Datenqualitätsmanagement: Definition + Best Practices

Daten sind heutzutage der Kern von allem, was für Unternehmen wichtig ist. Unternehmen sind bei vielen ihrer wichtigsten Geschäftsentscheidungen auf Daten angewiesen. Daher müssen Unternehmen einen umfassenden Datenqualitätsmanagementprozess implementieren, um die Effektivität der Informationen sicherzustellen. Deshalb ist der Bereich DQM gerade in der boomenden Ära von Big Data so wichtig geworden.

Bevor Unternehmen aus der Explosion von Big Data Nutzen ziehen können, müssen sie einige Praktiken zur Verwaltung der Datenqualität implementieren. Diese Praktiken tragen dazu bei, sicherzustellen, dass die Informationen konsistent, genau und gültig sind.

Dieser Blog erklärt das Datenqualitätsmanagement, identifiziert die Best Practices, die zur Gewährleistung der Datenqualität erforderlich sind, und erklärt, warum es 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, um die hohe Qualität von Daten zu erhalten. Es wird oft als DQM bezeichnet und umfasst alles von der Datenerfassung über die Einrichtung fortschrittlicher Informationsprozesse bis hin zur hilfreichen Verteilung von Daten.

Es hilft Ihnen auch, die Informationen, die Sie haben, zu verwalten. Um umsetzbare und vor allem zuverlässige Erkenntnisse aus Ihren Informationen zu gewinnen, wird ein effektives DQM weithin als unerlässlich für jede konsistente Datenanalyse angesehen.

Bedeutung für das Datenqualitätsmanagement

Datenqualitätsmanagement ist wichtig, um Ihre Daten zu verstehen, was Ihrem Unternehmen langfristig helfen kann. Lassen Sie uns über die Bedeutung des Managements der Datenqualität sprechen.

• Gutes DQM ist die Grundlage für alle unternehmerischen Initiativen. Das Management von Datenqualitätsprogrammen erstellt und setzt Regeln für die Datenqualität in allen Abteilungen einer Organisation durch. Veraltete oder nicht verlässliche Daten können zu Fehlern führen.
• Genaue und aktualisierte Daten geben Ihnen ein klares Bild von den regulären Abläufen Ihres Unternehmens. So können Sie sicher sein, dass Anwendungen all diese Daten weiter vor- und nachgelagert verwenden. Auch durch das Management der Datenqualität können Kosten eingespart werden.
• Schlechte Qualität kann zu kostspieligen Fehlern und Versehen führen, z. B. wenn Sie den Überblick über Bestellungen oder Ausgaben verlieren. Mit einem starken Verständnis Ihrer Informationen bietet DQM Ihnen eine solide Datenbank, 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“ Datenqualitätsniveau geben, das von einem Gremium wie einem Data Governance Board oder Council definiert wird. Transparente Prozesse und offene Kommunikationswege sind wesentliche Bestandteile einer exzellenten Data Governance.

Die Datenqualität ist bei der Einrichtung eines Rahmens für die Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung. Darüber hinaus hilft ein effektives DQM den Datenverwaltern, ihre Aufgaben effektiver zu erfüllen.

Best Practices des Datenqualitätsmanagements

Im Folgenden sind fünf Best Practices aufgeführt, die Unternehmen, die gerade erst mit dem Prozess des Datenqualitätsmanagements beginnen, im Hinterkopf behalten sollten:

Übung 1: Untersuchen Sie die neuesten Daten

Erstens haben Sie wahrscheinlich viele 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 überprüfen, die Sie bereits haben.

Das bedeutet, eine Liste mit Inkonsistenzen, Fehlern und Duplikaten zu erstellen und alle auftretenden Probleme zu beheben. Dies geschieht, um sicherzustellen, dass die Daten, die in Ihre Infrastruktur gelangen, so hochwertig wie möglich sind.

Übung 2: Firewalls im Datenqualitätsmanagement

Die Installation einer Firewall zum Schutz des Unternehmens vor der Eingabe fehlerhafter Daten kann dazu beitragen, dass das System nicht schief geht. Eine Firewall ist als die Software bekannt, die automatisch verhindert, dass sich ein metaphorisches Feuer ausbreitet. In dieser Situation wird das Feuer durch ungenaue Daten verursacht.

Firewalls helfen, Benutzerfehler zu verhindern, indem sie verhindern, dass schädliche Daten eindringen. Benutzer können leicht Fehler machen, aber Firewalls machen es einfacher, sie zu stoppen.

Die maximale Anzahl von Benutzern, die der Infrastruktur Daten 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 Geschäftskultur von heute ist Integration das heiße Thema, über das alle sprechen. Wenn Systeme integriert sind, funktionieren sie besser.

Kein Unternehmen auf Unternehmensebene kann es rechtfertigen, die Genauigkeit jedes Datensatzes ständig zu überprüfen. Die Integration von Business-Intelligence-Tools mit DQM kann jedoch zur Automatisierung des Prozesses beitragen.

Beispielsweise können neue Datensätze, auf die häufig zugegriffen werden soll, im Rahmen des Datenqualitätsmanagementzyklus geprüft werden. Es wird die Kriterien für deren Identifizierung für die Bewertung festlegen.

Übung 4: Platzieren Sie die relevanten Personen in ihren Rollen

Mehrere Personen in Ihrem Unternehmen sind für den Datenqualitätsprozess verantwortlich. Und jeder dieser Jobs bringt seine eigenen Aufgaben mit sich. Wenn diese Jobs von Menschen besetzt werden, die sich für ihre Arbeit engagieren, wird erwartet, dass Governance-Standards immer eingehalten werden.

Praxis 5: Data Governance kann durch die Einrichtung eines Gremiums sichergestellt werden

Um Unternehmen vor den Gefahren datengetriebener Entscheidungen zu schützen, muss ein Data Governance Board eingerichtet werden. Die Organisation wird Richtlinien und Standards für die Datenverwaltung entwickeln. Zu den Teilnehmern des Panels müssen IT- und Geschäftsexperten gehören.

Eine regelmäßige Sitzung des Data Governance Board ist auch notwendig, um neue Qualitätsziele zu definieren und den Fortschritt von DQB-Initiativen DQM über verschiedene LOBs hinweg zu verfolgen. Es muss eine Möglichkeit geben, sie zu messen, um die Datenqualität zu verbessern. Daher ist es hilfreich, eine genaue Messskala zu erstellen.

Fazit

Wir hoffen wirklich, dass dieser Blog Ihnen alle Details gegeben hat, die Sie benötigen, um die Qualität Ihrer Daten zu erhalten. Wir erwarten auch, dass Sie zustimmen, dass die Einrichtung eines Datenqualitätsmanagements unerlässlich ist, um Ihr Unternehmen auf dem heutigen digitalen Markt wettbewerbsfähig zu halten.

Denken Sie daran, dass einige Unternehmen DQM trotz der Belastung durch die Aufbewahrung qualitativ hochwertiger Daten als Herausforderung betrachten. Wenn Ihr Unternehmen also sicherstellt, dass seine Daten korrekt sind, haben Sie einen Wettbewerbsvorteil.

Um mehr über unsere Datenverwaltungsdienste zu erfahren, besuchen Sie bitte QuestionPro! QuestionPro teilt und implementiert gerne Best Practices, wenn Sie Ihr Datenmanagement schnell und genau erreichen möchten.

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