Datenabgleich zur Verbesserung Ihrer Geschäftseffizienz und Ihres Datenmanagements

Automatisierung und Produktivität stehen bei Unternehmen, die Datenabgleichsdienste anbieten, an erster Stelle. Die Datenintegrität spielt eine wichtige Rolle als Grundlage für eine bessere Optimierung des Abgleichlebenszyklus. Datenmanagement- und Datenanalysedienste insgesamt sind für den Abstimmungsprozess wichtig geworden, da die Daten ständig aus verschiedenen Quellen extrahiert und weiterverarbeitet werden.

Es gibt viele Schritte, um sicherzustellen, dass die Datenqualität optimal ist, um sie für geschäftliche Erkenntnisse zu nutzen. Lassen Sie uns einige Schlüsselfunktionen und Ansätze zur Datenintegrität besprechen und wie man sein Unternehmen mit qualitativ hochwertigen Quelldaten versorgen kann:

Gewährleistung der Datenqualität für bessere Datenerkenntnisse

Eine fundierte Datenqualitätsstrategie umfasst eine Reihe von Prozessen und Ergebnissen. Dies wird durch die Pflege eines Dashboards für die Datenqualität erleichtert, das den Eigentümern der Daten und dem IT-Support hilft, die Messung der Datenqualität zu messen. Dieses Dashboard erleichtert auch die Weiterführung von Prozessen einfacher Datenbereinigungs- und Validierungsregeln. Das Dashboard stellt sicher, dass es einen zentralen Ort gibt, an dem alle Inkonsistenzen in den Daten zwischen den Systemen schnell identifiziert werden.

Die Datenabgleichsprozesse erfordern eine Formalisierung, was wiederum dazu beiträgt sicherzustellen, dass die Prozesse wie geplant oder auf Ad-hoc-Basis durchgeführt werden. Der Versöhnungsprozess und die erzielten Ergebnisse müssen transparenter werden. Dies trägt dazu bei, das Gesamtvertrauen des Geschäftsanwenders zu stärken, und Entscheidungen können nacheinander mit umfangreichen Systemdaten getroffen werden, die sie unterstützen.

Datenqualitätsaktivitäten können durch die Definition eines geeigneten Satzes von Datenqualitätsmetriken gesteuert werden. Daneben sind die richtigen Validierungsregeln und eine weitere Überwachung der Daten durch die Verwendung verschiedener Tools und Prozesse zur Datenprofilerstellung erforderlich. Die Anforderungen an die Unternehmensführung können durch die Zusammenarbeit mit anderen Datenverwaltern im Unternehmen erfüllt werden.

Verbessern Sie das Datenmanagement im Abstimmungsprozess

Zu den wichtigsten Herausforderungen beim Datenabgleich gehört die Gewährleistung einer Umgebung, in der die Datenqualität Priorität hat. Dies bedeutet, dass Datenqualitätsrichtlinien und -standards in allen Unternehmen eingehalten werden müssen.

Top-Datenanalyseunternehmen sind Instanzen im Abstimmungsprozess, bei denen inkohärente oder unvollständige Daten von der Umgebung als Fehler abgelehnt werden. Diese Fehler entstehen durch nicht standardisierte Datenformate, Änderungen der Datenquellen oder häufige Änderungen an den Referenzdaten.

Es ist auch wichtig, Mentoring-Mitarbeiter mit Kenntnissen über Best Practices in Bezug auf Datenqualität und Datenhandhabung zu haben. Die operative Vorlaufzeit muss verkürzt werden, damit die Daten in kürzester Zeit von der Erfassung bis zur Erkenntnis gelangen können. Dies stellt sicher, dass es geringere Grenzkosten gibt.

