Beste Datenqualitätswerkzeuge
Datenqualitätswerkzeuge analysieren Informationssätze und identifizieren falsche, unvollständige oder falsch formatierte Daten. Nach der Profilierung von Datenproblemen bereinigen oder korrigieren Datenqualitätswerkzeuge diese Daten basierend auf zuvor festgelegten Richtlinien. Löschen, Ändern, Anhängen und Zusammenführen sind gängige Methoden zur Bereinigung oder Korrektur von Datensätzen; Datenanalysten, Vermarkter und Vertriebsmitarbeiter sind nur einige der Positionen, die von der Nutzung von Datenqualitätslösungen profitieren.
Durch das Anvisieren und Bereinigen von Datenlisten ermöglicht Datenqualitätssoftware Unternehmen, hohe Standards für die Datenintegrität zu etablieren und aufrechtzuerhalten. Diese Lösungen sind auch hilfreich, um sicherzustellen, dass Daten diesen Standards entsprechen, basierend auf den erforderlichen Branchen-, Markt- oder internen Vorschriften. Dieser Prozess der Aufrechterhaltung der Datenintegrität verbessert die Zuverlässigkeit solcher Informationen für die geschäftliche Nutzung. Datensätze können von Kundenkontaktinformationen bis hin zu detaillierten Finanzstatistiken und vielem mehr reichen.
Datenqualitätssoftwareprodukte können auch Funktionen teilen oder mit Master Data Management (MDM) Software, Datenintegrationssoftware oder Big Data Software koexistieren. Während sie funktional gesehen tangential mit Datenqualitätslösungen verwandt sind, unterscheidet sich Adressverifizierungssoftware durch ihre spezifischen Anwendungsfälle, den Fokus auf physische Standortdaten und die Abhängigkeit von autoritativen Standortdatenquellen zur Überprüfung der Richtigkeit.
Um in die Kategorie Datenqualität aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Datenprofilierung ermöglichen und Datenanomalien identifizieren Grundlegende Datenbereinigungsfunktionen wie Datensatzzusammenführung, Anhängen und Löschen bereitstellen Datenänderung und -standardisierung basierend auf vordefinierten Regeln ermöglichen Automatisierte und manuelle Bereinigungsoptionen zulassen Vorbeugende Maßnahmen zur Erhaltung der Datenintegrität bietenVorgestellte Datenqualitätswerkzeuge auf einen Blick
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Mehr über Datenqualitätswerkzeuge erfahren
Was sind Datenqualitätstools?
Datenqualitätssoftware ist eine Sammlung verschiedener Werkzeuge und Dienstleistungen, die entwickelt wurden, um bedeutungsvolle Daten für Organisationen zu gewinnen. Die Werkzeuge bereiten die Daten so auf, dass sie den spezifischen Bedürfnissen der Nutzer entsprechen. Datenqualität ist ein integraler Bestandteil der Datenverwaltung und Datenmanagementprozesse, durch die alle Daten der Organisation verwaltet werden. Datenqualitätstools ermöglichen es, Genauigkeit, Relevanz und Konsistenz der Daten zu erreichen, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Hochwertige Daten können gewünschte Ergebnisse liefern, während Daten von schlechter Qualität zu katastrophalen Einsichten führen können. Organisationen, die datengetrieben sind und häufig Datenanalysen für Entscheidungsfindungen nutzen, machen die Datenqualität zu einem entscheidenden Faktor für deren Nützlichkeit.
Was sind die häufigsten Merkmale von Datenqualitätstools?
Merkmale von Datenqualitätstools berücksichtigen hauptsächlich die Dimensionen oder Metriken, die Qualität definieren. Diese Lösungen können einige oder alle der unten genannten Funktionen unterstützen, um nützliche Endergebnisse zu liefern:
Datenbereinigung: Es ist der Prozess des Entfernens von redundanten, falschen und beschädigten Daten. Es wird manchmal auch als Datenreinigung oder Datenbereinigung bezeichnet. Als eine der kritischen Phasen der Datenverarbeitung haben die meisten Datenqualitätstools diese Funktion. Einige der häufigsten Datenungenauigkeiten umfassen falsche Einträge und fehlende Werte.
Datenstandardisierung: Es ist ein wichtiger Schritt bei der Organisation von Daten. Es beinhaltet die Umwandlung von Daten in ein einheitliches Format, das es den Nutzern erleichtert, auf die Daten zuzugreifen und sie zu analysieren. Diese Phase erfüllt einen der Parameter der Datenqualität – Konsistenz. Die Daten in ein einheitliches Format zu bringen, stellt sicher, dass die Daten konsistent sind. Die Datenstandardisierung spielt eine Schlüsselrolle bei der Erreichung von Genauigkeit, einem weiteren Faktor der Datenqualität. Sie hilft, indem sie den Nutzern Zugang zu den neuesten bereinigten und aktualisierten Daten gibt.
