5 Merkmale der Datenqualität

Die Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung – sie beurteilt, ob die Informationen in einem bestimmten Kontext (z. B. bei der Datenanalyse) ihren Zweck erfüllen können. Wie lässt sich also die Qualität einer bestimmten Menge von Informationen bestimmen? Es gibt einige Merkmale der Datenqualität, die Sie kennen sollten.

Es gibt fünf Merkmale der Datenqualität: Genauigkeit, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit, Relevanz und Aktualität – lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren.

• Genauigkeit
• Vollständigkeit
• Zuverlässigkeit
• Relevanz
• Zeitnähe

Genauigkeit

Wie der Name schon sagt, bedeutet dieses Datenqualitätsmerkmal, dass die Informationen korrekt sind. Um festzustellen, ob Daten korrekt sind oder nicht, fragen Sie sich, ob die Informationen eine reale Situation widerspiegeln. Hat zum Beispiel ein Kunde im Bereich der Finanzdienstleistungen wirklich 1 Million Dollar auf seinem Bankkonto?

Genauigkeit ist ein entscheidendes Datenqualitätsmerkmal, da ungenaue Informationen erhebliche Probleme mit schwerwiegenden Folgen verursachen können. Nehmen wir das obige Beispiel: Wenn das Bankkonto eines Kunden fehlerhaft ist, könnte dies daran liegen, dass jemand ohne sein Wissen darauf zugegriffen hat.

Vollständigkeit

„Vollständigkeit“ bezieht sich darauf, wie umfassend die Informationen sind. Wenn Sie die Vollständigkeit der Daten prüfen, sollten Sie überlegen, ob alle benötigten Daten verfügbar sind. Sie benötigen vielleicht den Vor- und Nachnamen eines Kunden, aber die mittlere Initiale kann optional sein.

Warum ist Vollständigkeit ein wichtiges Datenqualitätsmerkmal? Wenn Informationen unvollständig sind, können sie unbrauchbar sein. Nehmen wir an, Sie verschicken ein Mailing. Sie brauchen den Nachnamen eines Kunden, um sicherzustellen, dass die Post an die richtige Adresse geht – ohne ihn sind die Daten unvollständig.

Zuverlässigkeit

Im Bereich der Datenqualitätsmerkmale bedeutet Zuverlässigkeit, dass eine Information einer anderen Information in einer anderen Quelle oder einem anderen System nicht widerspricht. Nehmen wir ein Beispiel aus dem Gesundheitswesen: Wenn der Geburtstag eines Patienten in einem System der 1. Januar 1970 ist, in einem anderen aber der 13. Juni 1973, ist die Information unzuverlässig.

Zuverlässigkeit ist ein wichtiges Merkmal der Datenqualität. Wenn sich Informationen widersprechen, kann man den Daten nicht trauen. Sie könnten einen Fehler machen, der Ihr Unternehmen Geld und Reputationsschäden kosten könnte.

Relevanz

Wenn Sie sich mit Datenqualitätsmerkmalen befassen, kommt Relevanz ins Spiel, denn es muss einen guten Grund geben, warum Sie diese Informationen überhaupt sammeln. Sie müssen abwägen, ob Sie diese Informationen wirklich brauchen oder ob Sie sie nur um ihrer selbst willen sammeln.

Warum ist Relevanz ein wichtiges Datenqualitätsmerkmal? Wenn Sie irrelevante Informationen sammeln, verschwenden Sie nicht nur Zeit, sondern auch Geld. Ihre Analysen werden nicht so wertvoll sein.

Zeitnähe

Die Zeitnähe bezieht sich, wie der Name schon sagt, auf die Aktualität der Informationen. Wenn sie in der letzten Stunde gesammelt wurden, dann sind sie aktuell – es sei denn, es sind neue Informationen eingetroffen, die die vorherigen Informationen unbrauchbar machen.

Die Aktualität von Informationen ist ein wichtiges Datenqualitätsmerkmal, denn Informationen, die nicht aktuell sind, können dazu führen, dass Menschen die falschen Entscheidungen treffen. Das wiederum kostet Unternehmen Zeit, Geld und Rufschädigung.

„Aktualität ist ein wichtiges Datenqualitätsmerkmal – veraltete Informationen kosten Unternehmen Zeit und Geld“

In der heutigen Geschäftswelt sorgen Datenqualitätsmerkmale dafür, dass Sie das Beste aus Ihren Informationen herausholen. Wenn Ihre Informationen diese Standards nicht erfüllen, sind sie nicht wertvoll. Erfahren Sie mehr in unserem eBook: 4 Wege zur Messung der Datenqualität