Datenintegritaet vs. Datenqualitaet- Definitionen und Unterschiede
Datenintegritaet vs Datenqualitaet
Sowohl die Datenintegritaet als auch die Datenqualitaet sollten unbedingt als oberste Geschaeftsprioritaeten betrachtet werden. Geschaeftsdaten sind ein strategisches Kapital, das fuer eine Vielzahl von Initiativen von unschaetzbarem Wert ist, von der Entscheidungsfindung bis zur Prognose.
Daher ist sowohl die Gewaehrleistung der Datenqualitaet als auch die Aufrechterhaltung der Datenintegritaet unerlaesslich. Ohne Aufrechterhaltung der Datenintegritaet oder Sicherstellung der Datenqualitaet setzen sich Unternehmen einer Vielzahl von Risiken aus. Schlechte Daten fuehren zu einem erhoehten menschlichen Fehler bei der Entscheidungsfindung und anderen datengesteuerten Geschaeftsprozessen. Die Diskussion ueber Datenintegritaet und Datenqualitaet hilft Unternehmen, schlechte Daten und menschliche Fehler zu vermeiden und gleichzeitig die Best Practices fuer das Datenmanagement voranzutreiben
Leider werden der Begriff Datenintegritaet und der Begriff Datenqualitaet sehr haeufig falsch synonym verwendet. Die Verbindung zwischen Datenqualitaet und Datenintegritaet ist verstaendlich, da beide Begriffe den Zustand der Daten beschreiben. Datenintegritaet und Datenqualitaet sind jedoch zwei separate Begriffe mit ihren eigenen eindeutigen Definitionen. Daher sind sowohl die Aehnlichkeit als auch der Unterschied, den die Datenqualitaet und die Datenintegritaet haben, wichtig, damit Unternehmen dies beruecksichtigen muessen.
Datenqualitaet
In Bezug auf die Datenqualitaet gibt es tatsaechlich verschiedene Definitionen des Begriffs, je nachdem, wen Sie fragen. Im Grossen und Ganzen bezieht sich die Datenqualitaet auf den Stand quantitativer und qualitativer Informationen. Die Datenqualitaet wird allgemein auch als die Zuverlaessigkeit von Daten definiert.
Es gibt auch einen bemerkenswerten Unterschied zwischen Datenqualitaet und Qualitaetsdatendefinitionen. Damit Daten als Qualitaet angesehen werden, muessen sie auch strenge Kriterien einhalten. Zu den Kriterien fuer Qualitaetsdaten gehoeren Vollstaendigkeit, Eindeutigkeit, Gueltigkeit, Aktualitaet und Konsistenz. Ohne alle Kriterien zu erfuellen, sind Qualitaetsdaten nicht gesichert.
Selbst Gespraeche darueber, was qualitativ hochwertige Daten ausmacht, koennen kompliziert sein. Damit Daten als hochwertig angesehen werden, muessen sie dem beabsichtigten Verwendungszweck entsprechen. Um beispielsweise sicherzustellen, dass Daten, die fuer Entscheidungsinitiativen verwendet werden, von hoher Qualitaet sind, muessen sie passen. Qualitativ hochwertige Daten muessen auch das von ihr beschriebene reale Konstrukt genau veranschaulichen.
Es gibt verschiedene Situationen, in denen sich die unterschiedlichen Definitionen von hoher Qualitaet widersprechen koennen. Beispielsweise kann ein Kundenstammdatensatz fuer die Ausstellung einer Rechnung nach Zahlungseingang ausreichen. Derselbe Kundendatensatz ist jedoch moeglicherweise nicht vollstaendig oder korrekt fuer den Kundenservice. Die Verhaeltnismaessigkeit und Rentabilitaet der Sicherstellung der realen Ausrichtung hochwertiger Daten ist eine wichtige Beruecksichtigung von Geschaeftsentscheidungen. Daher wird in der Praxis in der realen Welt haeufig ein Gleichgewicht zwischen den Definitionen von qualitativ hochwertigen Daten verfolgt.
