So wählen Sie die richtigen Datenqualitätstools

Ohne integrierte Datenqualität wirft Ihr Unternehmen förmlich Geld zum Fenster hinaus. Laut Harvard Business Review kostet es zehnmal mehr, einen bestimmten Arbeitsschritt auszuführen, wenn man mit fehlerhaften Daten arbeitet. Allerdings war es noch nie ganz einfach, die richtigen Datenqualitätstools zu finden. Setzen Sie deshalb am besten auf intelligente, workflowgesteuerte Self-Service-Datenqualitätstools mit integrierter Qualitätssteuerung. So können Sie ein vertrauenswürdiges und vor allem skalierbares System implementieren. Schauen wir uns nun an, wie Sie die richtigen Datenqualitätstools für Ihr Unternehmen finden können.

Warum isolierte Datenqualitätstools nicht ausreichen

Auf dem Markt sind zahllose Lösungen für die Datenqualität verfügbar. So werden Ihnen auf jeder beliebigen Big Data Messe etliche Tools für die Datenaufbereitung und die Datenverwaltung begegnen, die das Problem minderwertiger Daten auf die eine oder andere Weise bekämpfen. Aber nur sehr wenige decken das gesamte Spektrum der Datenqualität ab.

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Zwar können einzelne Datenqualitätstools in manchen Fällen „Erste Hilfe“ leisten, aber für die nachhaltige Problemlösung sind sie eher nicht geeignet. Außerdem benötigen diese komplexen, hochspezialisierten Datenqualitätstools bei der Implementierung und im Betrieb oft erhebliches Know-how und verursachen einen hohen Schulungsaufwand. Zwar sind einige dieser Tools sehr leistungsstark; um schnell und einfach Datenqualitätsprobleme zu lösen, sind sie jedoch meist viel zu kompliziert. Solche Lösungen ohne entsprechendes Know-how nutzen zu wollen, ist in etwa so erfolgversprechend, wie einen Fahranfänger in einem 30-Tonner in die Altstadt zu schicken.

Datenqualität in die Integration einbetten

Mithilfe eines proaktiven Ansatzes können Sie die Datenqualität prüfen und messen, bevor minderwertige Daten Ihre Kernsysteme erreichen. Allerdings ist es eine komplexe Aufgabe, sämtliche Daten in stationären und mobilen Anwendungen, in der Cloud und im Internet im Blick zu behalten. Auf alle Systeme, Standorte und Domains lässt sich so etwas nur ausweiten, wenn man in der Lage ist, seine Daten in Echtzeit zu kontrollieren. Das aber funktioniert nur mithilfe der Datenintegration.

Um die Verbreitung fehlerhafter Daten zu vermeiden, müssen natürlich in erster Linie entsprechende Kontrollregeln in die Datenintegrationsprozesse implementiert werden. Mithilfe der richtigen Datenqualitätstools und integrierter Daten können Sie den einen oder anderen „Whistleblower“ für sich arbeiten lassen, der einige der Ursachen von Datenintegritätsproblemen aufdeckt.

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Außerdem sollten Sie in der Lage sein, Ihre Daten über Ihre gesamte System- und Applikationslandschaft hinweg zu verfolgen. So können Sie diese in Echtzeit analysieren, standardisieren und abgleichen. Anschließend können Sie die korrekten Daten bei Bedarf jederzeit überprüfen.

Lassen Sie sich auch nicht von Apps täuschen, die durchaus simpel und robust daherkommen mögen. Oft sind diese nämlich nicht darauf ausgelegt, in einen umfassenden Datenqualitätsprozess integriert zu werden. Auch wenn sie mit ihrer intuitiven Benutzeroberfläche das operative Management ansprechen, fehlt ihnen doch meist das Wichtigste: eine Funktion für die kollaborative Datenverwaltung. Darin liegt aber die eigentliche Herausforderung. Der Erfolg basiert hier nämlich nicht nur auf den Datenqualitätstools und den entsprechenden Funktionen, sondern darauf, dass die einzelnen Komponenten interagieren können. Deshalb benötigen Sie eine plattformbasierte Lösung, die Daten, Maßnahmen und Modelle ausführt, teilt und transferiert.

