{"id":68363,"date":"2022-03-21T13:05:15","date_gmt":"2022-03-21T17:05:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/5-datenqualitaetsprozesse-die-man-kennen-sollte-bevor-man-einen-dqm-rahmen-entwirft\/"},"modified":"2022-09-13T09:00:46","modified_gmt":"2022-09-13T09:00:46","slug":"5-datenqualitaetsprozesse-die-man-kennen-sollte-bevor-man-einen-dqm-rahmen-entwirft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/5-datenqualitaetsprozesse-die-man-kennen-sollte-bevor-man-einen-dqm-rahmen-entwirft\/","title":{"rendered":"5 Datenqualit\u00e4tsprozesse, die man kennen sollte, bevor man einen DQM-Rahmen entwirft"},"content":{"rendered":"\n

Die meisten Unternehmen, die versuchen, datengesteuert zu werden, nennen schlechte Datenqualit\u00e4t als eine der 5 gr\u00f6\u00dften Herausforderungen. Invesp ver\u00f6ffentlichte einen Bericht<\/a>, in dem sie herausfanden, dass 54 % der Unternehmen unvollst\u00e4ndige Daten und schlechte Datenqualit\u00e4t als gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr datengesteuertes Marketing nennen.<\/p>\n\n

Unternehmensleiter wissen, wie wichtig die Nutzung von Daten in verschiedenen Abteilungen ist. Aber die Daten sind heute viel komplexer als noch vor 10 Jahren. Sie ist multivariat, was bedeutet, dass sie in mehreren Dimensionen gemessen<\/a> werden muss; au\u00dferdem \u00e4ndert sie sich h\u00e4ufig und hat exponentiell an Umfang zugenommen. Unternehmen erkennen, dass einfache Techniken zur Verwaltung der Datenqualit\u00e4t nicht ausreichen. Sie m\u00fcssen einen durchg\u00e4ngigen Rahmen f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t implementieren, der aktuelle Fehler behebt und k\u00fcnftige Fehler verhindert.<\/p>\n\n

In diesem Blog werden wir uns mit den h\u00e4ufigsten und wichtigsten Datenqualit\u00e4tsprozessen befassen. Anhand dieser Informationen k\u00f6nnen Sie feststellen, was in Ihrem Fall von Vorteil sein k\u00f6nnte.<\/p>\n\n

Datenqualit\u00e4tsprozesse versus Datenqualit\u00e4tsrahmen \/ Lebenszyklus<\/h2>\n\n

Bevor wir fortfahren, ist es wichtig zu erw\u00e4hnen, dass dieser Blog die einzelnen, eigenst\u00e4ndigen Prozesse beleuchtet, die zur Verbesserung der Qualit\u00e4t Ihrer Daten eingesetzt werden k\u00f6nnen. Die Reihenfolge, in der sie umgesetzt werden m\u00fcssen, wird hier nicht er\u00f6rtert. Hier kann ein Datenqualit\u00e4tsrahmen n\u00fctzlich sein.<\/p>\n\n

Ein Datenqualit\u00e4tsrahmen<\/a> gibt Ihnen die genaue Anzahl und Reihenfolge der Prozesse vor, die Sie an Ihren Daten durchf\u00fchren sollten, um deren Qualit\u00e4t zu verbessern. Sie k\u00f6nnen Ihren Lebenszyklus f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t beispielsweise mit der Erstellung eines Fehlerprofils beginnen und m\u00f6gliche Bereinigungsm\u00f6glichkeiten finden. In \u00e4hnlicher Weise k\u00f6nnen Sie den Lebenszyklus auch mit einer Datenprofilierung beenden, um zu sehen, ob noch Fehler vorhanden sind. Dies ist etwas, das ein Datenqualit\u00e4tsrahmenwerk definiert.<\/p>\n\n

Hier betrachten wir die einzelnen Prozesse, die bei der Implementierung eines Datenqualit\u00e4tsrahmens zum Einsatz kommen. Der Rahmen selbst h\u00e4ngt von der Art Ihrer Daten, ihrem aktuellen Qualit\u00e4tsstatus, der verwendeten Technologie und Ihren Zielen ab.<\/p>\n\n

Prozesse zur Datenqualit\u00e4t<\/h2>\n\n

1. Datenprofilierung<\/h3>\n\n

Data Profiling bedeutet einfach, den aktuellen Zustand Ihrer Daten zu verstehen, indem versteckte Details \u00fcber ihre Struktur und ihren Inhalt aufgedeckt werden. Ein Algorithmus zur Erstellung von Datenprofilen analysiert die Spalten des Datensatzes und berechnet Statistiken f\u00fcr verschiedene Dimensionen, wie z. B.:<\/p>\n\n