Mehr über Datenqualitätswerkzeuge erfahren
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.
