Aufbau einer zuverlässigen Datenqualitätsstrategie im Zeitalter der KI

Effektive Geschäftsentscheidungen stehen im Mittelpunkt jedes erfolgreichen Unternehmens. Gute Entscheidungen basieren auf Fakten und Daten. Wenn das Vertrauen in die Qualität der Daten, die wichtige Entscheidungen unterstützen, erschüttert wird, können Vorwärtsbewegung und Wachstum ins Stocken geraten. Damit Entscheidungsträger Vertrauen in jeden einzelnen Datenpunkt haben, ist eine klare Strategie erforderlich. Allein die Implementierung der neuesten Werkzeuge und Technologien wird keine optimalen Ergebnisse liefern. Datenqualität muss Teil der Unternehmenskultur sein.

Die Bedeutung der Datenqualität

Während die Datenqualität von entscheidender Bedeutung ist, stellt ihre Verwaltung eine große Herausforderung dar. Im Zeitalter der KI wird die Datenqualität noch wichtiger, da KI die Auswirkungen von Daten geringer Qualität verstärken kann. Schlechte Daten, die in KI-Modelle eingespeist werden, führen zu schlechten Kundenerfahrungen und potenziellen Katastrophen, die den Ruf schädigen können. Hochkarätige Fehler von KI-Modellen können eine Marke auf die Titelseite der New York Times bringen, was den Wettbewerb eines Unternehmens unwiderruflich schädigen kann.

In einer kürzlich durchgeführten Studie von Vanson Bourn gaben 68 % der Befragten an, dass sie Schwierigkeiten haben, Daten so zu bereinigen, dass sie für KI-Programme in einem nutzbaren Format vorliegen. Die Studie wies auch darauf hin, dass unterdurchschnittlich funktionierende KI-Modelle, die auf Daten minderer Qualität basieren, im Durchschnitt zu einem Verlust von 460 Millionen US-Dollar an Einnahmen führen.

Je mehr sich eine Organisation auf ihre Daten und KI stützt, desto wichtiger wird eine solide Strategie für die Datenqualität.

Datenqualitätsstrategie - Was wird benötigt?

Für eine erfolgreiche Strategie zur Datenqualität sind vier wesentliche Komponenten erforderlich: Kennzahlen, Kultur, Governance und Werkzeuge.

Um die Qualität Ihrer Daten zu verstehen, müssen Sie in der Lage sein, diese zu messen. Das Verfolgen der richtigen Kennzahlen hilft Ihnen zu bestimmen, wo Verbesserungen notwendig sind und ob Ihre Strategie erfolgreich ist. Kennzahlen helfen Ihnen auch, Ziele zu setzen und Toleranzen zu definieren.

Eine perfekt definierte Strategie ist nutzlos, wenn Sie nicht die Unterstützung derjenigen gewinnen, die sie umsetzen müssen. Mitarbeiter im gesamten Unternehmen müssen eine Kultur der Datenqualität annehmen, die von der obersten Führungsebene ausgehen muss.

Daten-Governance-Richtlinien sind der Punkt, an dem die Theorie in die Praxis umgesetzt wird. Kennzahlen und eine Datenkultur beeinflussen direkt die Daten-Governance und stellen sicher, dass die richtigen Richtlinien vorhanden sind, um Daten von höchster Qualität zu unterstützen.

Die besten Werkzeuge und Plattformen zur Verfolgung und Verwaltung der Datenqualität sind ebenfalls ein entscheidender Bestandteil Ihrer Datenqualitätsstrategie.

Messung der Datenqualität

Um die Datenqualität sicherzustellen, müssen Sie diese messen. Die Datenqualität wird anhand von sechs Kennzahlen bewertet: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Einzigartigkeit, Gültigkeit und Genauigkeit.

Vollständigkeit

Diese Kennzahl misst die Anzahl der unvollständigen Datensätze. Wenn Datensätze unvollständig sind, kann dies zu verzerrten Datensätzen führen, die Ihre Analyse beeinträchtigen. Datensätze mit vielen unvollständigen Einträgen bieten nicht den gleichen Wert wie ein Datensatz, in dem die meisten Daten vorhanden sind. Datensätze mit vielen fehlenden Werten führen dazu, dass der Analyst zu viel Gewicht auf die verfügbaren Daten legt, was die Ergebnisse verzerrt.

