Data Health bezeichnet vertrauenswürdige Daten, die Unternehmen für ihre Geschäftsentscheidungen nutzen können. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie den Zustand Ihrer Unternehmensdaten einschätzen und welche Vorteile eine gesunde Datenbasis bietet.

Data Health im Zeitalter von Big Data

Unternehmen auf der ganzen Welt verlassen sich mehr denn je auf Ihre Daten. Es besteht jedoch ein Unterschied zwischen der täglichen Arbeit mit Daten und der Nutzung von Daten für Geschäftsentscheidungen. Um Geschäftsziele erfolgreich zu erreichen, lohnt es sich, Maßnahmen auf Grundlage vertrauenswürdiger Daten zu ergreifen. Im Zeitalter von Big Data verwalten Unternehmen eine steigende Menge an Daten. Daher ist es schwer, diese Daten in einem optimalen Zustand zu halten.

Viele Unternehmen wissen bereits, dass „gesunde“ Daten als vertrauenswürdig gelten und mit rechtlichen und regulatorischen Anforderungen übereinstimmen müssen. Diese Faktoren garantieren jedoch nicht, dass sich diese Daten für Geschäftsentscheidungen eignen. Obwohl die meisten Menschen etwas mit dem Begriff Data Health (zu Deutsch: „Datengesundheit“) anfangen können, fällt es ihnen schwer diesen genau zu definieren. Selbst Unternehmen bewerten den Zustand ihrer Daten oftmals nicht korrekt.

Was ist Data Health? – Definition

Data Health („Datengesundheit“) misst, inwiefern sich Daten für Unternehmensentscheidungen eignen. Um festzustellen, ob die Daten Ihres Unternehmens sich in einem optimalen Zustand befinden, müssen Sie nachweisen, dass diese…

  • … gültig,
  • … vollständig,
  • … und für die Datenanalyse geeignet sind.

Wenn diese Voraussetzungen erfüllt sind, können sich Entscheidungsträger bei Geschäftsentscheidungen auf ihre Daten verlassen. Der Einsatz bestimmter Technologien und Strategien im Umgang mit Daten sorgt dafür, dass die Datenqualität erhalten bleibt und diese vertrauenswürdig sind. Eine gesunde Datenbasis gewährleistet, dass jeder im Unternehmen zu jedem Zeitpunkt auf die Informationen zugreifen kann, die er benötigt. Mitarbeiter können diese Daten nutzen, ohne sich über deren Zustand Gedanken machen zu müssen.

Voraussetzung für eine gesunde Datenbasis sind regelmäßige Checks und gegebenenfalls Interventionen über den gesamten Lebenszyklus der Daten hinweg. Prävention, Behandlung und Unterstützung ist für Data Health essenziell:

  • Vorbeugende Pflege: Präventive Identifizierung möglicher Probleme
  • Wirksame Behandlungen: systematische Behebung von Problemen und Risiken, die Auswirkungen auf die Zuverlässigkeit der Daten haben
  • Funktionierendes Support-System: Etablierung einer kollaborativen Datenpflege

Die Vorteile einer gesunden Datenbasis

„Gesunde“ Daten sind für Unternehmen wertvoll, da sie in nahezu allen Bereichen Verbesserungen hervorrufen. Die Vorteile zuverlässiger Daten sind:

  • verbesserte Vertriebs- und Marketing-Analysen
  • erhöhte Data Governance und Compliance 
  • verbesserte Geschäftsprozesse
  • verbesserte Kundenerlebnisse
  • gesteigertes 360-Grad-Engagement der Kunden
  • Unterstützung von Maschinellem Lernen und KI

Sind Ihre Daten nicht in einem optimalen Zustand, laufen viele Prozesse schief. Die Folgen ungenauer oder veralteter Daten sind:

  • verkürzte Verkaufszyklen
  • keine Kundenakquise
  • stagnierende Entwicklung
  • erhöhter Zeitaufwand
  • verzögerte Entscheidungsfindung
  • geringerer Umsatz

Je mehr Sie mit Big Data arbeiten, desto wichtiger ist Data Health für Ihr Unternehmen. Aus diesem Grund legen Unternehmen Metriken fest, um den Zustand der Daten genau zu bestimmen.

Die Messung der Datenqualität

Die Datenqualität ist ein wichtiger Aspekt für die Datengesundheit. Daher sollten Unternehmen die Qualität ihrer Daten regelmäßig überprüfen.

