{"id":63213,"date":"2020-04-18T00:00:00","date_gmt":"2020-04-18T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/wie-die-data-ladder-den-staaten-beim-genauen-datenabgleich-fuer-slds-zuschuesse-hilft\/"},"modified":"2022-04-21T09:38:51","modified_gmt":"2022-04-21T09:38:51","slug":"wie-die-data-ladder-den-staaten-beim-genauen-datenabgleich-fuer-slds-zuschuesse-hilft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wie-die-data-ladder-den-staaten-beim-genauen-datenabgleich-fuer-slds-zuschuesse-hilft\/","title":{"rendered":"Wie die Data Ladder den Staaten beim genauen Datenabgleich f\u00fcr SLDS-Zusch\u00fcsse hilft"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li>Bundesstaaten in den USA verst\u00e4rken ihre Datenbem\u00fchungen, indem sie landesweite L\u00e4ngsschnittdatensysteme (SLDS) einf\u00fchren, die Informationen \u00fcber Sch\u00fcler \u00f6ffentlicher Schulen enthalten. Die Aufzeichnungen werden im Laufe des Lebens der Sch\u00fcler gesammelt, vom Eintritt in eine \u00f6ffentliche Einrichtung bis zum Eintritt in das Berufsleben. Die gewonnenen Daten werden verwendet, um die Fortschritte der Sch\u00fcler zu bewerten und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten im Bildungssystem mit Hilfe eines datengesteuerten, wissenschaftlichen Ansatzes zu ermitteln.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Um dieses Ziel zu erreichen, werden SLDS-Zusch\u00fcsse f\u00fcr Staaten angeboten, die entweder ihre bestehenden Datensysteme verbessern oder das SLDS einf\u00fchren wollen. In beiden F\u00e4llen muss der Staat den Prozess durch die Verwaltung und Aktualisierung seiner Daten einleiten. Und hier liegt der Kern der Herausforderung.<\/p>\n<h2><strong>Drei zentrale Datenherausforderungen, denen die Staaten mit dem SLDS-System gegen\u00fcberstehen <\/strong><\/h2>\n<p>Bei L\u00e4ngsschnittdaten handelt es sich um langfristige Daten, die dieselbe Einheit oder in diesem Fall einen Sch\u00fcler \u00fcber verschiedene Zeitpunkte hinweg verfolgen. \u00d6ffentliche Einrichtungen und Bildungssysteme haben die Aufgabe, genaue und relevante Daten zu beschaffen. Im Laufe der Zeit k\u00f6nnen L\u00e4ngsschnittdaten jedoch veralten, redundante oder doppelte Informationen widerspiegeln, so dass es f\u00fcr die Beteiligten schwierig wird, die Daten effizient zu nutzen.<\/p>\n<p>Kurz gesagt, die Akteure des SLDS-Systems haben damit zu k\u00e4mpfen:<\/p>\n<ol>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Schlechte Datenqualit\u00e4t: <\/strong>Auch heute noch erfolgt die Datenerfassung manuell. W\u00e4hrend dieses Prozesses ist es durchaus m\u00f6glich, dass ein Mensch die falsche Schreibweise eingibt, Abk\u00fcrzungen und Interpunktionen verwendet, die nicht erforderlich sind, oder sogar Daten in einem Format eingibt, mit dem er vertraut ist. Dar\u00fcber hinaus besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit f\u00fcr Doppelerfassungen, insbesondere wenn der Datenerfasser einen Fehler bei der Zuweisung des richtigen eindeutigen Schl\u00fcsselbezeichners macht. All dies sind scheinbar unbedeutende Probleme, die sich zu ernsthaften Engp\u00e4ssen entwickeln. Schlechte Daten k\u00f6nnen nicht ignoriert werden.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Schwierigkeiten beim beh\u00f6rden\u00fcbergreifenden Datenabgleich: <\/strong>Im Mittelpunkt der SLDS-Herausforderungen steht das Problem der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-zur-datensatzverknuepfung\/\">Datenverkn\u00fcpfung<\/a> oder des Datenabgleichs zwischen den Beh\u00f6rden. Die L\u00e4ngsschnittdaten einer Person werden von den verschiedenen Beh\u00f6rden, Schulen, Bezirken oder Bundesl\u00e4ndern erfasst, in denen sie im Laufe ihres Lebens gelebt hat. Das SLDS setzt voraus, dass alle diese Daten genau mit der Person \u00fcbereinstimmen, die sie repr\u00e4sentieren. Hier wird es f\u00fcr die beteiligten Akteure aufgrund der Probleme mit der Datenqualit\u00e4t \u00e4u\u00dferst schwierig, einen genauen Abgleich vorzunehmen, denn die SLDS-Mitarbeiter verbringen einen Gro\u00dfteil ihrer Zeit mit dem Abgleich von Datens\u00e4tzen. Bundesstaaten in den USA testen und verwenden verschiedene Methoden, um dieses Problem zu l\u00f6sen. Einige Staaten verwenden kommerzielle Tools, andere entwickeln ihre eigenen Abgleichverfahren und wieder andere verwenden eine Kombination aus beidem. Trotz des Einsatzes verschiedener Verfahren und Instrumente haben die meisten Staaten Berichten zufolge Probleme mit dem genauen Abgleich. Das SLDS verlangt, dass ein Staat 95 % der Daten\u00fcbereinstimmungsgenauigkeit erreicht, um einen Zuschuss zu erhalten!