Datenqualität: Eine Einführung

Was ist Datenqualität?

Datenqualität ist ein Konzept, das sicherstellt, dass die Daten, die Unternehmen für Analysen verwenden, ihren Erwartungen entsprechen.

Wie Datenqualität gemessen wird, kann von Unternehmen zu Unternehmen variieren. Jedes Unternehmen kann „Datenqualität“ je nach Art der Daten, mit denen es arbeitet, und dem spezifischen Anwendungsfall unterschiedlich definieren. Beispielsweise kann ein Unternehmen Ausreißer für die Datenanalyse als wertvoll erachten, während ein anderes sie vor der Analyse lieber entfernen möchte.

Aus diesem Grund gibt es keine einheitliche Methode zur Umsetzung der Datenqualität. Stattdessen lässt sich Datenqualität am besten als Maß dafür verstehen, wie „gebrauchstauglich“ die Daten sind, wobei diese Definition je nach Unternehmen sehr unterschiedlich ausfallen kann.

Unabhängig vom konkreten Anwendungsfall können sich Unternehmen jedoch auf eine Reihe von Schlüsselaspekten der Datenqualität beziehen: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit, Nützlichkeit und Unterschiede. Die Erfüllung dieser Aspekte trägt dazu bei, dass die verwendeten Daten von hoher Qualität sind. In den folgenden Abschnitten werden wir jeden dieser Aspekte näher betrachten.

Unterschiede zu Datenintegrität

Auf den ersten Blick scheinen Datenqualität und Datenintegrität dasselbe zu sein. Tatsächlich ist Datenintegrität jedoch ein Teilbereich der Datenqualität, der sich hauptsächlich auf Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit konzentriert. Daher unterscheiden sich die Ziele der beiden Konzepte geringfügig. Bei der Datenqualität geht es darum, sicherzustellen, dass Daten die Entscheidungsfindung und Analyse unterstützen, während die Datenintegrität eher Compliance, Audits, Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit betrifft.

Dimensionen der Datenqualität

Es gibt acht wichtige Dimensionen der Datenqualität: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Zuverlässigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit, Nützlichkeit und Unterschiede.

Jede Dimension spielt eine wichtige Rolle dabei, sicherzustellen, dass die von Unternehmen verwendeten Daten für den vorgesehenen Zweck geeignet sind. Dieser Zweck kann mit der Entscheidungsfindung, der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, der Ermöglichung von Analysen, der Unterstützung der strategischen Planung oder der Verbesserung der Kundenbindung zusammenhängen.

Nachfolgend finden Sie eine Übersicht über die einzelnen Dimensionen und ihre Rolle:

Datenqualität richtig messen

Es gibt keinen universellen Standard zur Durchsetzung von Datenqualität – jedes Unternehmen hat eigene Anforderungen, Ziele und Definitionen von „guten“ Daten. Was in einem Kontext als qualitativ hochwertig gilt, kann in einem anderen überflüssig oder irrelevant sein.

Gerade deshalb ist die Messbarkeit von Datenqualität entscheidend: Nur wer Daten systematisch bewertet, kann ihre Eignung für den jeweiligen Zweck zuverlässig beurteilen. Eine bewährte Methode ist die Orientierung an Datenqualitätsdimensionen. Im Folgenden erhalten Sie einen Überblick über zentrale Fragen zu jeder Dimension, geeignete Tools zur Analyse und konkrete Ansätze zur Messung, mit denen Sie die Qualität Ihrer Daten objektiv überprüfen können.

Genauigkeit

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Genauigkeit unserer Daten sicherzustellen: Wie genau stimmen die Datenwerte mit der Realität überein? Dazu können wir verschiedene Kennzahlen verwenden, beispielsweise den Prozentsatz der Datensätze, die mit einer vertrauenswürdigen Quelle übereinstimmen, oder die Fehlerquote in Stichproben.

• Verwendbare Tools: Great Expectations, Datafold, Deequ, Monte Carlo.
• Messmethode: Vergleichen Sie die Daten mit vertrauenswürdigen Referenzdatensätzen oder APIs.

Vollständigkeit

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Vollständigkeit unserer Daten sicherzustellen: Sind alle erforderlichen Datenfelder ausgefüllt? Dazu können wir beispielsweise die Vollständigkeitsquote verwenden. Die Formel zur Berechnung der Vollständigkeit lautet (Nicht-Null-Werte) ÷ (Gesamtzahl der erwarteten Werte).

