch, das heißt, sie sind direkt an eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Kontext gebunden, beispielsweise an die durchschnittliche Ladezeit einer Webseite.

Zu den intrinsischen Kennzahlen gehören Datengenauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Frische sowie Privatsphäre und Sicherheit:

• Genauigkeit wird daran gemessen, wie gut die Daten die reale Situation, auf die sie sich beziehen, beschreiben oder darstellen. Dazu gehört, ob die Daten die im Datenmodell beschriebenen Attribute besitzen und ob sich die Vorhersagen des Modells über Ereignisse und Umstände als wahr erweisen.
• Vollständigkeit bezieht sich sowohl auf die Daten selbst als auch auf die Datenmodelle, die auf der Grundlage dieser Daten erstellt wurden. Die Vollständigkeit wird gemessen, indem Nullwerte oder Datenelemente in der Datenbank sowie Felder identifiziert werden, in denen Daten vollständig fehlen.
• Konsistenz beseitigt Datenredundanzen und Inkonsistenzen in Werten, die Aggregationen voneinander sind. Ein Beispiel ist eine Datenbank, in der die von der Vertriebsabteilung verwendeten Produktmodellnummern nicht mit den vom Produktionsteam verwendeten Modellnummern übereinstimmen.
• Frische Definiert die Aktualität der Daten zum gegenwärtigen Zeitpunkt, was sich darauf bezieht, aber nicht gleichbedeutend mit ist Aktualität der Datenoder die Relevanz der Daten bei der Anwendung auf eine bestimmte Aufgabe. Beispielsweise kann die Veröffentlichung von Verkaufszahlen durch eine veraltete Liste von Vertriebsmitarbeitern verzögert werden. Die Verkaufsdaten sind korrekt und für die Analyse aktuell, aber nicht aktuell.

Zu den extrinsischen Metriken gehören: Relevanz, Zuverlässigkeit, Aktualität, Benutzerfreundlichkeit und Gültigkeit:

• Relevanz stellt sicher, dass die Daten die für die Aufgabe erforderlichen Erkenntnisse liefern und ausreichen, um alle beabsichtigten Anwendungsfälle zu erfüllen. Irrelevanz kann durch Redundanzen, Veraltung oder Unvollständigkeit verursacht werden.
• Zuverlässigkeit bezieht sich darauf, wie vertrauenswürdig die Stakeholder die Daten einschätzen. Damit Daten als wahr und glaubwürdig gelten, müssen sie hinsichtlich ihrer Quelle, ihrer Qualität und möglicher Verzerrungen überprüfbar sein.
• Pünktlichkeit bestätigt, dass die Daten aktuell und für die beabsichtigte Verwendung verfügbar sind. Aktuelle Informationen, die nie die Entscheidungsträger erreichen, die sie benötigen, sind ebenso nutzlos wie veraltete Informationen, die sie sofort erreichen.
• Handhabung bestimmt, wie leicht die Daten für die Datenkonsumenten der Organisation zugänglich und verständlich sind. Die Daten müssen klar und eindeutig sein und über verschiedene Anfrageformulare, Formulierungen und Ansätze zugänglich sein.
• Gültigkeit überprüft, ob die Daten den unternehmensinternen Regeln und Datendefinitionen entsprechen. Verschiedene Abteilungen müssen sich auf spezifische Methoden zur Erstellung, Beschreibung und Pflege von Daten einigen, um konsistente und effiziente Geschäftsprozesse zu fördern.

So verbessern Sie die Datenzuverlässigkeit: Beispiele und Herausforderungen

Die Verbesserung der Zuverlässigkeit der Daten Ihres Unternehmens beginnt mit der Identifizierung der wichtigsten Anwendungsfälle, wie z. B. Umsatzprognosen, Personalplanung oder der Entwicklung effektiver Marketingstrategien. Dadurch können Sie sich auf die Daten konzentrieren, die unternehmensweit den größten Einfluss haben und allen Beteiligten eine gemeinsame Basis bieten. Außerdem werden die Bereiche und Anwendungen hervorgehoben, die den größten Bedarf an zuverlässigeren Daten haben.