<\/li>\n<li><strong>Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung ist nach wie vor eine Herausforderung: <\/strong>Schlechte <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/entity-resolution-software-die-schnellste-und-genaueste-entity-resolution-der-branche\/\">Identit\u00e4tsaufl\u00f6sung<\/a> ist die Folge von schlechter Datenqualit\u00e4t und schlechter Abgleichsgenauigkeit. Angesichts begrenzter Budgets k\u00f6nnen es sich staatliche Einrichtungen nicht leisten, Datenspezialisten oder Datenl\u00f6sungen einzustellen, die Millionen von Dollar kosten k\u00f6nnten. Deshalb m\u00fcssen sie sich mit einer begrenzten Anzahl von Teammitgliedern begn\u00fcgen, die auf manuelle Prozesse zur L\u00f6sung von Problemen beim Identit\u00e4tsabgleich angewiesen sind. Wenn man dann noch die Duplizierung von Datens\u00e4tzen von mehreren Agenturen hinzuf\u00fcgt, hat man eine Datenmanagementkrise.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><strong>Welche Rolle spielt die Data Ladder bei der Datensatzverkn\u00fcpfung und wie hilft sie den Staaten mit SLDS-Zusch\u00fcssen? <\/strong><\/h2>\n<p>Data Ladder ist eine Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung auf Unternehmensebene, die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\">Datenvorbereitung<\/a>, <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigung<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleich<\/a> als Kerndienste anbietet. Wir haben mit den Bildungsministerien mehrerer Bundesstaaten zusammengearbeitet, die ein Datenabgleichstool ben\u00f6tigen, um ihnen zu helfen, die 95-prozentige Abgleichsgenauigkeit zu erreichen, um den SLDS-Zuschuss zu erhalten.<\/p>\n<p>Der Datenabgleich h\u00e4ngt von genauen Informationen ab. Wenn Datens\u00e4tze fehlerhafte, unvollst\u00e4ndige oder unrichtige Informationen enthalten, ist es unm\u00f6glich, genaue Datenabgleiche vorzunehmen. Daher liegt der Ausgangspunkt jeder Datenabgleichsaktivit\u00e4t nicht im Abgleich selbst, sondern in der Sicherstellung einer angemessenen Datenqualit\u00e4t. Zu diesem Zweck f\u00fchrt Data Ladder&#8217;s Flaggschiff DataMatch Enterprise den Benutzer durch ein schrittweises Modul, das mit der Integration der Datenquelle beginnt, gefolgt von Datenaufbereitung, Datenbereinigung, Datenabgleich und schlie\u00dflich <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Datenzusammenf\u00fchrung<\/a>.<\/p>\n<p>Mithilfe der Data Ladder konnten die Projektleiter in den staatlichen Beh\u00f6rden<\/p>\n<ol>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\">Redundante und doppelte Daten aus<\/a> verschiedenen Datenquellenentfernen <\/strong>: Beh\u00f6rden\u00fcbergreifende Daten enthalten zwangsl\u00e4ufig redundante und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-angst-vor-doppelten-daten-ein-leitfaden-zur-datendeduplizierung\/\">doppelte Daten<\/a>, zumal Datenschutzgesetze die gemeinsame Nutzung eindeutiger Identifikatoren wie der SSN zur Identifizierung von Personen verhindern. Dies l\u00e4sst den Beh\u00f6rden keine andere Wahl, als ihre eigenen eindeutigen Kennungen zu erstellen, was zu doppelten Informationen f\u00fchrt, wenn eine andere Beh\u00f6rde die gleichen Informationen \u00fcber die Person hat. Au\u00dferdem k\u00f6nnen menschliche Fehler bei der Dateneingabe versehentlich zu Duplikaten f\u00fchren, die mit deterministischen Abgleichsalgorithmen nur schwer zu erfassen sind. Das Flaggschiff von Data Ladder, DataMatch Enterprise, verwendet vier verschiedene Arten von Algorithmen in Kombination mit einem eigenen Algorithmus, um eine \u00dcbereinstimmungsrate von 96 % zu erzielen &#8211; die h\u00f6chste in der Branche.