Datenqualitätsmetriken: Dimensionen und Kategorien erklärt

Sicherlich ist die Datenqualität ein entscheidender Faktor, der den Erfolg eines jeden Unternehmens beeinflussen kann. Ob es nun darum geht, Umsatz zu erzielen, fundierte Entscheidungen zu treffen oder die Produktivität zu steigern – qualitativ hochwertige Daten sind unverzichtbar.

Wenn Daten von geringer Qualität verwendet werden, kann dies dazu führen, dass Unternehmen potenzielle Chancen verpassen, schlechte Entscheidungen treffen und einen negativen Return on Investment erzielen. Um sicherzustellen, dass die Daten von hoher Qualität sind, müssen Personen, die eng mit Daten arbeiten, die Datenqualitätsmetriken und -maßnahmen befolgen.

Die gute Nachricht ist, dass Sie durch die Gewährleistung qualitativ hochwertiger Daten einen Wettbewerbsvorteil erzielen und durch die praktische Umsetzung von Kennzahlen für Qualitätsdaten bessere Entscheidungen zum Erreichen Ihrer Geschäftsziele treffen können.

Lassen Sie uns alles über Datenqualitätsmetriken, ihre Dimensionen und ihre Messung erfahren. Also, legen wir los!

Was sind Datenqualitätsmetriken?

Die Datenqualität definiert, ob die Daten korrekt, vollständig, zuverlässig und für die Verwendung geeignet sind.

Die Datenqualität wird mithilfe von Datenqualitätsmetriken bewertet, die uns Aufschluss darüber geben, wie wertvoll und relevant die Daten sind und ob ihnen vertraut werden kann.

Die Auswertung allein reicht nicht aus. Mithilfe der Datenqualitätsmetriken lässt sich der Unterschied zwischen qualitativ hochwertigen und minderwertigen Daten erkennen.

Bedeutung von Datenqualitätsmetriken

Gemäß einer Umfrage, Datenbereinigung und -organisation nehmen 60 % der Arbeitslast eines Datenanalysten ein, wobei 19 % auf das Scraping entfallen. Im Grunde verbringen Datenanalysten also satte 80 % ihrer Zeit damit, die Daten für die Analyse vorzubereiten. Dies liegt hauptsächlich daran, dass die Vorbereitung und Verwaltung qualitativ hochwertiger Daten für die Analyse ein kritischer Schritt ist, der sicherstellt, dass aus den Daten genaue und zuverlässige Erkenntnisse gewonnen werden können.

Darüber hinaus verhilft die Datenqualität Organisationen und Unternehmen zu verschiedenen Vorteilen, beispielsweise:

• Optimierte Entscheidungen, die die Strategien verbessern
• Risiken reduzieren
• Chancen nutzen
• Halten Sie Vorschriften und Industriestandards ein
• Optimierte Gewinne
• Wettbewerbsvorteil
• Erhöhtes Benutzervertrauen

Zuverlässige und genaue Daten führen außerdem zu einer höheren Betriebseffizienz, geringeren Kosten und einer verbesserten Gesamtleistung des Unternehmens. Darüber hinaus sind qualitativ hochwertige Daten für ein besseres Kundenerlebnis unerlässlich, da sie sicherstellen, dass die Kundeninformationen aktuell und genau sind.

Laut Forbes84 % der CEOs sind besorgt über die Qualität der Daten, auf deren Grundlage sie Entscheidungen treffen. Wie wir bereits zuvor besprochen haben, sind Daten von schlechter Qualität problematisch und führen zu schlechten Geschäftseinblicken.

In einer anderen berichten Eine Studie von Experian ergab, dass 95 % der Unternehmen glauben, dass Daten für ihr Geschäft unverzichtbar sind, aber nur 40 % von ihnen vertrauen auf die Genauigkeit der von ihnen verwendeten Daten. Darüber hinaus schätzt IBM, dass Daten mit geringerer Genauigkeit Unternehmen Kosten verursachen. 3.1 Billionen Dollar pro Jahr.

Vergessen wir nicht: Je besser die Qualität Ihrer Daten ist, desto mehr Nutzen können Sie daraus ziehen.

