{"id":68397,"date":"2022-03-14T10:59:49","date_gmt":"2022-03-14T10:59:49","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/der-endgueltige-leitfaden-fuer-den-kauf-von-datenqualitaetstools\/"},"modified":"2022-09-13T09:01:00","modified_gmt":"2022-09-13T09:01:00","slug":"der-endgueltige-leitfaden-fuer-den-kauf-von-datenqualitaetstools","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/der-endgueltige-leitfaden-fuer-den-kauf-von-datenqualitaetstools\/","title":{"rendered":"Der endg\u00fcltige Leitfaden f\u00fcr den Kauf von Datenqualit\u00e4tstools"},"content":{"rendered":"\n

Eine k\u00fcrzlich durchgef\u00fchrte Umfrage<\/a> ergab, dass der wichtigste KPI f\u00fcr Datenteams im Jahr 2021 die Qualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit der Daten ist. Die Mehrheit der Befragten gab jedoch an, dass sie keine Datenqualit\u00e4tssoftware oder -tools verwenden und sich auf manuelle Datenqualit\u00e4tspr\u00fcfungen verlassen. Als gr\u00f6\u00dfte Herausforderung f\u00fcr die Datenteams wurde die geringe Produktivit\u00e4t aufgrund manueller Arbeit und fehlender automatisierter Prozesse genannt.<\/p>\n\n

Viele Unternehmensleiter und Entscheidungstr\u00e4ger spielen mit dem Gedanken, Technologien einzuf\u00fchren und Prozesse zu automatisieren, aber nur sehr wenige tun tats\u00e4chlich etwas daf\u00fcr. Das Gleiche gilt f\u00fcr die Datenteams der meisten Unternehmen. Es stimmt, dass die Einf\u00fchrung einer neuen Technologie zur Digitalisierung eines beliebigen Aspekts Ihres Unternehmens potenziell bestehende Prozesse st\u00f6ren und zahlreiche Herausforderungen mit sich bringen kann. Die L\u00f6sung dieser Probleme kann sich jedoch langfristig als sehr vorteilhaft erweisen – insbesondere f\u00fcr die Produktivit\u00e4t und Leistung Ihres Teams sowie f\u00fcr konsistente Gesch\u00e4ftsergebnisse.<\/p>\n\n

Dieser Blog soll Ihnen helfen, die verschiedenen Merkmale und Funktionen zu verstehen, die in Datenqualit\u00e4ts-Tools enthalten sind, sowie die Faktoren, die Sie bei der Auswahl einer Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung f\u00fcr Ihren speziellen Anwendungsfall ber\u00fccksichtigen sollten.<\/p>\n\n

Merkmale, die ein Datenqualit\u00e4tstool aufweisen sollte<\/h2>\n\n

Beim Kauf eines Software-Tools sind drei wichtige Aspekte zu beachten. Dazu geh\u00f6ren:<\/p>\n\n

  1. Die realen Prozesse, die die L\u00f6sung erleichtern kann,<\/li>
  2. Die zus\u00e4tzlichen Funktionen und M\u00f6glichkeiten, die die Ausf\u00fchrung dieser Prozesse verbessern,<\/li>
  3. Die inh\u00e4renten Plattformfunktionen, die die Arbeitseffizienz verbessern.<\/li><\/ol>\n\n

    Im Folgenden werden all diese Aspekte f\u00fcr Datenqualit\u00e4ts-Tools ausf\u00fchrlicher behandelt:<\/p>\n\n

    1. Prozesse der Datenqualit\u00e4t<\/h2>\n\n

    Ihre Daten sind wahrscheinlich durch eine Vielzahl von Datenqualit\u00e4tsfehlern verunreinigt. Und um diese Probleme zu beheben, m\u00fcssen sie einem vollst\u00e4ndigen, durchg\u00e4ngigen Lebenszyklus des Datenqualit\u00e4tsmanagements unterzogen werden.<\/p>\n\n