Datenintegritaet
Wenn durchschnittliche Personen gefragt wuerden, wie sie Integritaet definiert haben, waeren die Antworten wahrscheinlich aehnlich. Die Definition der Datenintegritaet waere jedoch vermutlich schwieriger und wuerde zu vielen verschiedenen Antworten fuehren. Die Datenintegritaet bezieht sich auf die Gueltigkeit, Vollstaendigkeit, Konsistenz und Genauigkeit von Daten. Die Datenintegritaet umfasst diese Eigenschaften waehrend der gesamten Datenlebenszyklen. Darueber hinaus bezieht sich die Datenintegritaet auf Datensicherheit und Sicherheit in Bezug auf die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Es gibt vier Hauptpfeiler der Datenintegritaet, die alle Geschaeftsleute kennen sollten. Die Datenintegration ist eine wichtige Saeule fuer die Datenintegritaet, die fuer eine optimale Sichtbarkeit Die Datenintegration sammelt Geschaeftsdaten aus verschiedenen Quellen, um den Benutzern eine einheitliche Sicht zu bieten.
Datenintegrationsquellen koennen von einem Cloud-Data Warehouse bis hin zu Legacy-Systemen reichen. Die Datenqualitaet ist eine weitere wichtige Saeule der Datenintegritaet. Um fuer Entscheidungsinitiativen als hilfreich erachtet zu werden, muss die Datenqualitaet gueltig, eindeutig, vollstaendig, zeitnah und konsistent sein.
Location Intelligence und Datenanreicherung sind ebenfalls wichtige Saeulen der Datenintegritaet. Die Datenanreicherung verbessert interne Daten mit zusaetzlicher Bedeutung, Kontext und Nuance, indem Daten aus externen Quellen verwendet werden. Das Hinzufuegen zusaetzlicher Informationen aus externen Quellen erzeugt Geschaeftsdaten, die umfassender und kontextualisierter sind.
Durch die Verwendung kontextualisierterer und umfassenderer Geschaeftsdaten koennen Unternehmen auch eine leistungsstaerkere Datenanalyse durchfuehren. Location Intelligence nutzt Location Insight und Datenanalysen, um Daten verwertbarer zu machen. Als Ergebnis von Location Intelligence sind Daten nicht nur umsetzbarer, sondern auch reicher.
Unterschiede zwischen Datenintegritaet und Datenqualitaet
Die Gestaltung der Datenintegritaet im Vergleich zur Datenqualitaet ist an sich ziemlich irrefuehrend. Tatsaechlich ist die Datenqualitaet ein Aspekt der Datenintegritaet. Da die Datenintegritaet die Datenqualitaet als Komponente enthaelt, sind beide miteinander verflochten. Einfach ausgedrueckt ist die Datenqualitaet ein Unterbestandteil der Datenintegritaet.
Ein weiterer signifikanter Unterschied zwischen Datenintegritaet und Datenqualitaet ist die Breite ihrer Reichweite. Die Datenqualitaet wird allgemein als ausgezeichneter Anfang angesehen. Alternativ verbessert die Datenintegritaet die Nuetzlichkeitsdaten, die ein Unternehmen bietet.
Anstatt ueber die Datenqualitaet im Vergleich zur Datenintegritaet nachzudenken, sollten Unternehmen erwaegen, sowohl die Datenintegritaet als auch die Datenqualitaet zu nutzen. Die Kombination aus Datenintegritaet und Datenqualitaet verbessert alles von der Entscheidungsfindung bis zum Datenmanagement insgesamt. Letztendlich beobachten Unternehmen, die proaktiv Datenqualitaet und definierte Integritaet sicherstellen, die Vorteile aller datengesteuerten Initiativen.
Wichtige Erkenntnisse fuer Datenintegritaet vs. Datenqualitaet
- Geschaeftsexperten muessen zwischen Datenqualitaet und Datenintegritaet unterscheiden. Die
- Datenqualitaet ist Bestandteil der Datenintegritaet, und als solche sind die beiden eng miteinander verknuepft.
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