Datenprofilierung: Datenprofilierung ist der Prozess der Analyse von Daten, des Verstehens der Datenstruktur und der Identifizierung potenzieller Projekte für die spezifizierten Daten. Daten werden mit analytischen Werkzeugen genau analysiert, um Merkmale wie Mittelwert, Minimum, Maximum und Häufigkeit zu erkennen.
Daten-Deduplizierung: Es ist ein Prozess zur Eliminierung übermäßiger Datenkopien und zur Reduzierung des Speicherbedarfs. Es wird auch als intelligente Kompression oder Einzelinstanzspeicherung oder Daten-Dedupe bezeichnet.
Datenvalidierung: Diese Funktion stellt sicher, dass Datenqualität und Genauigkeit gewährleistet sind. In automatisierten Systemen gibt es minimale oder fast keine menschliche Überwachung, wenn die Daten eingegeben werden. Dies macht es unerlässlich, zu überprüfen, ob die eingegebenen Daten korrekt sind. Häufige Arten der Datenvalidierung umfassen Datenprüfung, Codeprüfung, Bereichsprüfung, Formatprüfung und Konsistenzprüfung. Es gibt auch bestimmte Datenqualitätsregeln, die für Datenmanagementplattformen definiert sind.
Extraktion, Transformation und Laden (ETL): Wenn Organisationen in der Technologie-Strategie voranschreiten, werden Daten aus bestehenden Systemen in die neuen Systeme übertragen. ETL bildet eine wesentliche Aufgabe des Datenmigrationsprozesses. Das Endziel ist es, die Datenqualität für die migrierten Daten zu erhalten. ETL steht an dritter Stelle in den Phasen des Datenqualitätslebenszyklus. Andere Phasen sind Qualitätsbewertung, Qualitätsdesign und Überwachung. Es beinhaltet das Extrahieren von Daten aus den Datenquellen, das Transformieren durch Deduplizierung und das Laden in die Zieldatenbank.
Stammdatenmanagement (MDM): Diese Funktion verwaltet Qualitätsdaten durch Organisation, Zentralisierung und Anreicherung von Daten. Es umfasst nicht-transaktionale Daten wie Kundendaten und Produktdaten. MDM ist wichtig für das Unternehmensdatenmanagement.
Datenanreicherung: Diese Funktion ist der Prozess der Verbesserung des Wertes und der Genauigkeit von Daten durch die Integration interner und externer Daten mit den vorhandenen Informationen.
Datenkatalog: Der Datenkatalog hostet Daten und Metadaten, um Nutzern bei der Datenentdeckung zu helfen. Datenqualitätsüberwachungstools haben diese Funktion, um die Transparenz in Arbeitsabläufen zu erhöhen.
Datenlagerung: Datenlagerung konzentriert sich auf die Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Datenquellen. Es stellt die Unternehmensdatenqualität sicher, indem es die Genauigkeit der Daten verbessert.
Datenparsing: Daten sind normalerweise in spezifische Formate konform. Zum Beispiel haben Adresse, Telefonnummer und E-Mail-Adresse alle Datenmuster. Parsing hilft bei solchen Adressverifizierungen und auch, ob die Telefonnummern den Mustern entsprechen.
Andere Merkmale von Datenqualitätssoftware: ERP-Fähigkeiten und Dateifähigkeiten.
Was sind die Vorteile von Datenqualitätstools?
Daten sind heute eine der wertvollsten Ressourcen für Organisationen. Hochwertige Daten haben folgende Vorteile:
Effektive Datenimplementierung: Gute Datenqualität verbessert die Leistung von Teams und führt zu besseren Geschäften. Sie hält alle Abteilungen der Organisation auf dem gleichen Stand und hilft ihnen, effizient zu arbeiten.
Verbesserte Kundenbeziehungen: Datenqualität spielt eine wichtige Rolle bei der Kundenbindung. Sie hilft Organisationen, Kundenpräferenzen und -interessen zu verfolgen.
Einsichtsvolle Entscheidungsfindung: Die Entscheidungsträger benötigen immer aktuelle Informationen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Datenqualitätstools stellen sicher, dass durch hochwertige Daten Geschäftsinformationen erreicht werden. Gute Datenqualität hilft, das Risiko schlechter Entscheidungen auf der Grundlage von Daten schlechter Qualität zu reduzieren und die Effizienz des Entscheidungsprozesses zu erhöhen.
Effektive Kundenansprache: Mit hochwertigen Daten zur Hand können Organisationen die Merkmale ihrer bestehenden Kunden verfolgen und Personas erstellen, je nachdem, was ihre Kunden bevorzugen. Dies kann weiter dazu führen, die Bedürfnisse des Zielmarktes vorherzusagen.
