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Warum sollte man sich mit der Datenqualität befassen und wie geht man dabei vor?

Unternehmen benötigen hochwertige Daten, auf die sie sich verlassen können, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Ohne gute Daten können Unternehmen nicht datengesteuert werden, weil sie sich nicht auf sie verlassen können. Mangelndes Vertrauen in Ihre Daten führt zu Ineffizienz, verpassten Chancen und letztlich zu finanziellen Verlusten.
Ist dieses Thema auch für Ihre Organisation wichtig?
Wie oft hören Sie von Ihren Kollegen, dass sie Probleme mit der Datenqualität haben?
  • Arbeiten Sie mit externen Daten Dritter und stoßen dabei häufig auf Datenfehler, die abteilungsübergreifend manuell korrigiert werden müssen?
  • Auch Ihre internen Daten weisen Anzeichen von Datenqualität auf, z. B. aufgrund von inkonsistenten Validierungen an den Dateneingabepunkten?
  • Die eingerichteten Datenumwandlungen sind nicht gut dokumentiert, und es gibt eine nicht enden wollende Diskussion darüber, wie eine bestimmte Datenausgabe berechnet wird.
  • Obwohl in Ihrem Unternehmen Kontrollen für die Datenqualität eingerichtet sind, geht die Lösung von Problemen nur sehr langsam voran, weil es an Data Governance, der Einbeziehung von Geschäftskollegen und der Unterstützung durch das Management mangelt?
Unsere Erfahrung zeigt, dass das Datenqualitätsmanagement eine der grundlegenden Säulen für den Erfolg eines "datengesteuerten" Unternehmens ist.
  • Beginnen Sie damit, zu definieren, worauf es dem Unternehmen ankommt, und wandeln Sie die Probleme in Datenqualitätsanforderungen um – das Unternehmen ist Eigentümer der Daten, arbeitet täglich mit den Daten und kennt seine Daten am besten!
  • Übersetzen Sie die Anforderungen an die Datenqualität in Datenregeln und -kontrollen (denken Sie daran, den gesamten Datenlebenszyklus von den Primärsystemen über die Data-Warehouse-Verarbeitung bis hin zur Berichterstattung abzudecken) und legen Sie einen Implementierungsfahrplan fest.
  • Beginnen Sie mit der Messung der Datenqualität, einschließlich der Visualisierung der Ergebnisse, gehen Sie die Ursache an und initiieren Sie eine kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität.
Auch externe Umfragen zeigen, wie wichtig es ist, in die Datenqualität zu investieren!
  1. Gartner1): Schlechte Datenqualität kostet Unternehmen jedes Jahr durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar.
  2. Eine Umfrage des Beratungsunternehmens McKinsey2) hat ergeben, dass die Datenverarbeitung und -bereinigung mehr als die Hälfte der Zeit von Analytikern in Anspruch nehmen kann. Auch die Produktivität der Mitarbeiter kann beeinträchtigt werden – im Durchschnitt werden 30 % der Gesamtzeit der Mitarbeiter in einem Unternehmen mit nicht wertschöpfenden Aufgaben verbracht, die auf eine schlechte Datenqualität und -verfügbarkeit zurückzuführen sind.
  3. Laut einer auf resesearchgate.com3) veröffentlichten Studie kostet schlechte Datenqualität Regierungen und Privatunternehmen jedes Jahr Milliarden von Dollar an Einnahmen. Es wird erwartet, dass Probleme mit der Datenqualität die Unternehmen bis zu 12 % ihrer Einnahmen kosten.
Gemeinsam mit dem CDO eines Bankunternehmens, das Probleme mit der Datenqualität hatte, haben wir eine End-to-End-Lösung implementiert.
  • Wir begannen mit regulatorischen Daten, bei denen die Datenqualität den größten Einfluss hatte – wir analysierten zunächst die fehlerhaften Daten und schlugen vor, wie man die vorhandenen Daten verbessern kann. Der nächste Schritt war die Analyse des Auftretens eines Datenfehlers und dessen Vermeidung durch die Implementierung eines Änderungsantrags.
  • Nach erfolgreicher Erprobung in einem bestimmten Datenbereich halfen wir, dieses Konzept zu erweitern und in den Prozess der Störungsbehebung und des anschließenden Problemmanagements einzubinden.
  • Der letzte Schritt bestand darin, von einem reaktiven zu einem präventiven Modus überzugehen – durch die Standardisierung der Validierung von Datenkontrollen auf Primärsystemen, einschließlich des allgemeinen Architekturdesigns, um Konsistenz zu gewährleisten.
Auf der Grundlage unserer langjährigen Erfahrung haben wir für Sie Folgendes vorbereitet
  • 8 Schritte zur Verbesserung der Datenqualität
  • einen Überblick darüber, wo und in welchen Unternehmens bereichen Sie sich auf die Verbesserung der Datenqualität konzentrieren können
  • Wie können Sie
    Collibra
    zuverlässige und genaue Echtzeitdaten durch Prozessautomatisierung liefern
  • Billigence-Ansatz für das Datenqualitätsmanagement

Stellen Sie die Datenqualität in den Mittelpunkt Ihrer Datenstrategie!

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