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Probleme mit der Datenqualit\u00e4t und Datenstandardisierung: <\/strong>Die Datenqualit\u00e4t bleibt eine st\u00e4ndige Herausforderung, da jedes neue Projekt bereinigt werden muss, bevor es abgeglichen werden kann. Das bedeutet, dass die Staaten eine schnelle L\u00f6sung ben\u00f6tigen, die eine regelm\u00e4\u00dfige Datenbereinigung erm\u00f6glicht, ohne das Personal einzubeziehen. Nach der Integration scannt die DME-Software automatisch die Daten und hebt den Zustand der Daten hervor. Der Benutzer wird dann aufgefordert, vordefinierte Gesch\u00e4ftsregeln zu verwenden, um seine Daten zu bereinigen. Dies kann eine einfache Aktion wie die Gro\u00dfschreibung des ersten Buchstabens eines Namens sein, aber auch ein fortgeschrittener Schritt wie die Definition von Gesch\u00e4ftsregeln zur Sortierung von Daten. Data Ladder erm\u00f6glicht es Benutzern, Daten \u00fcber integrierte Datenquellen hinweg mit wenigen Klicks <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">zu standardisieren<\/a>.<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: initial;\">Erhalten Sie die h\u00f6chste Daten\u00fcbereinstimmungsrate: <\/strong>In einem vom Staat Connecticut durchgef\u00fchrten Experiment, bei dem ermittelt werden sollte, ob der NSC oder ein kommerzielles Anbieter-Tool h\u00f6here Trefferquoten liefert, erzielte Data Ladder eine Trefferquote von 100 % &#8211; h\u00f6her als der NSC. In einer anderen Stichprobe verpasste ein Staat mit seinem internen Abgleichsalgorithmus fast die H\u00e4lfte der Treffer. Mit Data Ladder konnte die Stichprobe eine <a href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/SLDS-Education-CS.pdf\">20 %ige Steigerung der Daten\u00fcbereinstimmung<\/a>verzeichnen<a href=\"http:\/\/link.staging-dataladdercom.kinsta.cloud\/SLDS-Education-CS\">. <\/a>Eine hohe Abgleichsrate spiegelt die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/was-ist-datengenauigkeit-warum-ist-sie-wichtig-und-wie-koennen-unternehmen-sicherstellen-dass-sie-ueber-korrekte-daten-verfuegen\/\">Genauigkeit der Daten<\/a> wider, die der Schl\u00fcsselindikator f\u00fcr die Wirksamkeit des SLDS-Programms ist. Ohne einen genauen Datenabgleich kann das SLDS keine genauen Erkenntnisse gewinnen, die wichtig sind, um L\u00fccken zu ermitteln, die behoben werden m\u00fcssen, und um Verbesserungen vorzunehmen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Lesen Sie dieses Whitepaper, um zu erfahren, wie Data Ladder bei der Verkn\u00fcpfung von Sch\u00fclerinformationen \u00fcber mehrere Datenbanken hinweg hilft, PSIS bei der Verfolgung von Bildungserfahrungen verbessert und die Auswirkungen der sekund\u00e4ren und postsekund\u00e4ren Bildung von Sch\u00fclern auf ihre Erfahrungen im Berufsleben bewertet.<\/p>\n<p>Damit ein Staat ein erfolgreiches SLDS-Programm einf\u00fchren kann, ist es unerl\u00e4sslich, dass er das richtige Werkzeug hat, um die Aufgabe zu erf\u00fcllen, ohne Millionen von Dollar zu kosten. <a href=\"https:\/\/www.g2.com\/products\/datamatch-enterprise\/reviews\">Data Ladder<\/a> ist die einzige erschwingliche Best-in-Class-Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung mit der h\u00f6chsten Datenabgleichsgenauigkeit in der Branche. Wenn man sagt, dass sie das Herzst\u00fcck einer erfolgreichen SLDS-Einf\u00fchrung ist, dann ist das eine Tatsache.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bundesstaaten in den USA verst\u00e4rken ihre Datenbem\u00fchungen, indem sie landesweite L\u00e4ngsschnittdatensysteme (SLDS) einf\u00fchren, die Informationen \u00fcber Sch\u00fcler \u00f6ffentlicher Schulen enthalten. Die Aufzeichnungen werden im Laufe des Lebens der Sch\u00fcler gesammelt, vom Eintritt in eine \u00f6ffentliche Einrichtung bis zum Eintritt in das Berufsleben. 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