Kriterien für die Messung der Datenqualität

Die Data Management Association of the UK definiert sechs Kriterien für die Messung der Datenqualität:

  • Genauigkeit: Die Daten sollen das reale Objekt oder Ereignis korrekt beschreiben.
    • Beispiel: Basieren die Berechnungen der Löhne der Mitarbeiter auf deren tatsächlichen Arbeitsstunden?
  • Vollständigkeit: Ein Datensatz soll alle notwendigen Informationen enthalten.
    • Beispiel: Enthalten Adressdatensätze alle Daten, die notwendig sind, um eine Postsendung an ihr Ziel zu bringen?
  • Konsistenz: Ein Datensatz soll in sich und zu anderen Daten keine Widersprüche aufweisen.
    • Beispiel: Eine Tabelle enthält Informationen zu den Arbeitsprozessen einer Abteilung. Ein anderes Dokument sollte exakt dieselben Informationen enthalten.
  • Aktualität: Es soll möglich sein, zu einem gewünschten Zeitpunkt Zugang zu korrekten Daten zu erhalten.
    • Beispiel: Unternehmen treffen Budgetentscheidungen auf Grundlage von Verkaufsstatistiken. Wie schnell haben Führungskräfte Zugriff auf Verkaufsdaten und können diese für ihre Entscheidungen heranziehen?
  • Einzigartigkeit / Eindeutigkeit: Jedes Element und jeder Datensatz soll eindeutig zu interpretieren sein.
    • Beispiel: Ein System aktualisiert einen Datensatz. Können Sie sicher sein, dass es nicht ein Duplikat des ursprünglichen Datensatzes mit aktuelleren Informationen erstellt?
  • Gültigkeit /Konformität: Die Daten sollen mit der vorgegebenen Syntax (Format, Typ oder Bereich) übereinstimmen.
    • Beispiel: Der Straßenname Kochstr. 45 ist gültig (wenn auch nicht unbedingt genau), während die Adresszeile +45H3 Kochstr. ungültig ist.

Daten im Unternehmen nutzen

Datenanalysten müssen selbst einschätzen, ob die Qualität der Unternehmensdaten der Definition von Data Health entsprechen. Nutzern gegenüber sollten sie in der Lage sein, die Qualität der Daten zu gewährleisten. Nur so fühlen sich Kunden oder Mitarbeiter sicher im Umgang mit Daten. Achten Sie darauf, dass Daten allen Kriterien für Data Health entsprechen, bevor Sie Geschäftsentscheidungen darauf basieren.

Die Datenqualität hat Auswirkungen auf den Wert von Daten. Genauso wichtig sind die Transparenz und die Zugänglichkeit der bereitgestellten Informationen. Wenn Entscheidungsträger keinen einfachen Zugriff auf die benötigten Daten haben, können sie diese nicht im Sinne des Unternehmens nutzen. In einigen Unternehmen sind die Daten als persönlich identifizierbare Informationen (PII) geschützt. Solche Daten lassen sich isolieren, damit unbefugte Nutzer keinen Zugriff haben. Eine Data-Governance-Plattform ernennt beispielsweise Führungskräfte zum Datenverwalter und garantiert die Genauigkeit und Sicherheit der Daten.

In Ihrem Unternehmen können die Metriken für den Zustand Ihrer Daten zusätzliche Faktoren wie Plausibilität und Integrität umfassen. Welche Faktoren Sie auch einbeziehen – Sie sollten sich darauf verlassen können, dass Ihre Daten für alle im Unternehmen verwendbar sind. Je besser Ihre Daten in dieser Hinsicht abschneiden, desto „gesünder“ sind sie.

Die Bewertung des Datenzustands

Talends Data Health Survey 2021  ergab, dass weniger als die Hälfte der Führungskräfte sich sicher sind, ob ihr Unternehmen überhaupt Standards für die Datenqualität vorgibt. Etwa ein Drittel der Führungskräfte gab an, dass es in ihrem Unternehmen keine dokumentierten Standards gibt. 19 Prozent der Befragten konnten die Frage nicht sicher beantworten. 95 Prozent der Führungskräfte bestätigten, dass sie einen Bedarf für branchenübergreifende Datenqualitätsstandards sehen.

Aufgrund der Datenmenge, die Unternehmen über Datenbanken und öffentlich zugängliche Webserver verwalten, ist es unmöglich für Mitarbeiter jeden Datensatz einzeln zu überprüfen. Hierfür eignet sich der Einsatz einer Datenplattform, die sowohl Datenintegrations- als auch Governance-Tools bereitstellt. Sie können die Software nutzen, um einen Überblick über den Zustand ihrer Daten zu erhalten und diesen gegebenenfalls optimieren. Eine geeignete Softwarelösung bietet die folgenden Funktionen, um Data Health zu gewährleisten:

  • Self-Service-Zugriff
  • durchgängige Datenqualitäts-Tools
  • Governance-Funktionen
  • Überblick über den gesamten Lebenszyklus der Daten

Wie „gesund“ sind Ihre Daten?

Nutzt Ihr Unternehmen Daten für Geschäftsentscheidungen? Machen Sie sich Gedanken über den Zustand Ihrer Daten? Talend kann helfen. Beginnen Sie unseren kostenlosen Check-up, indem Sie eine Teilmenge Ihrer Daten exportieren und durch den Talend Trust Assessor  laufen lassen. Dieser kostenlose Service bewertet die Vollständigkeit und Genauigkeit Ihrer Daten. Wenn Sie nur sehen wollen, wie es funktioniert, können Sie die Software mit unserem Beispieldatensatz testen.