Daten sind heutzutage der Kern von allem, was für Unternehmen wichtig ist. Viele der wichtigsten Geschäftsentscheidungen eines Unternehmens hängen von Daten ab. Folglich müssen Unternehmen ein umfassendes Datenqualitätsmanagement einführen, um die Effektivität der Informationen zu gewährleisten. Deshalb ist der Bereich des DQM so wichtig geworden, insbesondere in der boomenden Ära von Big Data.
Bevor Unternehmen aus der explosionsartigen Zunahme von Big Data Nutzen ziehen können, müssen sie einige Verfahren zur Verwaltung der Datenqualität einführen. Diese Praktiken helfen dabei, sicherzustellen, dass die Informationen konsistent, genau und gültig sind.
Dieser Blog erklärt das Datenqualitätsmanagement, nennt die besten Praktiken, die zur Gewährleistung der Datenqualität erforderlich sind, und erklärt, warum es so wichtig ist. Bleiben Sie bis zum Ende dieses Blogs bei uns, um mehr darüber zu erfahren.
Was ist Datenqualitätsmanagement?
Datenqualitätsmanagement ist eine Sammlung von Methoden, die dazu dienen, die hohe Qualität von Daten zu erhalten. Es wird oft als DQM bezeichnet und umfasst alles von der Datenerfassung bis hin zur Einrichtung fortschrittlicher Informationsprozesse und der hilfreichen Verteilung von Daten.
Es hilft Ihnen auch, die Informationen, die Sie haben, zu verwalten. Um aus Ihren Informationen verwertbare und vor allem verlässliche Erkenntnisse zu gewinnen, gilt ein effektives DQM weithin als unerlässlich für jede konsistente Datenanalyse.
Bedeutung für das Datenqualitätsmanagement
Datenqualitätsmanagement ist wichtig, um Ihre Daten sinnvoll zu nutzen, was Ihrem Unternehmen auf lange Sicht helfen kann. Lassen Sie uns über die Bedeutung des Datenqualitätsmanagements sprechen.
- Ein gutes DQM ist die Grundlage für alle Geschäftsinitiativen. Das Management von Datenqualitätsprogrammen schafft Regeln für die Datenqualität in allen Abteilungen eines Unternehmens und setzt diese durch. Daten, die veraltet oder nicht zuverlässig sind, können zu Fehlern führen.
- Genaue und aktualisierte Daten geben Ihnen ein klares Bild von den regelmäßigen Abläufen in Ihrem Unternehmen. So können Sie sicher sein, dass Anwendungen, die all diese Daten nutzen, weiter vor- und nachgelagert sind. Auch durch die Verwaltung der Datenqualität können Sie Kosten einsparen.
- Schlechte Qualität kann zu kostspieligen Fehlern und Versäumnissen führen, z.B. wenn Sie den Überblick über Bestellungen oder Ausgaben verlieren. Mit DQM erhalten Sie eine solide Datenbasis, die Ihnen hilft, Ihr Geschäft und seine Kosten zu verstehen.
- DQM ist eine letzte Voraussetzung, wenn Sie Compliance- und Risikoziele erfüllen wollen. Es kann ein „akzeptables“ Niveau der Datenqualität geben, das von einem Gremium wie einem Data Governance Board oder einem Rat festgelegt wird. Transparente Prozesse und offene Kommunikationswege sind wesentliche Bestandteile einer hervorragenden Data Governance.
Datenqualität ist bei der Einführung eines Data-Governance-Rahmenwerks für Data Governance unerlässlich. Darüber hinaus hilft ein effektives DQM den Datenverwaltern, ihre Aufgaben effektiver zu erfüllen.
LERNEN SIE ÜBER: Datenmanagement vs. Data Governance
Bewährte Praktiken des Datenqualitätsmanagements
Im Folgenden finden Sie fünf bewährte Verfahren, die Unternehmen, die gerade erst mit dem Datenqualitätsmanagement beginnen, beachten sollten:
Übung 1: Prüfen Sie die neuesten Daten
Erstens haben Sie wahrscheinlich eine Menge Informationen über Ihre Kunden. Sie möchten nicht, dass unzureichende Daten in Ihrer neuen Datenarchitektur stecken bleiben. Wenn Sie also mit der Arbeit an DQM beginnen, sollten Sie die Daten prüfen, die Sie bereits haben.
