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7 bewährte Verfahren für die Datenbereinigung
Unternehmen sind für Analysen und Entscheidungen auf Daten angewiesen. Sind diese Daten jedoch fehlerhaft, inkonsistent oder anderweitig unzuverlässig, verlieren sie an Wert.
Einer der wichtigsten Schritte, die Datenteams zur Sicherstellung der Datenqualität unternehmen können, ist die Einführung einer Initiative zur Datenbereinigung.
Datenbereinigung bezeichnet den Prozess der Bereinigung von Daten, um Datenqualitätsprobleme wie Fehler, Duplikate, Ausreißer und fehlende Daten zu identifizieren und zu korrigieren. Sie bietet einen formalisierten Prozess zur Validierung, Standardisierung und Anreicherung von Daten auf der Grundlage der Ziele und Vorgaben des Unternehmens. Der Zweck der Datenbereinigung besteht darin, sicherzustellen, dass die Personen, die sich auf die Daten verlassen, darauf vertrauen können, dass diese korrekt, konsistent und vollständig sind.
Die Datenbereinigung kann eine wichtige Rolle dabei spielen, das Qualitätsniveau zu erreichen, das ein Unternehmen benötigt, um in der heutigen datengesteuerten Kultur erfolgreich zu sein. Minderwertige Daten können die Analyse und Entscheidungsfindung beeinträchtigen, die Produktivität verringern, die Betriebskosten erhöhen, Marketingmaßnahmen behindern, den Kundenservice beeinträchtigen und zu verpassten Chancen führen.
Trotz ihrer Vorteile kann die Datenbereinigung ein erheblicher Aufwand sein, insbesondere bei großen Mengen verteilter Daten. Um effizient und effektiv durchgeführt zu werden, erfordert eine Bereinigungsinitiative eine sorgfältige Planung und Ausführung. Datenteams sollten einige Best Practices befolgen, die wichtige Überlegungen für die Einführung einer Datenbereinigung hervorheben.
1. Definieren Sie Datenqualitätsstandards
Bevor Datenteams Daten bereinigen können, müssen sie Datenqualitätsstandards entwickeln, die mit den Zielen und Vorgaben ihres Unternehmens übereinstimmen. Anschließend können sie den Zustand der Daten und potenzielle Probleme bewerten. Die Standards dienen als Leitlinien für die Messung der Datenqualität und die Identifizierung von Problemen. Ohne diese Richtlinien ist die Bewertung der Daten schwieriger, was das Risiko für fehlerhafte Entscheidungen, unerwartete Kosten und mangelndes Vertrauen in die Daten erhöht.
Datenqualitätsstandards bieten Regeln und Richtlinien für die Validierung und Formatierung von Daten und gewährleisten deren Konsistenz während des Bereinigungsprozesses. Sie definieren außerdem wichtige Kennzahlen zur Messung der Datengenauigkeit und bieten eine Methodik zur Kategorisierung der Daten, damit Teams diese einfach verwalten, verfolgen und verstehen können. Die Standards müssen sorgfältig dokumentiert, klar kommuniziert und regelmäßig überprüft und aktualisiert werden, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
2. Datenqualitätsprobleme identifizieren
Als Nächstes sollten Datenteams ihre Daten bewerten, um anhand der in den Standards festgelegten Regeln und Richtlinien zu ermitteln, wo Qualitätsprobleme bestehen könnten. Die Bewertung sollte sowohl vorhandene Daten – egal ob lokal oder in der Cloud – als auch neu generierte und gesammelte Daten umfassen. Je nach Datenmenge und Verwendungszweck kann ein Unternehmen bestimmten Datenspeichern Vorrang vor anderen einräumen, aber das Ziel sollte eine vollständige Analyse aller relevanten Daten sein.
Datenteams sollten den Bewertungsprozess mit einer umfassenden Prüfung ihrer Daten beginnen, damit sie den Umfang ihrer Bereinigungsmaßnahmen vollständig verstehen können. Dazu gehört die Profilerstellung der Daten, um deren Struktur, Inhalt und Beziehungen untereinander zu verstehen. Anschließend sollten Administratoren die Daten validieren, um festzustellen, was den Qualitätsstandards entspricht und was ungenau, inkonsistent oder unvollständig ist. Das Ziel ist es, ein vollständiges Verständnis der Datenqualität zu erlangen, bevor mit dem nächsten Schritt fortgefahren wird.
3. Erstellen Sie einen Plan zur Datenbereinigung
Nach Abschluss ihrer Qualitätsbewertungen sollten Datenteams und wichtige Stakeholder diese Informationen nutzen, um mit der Planung ihrer Datenbereinigungsmaßnahmen zu beginnen. Der Plan sollte die Schritte beschreiben, die erforderlich sind, um eine möglichst effiziente und sichere Datenbereinigung zu gewährleisten. Ohne einen umfassenden Plan können Datenteams ihre Daten möglicherweise nicht ordnungsgemäß bereinigen, kritische Probleme übersehen oder unnötige Kosten verursachen.
Der Bereinigungsplan eines Datenteams sollte die Arten von Daten berücksichtigen, die das Unternehmen speichert, verwaltet und verarbeitet, sowie die allgemeinen Geschäfts- und Datenanforderungen des Unternehmens. Der Plan sollte auch die erforderlichen Schritte zur Behebung von Datenqualitätsproblemen – wie doppelte, fehlende, inkonsistente oder ungenaue Daten und Datenausreißer – sowie die Vorgehensweise bei der Durchführung dieser Schritte enthalten. Darüber hinaus sollte der Plan klar definierte Rollen für die am Bereinigungsprozess beteiligten Personen festlegen.