Konsistenz

Diese Kennzahl misst die Einheitlichkeit und Genauigkeit der Daten über verschiedene Systeme hinweg. Wenn zwei verschiedene Systeme unterschiedliche Werte für denselben Datenpunkt haben, sind sie inkonsistent. Dieser Konflikt verringert das Vertrauen der Manager in die Daten. Sie wissen, dass bei einem Datenkonflikt mindestens eine der Datenquellen ungenau ist, aber ohne zu wissen, welche und warum, wird der Wert, den beide Datensätze für die Entscheidungsfindung liefern, verringert.

Aktualität

Diese Kennzahl misst das Alter der Daten in der Datenbank oder wie lange es her ist, dass sie aktualisiert wurden. Die Welt verändert sich ständig, und Daten, die diese Veränderungen messen, müssen kontinuierlich aktualisiert werden. Entscheidungen, die auf Daten basieren, die Bedingungen messen, die sich inzwischen geändert haben, werden nicht optimal sein.

Einzigartigkeit

Diese Kennzahl verfolgt doppelte Daten. Die Menge an Daten, die in mehreren Datenbanken gesammelt und gespeichert wird, ist hoch. Wenn Daten zusammengeführt werden, können dieselben Daten aus mehreren Quellen Duplikate sein. Oder Daten können zweimal in einer einzigen Datenbank eingegeben werden. Wenn Daten doppelt gezählt werden, kann dies die Analyse verzerren.

Gültigkeit

Diese Kennzahl misst, ob die Daten einem bestimmten Format entsprechen. Wenn ein Datenpunkt nicht dem erwarteten Format entspricht, spiegelt er möglicherweise nicht wider, was Sie denken. Wenn beispielsweise ein Datenpunkt keine negativen Zahlen sein darf, aber in Ihren Daten negative Zahlen vorhanden sind, ist die Gültigkeit fraglich.

Genauigkeit

Diese Kennzahl misst, wie nahe die Werte in Ihrem Datensatz den tatsächlichen Werten sind. Entscheidungen, die auf einfach falschen Daten basieren, führen zu schlechten Entscheidungen. Wenn die Genauigkeit niedrig ist, können Entscheidungsträger nicht darauf vertrauen, dass die Daten, die sie analysieren, die Realität widerspiegeln.

Das Verfolgen dieser Kennzahlen liefert Einblicke in die Qualität Ihrer Daten und zeigt auf, wo Fehler auftreten. Um jedoch überlegene Datenqualitätskennzahlen zu erzielen, benötigen Sie eine Kultur und eine Strategie, um hohe Datenqualitätsmaßstäbe aufrechtzuerhalten. Eine datenqualitätsorientierte Kultur bietet die Grundlage für dieses Ziel.

Datenqualitätskultur

Daten werden in allen Bereichen einer Organisation gesammelt, verarbeitet und konsumiert. Jeder in einer typischen Organisation kommt in irgendeiner Form mit Daten in Kontakt. Es ist entscheidend, ein Verantwortungsbewusstsein für die Datenqualität bei jedem Einzelnen zu verankern. Das bedeutet, dass jeder Mitarbeiter gute Datenhygiene praktiziert, indem er fehlerhafte Daten bereinigt, validiert und aktualisiert. Eine ausreichende Schulung, Führung und Teamarbeit sind notwendig, um eine Datenqualitätskultur zu etablieren.

Schulung

Nicht jeder hat das gleiche Maß an Fähigkeiten im Umgang mit Daten. Nicht jeder versteht, was Daten bedeuten und warum sie entscheidend sind. Wenn Sie den Mitarbeitern beibringen, wie sie mit Daten arbeiten, um ihre Arbeit zu unterstützen, werden sie deren Wert schätzen. Wenn sie mehr Fähigkeiten erlangen und datenkompetenter werden, werden sie ein besseres Verständnis für die Feinheiten der Datenqualität entwickeln.

