Data Quality Tools richtig auswählen und Datenqualität sichern

Das passende Data Quality Tool zu finden, stellt für viele Unternehmen eine Herausforderung dar. Ohne eine intelligente Software zur Messung der Datenqualität verschwenden Unternehmen unnötig Ressourcen. Laut der 2021 erschienene IDC Studie ist Datenqualität für 37 Prozent der Entscheider eine der größten Herausforderungen beim Datenmanagement. Setzen Sie deshalb am besten auf eine workflowgesteuerte Software mit integrierter Qualitätssteuerung. So können Sie ein vertrauenswürdiges und vor allem skalierbares System implementieren. Erfahren Sie hier, wie Sie die richtigen Data Quality Tools für Ihr Unternehmen finden.

Was sollten Data Quality Tools können?

Auf dem Markt gibt es zahlreiche Lösungen, um die die Datenqualität zu messen. So sehen Sie auf jeder beliebigen Big Data-Messe etliche Tools für die Datenaufbereitung und die Datenverwaltung, die das Problem minderwertiger Daten teilweise angehen. Aber nur sehr wenige decken das gesamte Spektrum der Datenqualität ab. Grundsätzlich sollten Data Quality Tools die Datenqualität über die gesamte Lebenszeit des Datensatzes messen, die Ergebnisse für Datenverantwortliche darstellen und das Management bei ihren jeweiligen Aufgaben unterstützen.

Einige dieser Tools erfüllen diese Kriterien im hohen Maße und lösen sowohl schnell als auch einfach Datenqualitätsprobleme. Da sie in der Anwendung etwas anspruchsvoller sind, empfiehlt es sich, ein entsprechendes Know-how über Data Quality Tools zu besitzen. Nur so lässt sich die Datenqualität erfolgreich optimieren.

Datenqualität mit Datenintegration verknüpfen

Mithilfe eines proaktiven Ansatzes können Sie die Datenqualität messen und prüfen, 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 Unternehmen in der Lage sind, ihre Daten in Echtzeit zu kontrollieren. Das funktioniert nur mithilfe der Datenintegration. Folgende Schritte sind dafür notwendig:

Kontrollregeln festlegen

Um die Verbreitung fehlerhafter Daten zu vermeiden, ist es in erster Linie wichtig, entsprechende Kontrollregeln in die Datenintegrationsprozesse zu implementieren. Mithilfe des richtigen Data Quality Tools und integrierter Daten können Sie qualifiziertes Fachpersonal für sich arbeiten lassen, das wichtige Ursachen von Datenintegritätsproblemen aufdeckt.

Daten verfolgen

Um die Datenqualität zu messen, gilt es, Ihre Daten über Ihre gesamte System- und Applikationslandschaft hinweg zu verfolgen. So können Sie diese in Echtzeit analysieren, standardisieren und abgleichen. Anschließend lassen sich die korrekten Daten bei Bedarf mithilfe von Data Quality Tools jederzeit überprüfen.

Daten verwalten

Achten Sie bei der Wahl einer Software für Data Quality darauf, dass diese sich in einen umfassenden Datenqualitätsprozess integrieren lässt. Denn das Wichtigste ist eine Funktion für die kollaborative Datenverwaltung. Darin liegt allerdings die eigentliche Herausforderung. Der Erfolg basiert hier nämlich nicht nur auf der Software für Data Quality 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.

Data Quality Tools in die Cloud einbinden

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 Cloud-Integrationsplattform mit einer Software, um die Datenqualität zu messen. Wenn Sie mit den operativen Datennutzern zusammenarbeiten und sie in den gesamten Datenlebenszyklus einbinden, gehen sie wichtige Qualitätshürden erfolgreich an. Dazu zählen …

• … die Bereinigung,
• der Abgleich und
• die Integration Ihrer Daten.

Die folgenden drei Bereiche sind entscheidend dafür, die Datenqualität zu messen und gehören in jedes erfolgreiche Data-Quality- / Cloud-Tool-Set:

Daten-Profiling

Data Profiling ist eine wichtige Funktion eines Data Quality Tools. Sie beurteilt den Zustand und die Eigenschaften der im Unternehmen in verschiedenen Formen gespeicherten Daten. Diese Datenqualitätslösung stellt einen entscheidenden Schritt auf dem Weg zu einer effizienten Datenverwaltung im Unternehmen dar. Der Schlüssel zum Erfolg ist hier eine alle Daten transparent abzubilden, einschließlich der einzelnen Datenquellen und -sätze. 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

Datenverwaltung beinhaltet Prozesse des gesamten Lebenszyklus von Daten – von der Erstellung bis zur Löschung. Hier hilft ein Data Quality Tool durch 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. Diese unterstützen verschiedene Aktivitäten und sichern somit die Datenqualität für Endanwender und Applikationen:

1. Kontrolle
2. Datenzusammenführung
3. Datenverfeinerung
4. Deduplizierung
5. Datenbereinigung
6. Aggregation

Datenaufbereitung

Dieser Prozess beschreibt die Bereinigung, Standardisierung, Transformation oder Anreicherung von Daten. Datenbasiert arbeitende Unternehmen nutzen dafür bestimme Data Quality Tools, die einen Self-Service-Zugang zu Aufgaben bieten. Während diese früher Datenexperten übernahmen, sorgen heute unternehmensinterne IT-Mitarbeiter dafür, die Datenqualität zu optimieren. Hierfür sind workflowgesteuerte, benutzerfreundliche Plattformen mit einer Excel-ähnlichen Benutzeroberfläche und intuitiver Führung erforderlich.

Von cloudbasierten Data Quality Tools profitiert das gesamte Unternehmen. So führen hochwertige Daten zu einer intensiveren Datennutzung und reduzieren die durch minderwertige Daten verursachten Kosten (z. B. durch Fehlentscheidungen anhand von fehlerhaften Analysen).

Data Quality Tools mit Talend erfolgreich nutzen

Anbetracht der Digitalisierung und der stetig wachsenden Datenmengen sind einzelne Data Quality Tools nicht ausreichend. Unternehmen benötigen vielmehr Lösungen, die über alle Geschäftsbereiche hinweg in Echtzeit verfügbar sind und sich ohne Hilfe von Technik- oder IT-Experten nutzen lassen. Talend Data Quality bietet Ihnen eine vertrauenswürdige Software, um Ihre Datenqualität zu sichern. Profitieren Sie von folgenden Vorteilen:

• Daten in Echtzeit profilieren
• Datenqualitätsprobleme schnell identifizieren
• Sensible Daten mit integrierter Maskierung schützen
• Best Practices zur Datenqualität realisieren mit Talend Data Quality Service (DQS)
• Datenbereinigung

So ermöglichen Sie operativen Anwendern und IT-Teams, gemeinsam auf eine zentrale, vertrauenswürdige Datenquelle zuzugreifen – vor Ort ebenso, wie in der Cloud oder in einer Hybridlösung.