4. Teams zu Datenqualität und -bereinigung schulen
Einer der wichtigsten Schritte bei der Durchführung der Datenbereinigung ist es, den am Bereinigungsprozess beteiligten Personen sowie denjenigen, die mit den Daten umgehen, die erforderlichen Schulungen und Weiterbildungen anzubieten, damit sie Datenqualitätsprobleme richtig angehen und die Qualität der Daten auch in Zukunft sicherstellen können. Alle, die mit den Daten arbeiten, sollten unabhängig von ihrer Rolle den Wert hochwertiger Daten und deren Bedeutung für die Erreichung der Ziele des Unternehmens verstehen.
Schulungen und Weiterbildungen sind besonders wichtig für diejenigen, die die Daten bereinigen. Sie sollten mit den Datenqualitätsstandards und dem Bereinigungsplan vertraut sein und über aktuelle Probleme im Bereich der Datenqualität umfassend informiert sein. Außerdem sollten sie in Datenqualitätstechniken und -tools geschult werden und wissen, wie sie die Daten schützen und die geltenden Vorschriften einhalten können. Die Arbeitsabläufe und individuellen Rollen sollten klar definiert sein, wobei der Schwerpunkt auf Zusammenarbeit und offener Kommunikation liegen sollte.
5. Tools zur Automatisierung der Datenbereinigung einsetzen
Unternehmen müssen heute oft mit riesigen Mengen verteilter, heterogener Daten umgehen. Die Bereinigung dieser Daten erfordert Tools, die Abläufe optimieren, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus überwachen können. Diese Tools tragen dazu bei, die Kosten für die Datenverwaltung zu senken, und sie können eine effektivere Analyse und Entscheidungsfindung fördern, da die Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind. Ohne solche Tools sind die Daten anfälliger für Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen.
Die heutigen Tools umfassen umfassende Funktionen für die Bereinigung, Verwaltung und den Schutz von Daten. Einige integrieren KI und andere fortschrittliche Technologien, um eine höhere Effizienz und Genauigkeit zu erzielen. Viele Tools können routinemäßige Datenbereinigungsaufgaben automatisieren. Sie können auch Daten validieren, während sie in das interne System des Unternehmens eingelesen werden. Darüber hinaus sind die Tools oft an die spezifischen Arbeitsabläufe und Geschäftsanforderungen des Unternehmens anpassbar und lassen sich in andere Datenmanagement-Tools integrieren.
6. Überwachen, dokumentieren und bewerten Sie Bereinigungsvorgänge
Die Fähigkeit, Daten zu bereinigen und ihre Qualität kontinuierlich aufrechtzuerhalten, hängt davon ab, dass die Datenteams alle Aspekte des Datenbereinigungsprozesses verfolgen und dokumentieren und gleichzeitig ihre Daten kontinuierlich auf Qualitätsprobleme überwachen. Durch sorgfältige Verfolgung ihrer Vorgänge und Daten können Unternehmen Prozesse verbessern, auftretende Probleme beheben und neuen Teammitgliedern detaillierte Informationen darüber liefern, wie sie die Datenbereinigung innerhalb des Unternehmens angehen sollen.
Datenteams sollten vollständige Aufzeichnungen über die Schritte führen, die sie bei der Datenbereinigung durchführen. Dazu gehören Informationen darüber, wie Datenqualitätsprobleme behoben werden und welche Probleme während des Bereinigungsprozesses auftreten. Anhand dieser Informationen sollten sie dann ermitteln, wie sie ihre Abläufe verbessern können, und gegebenenfalls Tools finden, mit denen sie ihre Arbeit optimieren und automatisieren können. Darüber hinaus sollten sie ihre Daten kontinuierlich auf Qualitätsprobleme überprüfen und nach Mustern suchen, die auf Lücken in ihren Datenverwaltungsprozessen hinweisen können. Außerdem sollten sie die Stakeholder regelmäßig über ihre Aktivitäten und Ergebnisse informieren.
7. Implementieren Sie eine Data-Governance-Strategie
Obwohl es keine allgemeingültige Definition von Data Governance gibt, ist die Datenqualität in der Regel ein wesentlicher Bestandteil von Governance-Strategien. Governance bietet eine Struktur, um sicherzustellen, dass die Datenqualität langfristig erreicht und aufrechterhalten werden kann. Ohne eine umfassende Governance-Strategie kann es für Datenteams schwierig sein, hohe Datenstandards zu erreichen und ihre Bereinigungsmaßnahmen durchzuführen, was zu unvollständigen, inkonsistenten und unzuverlässigen Daten führt.
Data Governance gewährleistet die Sicherheit, Integrität, Verwendbarkeit und Verfügbarkeit der Daten eines Unternehmens auf der Grundlage seiner aktuellen Geschäftsanforderungen und internen Standards. Eine Governance-Strategie definiert die Richtlinien und Verfahren, die für die ordnungsgemäße Verwaltung der Daten des Unternehmens während ihres gesamten Lebenszyklus erforderlich sind. Neben der Datenqualität befasst sich Governance auch mit Themen wie Master- und Metadatenmanagement, Datensicherheit und Compliance sowie Dokumenten- und Content-Management. Außerdem definiert sie die Rollen und Verantwortlichkeiten derjenigen, die mit den Daten umgehen. Bei der Einführung einer Datenbereinigungsinitiative sollten Datenteams innerhalb des übergeordneten Governance-Rahmens arbeiten, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen.