• Zu verwendende Tools: Great Expectations, Talend Data Quality, dbt-Tests.
• Messung: Überprüfen Sie die Anzahl der Nullwerte in Pflichtfeldern und vergleichen Sie diese mit den Schemaanforderungen.

Konsistenz

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Konsistenz unserer Daten sicherzustellen: Sind die Daten über verschiedene Quellen und Formate hinweg einheitlich? Als Metrik können wir daher den Prozentsatz der systemübergreifend konsistenten Werte verwenden.

• Verwendbare Tools: Great Expectations, Datafold, Atlan.
• Messung: Vergleichen Sie gleiche Entitäten über mehrere Datensätze oder Umgebungen hinweg und überprüfen Sie widersprüchliche Einträge.

Aktualität

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Aktualität unserer Daten sicherzustellen: Wie aktuell sind die Daten im Verhältnis zu ihrem erwarteten Aktualisierungszeitplan? Daher können wir die durchschnittliche Datenlatenz als Metrik berechnen, die der Zeitdifferenz zwischen Ereignis und Datensatzverfügbarkeit entspricht.

• Zu verwendende Tools: Monte Carlo, Bigeye, Atlan.
• Messmethode: Verfolgen Sie Zeitstempel in Erfassungspipelines und überwachen Sie SLAs auf Aktualität.

Eindeutigkeit (oder Deduplizierung)

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Eindeutigkeit unserer Daten sicherzustellen: Gibt es in unseren Daten doppelte Werte derselben Entität? Daher können wir die Duplikatsrate als Metrik verwenden, die anhand der Formel „Duplikate ÷ Gesamtzahl der Datensätze” berechnet wird.

• Zu verwendende Tools: OpenRefine, Great Expectations, Datafold.
• Messung: Führen Sie exakte Schlüssel-basierte Eindeutigkeitsprüfungen durch oder verwenden Sie Fuzzy-Matching für nahezu identische Datensätze.

Zuverlässigkeit

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Zuverlässigkeit unserer Daten sicherzustellen: Entsprechen die Daten den erwarteten Formaten und Geschäftsregeln? Dazu können wir die Validitätsrate verwenden, die anhand der folgenden Formel berechnet wird: (Gültige Datensätze) ÷ (Gesamtzahl der Datensätze).

• Verwendbare Tools: Great Expectations, Deequ.
• Messung: Validierung anhand von Regex-Mustern, Datentypbeschränkungen und Domänenregeln.

Nützlichkeit

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um die Nützlichkeit unserer Daten sicherzustellen: Sind die Daten relevant, anwendbar und hilfreich für die Lösung von Problemen oder die Entscheidungsfindung? Dazu können wir Metriken wie die Anzahl der aktiven Benutzer oder Systeme verwenden, die die Daten nutzen.

• Verwendbare Tools: Atlan, Collibra, Alation, Datafold.
• Messung: Verfolgen Sie die Datensatznutzung in BI-Tools und Pipelines, verknüpfen Sie Datensätze mit geschäftlichen KPIs oder Entscheidungsprotokollen oder führen Sie Umfragen zur Datenbedeutung durch.

Unterschiede

Die Frage, die wir uns stellen sollten, um Unterschiede in unseren Daten sicherzustellen: Können wir feststellen und kommunizieren, wo sich Daten zwischen Umgebungen oder Datensätzen unterscheiden? Dazu können wir eine Metrik verwenden, die den Anteil der Zeilen, Spalten oder Werte berechnet, die sich zwischen zwei Datensätzen unterscheiden.

• Zu verwendende Tools: Datafold, Great Expectations.
• Messung: Führen Sie einen Datensatzvergleich mithilfe von Hash- oder Zeilen-für-Zeilen-Prüfungen durch oder stellen Sie die Ergebnisse als zusammenfassende Statistiken oder detaillierte Unterschiede dar (z. B. Schemaänderungen, fehlende Zeilen, geänderte Werte).