Effiziente Produktentwicklung: Ingenieurteams in Softwareentwicklungsunternehmen können ihre KPIs wie das Engagement mit dem neuen Produkt online überprüfen. Das Überprüfen von Datenpunkten wie Klicks auf Schaltflächen kann Ingenieuren helfen zu verstehen, wie bereit ihr Produkt ist, auf den Markt gebracht zu werden, oder ob Änderungen erforderlich sind.
Datenabgleich: Effektive Datenqualitätsüberwachungstools helfen beim Datenabgleich. Datenabgleich ist der Prozess des Vergleichs zweier verschiedener Datensätze und des Abgleichs gegeneinander. Dieser Prozess hilft, doppelte Daten innerhalb einer Datenbank zu identifizieren.
Wer nutzt Datenqualitätstools?
Daten als neuer Treibstoff treiben Organisationen dazu, herauszufinden, wie sie zur Entscheidungsfindung genutzt werden können. Unten ist eine Liste von Abteilungen, die Datenqualitätsmanagementsoftware nutzen:
Datenqualitätsanalysten: Sie überwachen die Qualität der Daten mit Datenqualitätstools, die Unternehmen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie arbeiten mit Datenbankentwicklern zusammen, um Datenbankdesigns nach Bedarf zu ändern. Diese Persona hilft hauptsächlich bei der Datenanalyse, was die Qualität weiter verbessert.
Marketingteams: Marketingmanager müssen hochwertige Daten verwenden, da gute Datenqualität hilft, effiziente Marketingkampagnen in der Zukunft zu steuern. Datenqualitätstools helfen den Teams, unnötige Informationen herauszufiltern und sich auf den Zielmarkt zu konzentrieren, um ein besseres Verständnis zu gewinnen.
IT-Teams: Mehrfach gibt es doppelte Datensätze, die es den IT-Teams erschweren, die Datenqualitätskontrolle zu gewährleisten. Mit der Nutzung von Software ist es einfacher, die Daten zu verwalten und das Datenqualitätsmanagement zu optimieren.
Herausforderungen mit Datenqualitätstools
Die Datenqualität ändert sich mit dem, was in das System eingespeist wird. Manchmal gibt es einige der unten genannten Schwierigkeiten bei der Verwendung von Datenqualitätstools:
Duplizierte Daten: Daten-Deduplizierungstools sind ein Muss, bevor die Daten an die nächsten Schritte weitergegeben werden. Da große Mengen an Daten aus verschiedenen, unterschiedlichen Quellen generiert werden, sind sie oft fehlerhaft oder einige Einträge sind dupliziert. Deduplizierungstools können jedoch die gleichen Datenpunkte identifizieren und sie zur Deduplizierung zuweisen.
Mangel an vollständigen Informationen: Manuelle Eingaben können unvollständige Informationen verursachen oder keine Informationen für jeden Datensatz haben. Dies könnte dazu führen, dass Datenqualitätstools unterperformen.
Heterogene Formate: Inkonsistente Datenformate sind immer ein häufiges Problem für Datenanalysten. Bei der Zusammenarbeit mit Datenoutsourcing-Dienstleistern wird empfohlen, bevorzugte Formate anzugeben.
Wie kauft man Datenqualitätstools?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Datenqualitätssoftware
Je nach Branche gibt es eine Vielzahl von Datenqualitätsdimensionen, die vor dem Kauf der Software berücksichtigt werden müssen. Die Datenmanagementstrategie soll die Anforderungen an die Datenverwaltung adressieren. Daneben gibt es andere Anforderungen wie Datenaufbewahrung und Archivierung. Eine RFI oder RFP von Anbietern hilft, den Bewertungsprozess zu optimieren.
Vergleichen Sie Datenqualitätsprodukte
Erstellen Sie eine Longlist
Zu Beginn sollten Organisationen eine Liste von Anbietern von Datenqualitätssoftware erstellen, die Funktionen wie Datenprofilierung, Datenvorbereitung, Deduplizierung und andere relevante Funktionen je nach den gewünschten Ergebnissen bieten.
Erstellen Sie eine Shortlist
Auf der Grundlage der Erfüllung der primären Anforderungen umfasst der nächste Schritt die Auswahl der Anbieter, indem einige Fragen gestellt werden wie:
- Bieten sie Automatisierung in ihrer Software an?
- Wie halten die Produkte/Werkzeuge die Leistung und Skalierung aufrecht?
- Wie sind ihre Supportzeiten und Eskalationsverfahren?
