Data Quality Tool

Warum ein Data Quality Tool einsetzen?

Die Verwendung eines Data Quality Tools (DQT) bietet für Unternehmen in vielen Bereichen Vorteile. Ein DQT verbessert die Datenqualität, reduziert Risiken und Kosten und steigert die Effizienz.

Der größte Vorteil eines DQT ist die Verbesserung der Datenqualität. Wenn Daten unvollständig, inkonsistent oder ungenau sind, können sie zu falschen Entscheidungen führen und das Vertrauen der Kunden in das Unternehmen beeinträchtigen. Daten sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage für wichtige Geschäftsentscheidungen und Strategien bilden. Aus qualitativ hochwertigen Daten folgen bessere Entscheidungsgrundlagen und eine deutlich höhere Kundenzufriedenheit.

Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen fast zwangsläufig zu Compliance-Problemen, rechtlichen Risiken und Reputationsverlusten. Vor diesem Hintergrund tragen Data Quality Tools zu einer Risikominderung für Unternehmen bei. Durch die Verwendung eines DQT stellen Unternehmen sicher, dass ihre Daten den geltenden Vorschriften und Richtlinien entsprechen. Compliance-Risiken werden minimiert, das Vertrauen der Kunden in das Unternehmen steigt.

Darüber hinaus werden durch ein DQT Kosten reduziert und die Effizienz gesteigert. Die Automatisierung von Datenqualitätsprozessen und die Reduzierung von Fehlern sparen Unternehmen Zeit und Ressourcen. Im Gegensatz dazu ist die manuelle Überprüfung von Daten zeitaufwändig und fehleranfällig. Ein DQT senkt Kosten und erhöht die Effizienz, indem es Prozesse automatisiert und skalierbar macht.

Zusammenfassend bietet die Verwendung eines DQT Unternehmen viele Vorteile: Verbesserung der Datenqualität, Risikominderung, Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung.

Herausforderungen bei der Sicherstellung von Datenqualität; Ausgangslage

Die Menge und Komplexität der Daten, die Unternehmen verarbeiten müssen, nimmt stetig zu. Die wachsende Anzahl an Datenquellen und -formaten sowie die unterschiedlichen Datenqualitätsstandards erschweren es Unternehmen, eine einheitliche Datenqualität sicherzustellen.

Viele Unternehmen überprüfen und bereinigen ihre Datenbestände manuell. Diese Prozesse sind zeitaufwändig und bilden vor allem eine zusätzliche Fehlerquelle. Menschliche Fehler können dazu führen, dass Datenqualitätsprobleme unentdeckt bleiben oder falsch behoben werden.

Die Überprüfung und Bereinigung von Daten erfordern Zeit und Ressourcen.

Da jedoch im Tagesgeschäft nicht immer ausreichend Zeit bleibt oder die Ressourcen aus anderen Gründen nicht zur Verfügung stehen, haben Unternehmen meist Schwierigkeiten, die erforderliche Datenqualität aufrechtzuerhalten.

Vorteile der Verwendung eines Data Quality Tools

DQTs können Prozesse zur Überprüfung von Datenqualität vollautomatisch durchführen, was Zeit bzw. Ressourcen spart und die Effizienz erhöht. Automatisierte Prüfungen minimieren Fehler, denn menschliche Fehler werden bei der manuellen Überprüfung von Daten reduziert.

Dabei können Data Quality Tools helfen, Datenqualitätsprozesse zu standardisieren und die Einhaltung von Regeln und Vorschriften zu gewährleisten (vgl. auch Data Governance). Durch die Standardisierung von Prozessen wird sichergestellt, dass alle Daten auf die gleiche Weise überprüft und validiert werden.

Somit trägt die Software dazu bei, Fehler und Risiken im Zusammenhang mit fehlerhaften Daten zu minimieren. Durch die automatische Überprüfung von Daten wird sichergestellt, dass Datenfehler frühzeitig erkannt und behoben werden.

Data Quality Tools verbessern die Datenqualität und -integrität, indem sie die Einhaltung von Datenqualitätsstandards sicherstellen und die Datenreinheit erhöhen. Durch die Überprüfung von Daten auf Vollständigkeit, Richtigkeit, Aktualität und Konsistenz kann eine hohe Datenqualität gewährleistet werden.

Individuelle Einrichtung des DQT‘s

Datenqualitätsmanagement ist immer auch eine individuelle Aufgabe. Deshalb sollte sich jeder User seinen Startbildschirm selbst einrichten können. Das gilt auch für die Aufgabenansicht und die ToDo-Listen.

Integrale Nutzerverwaltung

Im Umgang mit Daten ist immer größte Sorgfalt auch in Sachen Sicherheit, Zugangs- und Löschberechtigungen gefragt. Eine Benutzerverwaltung sorgt dafür, dass alle Vorgänge rund um den Umgang mit den Daten gezielt gesteuert werden können.

Beliebige Konfiguration der Datenbankabfragen

Die Aufgaben beim Datenqualitätsmanagement sind vielfältig. Deshalb müssen Datenbankabfragen einfach und schnell durch die User selbst erstellt werden können.

Automatisierte ToDos, Intervallfunktionen

Das Data Quality Tool sollte es ermöglichen, die Abfragen zu fest voreingestellten Intervallen durchzuführen und hieraus die ToDo-Listen für die Datenmanager vollautomatisch zu erstellen.

Übersichtliche Priorisierung

Das Data Quality Tool sollte es ermöglichen, dass die Abfrageergebnisse übersichtlich zusammengefasst werden.
Gute DQTs signalisieren den Usern durch farbige Icons die Dringlichkeit der Aufgaben und helfen so bei der Priorisierung.

Datenbereinigungsfunktion – Im Zusammenhang mit Produktinformationen

Ist das Data Quality Tool in ein PIM System integriert, sollte sie Funktionen zur Datenbereinigung beinhalten. Das stellt sicher, dass Fehler behoben werden, bevor die Daten an ihrem Zielort genutzt werden.

Alle Datenformate und Datenbankformate

Das Data Quality Tool sollte in der Lage sein, jede Datenquelle auszulesen. Das gilt für alle Datenbank- und alle Dateiformate.

Außerdem sollten interne und externe Datensätze bewertbar und zu validieren sein. Bei der zunehmenden Flut von Daten muss ein DQT mit jedem Format und jeder Komplexität zurechtkommen, und sowohl strukturierte wie unstrukturierte, flache oder hierarchische Daten und Formate verarbeiten können. Es ist auch wichtig, dass die Software mit veralteten Datei- und Datenformaten zurechtkommt.

Filterfunktionen

Je mehr Daten vorhanden sind und je komplexer die Aufgaben werden, umso mehr Datenbankabfragen entstehen. Um den Überblick über die einzelnen Abfragetypen beim Datenqualitätsmanagement zu behalten, sollte das DQT Filterfunktionen für die Abfragen enthalten. Diese sollten das Filtern sowohl nach den Datenquellen wie den Ergebnistypen der Datenbankabfragen ermöglichen.

Zugriffsberechtigungen

Das Datenqualitätsmanagement soll auch im Vertretungsfall weiterlaufen. Alle Nutzer sollten im Rahmen der Berechtigungen auf die individuellen Abfragen anderer Nutzer zugreifen können. Dafür sollten alle Abfragen gut auffindbar und effizient verwaltet werden können. Auch eine Verschlagwortung der Abfragen sollte möglich sein.