Der wichtigste Aspekt des DQM ist die Datenqualitätsanalyse. Die Analyse zeigt, wie gut sich bestimmte Daten für die jeweiligen Probleme oder Anwendungen eignen. Die entscheidenden Faktoren, um über die Datenqualität Aussagen machen zu können, sind vielfältig. Zu den wichtigsten Faktoren zählen die Korrektheit der Daten, die Aktualität der Daten, die Konsistenz der Daten, die Vollständigkeit der Daten und die Relevanz der Daten für das jeweilige Anwendungsgebiet. Um die Prozesse des DQM besser verstehen zu können, lohnt es, einige typische Schritte im Datenqualitätsmanagement durchzugehen.
Ein Data Quality Management hilft dabei, die Qualität der Daten sicherzustellen.
Zunächst sollte ein Datenkatalog verwendet werden. Im diesem sind alle Daten inklusive sogenannter Metadaten enthalten. Metadaten geben Auskunft über die Eigenschaften der Daten und lassen sich auch als “Daten über Daten” bezeichnen. Sie sorgen für einen vollständigen und konsistenten Datensatz und somit für einheitliche Werte, die ein wichtiger Teilaspekt des Data Quality Management sind.
Die zweite Best Practice für das DQM ist das sogenannte First-Time-Right-Prinzip. Der englische Merksatz besagt, dass eine unverständliche, unvollständige oder ungenaue Eingabe von Daten bereits bei der Erstellung vermieden werden sollte. Der Fokus liegt also auf der korrekten Dateneingabe. Auch automatisch erstellte Daten müssen von Menschen auf Korrektheit und Vollständigkeit überprüft werden.
Worauf beim DQM ebenfalls geachtet werden muss, ist das Data Cleansing und Data Profiling. Data Cleansing (Datenbereinigung) sorgt für aufgeräumte Daten, indem überflüssige Daten gelöscht oder konvertiert werden. Diese Prozesse können mittlerweile automatisiert laufen und benötigen nur selten einen manuellen Eingriff. Data Cleansing löscht doppelte Daten, vervollständigt lückenhafte Datensätze und überprüft Datentypen. Mit Data Profiling werden Daten analysiert und auf übersichtliche Weise zusammengefasst. Die Systeme hinter Data Profiling erkennen mit Analysealgorithmen die wichtigsten Merkmale von Datensätzen und überprüfen diese Daten auf Fehler, Inkonsistenzen und Widersprüche.
Zuletzt gibt es das Closed-Loop-Prinzip im Data Quality Management. Das Optimieren der Datenqualität ist ein sich immer wiederholender Prozess und sollte bei jedem Projekt von Anfang bis Ende durchgeführt werden. Nur indem das Closed-Loop-Prinzip angewendet und das Datenqualitätsmanagement im Unternehmen zur Selbstverständlichkeit wird, gehen langfristige Erfolgsstrategien mithilfe der Unternehmensdaten auf.
Was sind die Vorteile von Data Quality Management?
Die Vorteile von Data Quality Management sind vielfältig und führen unter anderem zu einer Verbesserung des Geschäftsbetriebs, indem dieser effizienter gestaltet wird. Einer der größten Vorteile vom DQM ist das Erkennen neuer Chancen. Wenn Unternehmensentscheidungen auf qualitativen Daten basieren, führt dies eher zu positiven Ergebnissen. Entscheidungen für wichtige Prozesse im Unternehmen lassen sich so leichter fällen.
Auch Verbraucher und Käufer profitieren vom Datenqualitätsmanagement. Unternehmen können sich so ein exaktes Bild von den Präferenzen ihrer Kunden machen. Dank des Datenqualitätsmanagement kann dem Kunden schneller die gewünschte Information weitergeleitet werden. Ein weiterer Vorteil ist die vereinfachte Datenmigration. Diese scheitert in Unternehmen oft daran, dass große Datenmengen mit schlechter Datenqualität übertragen werden müssen. Durch die Implementierung von Datenqualitätsregel wird fehlerhaften Datensätzen bereits vor der Datenmigration vorgebeugt.
Schlechte Datenqualität kann hohe finanzielle Auswirkungen auf Unternehmen haben. Das hängt damit zusammen, dass das manuelle Korrigieren fehlerhafter Daten aufwendig ist. Indem das DQM für korrekte Daten sorgt, hilft es Zeit und Kosten bei der Datenverarbeitung zu sparen.