Dimensionen und Kategorien der Datenqualität

Bisher haben wir ein klares Verständnis davon gewonnen, was Datenqualität ist und welche Bedeutung sie hat. Lassen Sie uns nun die Datenqualitäts-KPIs im Zusammenhang mit der Datenqualität untersuchen, um unser Verständnis des Themas weiter zu verbessern. Laut einer Forschungsprojektegibt es sechs Dimensionen der Datenqualität und wir werden jede davon im Detail untersuchen. Tauchen wir ein.

1. Genauigkeit

Die Genauigkeit gibt an, wie genau die Daten sind und ob die Werte richtig und präzise sind. Sie wird mit statistischen Methoden gemessen. Um die Datengenauigkeit sicherzustellen, müssen Sie jedoch sehr vorsichtig sein, da die Genauigkeit verloren gehen kann, wenn die Daten veraltet sind, manuell eingegeben werden oder während der Datenübertragung.

In Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen kommt es vor allem auf Genauigkeit an, denn selbst der kleinste Fehler kann schwerwiegende Folgen haben.

2. Vollständigkeit

Vollständigkeit bezieht sich darauf, ob alle erforderlichen Felder in den Daten vervollständigen. Wenn die Daten unvollständig sind, gelten sie als nutzlos. Deshalb ist Vollständigkeit für die Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Bei der Berechnung der Daten müssen alle Felder auf Datensatz- und Attributebene berücksichtigt werden. Um sicherzustellen, dass die Daten vollständig sind, müssen Sie Folgendes überprüfen:

• Alle erforderlichen oder obligatorischen Felder, wie z. B. „Telefonnummer“
• Alle optionalen Felder, wie z. B. Interessenfeld
• Alle relevanten und irrelevanten Felder für einen bestimmten Datensatz

3. Konsistenz

Konsistenz bezeichnet den Grad der Übereinstimmung von Daten mit andere Datenquellen und innerhalb von Datensätzen. Dank des technologischen Fortschritts speichern Unternehmen ihre wertvollen Daten über verschiedene Quellen und Geräte hinweg, um Datenverlust zu vermeiden.

Datenkonsistenz wird erreicht, wenn die Daten aus allen diesen Quellen einheitlich sind. Um Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen, ist es daher wichtig, bei der Dateneingabe, Datenänderung und Datenintegration aufmerksam zu sein.

Wenn die Daten inkonsistent sind, kann dies erhebliche Probleme verursachen. Es können Fehler und Konflikte auftreten, die letztlich die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der wertvollen Daten beeinträchtigen.

4. Aktualität

Aktualität bezieht sich auf den Grad, in dem Daten verfügbar und zeitnah aktualisiert sind. Dennoch ist es wichtig, zwischen aktualisierten und verfügbaren Daten zu unterscheiden. Wenn die Daten aktuell sind, aber bei Bedarf nicht verfügbar sind, können sie als schlecht zeitgerechte Daten betrachtet werden.

Dies kann negative Folgen für die Entscheidungsfindung und den Ruf des Unternehmens haben. Daher ist es wichtig, diese Datenqualitätsmetrik zu überwachen und zu messen.

Darüber hinaus ist die Aktualität bei der Datenbankverwaltung und -bewertung von großer Bedeutung, da sie Aufschluss darüber gibt, ob die erforderlichen Informationen zum gewünschten Zeitpunkt verfügbar sind. Um die Aktualität richtig bewerten zu können, müssen Sie sowohl die Häufigkeit der Datenverfügbarkeit berücksichtigen als auch prüfen, ob die Daten aktualisiert sind.

5. Gültigkeit

Gültigkeit bezeichnet den Grad, in dem Daten etablierten Regeln und Standards entsprechen. Ungültige Daten können durch Dateneingabefehler aufgrund unterschiedlicher Formate, Daten aus unzuverlässigen Quellen oder Daten werden gespeichert oder falsch verarbeitet. Es ist wichtig zu bedenken, dass ungültige Daten letztlich die Vollständigkeit der Daten beeinträchtigen

6. Einzigartigkeit

Eindeutigkeit bezeichnet den Grad, in dem Datenwerte einzigartig sind und sich innerhalb von Datensätzen nicht wiederholen. Dies ist eine wichtige Kennzahl für die Datenqualität, die eine wichtige Rolle bei der Erzielung qualitativ hochwertiger Daten spielt, indem die Datengenauigkeit in den Datensätzen aufrechterhalten wird.