Das bedeutet, dass Sie eine Liste von Inkonsistenzen, Fehlern und Duplikaten erstellen und alle Probleme beheben, die sich ergeben. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Daten, die in Ihre Infrastruktur einfließen, so hochwertig wie möglich sind.
Praxis 2: Firewalls im Datenqualitätsmanagement
Die Installation einer Firewall zum Schutz des Unternehmens vor der Eingabe falscher Daten kann dazu beitragen, dass das System nicht aus dem Ruder läuft. Eine Firewall ist bekanntlich die Software, die automatisch verhindert, dass sich ein metaphorisches Feuer ausbreitet. In diesem Fall wird das Feuer durch ungenaue Daten verursacht.
Firewalls helfen dabei, Benutzerfehler zu verhindern, indem sie das Eindringen schlechter Daten unterbinden. Benutzer können leicht Fehler machen, aber Firewalls machen es einfacher, sie zu verhindern.
Die maximale Anzahl der Benutzer, die Daten zur Infrastruktur hinzufügen können, ist ein wesentlicher Faktor, der die Genauigkeit der Daten beeinflusst. Aber in vielen großen Unternehmen ist es wichtig, mehr als einen Zugang zu haben.
Praxis 3: Bringen Sie DQM und BI zusammen
In der modernen Unternehmenskultur von heute ist Integration das heiße Thema, über das jeder spricht. Wenn Systeme integriert sind, funktionieren sie besser.
Kein Unternehmen kann es rechtfertigen, ständig die Richtigkeit jedes Datensatzes zu überprüfen. Die Integration von Business-Intelligence-Tools mit DQM kann jedoch helfen, diesen Prozess zu automatisieren.
So können beispielsweise neue Datensätze, auf die voraussichtlich häufig zugegriffen wird, im Rahmen des Datenqualitätsmanagementzyklus geprüft werden. Darin werden die Kriterien festgelegt, nach denen sie für die Bewertung ausgewählt werden.
Praxis 4: Setzen Sie die relevanten Personen in ihre Rollen ein
In Ihrem Unternehmen sind mehrere Personen für den Datenqualitätsprozess verantwortlich. Und jede dieser Stellen bringt eine Reihe von Pflichten mit sich. Wenn diese Aufgaben von Personen wahrgenommen werden, die sich für ihre Arbeit engagieren, kann man davon ausgehen, dass die Governance-Standards stets eingehalten werden.
Praxis 5: Data Governance kann durch die Einrichtung eines Gremiums sichergestellt werden
Um Unternehmen vor den Gefahren datengesteuerter Entscheidungen zu schützen, muss ein Data Governance Board eingerichtet werden. Die Organisation wird Richtlinien und Standards für die Datenverwaltung entwickeln. Dem Gremium müssen IT- und Geschäftsexperten angehören.
Ein regelmäßiges Data Governance Board Meeting ist auch notwendig, um neue Qualitätsziele zu definieren und den Fortschritt der DQB-Initiativen DQM über verschiedene LOBs hinweg zu verfolgen. Um die Datenqualität zu verbessern, muss es einen Weg geben, sie zu messen. Daher ist es hilfreich, eine genaue Messskala zu erstellen.
Fazit
Wir hoffen sehr, dass Sie in diesem Blog alle Informationen erhalten haben, die Sie benötigen, um die Qualität Ihrer Daten zu erhalten. Wir erwarten auch, dass Sie uns zustimmen, dass die Einführung eines Datenqualitätsmanagements für die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens auf dem heutigen digitalen Markt unerlässlich ist.
Denken Sie daran, dass einige Unternehmen das DQM als Herausforderung betrachten, obwohl es eine große Belastung ist, qualitativ hochwertige Daten zu führen. Wenn Ihr Unternehmen also sicherstellt, dass seine Daten korrekt sind, haben Sie einen Wettbewerbsvorteil.
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