Prüfung der Datenqualität
In der datengesteuerten Welt von heute kann eine schlechte Datenqualität zu kostspieligen Fehlern führen. Von fehlgeleiteten strategischen Entscheidungen über betriebliche Ineffizienzen bis hin zu schlechten Kundenerfahrungen - die Auswirkungen schlechter Daten sind weitreichend. Probleme wie Duplikate, Datenintegritätsfehler, fehlende Werte und inkonsistente Formate können zu erheblichen geschäftlichen Herausforderungen führen.
In diesem Artikel:
Warum Früherkennung wichtig ist
Die Behebung von Datenqualitätsproblemen an der Quelle oder auf der Integrationsebene ist kosteneffektiv und minimiert Geschäftsunterbrechungen. Im Gegensatz dazu ist die Korrektur von Fehlern auf Unternehmensebene teuer und kann den Betrieb stark beeinträchtigen. Die frühzeitige Implementierung von Datentests gewährleistet reibungslose Prozesse und zuverlässige Berichte.
Vorteile der Datenprüfung
- Vertrauen in Daten - Ermöglicht sichere Entscheidungen und zuverlässige Analysen.
- Prozesseffizienz - Automatisiert Qualitätsprüfungen und reduziert manuelle Arbeit.
- Unternehmensschutz - Schützt den Ruf und steigert die Kundenzufriedenheit.
- Risikominderung - Frühzeitige Warnungen und Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften.
Schlüsseldaten-Tests in Coalesce
Um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten, sollten Unternehmen auf folgende Punkte testen:
- Benutzerdefinierte Geschäftsregeln
- Referentielle Integrität
- Wertebereiche
- Einzigartigkeit
- Datenarten
- Fehlende oder ungültige Werte
Durch die Implementierung strenger Datentests können Unternehmen die Datenqualität verbessern, Risiken minimieren und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.
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Über den Vortragenden
Deniz Polat
Consultant
Deniz arbeitet im Bereich Business Intelligence und Enterprise Data Warehousing (EDW) und unterstützt Scalefree International seit Anfang 2022. Er hat einen Bachelor-Abschluss in Wirtschaftsinformatik. Er ist ein zertifizierter Data Vault 2.0 Practitioner, Scrum Master und Product Owner und hat Erfahrung in Data Vault Modellierung, Data Warehouse Automation und Data Warehouse Transformation mit den Tools dbt und coalesce.