Manchmal können Daten wiederholt werden, weil sie veraltet sind oder weil viele Übertragungen durchgeführt werden. Auch wenn das nicht oft vorkommt, müssen wir trotzdem darauf achten, dass wir keine doppelten Daten haben.

Jetzt lernen wir, wie wir die Datenqualitätsmetriken messen können. Wir haben es Ihnen ganz einfach gemacht, sodass Sie schnell die KPIs für die Datenqualität und Möglichkeiten zu ihrer einfachen Messung erfassen können. Cool, oder?

Siehe auch: Die 17 besten Datenanalysetools für Unternehmen

Datenqualitätsmetriken und -maße

Abmessungen	Definition aus der realen Welt	Messen der Dimension
Genauigkeit	Wie genau sind die Daten?	Verwenden Sie Kreuzvalidierungstechniken. Validieren Sie anhand vertrauenswürdiger Daten
Vollständigkeit	Sind die Daten vollständig?	Vergleichen Sie die Daten mit den Beispieldaten. Berechnen Sie den Prozentsatz fehlender Werte
Konsistenz	Sind die Daten aus den anderen Quellen einheitlich?	Daten zwischen verschiedenen Quellen zuordnen. Daten in ein einziges System integrieren
Pünktlichkeit	Sind die Daten verfügbar, wenn Sie sie brauchen?	Berechnen Sie den Zeitunterschied zwischen Datenerfassung und Datenverfügbarkeit. Berechnen Sie, wie oft die Daten aktualisiert werden.
Gültigkeit	Entsprechen die Daten den festgelegten Regeln und Vorschriften der Organisation?	Berechnen Sie den Prozentsatz ungültiger Werte. Validieren Sie die Daten gemäß den Geschäftsregeln und -anforderungen.
Einzigartigkeit	Sind die Daten über alle Quellen hinweg eindeutig?	Berechnen Sie den Prozentsatz doppelter Datensätze. Legen Sie eindeutige Kennungen fest, um doppelte Datensätze zu identifizieren

Datenqualitätsmetriken in Aktion

Bei der Messung der Datenqualität ist es wichtig, sowohl die Genauigkeit als auch die Qualität der Daten zu berücksichtigen. Um eine hohe Qualität zu erreichen, sehen Sie sich diese Best Practices zur Optimierung der Datenqualität an.

1. Legen Sie Ihre Datenqualitätsmetriken fest:

Für jedes Unternehmen ist die Geschäftsmodell variiert. Daher sollten Sie die spezifischen Kennzahlen entsprechend Ihren Geschäftszielen und Zielen bestimmen, für die Sie die Datenqualität messen möchten. Diese Kennzahlen könnten Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, Einzigartigkeit und Gültigkeit umfassen. Insgesamt sind diese Datenqualitätskennzahlen für Unternehmen von großer Bedeutung für:

• Das Top-Management befasst sich mit den Daten oder präsentiert sie den Kunden
• Verstehen, wo die Lücken in den Daten sind, um Genauigkeit zu finden
• Identifizieren unvollständiger, ungültiger und inkonsistenter Daten

2. Legen Sie Regeln für die Datenqualität fest:

Nachdem Sie Ihre Datenqualitätsmetriken ermittelt haben, legen Sie für jede davon Regeln fest, z. B. wie sie gemessen werden, was als qualitativ hochwertige Daten gelten usw., und zwar entsprechend Ihren Geschäftszielen.

Wenn Sie beispielsweise Vollständigkeit als eine Ihrer Kennzahlen gewählt haben, müssen Sie die Regel festlegen, dass alle Datenfelder ausgefüllt sein müssen, um als gültig zu gelten.

Beim Umgang mit Daten ist es wichtig, Regeln zur Verfügung zu haben, um zu entscheiden, welche Daten nützlich sind und welche geändert werden müssen. Einfach ausgedrückt: Legen Sie die Bereiche fest, die die hohe bzw. niedrige Qualität der Daten demonstrieren.

Mit dem rasanten technologischen Fortschritt werden immer mehr Daten digital und nicht mehr in herkömmlichen Dateiformaten gespeichert. Die Datenqualität ist letztlich wichtiger geworden. Angesichts der großen Menge an verfügbaren Daten ist es entscheidend, sicherzustellen, dass diese genau und zuverlässig sind.

