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Effektive Strategien zur Verbesserung der Datenqualität

Aktualisiert: 22. Mai

Gute Datenqualität bedeutet, dass Ihre Daten vollständig, genau, konsistent und aktuell sind. Dies gilt für alle Datenarten, einschließlich strukturierter (z. B. relationale Tabellen), teilweise strukturierter (z. B. JSON, XML) und unstrukturierter Daten (z. B. Text, Bilder). Doch wie erreicht man eine gleichbleibend hohe Qualität in diesen vielfältigen Datenquellen?


 

Hier sind 5 Tipps bei der Verbesserung Ihrer Datenqualität:


Datenvalidierung Implementieren

Durch automatisierte Datenvalidierungsprozesse, die sowohl beim Eingang neuer Daten als auch regelmäßig während der Datenverarbeitung aktiv sind, werden die Datenflüsse in (nahezu) Echtzeit überprüft. Dabei kann sichergestellt werden, dass diese den Qualitätsstandards entsprechen.


>> Bei HUBSTER.S können wir beliebige Datenquellen anbinden, um diese für Ihre Bedürfnisse nutzbar machen.



Regelmäßige Datenbereinigung

Reinigung der Tastatur

Daten veralten schnell. Regelmäßige Überprüfungen und Bereinigungen sind entscheidend, um sicherzustellen, dass veraltete, doppelte oder irrelevante Daten entfernt oder aktualisiert werden. Skripte in Python oder SQL helfen dabei, diese Prozesse zu automatisieren und konsistente Datenqualität zu gewährleisten. Wichtig bei der Arbeit mit Daten ist es auch, ein Back-Up System zu pflegen, welches vor Datenverlust schützt.



Datenstandards Definieren

Einheitliche Datenstandards sind unerlässlich. Daher sind klare Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung und -nutzung festzulegen. Ein Data Governance Framework hilft, diese Standards in der gesamten Organisation durchzusetzen. Dabei wird ein ganzheitlicher Ansatz von Extraktion aus der Datenquelle über Aufbereitung der Daten bis zur Visualisierung von Auswertungen mittels Power BI realisiert.

 

>> Wir bei HUBSTER.S haben ein standardisiertes Staging-System erschaffen, dass es ermöglicht, die Datenqualität auf verschiedenen Ebenen, von unstrukturierten Rohdaten bis zur fertigen visualisierten Auswertung, sicherzustellen.

 


Datenkategorisierung Anpassen

Wichtig ist, dass die Art der Daten berücksichtigt wird. Unterschiedliche Datenarten benötigen unterschiedliche Verarbeitungsansätze. Strukturierten Daten können standardisierte Validierungsregeln zugrunde gelegt werden, während teilweise strukturierte und unstrukturierte Daten mit maschinellem Lernen analysiert werden können. Ausgehend von den trainierten Modellen kann auf Veränderungen am Markt reagiert werden oder es können Vorhersagen getroffen werden, wie sich ein Markt entwickeln kann. Eine weitere Möglichkeit des maschinellen Lernens ist die Analyse von Kundenbedürfnissen.



Stärkung des Bewusstseins

Schulungsraum

Die Datenqualität beginnt bei den Menschen, die mit den Daten arbeiten. Es ist daher sinnvoll in Schulungen und Workshops zu investieren, um sicherzustellen, dass jedes Teammitglied die Bedeutung hochwertiger Daten versteht und weiß, wie schlechte Daten die Ergebnisse beeinflussen z.B. im Hinblick auf zukünftige Entwicklungen. Ein wichtiger Punkt bei der Arbeit mit Daten ist auch die Definition von Prozessen und Workflows im Vorhinein. Das verbessert erheblich die Qualität der Aussagen, die mit der Datenanalyse getroffen werden können.



 

Fazit

Eine hohe Datenqualität ist kein einmaliges Ziel, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Durch die Implementierung der oben genannten Praktiken in Ihren Projekten können Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Datenanalysen verbessern und letztendlich bessere Geschäftsentscheidungen treffen.

 

 

 

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