Führen Sie Demos durch
Demos sind eine effiziente Möglichkeit, zu überprüfen, welcher Anbieter den Anforderungen entspricht. Sie geben der Organisation ein tiefes Verständnis der Software. Organisationen können auch Antworten darauf erhalten, wie gut der Anbieter aufgestellt ist. In der Regel umfassen Demos für Datenqualitätssoftware die Präsentation verschiedener Werkzeuge und Fähigkeiten der Software, wie z.B. Datenstandardisierungsfunktion, Metadatenmanagement und Datenqualitätsmanagement, um nur einige zu nennen.
Auswahl von Datenqualitätstools
Wählen Sie ein Auswahlteam
Das Team, das an dieser Entscheidung beteiligt ist, muss relevante Entscheidungsträger umfassen. Ein Chief Marketing Officer, der oft saubere Daten benötigt, um Leads aus seinem Team zu pflegen, kann die Werkzeuge während der Demo testen. Das nächste Mitglied, das in den Prozess einbezogen werden sollte, ist der Vertriebsleiter. Datenqualität ist für die Vertriebsmitarbeiter ebenso wichtig, da sie sich mehr auf die Umsatzgenerierung konzentrieren möchten, als nur die Daten im CRM zu aktualisieren. Datenanalysten sind ebenfalls beteiligt, da sie diejenigen sind, die diese Werkzeuge für Datenqualitätsbewertungen verwenden. Daneben sind Datenqualitätsanalysten im Team enthalten, da sie die Software verwenden, um die Daten auf Qualitätsanforderungen je nach den verschiedenen Abteilungen zu überprüfen und diese verarbeiteten Daten mit ihnen zu teilen.
Verhandlung
Da Datenqualität von größter Bedeutung ist, ist es ratsam, die richtigen Werkzeuge für die Bewertung auszuwählen. Werkzeuge, die in Echtzeit arbeiten und die von Geschäftsanwendern leicht genutzt werden können, sind etwas, das Organisationen haben möchten. Es ist ratsam, die Preisgestaltung der Software zu betrachten, ob es zusätzliche Kosten gibt und ob der Anbieter Rabatte anbietet. Viele Datenqualitätstools sind sowohl in Cloud- als auch in On-Premises-Strukturen verfügbar. Es ist besser, Werkzeuge in der Cloud zu haben, da die manuelle Datenqualitätsüberwachung für Unternehmensdaten für eine Person oder sogar ein Team schwierig sein könnte.
Endgültige Entscheidung
Die Entscheidung, Datenqualitätssoftware zu kaufen, muss von den Teams getroffen werden, die während des gesamten Kaufprozesses beteiligt sind. Vertriebs-, Marketing- und Datenanalystenteams können vom Kauf der richtigen Datenqualitätssoftware profitieren.
Datenqualitätstrends
Modernisierung des Datenlagers
Die Modernisierung des Datenlagers hilft der aktuellen Datenlagerumgebung, mit sich schnell ändernden Anforderungen zu synchronisieren. Organisationen bewältigen die Verwaltung der Expansion von Daten und Datensystemen, indem sie das Datenlager modernisieren. Dieser aufkommende Trend konzentriert sich auf die Datenautomatisierung, um die gewünschte Qualität der Daten und Geschäftspraktiken gleichermaßen zu erreichen.
Moderne Datenhubs
Datenhubs sind Datenarchitekturen mit einem nahtlosen Datenfluss, die dem Hub-and-Spoke-Modell folgen. Moderne Datenhubs haben Funktionen wie Datenspeicherung, Harmonisierung, Governance, Metadaten und Indexierung. Diese Funktionen zeigen, dass Datenhubs effizienter sind als Datenkonsolidierung.
Daten-Demokratisierung
In letzter Zeit machen Organisationen Daten für unabhängige Geschäftsbereiche verfügbar. Dies soll die Transparenz und Konsistenz zwischen allen Abteilungen in der Organisation verbessern. Fortschritte in der Visualisierung haben die Datenübersicht auf technischer Ebene erleichtert, und es wird erwartet, dass dieser Trend auch auf nicht-technische Nutzer, d.h. die einfache Zugänglichkeit von Daten, die gleiche Wirkung haben wird.
Maschinelles Lernen (ML) Algorithmen in der Datenqualität
Maschinelles Lernen (ML) Algorithmen sind wichtig für die Datenmanagementstrategie eines Unternehmens geworden. Unternehmensdaten sind in der Regel Big Data, was es unerlässlich macht, Automatisierung zu haben. Maschinelle Lernalgorithmen können es ermöglichen, den Prozess zu automatisieren und Endergebnisse zu liefern. ML-Algorithmen helfen, die Datenqualitätswerte zu verbessern, indem sie falsche Daten, unvollständige Daten, doppelte Daten identifizieren und auch Funktionen wie Clustering, Anomalieerkennung und Assoziationsregel-Mining durchführen.
