Bei der Datenhygiene geht es darum, sicherzustellen, dass alle strukturierten oder unstrukturierten Daten in Datenbanken oder Dateifreigaben „sauber“ sind, d. h. dass sie korrekt, aktuell und fehlerfrei sind. Datenhygiene wird auch als „Datensauberkeit“ und „Datenqualität“ bezeichnet.
In aller Regel ist eine schlechte Datenqualität die Folge von:
Datenhygiene erhöht die Sicherheit, die Produktivität, die Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien sowie die Effizienz. Dies geschieht, indem sichergestellt wird, dass Ihre Anwendungen und Geschäftsprozesse nur saubere, korrekte und relevante Daten nutzen – und dazu gehört auch das Entfernen sensibler persönlicher Daten, die nicht mehr benötigt werden. Ohne gute Praktiken im Zusammenhang mit Daten folgen Sie Hinweisen und Spuren, geraten dabei aber in Sackgassen und treffen schlechte Entscheidungen.
Hier sind einige Beispiele für Probleme, die eine schlechte Datenqualität in Unternehmen verursachen kann.
Vertrieb und Marketing
Eine Studie von DiscoverOrg hat ergeben, dass Vertriebs- und Marketingabteilungen durch die Verwendung von Daten von schlechter Qualität etwa 550 Stunden und bis zu 32.000 USD pro Vertriebsmitarbeiter verlieren.
Im Marketing können mangelhafte Daten Budgetüberschreitungen nach sich ziehen. Außerdem kann es dazu führen, dass potenzielle Kunden verärgert oder sogar vertrieben werden, wenn sie aufgrund von Datenduplikaten (d. h. doppelten Datensätzen mit demselben Namen, der innerhalb derselben Datenbank mehrmals leicht unterschiedlich geschrieben ist) denselben Inhalt mehrmals erhalten.
Im Online-Vertrieb könnte eine schlechte Datenhygiene dazu führen, dass Sie versuchen, das falsche Produkt an den falschen Kunden zu verkaufen, wenn Ihnen Daten über Ihre Produkte und Zielgruppen fehlen.
Finanzen
In der Finanzberichterstattung können Daten von schlechter Qualität aufgrund von Dateninkonsistenzen unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage ergeben, was ungenaue und irreführende Finanzberichte zur Folge hat. Diese Berichte könnten Ihnen entweder ein falsches Gefühl der finanziellen Sicherheit oder ein beunruhigendes Gefühl der finanziellen Unsicherheit vermitteln.
Lieferkette
Mangelhafte Daten können auch verheerende Auswirkungen auf Lieferketten haben, da es sehr schwierig ist, Prozesse zu automatisieren, wenn diese Prozessentscheidungen auf unzuverlässigen Standortinformationen beruhen.
Allgemeine Unternehmensziele
Auf Unternehmensebene können Probleme mit der Datenqualität Ihre Fähigkeit, Ihre langfristigen Ziele zu erreichen, erheblich beeinträchtigen. Probleme mit der Datenqualität können …
So wichtig eine gute Datenhygiene auch ist, viele Unternehmen tun sich schwer damit, die Qualität ihrer Daten aufrechtzuerhalten. Laut einer in der Harvard Business Review veröffentlichten Studie weisen durchschnittlich 47 % der neu erstellten Datensätze mindestens einen kritischen (d. h. die Arbeit beeinträchtigenden) Fehler auf, und nur 3 % der Datenqualitätswerte wurden unter Anwendung des niedrigstmöglichen Standards als „akzeptabel“ eingestuft.
Verschiedene Faktoren können die Optimierung Ihrer Datenhygiene erschweren. Dazu gehören:
Obwohl Datenqualitätsstandards noch nicht ausgereift sind, gibt es bestimmte Best Practices für die Datenhygiene, die Sie bereits jetzt anwenden können, um sicherzustellen, dass Ihre Datenqualität hoch ist und bleibt.
Zu den Best Practices gehören:
Das Auditing von Daten ist der Schlüssel zur Aufrechterhaltung einer guten Datenhygiene und in der Regel der erste Schritt in jedem Datenbereinigungsprozess. Bevor Sie Maßnahmen ergreifen, müssen Sie die Qualität Ihrer Daten bewerten und eine realistische Grundlage für die Datenhygiene in Ihrem Unternehmen schaffen. Bei einem typischen Datenaudit werden Ihre IT-Infrastruktur und -Prozesse unter die Lupe genommen, um festzustellen, wo Ihre Daten gespeichert sind, wie sie verwendet und wie oft sie aktualisiert werden.
Entscheidend ist es, Richtlinien darüber festzulegen, welche Daten erfasst werden und warum, insbesondere wenn die Daten von Verbrauchern stammen. Dazu gehört auch die Festlegung von Richtlinien für die Aufbewahrung und Löschung von Daten. Aufbewahrungszeitpläne legen fest, wie lange Daten auf einem System gespeichert werden, bevor sie gelöscht werden. Hygiene bedeutet, dass Sie wissen, welche Daten bei Ihnen gespeichert sind, warum, wo und wann sie bereinigt werden müssen. Erfahren Sie mehr über Best Practices bei der Daten-Compliance.
Daten-Governance ist eine Sammlung von Prozessen, Rollen, Richtlinien, Standards und Metriken, die die effektive und effiziente Nutzung von Informationen sicherstellen, damit eine Organisation ihre Ziele erreichen kann. Daten-Governance legt fest, wer mithilfe welcher Daten, in welchen Situationen und mit welchen Methoden wie agieren kann. Eine gute Daten-Governance ist unerlässlich, um eine hohe Datenqualität in einer Organisation sicherzustellen.
Eine gute Datenhygiene ergibt sich zuletzt auch aus der Automatisierung Ihrer datenqualitätsbezogenen Prozesse. Das bedeutet in erster Linie, dass Sie Ihre Daten so häufig wie möglich automatisch aktualisieren, um sicherzustellen, dass sie stets aktuell und korrekt sind. Datenbereinigungssysteme können große Datenmengen durchforsten und Algorithmen verwenden, um Anomalien und Ungereimtheiten zu erkennen, die auf menschliche Fehler zurückzuführen sind. Sie können auch Ihre Datenbanken auf doppelte Datensätze überprüfen.
Es gibt mehrere Attribute einer hohen Datenqualität. Daten von hoher Qualität sind:
Wenn Ihre Daten alle diese Kriterien erfüllen, arbeiten Sie, Ihre Systeme und Ihre Anwendungen mit den bestmöglichen Informationen, um einen besseren Kundenservice, eine bessere Kundenerfahrung und bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Die Deduplizierung ist der Prozess, bei dem doppelte Kopien von Daten innerhalb eines Storage-Volumes oder im gesamten Storage-System (Volume-übergreifende Deduplizierung) eliminiert werden. Mustererkennung kommt zum Einsatz, um redundante Daten zu erkennen und durch Verweise auf eine einzige gespeicherte Kopie zu ersetzen. Bei Purity Reduce verwendet Pure Storage fünf unterschiedliche Datenreduktionstechnologien, um Speicherplatz in All-Flash-Arrays einzusparen. Erfahren Sie hier mehr.
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