Schulungen zu interoperierenden Datenqualitätskennzahlen, Datenaufnahme- und Validierungstechniken sowie Datenbereinigungswerkzeugen und -prozessen sind ebenfalls entscheidend für eine solide Datenqualitätsstrategie.

Der Zugang zu Daten trägt ebenfalls dazu bei, die Datenkompetenz in Ihrer Organisation zu steigern, was zu einer größeren Wertschätzung der Datenqualität führt. Wenn Einzelpersonen auf Daten zugreifen können, ohne technische Datenengineering-Kenntnisse zu haben, können sie bestehende Datenanalysetalente nutzen und neue Fähigkeiten entwickeln, um ihre Kompetenz im Umgang mit Daten und ihre Wertschätzung für Datenqualität zu steigern. Schauen Sie sich unseren neuesten Blog an, um mehr über die Förderung von Datenkompetenz zu erfahren. Link zum Blog über Datenkompetenz

Zusammenarbeit und Teamarbeit

Bei der Datenqualität sollte die Verantwortung für die Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten ein grundlegender Bestandteil Ihrer Datenkultur sein. Rollen und Verantwortlichkeiten müssen definiert werden, damit jedes Teammitglied versteht, wie es zur Datenqualität beitragen kann und wofür es zuständig ist. Diese Struktur hilft den Mitarbeitern auch zu verstehen, mit wem sie zusammenarbeiten müssen, um die Datenqualität zu verwalten und zu verbessern. Größere Zusammenarbeit verbessert den Prozess der Behebung von Datenqualitätsproblemen und der Vermeidung zukünftiger Probleme.

Führung

Wie bei jeder kulturellen Initiative muss die Führung aus der Geschäftsführung kommen. Führungskräfte müssen ständig die Bedeutung der Datenqualität betonen und wie diese für den Erfolg entscheidend ist. Die Fähigkeit, Veränderungen voranzutreiben, beginnt mit dem oberen Management. Das mittlere Management, Datenverwalter und Bereichsleiter tragen ebenfalls zur Entwicklung einer Datenqualitätskultur bei. Diese Fachleute müssen ihren Kollegen Best Practices vermitteln und die Bedeutung von Datenqualität hervorheben.

Daten-Governance-Rahmenwerk & -richtlinien

In einem sich ständig weiterentwickelnden Datenökosystem, das sich an die Anforderungen der KI anpassen muss und gleichzeitig Ordnung, Datenschutz und Sicherheit aufrechterhält, müssen traditionelle Ansätze zur Daten-Governance angepasst werden.

Agile Daten-Governance

Das Definieren von Daten-Governance und -richtlinien wird mit umfassenden Datenkennzahlen und einer datengetriebenen Kultur viel einfacher. Die Verantwortung für das Management und die Pflege von Daten kann an Bereichsleiter übertragen werden, anstatt die Kontrolle im IT-Bereich zu zentralisieren. Dieser Wandel ermöglicht einen viel sichereren und effektiveren Zugang zu Daten. Bereichsleiter haben ein viel besseres Verständnis für die Daten, die ihre Gruppe sammelt, und wer darauf zugreifen sollte. Dieses Wissen ermöglicht agilere und dynamischere Governance-Richtlinien, einschließlich Attributzugriffssteuerungen oder Spaltenzugriffsrechten.

Mit einer agilen Governance-Struktur muss ein Feedback-Loop eingerichtet werden, um sicherzustellen, dass Änderungen funktionieren, neue Richtlinien schnell iteriert werden und Qualitätsprobleme schnell erkannt werden, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten wichtige Entscheidungen oder Modelle verfälschen. Kommunikationskanäle müssen offen sein, um schnell die Genehmigung für den Datenzugriff zu erhalten oder Qualitätsprobleme an die Datenbesitzer zu melden.

Agile Governance und eine Datenqualitätskultur ermöglichen einander. Um schnelle Governance-Entscheidungen zu treffen, ist ein Teamaufwand und eine geteilte Verantwortung erforderlich, die schnelle Veränderungen antreiben. Ohne eine unterstützende und sachkundige Kultur bleibt die Autorität zentralisiert. In einer symbiotischen Beziehung fördert eine agile Daten-Governance, die den Zugang zu Teamarbeit ermöglicht, eine Datenqualitätskultur.