Laut einer Studie von Experian über Globales Datenmanagement, qualitativ hochwertige Daten sind äußerst wichtig, wenn ein Unternehmen in der digitalen Welt erfolgreich sein, Wettbewerbsvorteile erlangen und in Zukunft finanziell stabil sein möchte. Um dies zu erreichen, müssen die Daten genau und vertrauenswürdig sein und dürfen keine menschlichen Fehler enthalten. Um Einheitlichkeit im gesamten Unternehmen zu erreichen, sollten alle am Datenmanagement beteiligten Einheiten die Vorschriften akzeptieren.

3. Entwickeln Sie Datenqualitätstests

Erstellen Sie Tests, mit denen die Daten anhand der festgelegten Regeln verglichen werden können. Diese Tests können je nach Komplexität der Daten und Regeln automatisiert oder manuell durchgeführt werden.

4. Führen Sie Datenqualitätstests durch

Sobald Sie Ihre Tests entwickelt haben, führen Sie sie mit den Daten aus, um deren Qualität zu messen. Notieren Sie die Ergebnisse jedes Tests. Dies gilt als der beste Weg, um Vertrauen in Daten aufzubauen. Die folgenden Kontrollpunkte sollten in den Daten überprüft werden, um nach Daten von schlechter Qualität zu suchen:

• Felder mit keinen oder wenigen Informationen
• Ungenaue und unvollständige Daten
• Unregelmäßige Formatierung
• Überflüssige Elemente
• Alter Datensatz, der aktualisiert werden muss

Die Aufzeichnung der Ergebnisse jedes Qualitätstests ist entscheidend, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit Ihrer Daten sicherzustellen. Es ist wichtig, regelmäßige Qualitätskontrollen durchzuführen, um zu vermeiden, dass Fehler übersehen werden, auch kleine. Auf diese Weise können Sie Ungenauigkeiten identifizieren und korrigieren und so letztendlich die Gesamtqualität Ihrer Daten verbessern.

5. Analysieren Sie die Datenqualitätsergebnisse

Nachdem Sie die Qualität Ihrer Daten überprüft haben, ist es wichtig, die Ergebnisse zu analysieren und zu prüfen, ob Ihre Daten den von Ihnen festgelegten Regeln entsprechen. Auf diese Weise können Sie messen, wie gut die Qualität Ihrer Daten ist. Darüber hinaus können Sie anhand dieser Informationen wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, warum es Probleme mit der Datenqualität gibt und was Sie tun können, um diese zu beheben. Mit diesen Erkenntnissen können Sie die Regeln optimieren und die Daten wertvoller und zuverlässiger machen.

6. Datenqualität verbessern

Sobald Sie Bereiche identifiziert haben, in denen Ihre Daten verbessert werden müssen, ist es wichtig, Änderungen vorzunehmen und Maßnahmen zu ergreifen, um die Probleme zu beheben. Dies kann eine Änderung der Art und Weise erfordern, wie Sie Daten eingeben, Regeln für Datenqualitätsmetriken zu ändern oder neue zu erstellen.

Sie können die Qualität der Daten auch verbessern, indem Sie die erforderlichen Änderungen vornehmen, um in den Daten gefundene Fehler zu korrigieren, und Strategien entwickeln, um zu verhindern, dass dieselben Fehler in Zukunft erneut auftreten. Indem Sie diese Änderungen kontinuierlich vornehmen, können Sie die Gesamtqualität Ihrer Daten verbessern und sie genauer und zuverlässiger machen.

Wenn Sie glauben, dass die Verbesserung der Datenqualität ein einmaliger Prozess ist, lautet die Antwort NEIN! Es ist eine nie endende Reise!

Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, sind ständige Anstrengungen und regelmäßige Tests unabdingbar. Eine regelmäßige Überprüfung der Regeln und Vorschriften zur Datenqualität ist unerlässlich, wenn Sie die Qualität kontinuierlich verbessern möchten. Das Geschäftsumfeld ändert sich ständig, daher müssen sich Manager neue Regeln zur Datenqualität einfallen lassen, um die Qualität der Daten zu optimieren, indem sie diese zuverlässig und genau machen.

