Daten Qualitäts Management (DQM)
Datenqualitätsmanagement (DQM) ist ein systematischer Ansatz zur Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypDesign
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Datenaktualisierungsprobleme.
- Ungenauigkeit durch falsche Dateneingabe.
- Nichterfüllung von Qualitätsstandards.
- Regelmäßige Überprüfung und Bewertung der Daten.
- Einrichtung von klaren Datenstandards.
- Schulung der Mitarbeiter in der Datenqualität.
I/O & Ressourcen
- Datenquellen identifizieren
- Stakeholder einbeziehen
- Qualitätskriterien festlegen
- Qualitätsgeprüfte Daten
- Erstellte Berichte
- Verbesserte Datenintegrität
Beschreibung
Datenqualitätsmanagement (DQM) beinhaltet Strategien und Methoden zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität. Ziel ist es, Entscheidungsprozesse zu optimieren und die Effizienz innerhalb von Organisationen zu steigern.
✔Vorteile
- Verbesserte Entscheidungsqualität.
- Erhöhte Prozess-Effizienz.
- Reduziertes Risiko von Datenfehlern.
✖Limitationen
- Hohe Anfangsinvestitionen.
- Komplexe Implementierung.
- Widerstand der Mitarbeiter gegen Änderungen.
Trade-offs
Metriken
- Datenfehlerquote
Der Prozentsatz der fehlerhaften Datensätze in einem Datensatz.
- Bearbeitungszeit für Datenanfragen
Die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Datenanfrage zu bearbeiten.
- Kundenzufriedenheit mit Daten
Das Maß an Zufriedenheit der Nutzer mit der Qualität der bereitgestellten Daten.
Beispiele & Implementierungen
Datenqualitätsinitiative bei Unternehmen X
Unternehmen X führte eine umfassende DQM-Initiative durch, um die Genauigkeit seiner Verkaufsdaten zu verbessern.
Automatisierte Datenbereinigung bei Unternehmen Y
Unternehmen Y implementierte automatisierte Prozesse zur Datenbereinigung, was zu signifikanten Effizienzgewinnen führte.
Einführung eines DQM-Tools bei Unternehmen Z
Unternehmen Z führte ein neues DQM-Tool ein, das die Datenqualität signifikant verbesserte.
Implementierungsschritte
Kommunikation der Ziele des DQM.
Beurteilung der Datenqualität vor der Implementierung.
Einrichten eines kontinuierlichen Überwachungsprozesses.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Datenmanagementsysteme.
- Mangelnde Dokumentation von Prozessen.
- Nicht optimierte Datenablagestrukturen.
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Falsche Datenvalidierungen.
- Nutzer in den DQM-Prozess nicht einbeziehen.
- Daten nicht regelmäßig aktualisieren.
Typische Fallen
- Verzögerungen bei der Implementierung.
- Widerstand gegen Veränderungen.
- Nichtbeachtung der gesetzlichen Anforderungen.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Vorgaben der Datenschutzgesetze.
- • Verfügbarkeit von Ressourcen.
- • Technologische Einschränkungen.