    Das Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/a> umfasst in der Regel eine Liste von systematischen Prozessen. Die genaue Anzahl und Art dieser Prozesse h\u00e4ngt von Ihren Bed\u00fcrfnissen und dem Zustand Ihrer Daten ab. Sehen wir uns die h\u00e4ufigsten und wichtigsten Datenqualit\u00e4tsprozesse<\/a> an, die ein Datenqualit\u00e4ts-Tool unterst\u00fctzen muss, und was jeder von ihnen bedeutet.<\/p>\n\n

    a. Dateneingabe<\/a><\/h3>\n\n

    Die F\u00e4higkeit, Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen zu verbinden, aufzunehmen und zu integrieren – einschlie\u00dflich Unterst\u00fctzung f\u00fcr verschiedene Dateiformate, Datenbanken, lokale und Cloud-Speicher sowie Anwendungen von Drittanbietern.<\/p>\n\n

    b. Datenprofilierung<\/a><\/h3>\n\n

    Die M\u00f6glichkeit, eine sofortige 360\u00b0-Sicht auf Ihre Datenqualit\u00e4t zu erhalten, indem leere Werte, Felddatentypen, wiederkehrende Muster und andere deskriptive Statistiken identifiziert werden, die den Zustand Ihrer Daten und potenzielle Datenbereinigungsm\u00f6glichkeiten aufzeigen.<\/p>\n\n

    c. Parsing von Daten<\/a><\/h3>\n\n

    Die F\u00e4higkeit, lange Zeichenfolgen zu analysieren und wichtige Komponenten zu identifizieren, so dass sie anhand einer Bibliothek mit genauen Werten validiert werden k\u00f6nnen. So werden beispielsweise vollst\u00e4ndige Namen analysiert, um Vor-, Mittel- und Nachnamen zu ermitteln, und Spitznamen und andere Abk\u00fcrzungen werden in Eigennamen umgewandelt.<\/p>\n\n

    d. Datenbereinigung und -standardisierung<\/a><\/h3>\n\n

    Die M\u00f6glichkeit, inkonsistente und ung\u00fcltige Werte zu eliminieren, Muster zu erstellen und zu validieren, Formate umzuwandeln und eine standardisierte Ansicht \u00fcber alle Datenquellen hinweg zu erhalten.<\/p>\n\n

    e. Konfiguration und Ausf\u00fchrung des Datenabgleichs<\/a><\/h3>\n\n

    Die M\u00f6glichkeit, eigene oder branchenf\u00fchrende Datenabgleichsalgorithmen auszuw\u00e4hlen, zu konfigurieren und auszuf\u00fchren und sie je nach Art der Datens\u00e4tze fein abzustimmen, um potenzielle Datensatz\u00fcbereinstimmungen zu ermitteln.<\/p>\n\n

    f. Analyse der Ergebnisse des Datenabgleichs<\/h3>\n\n

    Die F\u00e4higkeit, die Trefferergebnisse und ihre Konfidenzniveaus zu bewerten, um falsche Treffer zu erkennen und den Stammsatz zu bestimmen.<\/p>\n\n

    g. Deduplizierung von Daten<\/a><\/h3>\n\n

    Die M\u00f6glichkeit, doppelte Datens\u00e4tze zu markieren und zu eliminieren, d. h. Datens\u00e4tze, die sich auf dieselbe Person beziehen.<\/p>\n\n

    h. Datenzusammenf\u00fchrung und \u00dcberlebensf\u00e4higkeit<\/a><\/h3>\n\n

    Die M\u00f6glichkeit, Datens\u00e4tze zusammenzuf\u00fchren, indem eine nach Priorit\u00e4ten geordnete Liste von benutzerdefinierten Regeln f\u00fcr die automatische Auswahl von Stamms\u00e4tzen und das bedingte \u00dcberschreiben von Daten erstellt wird.<\/p>\n\n

    i. Daten exportieren oder laden<\/h3>\n\n

    Die M\u00f6glichkeit, Ergebnisse in die Quelldatei oder eine andere Zielquelle zu laden oder zu exportieren.<\/p>\n\n

