Die 5 Saeulen fuer erfolgreiches Datenqualitaetsmanagement Das

November 28, 2022

Die 5 Saeulen des Data Quality Management

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Was genau ist das Datenqualitaetsmanagement? Qualitaetsmanagement ist eine Reihe von Qualitaetsstandards, die auf Daten zur Wohnungsqualitaet abzielen. Mit anderen Worten, ein Qualitaetsmanagementprogramm verwendet verschiedene Verfahren und Qualitaetswerkzeuge, um sicherzustellen, dass alle gesammelten Informationen zuverlaessig, genau und den Qualitaetsstandards entsprechen.

Eine Organisation erwirbt neue Echtzeitdaten, die zur Schaffung guter Business Intelligence verwendet werden. Manager fuer Qualitaetskontrollen muessen alle grossen Datenmengen ueberwachen, um Qualitaetsprobleme zu ermitteln und Datenfehler zu beseitigen. Mitarbeiter und Fuehrungskraefte nutzen Daten, um die Entscheidungsfindung und die Problemloesung zu verbessern. Aber wenn die Informationen nicht korrekt sind, werden auch keine Entscheidungen getroffen.

Qualitaetsmanagement-Datenspezialisten wenden eine spezifische Qualitaetsverbesserungsstrategie an, um sicherzustellen, dass jeder Datensatz zuverlaessig ist. Management DQM-Prozesse stellen sicher, dass ein Unternehmen in der Lage ist, Qualitaetsprobleme jederzeit problemlos zu loesen. Wenn Mitarbeiter und Fuehrungskraefte aus guten Stammdaten wertvolle Erkenntnisse gewinnen koennen, koennen sie Ineffizienzen ermitteln und Engpaesse beseitigen.

Von Kundenbeziehungen bis hin zur Verwaltung der Lieferkette koennen ein effektives Datenmanagement und Datenanalysen die betriebliche Effektivitaet eines Unternehmens verbessern. Mit Datenverwalter und Datenbereinigung kann die IT ein Self-Service-Data Warehouse generieren, das alle Unternehmensinformationen enthaelt. Einfach zugaenglich und einfach zu bedienen, nutzen Geschaeftsanwender Informationen, um die Geschaeftsprozesse jeden Tag zu optimieren.

1. Management-Programm Die People

Data Qualitaetstools und andere Softwaresysteme sind nur dann effektiv, wenn die Leute wissen, wie sie sie bedienen. Maschinelles Lernen und andere Techniken eignen sich hervorragend fuer einen Drilldown in Organisationsdaten, aber nur, wenn Menschen den Prozess ueberwachen. Unternehmen muessen verschiedene Rollen besetzen, um sicherzustellen, dass der Prozess des Datenqualitaetsmanagements ordnungsgemaess funktioniert. Dazu gehoert der

Programmmanager - Ein qualifizierter Leiter, der dafuer verantwortlich ist, gute Datenprojekte oder Unternehmensinitiativen zu ueberwachen. Diese Person ueberwacht alle Probleme, den Umfang, das Budget und die Anforderungen der Datenherkunft, um jede Aufgabe auszufuehren. An vorderster Front sollten Qualitaetsprobleme stehen und eine Kapitalrendite erzielen.
Change Manager- Diese Person organisiert Initiativen zur Datenverwaltung. Er/sie identifiziert auch alle notwendigen Informationen ueber Datenplattformen oder andere Business Intelligence-Loesungen.
Data Analyst - Datenanalysten identifizieren, was die Organisation von ihren definierenden Daten benoetigt und wie sie verschiedene Datensaetze verwenden moechte. Jeder festgelegte Datenbedarf wird dann in Datenmodelle und Qualitaetswerkzeuge umgewandelt. Der Analyst teilt etwaige dieser Regeln den Mitgliedern des Entwicklungsteams mit.