7. Datenqualität überwachen:

Es ist wichtig, Ihre Daten ständig zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie Ihren definierten Regeln für die Datenqualität entsprechen. Dies gibt Ihnen die Flexibilität, alle erforderlichen Änderungen vorzunehmen, um die hohe Qualität Ihrer Daten aufrechtzuerhalten. Regelmäßige Überwachung ist eine wesentliche Datenqualitätspraxis, die die Zuverlässigkeit und Genauigkeit Ihrer Daten gewährleistet.

Web Scraping und Datenqualität

Web Scraping ist der Prozess des automatischen Sammelns von Daten von Websites. Es wird in verschiedenen Branchen häufig verwendet, beispielsweise in der Marktforschung, Preisüberwachung und Datenanalyse.

Sehen wir uns an, wie Web Scraping mit der Datenqualität zusammenhängt.

Mit erstklassigen Scraping-Tools können Sie qualitativ hochwertige und relevante Daten von den komplexesten Websites abrufen, und zwar auch auf Abruf. Die Crawlbase Crawling API basiert auf Spitzentechnologie, die eine qualitativ hochwertige Datenerfassung gewährleistet.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens ermöglicht es dem Scraper, sich an Website-Updates anzupassen und die aktuellsten Daten mit Leichtigkeit zu sammeln. Darüber hinaus ist die Crawling API verwaltet Parser, Proxys und Browser und durchsucht das Web automatisch für Sie.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

1. Was sind die fünf Kennzahlen für Qualitätsdaten?

Laut EHDI-Datenqualitätsbewertunggibt es sechs Datenqualitätsmetriken und jede davon ist für die Messung der Datenqualität von erheblicher Bedeutung.

• Genauigkeit gibt an, wie genau die Daten sind.
• Vollständigkeit definiert, ob die Daten vollständig sind.
• Konsistenz dient dazu, zu überprüfen, ob die Daten in allen anderen Quellen einheitlich sind.
• Pünktlichkeit gibt an, ob die Daten verfügbar sind, wenn Sie sie benötigen.
• Gültigkeit Geben Sie Aufschluss darüber, ob die Daten den festgelegten Regeln und Vorschriften der Organisation entsprechen.
• Einzigartigkeit besteht darin, zu überprüfen, ob die Daten in allen Quellen eindeutig sind.

2. Wie misst man die Datenqualität mit einem metrischen Ansatz?

Bei einem metrischen Ansatz zur Messung der Datenqualität müssen mehrere Aspekte der Daten analysiert werden, um die Datenqualitätsmetriken festzulegen. Die Schritte zur Bewertung der Datenqualität mit einer metrischen Methode sind wie folgt:

• Legen Sie Ihre Datenqualitätsmetriken fest
• Festlegen von Datenqualitätsregeln
• Entwickeln Sie Datenqualitätstests
• Führen Sie Datenqualitätstests durch
• Analysieren Sie die Datenqualitätsergebnisse
• Verbessern Sie die Datenqualität
• Überwachen Sie die Datenqualität

3. Was sind Datenqualitätsmetriken?

Datenqualitätsmetriken sind KPIs, die zur Messung der Datenqualität verwendet werden. Datenqualitätsmetriken helfen Organisationen und Unternehmen, die Datenqualität zu verbessern und letztendlich bessere Strategien für das Wachstum ihres Unternehmens zu entwickeln.

Schlussfolgerung

Es besteht kein Zweifel, dass Daten für jedes Unternehmen unglaublich wichtig sind, da sie verwendet werden, um Erkenntnisse, Chancen, Wettbewerbsvorteile und vor allem das Vertrauen der Benutzer zu gewinnen. Allerdings liefern nicht alle Daten die gleichen Werte, sondern nur die Daten, die von hoher Qualität sind. Daher sollten Unternehmen der Qualität ihrer Daten große Aufmerksamkeit schenken, indem sie Datenqualitätsmetriken implementieren.

In diesem Blog haben wir die sechs Datenqualitätsmetriken besprochen und wie man sie zur Steigerung der Datenqualität nutzen kann. Wir haben auch besprochen, wie man Datenqualität misst und überwacht und wie man diese Metriken effektiv in der Praxis anwendet. Wir hoffen, dass das von uns vermittelte Wissen Sie über den Wert und die Bedeutung der Datenqualität aufgeklärt hat.