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Warum es gut ist, die Datenqualität zu verbessern

Die Gründe für die Verbesserung der Datenqualität brauchen nicht ausführlich dargelegt zu werden. Was Unternehmen jedoch oft vergessen, ist, dem Datenqualitätsmanagement und der Dokumentation genügend Aufmerksamkeit zu schenken.

In den meisten Unternehmen liegt die Verantwortung für die Datenqualität beim Unternehmen, aber die Herangehensweise an die Datenverwaltung kann sehr unterschiedlich sein.

  • Ein Kollege mit guten SQL-Kenntnissen hat eine eigene Reihe von Prüfungen geschrieben, die er regelmäßig über seine Berichte und Berechnungsschritte laufen lässt. Dies ist sein Kontrollsystem, das jedoch bei längerer Krankheit oder organisatorischen Veränderungen nicht weitergegeben wird.
  • Die Abteilung, die für die Bearbeitung der Kundendaten zuständig ist, wird in Zusammenarbeit mit den DWH-Kollegen Kontrollen direkt in die DWH-Umgebung einfügen, wenn ein größeres Datenproblem auftritt. In der Vergangenheit wurden Kontrollen hinzugefügt, aber niemand ist der eigentliche Verantwortliche. Aufgrund der Personalfluktuation gehen die Meldungen an neue Kollegen, die keine Ahnung haben, was zu tun ist, und das Datenproblem wird nicht angegangen.
  • Das IT-Team, das für die Entwicklung eines bestimmten Systems verantwortlich ist, legt auf Drängen des Unternehmens nach und nach Kontrollen für die Eingabe fest (z. B. Duplikationsprüfung, Flüsterer), die Kontrollen werden direkt in den Code implementiert, und es ist schwierig nachzuvollziehen, was und wie jedes System bei größeren systemübergreifenden Änderungen eingerichtet wurde.

Der gemeinsame Nenner ist der Mangel an Platz für die Aufzeichnung von Datenprüfungen und die Visualisierung der Ergebnisse von Datenqualitätsmessungen.

Heutzutage bieten die meisten Data-Governance-Tools auch ein Modul an, das ein effektives Datenqualitätsmanagement ermöglicht und alle wichtigen Anforderungen erfüllt – die Notwendigkeit der Dokumentation, die Erstellung eines Dashboards für das Management auf verschiedenen Ebenen – von den Ergebnissen einzelner Prüfungen bis hin zu einem aggregierten „Datenqualitäts-Score“, die einfache Einrichtung neuer Prüfungen für allgemeine Benutzer, die Verwaltung von Datenfehlerproblemen.

Implementierung eines aktiven Datenqualitätsmanagements mit
einem guten Werkzeug
unter dem Dach der Data Governance-Aktivitäten ist ein sehr wichtiger Schritt, der die
Data Governance
in den Augen des Unternehmens auf ein viel höheres Niveau hebt.

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