2. Daten verbessern Data Profiling

Der Datenlebenszyklus kann ohne Datenprofilerstellung nicht ueberleben. Profiling entwickelt ein Verstaendnis fuer aktuelle Datenbestaende und Qualitaetsstandards und ob sie die Unternehmensziele erfuellen. Dies kann Regeln zur Datenintegritaet, Anforderungen an die Datengenauigkeit oder andere Probleme bei der Dateneingabe und im Lager umfassen. Es ist ein Ausgangspunkt, um Qualitaetsregeln zu implementieren, Daten zu verbessern und schlechte Daten zu eliminieren. Datenprofiler suchen nach Genauigkeit bei Daten, etwaiger Unstimmigkeiten oder doppelten Informationen.

3. Definieren und Messen von Geschaeftsregeln fuer

Datenqualitaet basieren auf den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens. DieRegeln zur Datenqualitaet umfassen alle technischen Standards, die die Datenstewards einhalten muessen. Dies beseitigt die Ursache fuer schlechte Daten und verhindert, dass sie das gesamte System schaedigen.

Etablierte Regeln loesen natuerlich die meisten Probleme bei der Qualitaetskontrolle. Wenn Mitarbeiter oder Eigentuemer sowohl Datenqualitaetsregeln als auch eine BI-Plattform verwenden, koennen sie leicht Muster prognostizieren und Berichte erstellen.

4. Management Data

Reporting Reporting eliminiert und zeichnet doppelte oder beschaedigte Daten auf. Sobald diese Probleme aufgezeichnet sind, koennen Analysten sie kodifizieren, um Trends zu lokalisieren. Alle aggregierten fehlerhaften Daten werden in der Regel analysiert, um festzustellen, welche Regeln oder Quellen das Problem verursacht haben.

Benutzer koennen die Datenberichterstattung oder ein Dashboard verwenden, um die gesamte Qualitaet der Informationen und alle Problembereiche zu erlaeutern. Wenn Unternehmen die Datenqualitaet regelmaessig mit Berichtstools ueberpruefen, beseitigen sie wiederkehrende Datenqualitaetsprobleme. Dies verbessert die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen und erhoeht die Kapitalrendite.

5. Sicherstellen der

Datenreparatur der Datenreparatur bestimmt den optimalen Weg, um Daten zu reparieren oder zu reorganisieren und wie sie effizient durchgefuehrt werden. Es ist wichtig zu bestimmen, warum die Probleme passiert sind, in welcher Plattform/dem System es aufgetreten ist und wo es angefangen hat. Wenn diese Fragen beantwortet werden, kann die Organisation eine Sanierungsmassnahme festlegen.

Alle Prozesse, die auf korrupten Informationen beruhten, muessen neu gestartet werden. Das Unternehmen sollte auch alle Datenqualitaetsstandards und -regeln ueberpruefen, um festzustellen, ob etwas geaendert oder festgelegt werden muss. Wenn alle gesammelten Informationen qualitativ hochwertig und sicher sind, wird sich auch jeder andere Workflow und Prozess verbessern.

Wichtige Erkenntnisse fuer das Datenmanagement

Zusammenfassend sind hier die Saeulen zur Bewertung der Datenqualitaet

Personen in einem Datenqualitaetsmanagement DQM gehoeren alle, die Daten intern oder extern verwenden. Zu den an diesem Prozess beteiligten Personen gehoeren ein Programmmanager, ein Geschaeftsregelsetzer und ein Datenanalyst.
Datenprofilerstellung erhoeht das Verstaendnis aller gesammelten Informationen und bestimmt, ob sie den Unternehmensstandards entsprechen.
Datenqualitaetsmanager eliminieren ungenaue oder beschaedigte Informationen, um die Qualitaet aller Unternehmensdaten zu verbessern. Die Datenberichterstattung fasst alle Informationen ueber Datenqualitaet und Qualitaetsdimensionen zusammen, damit Benutzer sie dem Sanierungsteam praesentieren koennen.
Datenreparaturspezialisten beheben schlechte Regeln oder Netzwerke, die zu ungenauen Datenergebnissen fuehren. Dies wird die Entscheidungsfindung verbessern und es den Mitarbeitern erleichtern, ihre Arbeit zu erfuellen.