Durch die Einführung von Best Practices zur Förderung der Datenzuverlässigkeit erzielen Unternehmen überall Vorteile Kompletter Datenstapel: von Datenquellen und Tools zum Extrahieren und Laden bis hin zu Cloud-Data-Warehouses und Transformationstools.

• Halten Sie sich an die Datenerfassungsstandards. Dies reduziert die Datenvariation und fördert die Konsistenz im gesamten Unternehmen.
• Schulen Sie Datensammler darin, sich auf Zuverlässigkeit zu konzentrieren. Stellen Sie ihnen Tools und Techniken zur Verfügung, die die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringern, und informieren Sie sie über die Kosten, die mit der Verwendung unzuverlässiger Daten verbunden sind.
• Führen Sie regelmäßige Audits durch. Datenprüfungen identifizieren Fehler und Inkonsistenzen in Systemen und gehen tiefer, um die Ursachen der Probleme zu ermitteln und Korrekturmaßnahmen festzulegen.
• Testen Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Werkzeuge und Instrumente. Zu den Datenerfassungsinstrumenten gehören Umfragen, Fragebögen und Messinstrumente. Zusätzlich zum Pilottest der Tools müssen Sie den Erfassungsprozess auf Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten überwachen.
• Bereinigen Sie die Daten. Erkennen und entfernen Sie alle Ausreißer in den Daten. Identifizieren Sie fehlende und inkonsistente Werte und implementieren Sie Standardmethoden, um Datenvollständigkeit und -konsistenz zu erreichen.
• Erstellen Sie ein Datenwörterbuch. Das Wörterbuch dient als zentrales Repository für Datentypen, Datenbeziehungen und Datenbedeutung. Damit können Sie die Quelle der Daten, ihr Format und ihre Verwendung verfolgen. Es dient auch als gemeinsame Ressource für alle Beteiligten.
• Stellen Sie sicher, dass die Daten reproduzierbar sind. Durch die sorgfältige Dokumentation Ihrer Datenerfassungspraktiken können Sie und andere Ihre Ergebnisse reproduzieren. Die verwendeten Methoden sollten klar erklärt werden und alle Datenversionen sollten genau nachverfolgt werden.
• Wenden Sie Data Governance-Richtlinien an. Stellen Sie sicher, dass die Datenkonsumenten im Unternehmen Ihre Datenrichtlinien und -verfahren in Bezug auf Zugriffskontrollen, Änderungen und Aktualisierungen des Änderungsprotokolls verstehen.
• Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten gesichert und wiederherstellbar sind. Bereiten Sie sich auf den möglichen Verlust kritischer Daten vor, indem Sie Ihre Datenwiederherstellungsprozesse regelmäßig testen.

Datenzuverlässigkeit ist der Schlüssel zum Aufbau von Vertrauen in KI

Das große Versprechen der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) hängt von Unternehmen und Verbrauchern ab ihr Misstrauen gegenüber der Technologie überwinden. Die Datenzuverlässigkeit kann der Variabilität und Ungenauigkeit entgegenwirken, die maschinellen Lernsystemen mit großen Sprachmodellen (LLM) innewohnt. Die Anwendung von Datenzuverlässigkeitsprinzipien auf die KI-Modellierung behebt die implizite und explizite Verzerrung von KI-generierten Inhalten.

Beispiele für die Datenzuverlässigkeit, die auf GenAI-Innovationen angewendet wird, sind: erklärbare KI (XAI), das die Transparenz und Verständlichkeit der Systeme erhöht, und Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, das menschliche Intuition und Erfahrung mit der Recheneffizienz von KI verbindet. Ebenfalls in der Entwicklung sind ethische KI-Frameworks, die neben Genauigkeit und Zuverlässigkeit auch Fairness und Gleichheit anstreben.

Daten sind der Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt, aber der Wert dieser Daten nimmt rapide ab, da Datenkonsumenten das Vertrauen in ihre Genauigkeit, Integrität und Zuverlässigkeit verlieren. Der beste Weg, die Rendite zu steigern, die Ihr Unternehmen aus seinen Dateninvestitionen erzielt, ist die Implementierung von Tools und Prozessen, die seinen Wert schützen und steigern.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/what-is-data-reliability-and-why-do-you-need-it/