Um Trends, die sich auf die Unternehmensleistung auswirken, zu verstehen und darauf zu reagieren, müssen Sie wissen, wo Sie die entsprechenden Daten finden und wie Sie die vielen verschiedenen Teile für die Business Intelligence-Berichterstattung miteinander verknüpfen können. Aber wissen Sie wirklich, ob die Daten, auf denen Ihre Berichte und Dashboards basieren, sauber und genau sind? Wenn Sie kein Datenbereinigungstool in Ihrem Data Warehouse oder Ihrem Master Data Management (MDM)-System verwenden, basieren wichtige Entscheidungen wahrscheinlich auf fehlerhaften Daten.
Nach Angaben der Harvard Business Review,
kosten schlechte Daten 3,1 Billionen Dollar
an US-Unternehmen jährlich! Der Grund, warum schlechte Daten so viel kosten, ist, dass Manager, Entscheidungsträger, Datenanalysten, Wissensarbeiter und andere täglich damit zurechtkommen müssen. Und das ist sowohl teuer als auch zeitaufwändig. Angesichts kritischer Fristen greifen die meisten einfach darauf zurück, die Daten selbst zu reparieren, soweit sie es können. Infolgedessen werden fehlerhafte Daten in andere Systeme im gesamten Unternehmen weitergeleitet, was sich in Berichten, Geschäftsentscheidungen, Kundenerfahrungen und letztendlich im Endergebnis niederschlägt. Nur sehr wenige Menschen gehen tatsächlich auf die Personen zu, die für die Sammlung oder Erstellung der Daten verantwortlich sind, erläutern ihre Anforderungen und helfen, Probleme mit den Daten an der Wurzel zu beheben.
Das ‚Was‘ und ‚Wie‘ von Datenbereinigungs-Tools für Business Intelligence
„Datenwissenschaftler verbringen fast 80 % ihrer Zeit mit dem Sammeln und Bereinigen von Daten, anstatt sie tatsächlich zu analysieren.“
Investitionen in Business Intelligence und Analytik erfordern zunächst das Engagement für die Pflege von Daten höchster Qualität. Erfolgreiche BI- und Analytics-Teams priorisieren bei jedem Projekt immer 3 Dinge:
- Hochwertige Daten
- Effektive Datenintegration
- Laufende Datenhygiene
Um qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, benötigen Sie ein Datenbereinigungstool das dabei hilft, ungenaue, unvollständige, falsche und irrelevante Daten zu identifizieren und zu korrigieren.
Das ist allerdings leichter gesagt als getan. Diejenigen, die neu im Bereich der Datenbereinigung sind, verwenden oft die grundlegenden „Suchen und Ersetzen“- oder Regex-Funktionen in Texteditoren oder Tabellenkalkulationen oder erstellen eigene Algorithmen. Bei Data Ladder haben wir festgestellt, dass interne Lösungen enthalten in der Regel einzelne öffentliche Algorithmen und bieten einen sehr schwerfälligen und vereinfachten Ansatz. Dies verringert sowohl die Geschwindigkeit als auch die Treffergenauigkeit erheblich.
Kluge, zukunftsorientierte Unternehmen, die es mit Business Intelligence ernst meinen, bevorzugen zu diesem Zweck ein Datenbereinigungstool. Sie verstehen, dass es nicht nur um die Algorithmen geht, sondern vielmehr um den gesamten Prozessablauf, wie gut der Prozess durchgängig verwaltet wird, wie unterschiedliche Datenquellen identifiziert und integriert werden, wie die verschiedenen Definitionen in jedem System zusammenkommen und Sinn ergeben, wie mehrere Abgleichsalgorithmen zusammenarbeiten, welcher Vorrang vor den anderen hat und wann, ob das Unternehmen die Probleme in seinen Daten richtig versteht, um die meisten Übereinstimmungen zu erhalten usw. Im Idealfall sollte das von Ihnen gewählte Datenbereinigungstool auch in der Lage sein Ihre Daten überwachen um zu verhindern, dass in Zukunft fehlerhafte Daten auftauchen.
Je sauberer Ihre Daten sind und bleiben, desto besser sind Ihre Analysen und Ihre Geschäftsinformationen insgesamt.