    2. Zus\u00e4tzliche Funktionen zur Verbesserung der Prozessausf\u00fchrung<\/h2>\n\n

    Viele Anbieter und Dienstleister behaupten, die Digitalisierung bestimmter Prozesse zu erleichtern. Aber die Funktionen, die zur Verbesserung der Ausf\u00fchrung dieser Prozesse angeboten werden, sind ein wichtiger Aspekt bei der Beurteilung, was ein Softwaretool f\u00fcr Sie tun kann. Im Folgenden werden einige Beispiele f\u00fcr solche Funktionen in einem Datenqualit\u00e4ts-Tool genannt:<\/p>\n\n

    a. Massenstandardisierung zur Beseitigung von Rauschen<\/h3>\n\n

    Oftmals enth\u00e4lt ein Datensatz bestimmte W\u00f6rter, die f\u00fcr Ihre Datenspalten keinen gro\u00dfen Wert darstellen und nur das Rauschen verst\u00e4rken. Solche W\u00f6rter k\u00f6nnen bei der Datenstandardisierung<\/a> und beim Datenabgleich<\/a> Probleme verursachen.<\/p>\n\n

    Um Rauschen zu entfernen, \u00fcberpr\u00fcft, ersetzt, kennzeichnet oder l\u00f6scht das Datenqualit\u00e4tsteam jedes verrauschte Wort in einem Datensatz manuell. Hier kann ein spezialisiertes Textverarbeitungsprogramm<\/a> sehr n\u00fctzlich sein. Wie der Name schon sagt, erstellt ein Wordmith-Tool ein Profil einer Datenspalte, um die sich am h\u00e4ufigsten wiederholenden W\u00f6rter in dieser Spalte und deren Anzahl zu ermitteln, und erm\u00f6glicht es Ihnen, Massenoperationen an diesen W\u00f6rtern durchzuf\u00fchren.<\/p>\n\n

    In einem Unternehmensdatensatz k\u00f6nnen Sie beispielsweise drei verschiedene Werte haben:<\/p>\n\n

    1. XYZ LLC<\/li>
    2. XYZ Inc.<\/li>
    3. XYZ Incorporated<\/li><\/ol>\n\n

      Sie k\u00f6nnen sehen, dass alle drei Firmennamen eigentlich gleich sind und die W\u00f6rter „LLC“, „Inc.“ oder „Incorporated“ nur ein zus\u00e4tzliches Ger\u00e4usch sind und Duplikate derselben Einheit erzeugen. Mit Hilfe einer Textverarbeitung k\u00f6nnen Sie solche W\u00f6rter aus der gesamten Spalte entfernen, so dass die eigentlichen Firmennamen \u00fcbrig bleiben.<\/p>\n\n

      Ein Datenqualit\u00e4tstool, das Ihre Datens\u00e4tze bis auf Wortebene profiliert und standardisiert, kann die Produktivit\u00e4t Ihres Teams exponentiell verbessern, da es ihm viel Zeit und M\u00fche erspart.<\/p>\n\n

      b. Eingebaute und benutzerdefinierte Mustervorlagen<\/h3>\n\n

      Bei der Bereinigung und Standardisierung von Datens\u00e4tzen m\u00fcssen Sie h\u00e4ufig die Muster und Formate der Datenwerte validieren. Datenqualit\u00e4tstools, die \u00fcber integrierte Vorlagen f\u00fcr die Mustererkennung verf\u00fcgen, verbessern die Effizienz Ihrer Datenstandardisierungs- und -validierungsprozesse.<\/p>\n\n

      Diese vorgefertigten Vorlagen k\u00f6nnen bei der Validierung der Muster g\u00e4ngiger Felder wie E-Mail-Adressen, US-Telefonnummern, Datums- und Zeitstempel und vielem mehr helfen.<\/p>\n\n

      Wenn die Datenqualit\u00e4tssoftware dar\u00fcber hinaus den Entwurf benutzerdefinierter regul\u00e4rer Ausdr\u00fccke und die Validierung propriet\u00e4rer Muster unterst\u00fctzt, kann sich dies als sehr n\u00fctzlich f\u00fcr Ihre speziellen Anforderungen erweisen.<\/p>\n\n

      c. Planen Sie Datenqualit\u00e4tsauftr\u00e4ge f\u00fcr die Stapelverarbeitung<\/h3>\n\n

      Obwohl Datentools viele Prozesse digitalisieren und automatisieren k\u00f6nnen, erfordern sie immer noch menschliche Interaktion:<\/p>\n\n