Standardisierung & Konsistenz

Richtlinien und Frameworks, die die Datenstandardisierung vorantreiben, reduzieren Verwirrung und die Möglichkeit von Fehlern. Datenmanagement-Richtlinien sollten darauf abzielen, Namenskonventionen zu standardisieren und eine einzige Quelle der Wahrheit anzustreben.

Konflikte werden reduziert, indem verschiedene Datensätze in einer einzigen Datenquelle konsolidiert werden, und Analysten wissen, dass sie mit dem genauesten und aktuellsten Datensatz arbeiten. Strategien für das Master Data Management unterstützen das Verwalten von Datensätzen, um standardisierte Daten zu etablieren und das Management sowie die Überwachung zu konsolidieren.

Datenüberwachung

Mit etablierten Kennzahlen, einer starken Datenqualitätskultur und Governance-Richtlinien ist der letzte Schritt Ihrer Governance-Strategie die Datenüberwachung. Die Überwachung stellt sicher, dass Richtlinien eingehalten werden und die Daten vertrauenswürdig bleiben. Die Prozesse umfassen Datenprofiling, Datenbeobachtbarkeit und Datenherkunft.

Datenprofiling identifiziert die Inhaltsstruktur und Formatierung jedes Datensatzes, um Datenqualitätsprobleme zu erkennen. Dieses Profiling würde Mittelwerte und Perzentilen berechnen und Minimums und Maximums sammeln. Wenn diese Merkmale mit den erwarteten Werten und Formaten verglichen werden, können sie dabei helfen, Datenqualitätsprobleme zu identifizieren.

Um sicherzustellen, dass Systeme effektiv laufen und keine Datenfehler erzeugt werden,

überwacht die Datenbeobachtbarkeit die Echtzeitleistung von Datensystemen.

Die Datenherkunft verfolgt die Geschichte von Daten, während sie transformiert wird und durch eine Datenpipeline fließt. Diese Daten zu überwachen hilft Analysten, die Quelle von Datenfehlern zu finden und die Vertrauenswürdigkeit von Datensätzen basierend auf ihrem Ursprung zu bewerten. Weitere Informationen zur Datenherkunft finden Sie in unserem neuesten Blog -Erfahren Sie mehr

Die Avrio-Plattform unterstützt Ihre Datenqualitätsstrategie auf vielfältige Weise.

Die Plattform ist so konzipiert, dass sie von Fachleuten mit verschiedenen Kompetenzstufen genutzt werden kann, von Datenwissenschaftlern über Analysten bis hin zu Bereichsleitern. Dies macht Avrio zu einer idealen Plattform, um die Zusammenarbeit zwischen Datenpraktikern und Management bei der Entwicklung von Frameworks für agile Governance zu unterstützen.

Zudem bietet die Plattform mehr Menschen, unabhängig von ihrer technischen Expertise, Zugang zu mehr Daten. Dies hilft, die Datenkultur und -kompetenz zu fördern. Wenn Fachleute mehr Zugang zu Daten haben, übernehmen sie auch mehr Verantwortung für deren Qualität.

Avrio unterstützt ein robustes Modul für Datenqualität. Dieses Modul führt über 15 Datenqualitätstests in sechs großen Kategorien durch. Der Datenkatalog verfolgt die Datenherkunft, um mehr Informationen zu den Datenquellen bereitzustellen.

Schließlich macht der Avrio-Marktplatz Datenprodukte für Datenverbraucher verfügbar. Er enthält einen Feedback-Mechanismus, der es Nutzern ermöglicht, Datenproduzenten, -verwaltern und -ingenieuren Probleme mit der Datenqualität zu melden. Die Vertrauenswürdigkeit der Daten kann auch von Nutzern innerhalb des Datenprodukts bewertet werden. Diese Funktion hilft dabei, Datenprodukte mit der höchsten Datenqualität einer größeren Anzahl von Nutzern zugänglich zu machen.

Erfolgreiche KI-Strategien basieren auf guten Daten, weshalb Datenqualität eine der kritischsten und herausforderndsten Aufgaben in der absehbaren Zukunft ist. Der richtige Einstieg in die Datenqualität wird sich langfristig auszahlen.