Fragen, die Sie für sauberere Daten und bessere BI stellen müssen
Sorgen Sie für aussagekräftigere Ergebnisse bei Ihren Business Intelligence-Initiativen, indem Sie sich diese 5 Fragen stellen, bevor Sie mit der Vorbereitung Ihres Datenbereinigungstools beginnen:
- Wo befinden sich die benötigten Daten und wie schwer ist es, sie zu extrahieren?
Dies hängt in der Regel von Ihrer technischen Infrastruktur ab. Unternehmen nutzen im Durchschnitt mehr als 65 verschiedene Datenquellen. Die Daten, die Sie für Analysen benötigen, können sich in Big Data-Seen, Tabellenkalkulationen, SQL-Datenbanken, sozialen Medien, CRMs usw. befinden. Wenn Sie sich zum Beispiel auf Kundendaten für Analysen konzentrieren, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre CRM-Datenbereinigungstool kann sich in mit Salesforce Ihres Unternehmens integrieren und es effizient bereinigen, oder welches CRM Sie auch immer verwenden.
- Wie werden diese Daten gesammelt oder in Ihren Datenbereinigungsprozess importiert?
Werden die Daten manuell aus Ihren Quellsystemen heruntergeladen und dann von den vorhandenen Mitarbeitern zur Bereinigung hochgeladen? Wenn Ihr Datenbereinigungstool Batch-Loads unterstützt, können Sie die Daten automatisch importieren und dann regelmäßige Importe planen. Alternativ können Sie auch eine
API für Datenimport in Echtzeit
und Bereinigung.
- Welche Quellen liefern die genauesten oder zuverlässigsten Daten?
Dieselbe Art von Daten kann sich in verschiedenen Datenquellen Ihres Unternehmens befinden. Für welche entscheiden Sie sich?
Entitätsauflösung
ist hier eine gute Option, damit Sie Ihre Datenquellen abgleichen und einen vollständigen Datensatz für jede Entität erhalten können.
- Welche Methode wird verwendet, um sicherzustellen, dass die Daten sauber bleiben?
Wie viele Personen validieren neue Daten, sobald sie eintreffen? Bleibt das System widerstandsfähig, wenn es auf unsaubere Daten stößt? Auch hier sind API-Lösungen eine gute Option, da sie Ihnen helfen, eine Datenqualitäts-Firewall hinter Webformularen usw. einzurichten, so dass unsaubere Daten validiert und korrigiert werden, sobald sie eintreffen.
- Was wird die Quelle der Wahrheit für Ihre Daten sein?
Wenn Ihre Berichte sowohl Daten aus internen als auch aus externen Quellen verwenden, oder wenn die Daten aus verschiedenen Quellen stammen, wie können Sie sie dann abgleichen?
Der Abgleich Ihrer Daten
um eine „Single Source of Truth“ zu schaffen und diese dann für BI zu nutzen, wird dringend empfohlen.
Warum Ihre BI-Bemühungen ohne saubere, genaue Daten scheitern werden
DieDatenbereinigung gilt als ein grundlegendes Element der
Grundlagen der Datenwissenschaft
da sie eine wichtige Rolle im Analyseprozess und bei der Aufdeckung zuverlässiger Antworten spielt.
Allzu oft ziehen die Verantwortlichen in den Unternehmen das Pferd vom Schwanz her auf. Das bedeutet, dass sie in ihrer Eile, die digitale Transformation zu erreichen, Datenwissenschaftler in die Gleichung mit einbeziehen. Sie übersehen dabei, dass diese Datenwissenschaftler immer noch den Großteil ihrer Zeit mit der Bereinigung der Daten verbringen müssen, wie das Kreisdiagramm oben zeigt.
Mit dem richtigen Ansatz können sich Unternehmen besser positionieren, indem sie bessere Erkenntnisse gewinnen – ohne teure Datenwissenschaftler hinzuzuziehen.
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mit unseren Spezialisten, um herauszufinden, wie unsere Datenbereinigungssoftware Ihnen dabei helfen kann, Ihre Daten mit unvergleichlicher Leichtigkeit zu profilieren, zu bereinigen und abzugleichen!
