Was ist Datenqualitätsmanagement?

Datenqualitätsmanagement bezieht sich auf die Prozesse und Technologien, die zur Gewährleistung der Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Relevanz der Daten innerhalb einer Organisation verwendet werden. Unabhängig davon, ob es sich um traditionelle tabellarische Daten, unstrukturierte Datenformate oder Datenarten handelt, die zum Zeitpunkt der Implementierung noch nicht bekannt sind, ist der Fokus stets die Qualitätssicherung.

Welche Vorteile bietet Datenqualitätsmanagement?

Die Beeinträchtigungen durch mangelhafte Datenqualität offenbaren sich meistens erst bei Auftreten konkreter Herausforderungen. Wenn regulatorische Berichte nicht erstellt werden können, Kunden nicht mit maßgeschneiderten Preisen beliefert werden können oder eine Produktionsdrosselung aufgrund verzögerter Beschaffung von Bauteilen erforderlich wird, entsteht bereits ein wirtschaftlicher Schaden. Genau hier setzt Datenqualitätsmanagement an, um solche Probleme präventiv zu vermeiden!

Die Verwendung von Machine-Learning-Methoden (KI) ermöglicht es uns zudem, die Datenqualität auch in Systemen zu prüfen, die zum Zeitpunkt der Methodenimplementierung noch unbekannt waren.
 

Welche Herausforderungen existieren bei der Einführung eines Datenqualitätsmanagement?

In unserer zunehmend digitalisierten Welt steigt die Anzahl der Datenquellen, auf die Unternehmen angewiesen sind, rasant an. Oftmals bleibt unbekannt, welche spezifischen Informationen diese Systeme bereitstellen, sodass eine explorative Untersuchung erforderlich wird, um die Erwartungen an solch ein System oder eine Datenquelle zu ermitteln. Erst nach dieser präliminären Erkundung können Kriterien zur Datenmessung und Strategien zur Datenqualitätsverbesserung definiert werden.

Zusätzlich zu dieser technischen Herausforderung besteht die Notwendigkeit, die Geschäftsprozesse eines Unternehmens zu analysieren, zu dokumentieren und oft zu modifizieren, um ein ganzheitliches Datenqualitätsmanagement effektiv einführen zu können.