Bedeutung der Datenqualität für Unternehmen

Daten sind der Motor des Geschäftslebens. Die riesigen Datenmengen, die heute verfügbar sind, eröffnen Unternehmen unzählige Möglichkeiten, wertvolle Erkenntnisse über Kunden, interne Abläufe oder Markttrends zu gewinnen und sich so einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Diese Datenfülle kann Unternehmen jedoch auch überfordern. Viele Unternehmen haben aufgrund des rasanten Datenwachstums Schwierigkeiten, die Qualität ihrer Daten aufrechtzuerhalten: Daten können Duplikate, inkonsistente Formate, fehlende Werte und Ausreißer enthalten.

Das Problem ist, dass schlechte Datenqualität zu kostspieligen Fehlern führen kann, wie z. B. fehlgeleitete Marketingkampagnen, ungenaue Finanzberichte oder fehlerhafte Analysen. Dies schadet nicht nur dem Vertrauen in das Unternehmen, sondern wirkt sich auch negativ auf den Umsatz, die betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit aus. Aus diesem Grund ist die Implementierung solider Datenqualitätspraktiken wichtiger denn je.

Obwohl die Durchsetzung der Datenqualität oft zeitaufwändige und mühsame Prozesse erfordert, sollte sie für jedes Unternehmen oberste Priorität haben. In hochwertige Daten zu investieren, ist wie eine Investition in die Zukunft Ihres Unternehmens. Ein Beispiel: Hochwertige Daten bedeuten zuverlässigere Analyseberichte und effektivere Machine-Learning-Modelle.

Hier sind einige wichtige Vorteile, die Unternehmen durch die Umsetzung von Datenqualität erzielen können:

• Schärfere Entscheidungsfindung und strategische Klarheit: Mit genauen, vollständigen und aktuellen Daten können Unternehmen ihren Analysen und Berichten vertrauen, die zu wichtigen Entscheidungen führen.
• Verbesserte betriebliche Effizienz und Mitarbeiterproduktivität: Hochwertige Daten reduzieren Fehler und optimieren Arbeitsabläufe. Teams verbringen weniger Zeit mit der Behebung von Datenproblemen und haben mehr Zeit für wichtige Aufgaben.
• Bessere Kundenansprache und -erfahrung: Zuverlässige und konsistente Daten ermöglichen eine effektivere Kundensegmentierung und personalisierte Kommunikation. Dies führt letztendlich zu einer höheren Zufriedenheit und Loyalität.
• Wettbewerbsvorteil und Agilität: Unternehmen, die Daten als strategischen Vermögenswert betrachten, agieren schneller, innovieren mit Zuversicht und sind der Konkurrenz einen Schritt voraus. Sie können sich auf verlässliche Erkenntnisse stützen und nicht auf fehlerhafte Annahmen.
• Effektives Risiko- und Compliance-Management: Saubere und überprüfbare Daten gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO oder branchenspezifischen Standards. Sie senken das Risiko von Sicherheitsverletzungen und Reputationsschäden.
• Bessere Analyse- und KI/ML-Ergebnisse: Machine-Learning-Modelle funktionieren nur dann gut, wenn sie mit hochwertigen Daten trainiert werden. Saubere und konsistente Datensätze führen zu genaueren und zuverlässigeren Ergebnissen.
• Daten als langfristiger Vermögenswert: Mit geeigneten Qualitätskontrollen und Governance können Unternehmen ihre Daten im Laufe der Zeit besser verstehen und verwalten, was zu mehr Nachhaltigkeit und langfristigem Wert führt.

Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität

Die Durchsetzung der Datenqualität sollte eine der obersten Prioritäten eines Unternehmens sein. Die Entwicklung einer Gewohnheit zur Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität bringt zahlreiche Vorteile mit sich, wie wir im vorherigen Abschnitt erläutert haben.

In diesem Abschnitt werden wir mehrere praktische Strategien untersuchen, mit denen Unternehmen ihre Datenqualität verbessern können:

Verfügbare Technologien nutzen: Automatisierungstools und -plattformen

Die Durchsetzung der Datenqualität kann mühsam sein, insbesondere angesichts der enormen Datenmengen, die Unternehmen generieren und verwenden. Eine der effektivsten Möglichkeiten, diese Herausforderung zu bewältigen, ist der Einsatz von Automatisierungstools.

Plattformen wie Great Expectations, Ataccama, Informatica, Talend, Monte Carlo, Sifflet und Datafold helfen bei der Profilerstellung, Validierung, Datenherkunft und Überwachung und reduzieren so den manuellen Aufwand und menschliche Fehler erheblich, während sie gleichzeitig die Konsistenz zwischen den Datensätzen gewährleisten.