Warum Datenqualitätstools in die Cloud gehören

Sie werden sich letztlich mit etlichen Nutzungsszenarien konfrontiert sehen, bei denen einzelne Mitarbeiter oder Teams daran scheitern, Ihre Daten erfolgreich zu verwalten. Um solche Situationen zu meistern, benötigen Sie eine integrierte Cloud-Plattform mit Datenqualitätstools. Wenn Sie mit den operativen Datennutzern zusammenarbeiten und sie in den gesamten Datenlebenszyklus involvieren, verschaffen Sie sich und Ihrem Team die nötigen „Superkräfte“, um altbekannte Qualitätshürden, wie die Bereinigung, den Abgleich und die Integration Ihrer Daten erfolgreich zu nehmen. Die folgenden drei Bereiche sind für echte Datenqualität entscheidend und gehören in jedes erfolgreiche Datenqualitäts-Cloud-Toolset:

  • Daten-Profiling: Hier werden Zustands und Eigenschaften der im Unternehmen in verschiedenen Formen gespeicherten Daten beurteilt. Daten-Profiling gilt allgemein als ein entscheidender erster Schritt auf dem Weg zu einer effizienten Datenverwaltung im Unternehmen. Schlüssel zum Erfolg ist hier eine umfassende Transparenz aller Daten, einschließlich der einzelnen Datenquellen und Datensätze. Diese umfassende Transparenz ermöglicht die Durchführung von statistischem Daten-Profiling. Dabei werden individuelle Regeln und andere Modifikationen auf Daten angewendet, die mit Ihren Unternehmensstandards nicht konform sind.
  • Datenverwaltung: Der Prozess der Verwaltung Ihrer Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Erstellung bis zur Löschung. Hier geht es vornehmlich um die Definition und Pflege von Datenmodellen, das Dokumentieren und Bereinigen der Daten sowie die Definition der entsprechenden Regeln und Richtlinien. Auf dieser Basis lassen sich sauber konzipierte Data Governance-Prozesse implementieren, die verschiedene Aktivitäten wie Kontrolle, Zusammenführung, Verfeinerung, Deduplizierung, Bereinigung und Aggregation unterstützen und für Endanwender und Applikationen Datenqualität sicherstellen.
  • Datenaufbereitung: Der Prozess der Bereinigung, Standardisierung, Transformation oder Anreicherung von Daten. Datenbasiert arbeitende Unternehmen nutzen Datenaufbereitungstools, die einen Self-Service-Zugang zu Aufgaben bieten, die früher von Datenexperten übernommen wurden und jetzt von normalen Mitarbeitern ausgeführt werden, die sich mit den Daten am besten auskennen. Hierfür sind workflowgesteuerte, benutzerfreundliche Tools mit einer Excel-ähnlichen Benutzeroberfläche und intuitiver Führung erforderlich.

Von cloudbasierten Datenqualitätstools profitiert das gesamte Unternehmen. So führen hochwertige Daten zu einer intensiveren Datennutzung und reduzieren die durch minderwertige Daten verursachten Kosten (z. B. durch Fehlentscheidungen, die mithilfe fehlerhafter Analysen getroffen wurden). Im Zeitalter explodierender Datenmengen sind einzelne Datenqualitätstools nicht ausreichend. Unternehmen benötigen vielmehr Lösungen, die über alle Geschäftsbereiche hinweg in Echtzeit verfügbar sind und auch ohne Hilfe von Technik- oder IT-Experten genutzt werden können. Talend Data Fabric bietet integrierte Funktionen für die Datenintegration, -aufbereitung und -verwaltung, die es operativen Anwendern und IT-Teams ermöglichen, gemeinsam auf eine zentrale, vertrauenswürdige Datenquelle zuzugreifen, und das vor Ort ebenso, wie in der Cloud oder in einer Hybridlösung.

| Zuletzt aktualisiert: September 18th, 2019