Sehen wir uns einige Schritte an, die für eine reibungslosere Versöhnungserfahrung zu befolgen sind:

• Datenmanager können ihre Daten filtern und die Transparenz erhöhen, indem sie automatisierte Extraktionen mit Skripten, ETL und APIs verwenden.
• Eine umfassende und detaillierte Prüfung des Unternehmens kann die Effizienz des Datenabgleichsprozesses verbessern.
• Die Pflege eines Archivs für historische Daten kann dazu beitragen, den Abstimmungsprozess zu beschleunigen. Dies kann erreicht werden, indem man sich für eine unabhängige Kontrolle entscheidet, um Echtzeitinformationen auszugleichen, abzugleichen und zu verfolgen.
• Daten können manchmal in Datensilos oder auf Datenfriedhöfen verloren gehen, was zu verborgenen oder inkonsistenten Daten führen kann. Beispielsweise werden Daten über Kunden, über die das Vertriebsteam Informationen hat, möglicherweise nicht mit dem Kundendienstteam geteilt, was dazu führen kann, dass die Gelegenheit verpasst wird, differenziertere und genauere Kundenprofile zu erstellen.
• Datenausfallzeiten können verschiedene Migrationsprobleme verursachen. Dies wird durch zunehmende Komplexität und Größe der Daten in den Pipelines verursacht. Der Einsatz von Rechenschaftspflicht durch den Abschluss von Service Level Agreements kann sowohl dem IT-Dienstleister als auch dem Kunden helfen, sicherzustellen, dass es weniger Datenausfallzeiten gibt.

Behebung von Datenqualitätsproblemen

Datenqualitätsprobleme entstehen aufgrund einer unzureichenden Überwachung und Verwaltung von Daten in Echtzeit. Dazu gehören doppelte Daten, inkonsistente Formate, unvollständige Daten, ungenaue Daten und Datenungenauigkeiten. Hier sind einige Tipps und Best Practices zur Lösung dieser Probleme:

Der richtige Ort, um Probleme mit der Datenqualität anzugehen, ist das ursprüngliche Quellsystem. Eine Geschäftsprozessebene erfordert normalerweise ein höheres Maß an Eingriffen, ähnlich wie bei einer Instanz, wenn die Daten von einem Dritten bereitgestellt werden und keine unmittelbare Kontrolle besteht. Das Fixieren von Daten an der Quelle ist oft der beste Weg, um sicherzustellen, dass Daten die erforderlichen Datenprüfungen durchlaufen und in der Eingangsphase selbst bereinigt und transformiert werden.

Die Behebung des Problems an der Quelle kann schwierig sein, daher kann der Prozess zur Behebung der Datenqualität im ETL-Prozess eingesetzt werden. Dies ist das, was die meisten Unternehmen tun, da es sich um einen pragmatischen Ansatz handelt. Mithilfe festgelegter Algorithmen und intelligenter Regeln werden saubere Datensätze abgeleitet, die bessere geschäftliche Erkenntnisse liefern.

Die Verwaltung von Metadaten kann einen großen Beitrag dazu leisten, einem Unternehmen Klarheit über die Geschäftsziele zu verschaffen. Gemeinsame Datendefinitionen, die im gesamten Unternehmen und in allen Fachbereichen verwendet werden, können katalogisiert werden, um der Datenqualitätsinitiative ein Format und eine Struktur zu verleihen.

Die Erstellung von Datenprofilen ermöglicht ein tieferes Verständnis von Daten, wenn die Häufigkeit und Verteilung von Datenwerten in einem Datensatz bewertet werden. Dies kann zur Überprüfung der Datenintegrität verwendet werden und hilft auch festzustellen, ob die Daten den Geschäftsregeln und definierten Datenstandards entsprechen.

Qualitätsdaten für alle

Die Geschäftswelt ist in den letzten Jahren zunehmend datengetriebener geworden. Aus diesem Grund ist es wichtig, die richtigen Datenqualitätstools einzusetzen. Herkömmliche Methoden des Datenabgleichs werden in einem sich schnell verändernden Geschäftsumfeld sowohl ineffizient als auch nicht nachhaltig. Es muss ein Data-Governance-Framework eingerichtet werden, das die verschiedenen Datenrichtlinien, Standards und Key Performance Indicators (KPIs) für die Datenqualität festlegt.

Die Struktur und die Rollen der Organisation müssen abgegrenzt werden, um festzustellen, wer die Dateneigentümer, die Datenverwalter und die Datenverwalter sind. Wenn der Datenabgleich wie hier beschrieben implementiert wird, trägt er letztendlich dazu bei, die Fähigkeiten des Geschäftsanwenders in Bezug auf Datenqualität, Produktentwicklungsdienste, Datenintegrität und Genauigkeit zu verbessern.