Implementieren Sie frühzeitig Standards für die Dateneingabe

Durch die frühzeitige Festlegung klarer Standards für die Dateneingabe wird sichergestellt, dass die Daten sauber, konsistent und verwendbar sind, bevor sie in Ihre Systeme gelangen. Dies reduziert den Bedarf an nachgelagerten Korrekturen.

Zu diesem Zweck können wir zunächst eine Dokumentation erstellen, in der die erwarteten Datenformate, Datentypen und erforderlichen Felder für jeden Datensatz definiert werden. Anschließend können wir automatisierte Validierungsprüfungen am Dateneingabepunkt implementieren, um die Einhaltung der in der Dokumentation definierten Standards sicherzustellen.

Profilieren Sie die Daten regelmäßig

Verwenden Sie Datenprofilierungstools oder benutzerdefinierte Skripte, um wichtige Datensätze regelmäßig, beispielsweise wöchentlich oder monatlich, zu analysieren. 

Verfolgen Sie Kennzahlen wie Nullwertraten, Wertverteilungen, eindeutige Zählungen, Ausreißer, Duplikate usw.

Um die Ergebnisse leichter zu verfolgen, können wir visuelle Dashboards erstellen, die diese Kennzahlen anzeigen und so Trends und Anomalien leichter erkennbar machen. Im Laufe der Zeit hilft die Profilerstellung beim Aufbau historischer Basiswerte, wodurch wir subtile Datenqualitätsprobleme leichter erkennen können.

Führen Sie regelmäßige Datenprüfungen und Ursachenanalysen durch

Neben der regelmäßigen Profilerstellung der Daten müssen wir auch regelmäßige Datenprüfungen durchführen, zumindest für wichtige Datensätze, um deren Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz zu überprüfen. Als Nächstes protokollieren oder notieren Sie die Ergebnisse, um Probleme zu verfolgen und Korrekturmaßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität zuzuweisen. Wenn Datenfehler festgestellt werden, verwenden Sie eine Ursachenanalyse, um die zugrunde liegenden Probleme zu beheben, indem Sie Fragen stellen wie:

• Woher kommen die fehlerhaften Daten?
• Wann ist das Problem aufgetreten?
• Welche Überprüfungen oder Validierungen sind vorhanden (oder fehlen)?
• Wer gibt die Daten ein?
• Warum akzeptiert das System ungültige Daten?
• Wie werden die Daten weiterverwendet?

Aufbrechen von Datensilos durch Zentralisierung

Datensilos sind eine der Hauptursachen für schlechte Datenqualität, da verschiedene Abteilungen Informationen in separaten, voneinander getrennten Systemen speichern. Durch die Aufhebung dieser Silos und die Zentralisierung der Daten entsteht ein einheitlicher Speicherort, der als einzige Quelle für das gesamte Unternehmen dient.

Dieser zentralisierte Ansatz bietet mehrere wichtige Vorteile. Erstens werden Inkonsistenzen vermieden, die entstehen können, wenn Abteilungen mit unterschiedlichen Versionen derselben Daten arbeiten. Zweitens wird die Datenverwaltung durch die Festlegung unternehmensweiter Standards für Datenformate, Validierungsprozesse und Zugriffsberechtigungen verbessert.

Teams schulen und eine auf Datenqualität ausgerichtete Kultur aufbauen

Unternehmen können regelmäßig Schulungen oder Workshops für alle Mitarbeiter zur Bedeutung der Datenqualität durchführen. Die Schulungen könnten praktische Übungen, die Vermittlung von Regeln und die Folgen von Datenfehler beinhalten. Diese Schulungen verbessern nicht nur die technischen Fähigkeiten, sondern tragen auch dazu bei, ein gemeinsames Verantwortungsbewusstsein bei allen Teammitgliedern zu schaffen.

Fazit

Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität ist nicht mehr optional, sondern unerlässlich, um strategische Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Mit dem zunehmenden Datenvolumen steigt auch die Komplexität der Datenqualitätssicherung. Durch das Verständnis der wichtigsten Dimensionen der Datenqualität und den Einsatz geeigneter Tools und Metriken können Unternehmen die Zuverlässigkeit ihrer Datensätze systematisch messen und verbessern.