Aus dem Kurs: Einführung in grundlegende Fähigkeiten für Ihre Karriere in der Datenanalyse

Die Bedeutung von Datenqualität

Aus dem Kurs: Einführung in grundlegende Fähigkeiten für Ihre Karriere in der Datenanalyse

Die Bedeutung von Datenqualität

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Als kleines Mädchen wurde ich krank, ich meine wirklich krank. Meine Mutter ging sofort mit mir zum Arzt. Ich wurde geröntgt, weil ich seit zwei Tagen schlimme Kopfschmerzen hatte und im Bett lag. Das Röntgenbild zeigte nichts, aber Krankheitssymptome und Blutbild reichten, um mich in die Notaufnahme zu schicken. Ein, zwei Tage später entdeckte man auf einem weiteren Röntgenbild, warum ich so krank war. Ich hatte eine Nebenhöhlenentzündung, die auf dem Weg in mein Hirn war. Ich wurde eingewiesen und 11 Tage im Krankenhaus behandelt, um eine Verschlechterung zu vermeiden und mir zu helfen, gesund zu werden. Was hat das mit Datenqualität zu tun? Nun, das erste Röntgenbild zeigte nichts. Sie entdeckten aber, dass ihr Apparat kaputt war. Wäre ich schneller gesund geworden, wenn das erste Röntgenbild gestimmt hätte? Wer weiß. Wir können die Zeit nicht zurückdrehen. Qualitätsvolle Daten geben zuverlässig die richtigen Einblicke, um Entscheidungen zu ermöglichen. Hätte man in meinem Fall noch länger mit dem zweiten Röntgenbild gewartet, oder mich heimgeschickt, wäre ich heute nicht hier. Es geht nicht immer um Leben und Tod, aber auch für Unternehmen können Entscheidungen schlimme Folgen haben, wenn Datenqualität nicht zum organisatorischen Alltag gehört. Denken Sie daran, dass Entscheidungen mithilfe von Daten getroffen werden. Aus schlechten Daten können sich Fehlentscheidungen mit fatalen Folgen ergeben. Es gibt Dimensionen der Datenqualität, die Sie als Datenanalyst:in kennen sollten. Diese Liste enthält nicht alles, was Datenqualität ausmacht, nennt aber die vier wichtigsten Merkmale der Datenqualität. Vollständigkeit Konsistenz Gültigkeit Richtigkeit Vollständigkeit von Daten. Sind alle erforderlichen Daten vorhanden oder fehlen Daten? Sind alle Daten verwendbar? Konsistenz fragt: Sind Daten in allen anderen Systemen widerspruchsfrei gespeichert? Ist ein Datensatz, der vom Produktions- an das Rechnungssystem gesendet wurde, in beiden Systemen identisch? Gültigkeit: Erfüllen die Daten die gewünschten Anforderungen und haben die Daten das richtige Format, um damit wie erforderlich zu arbeiten? Richtigkeit – Stimmen die Daten? In meinem Fall stimmten sie nicht. Sind sie wirklich wahrheitsgetreu? Aus der Richtigkeit von Daten ergeben sich präzise Analysen, und diese helfen, Geschäftsentscheidungen abzuwägen. Ich denke, es ist wichtig zu wissen, das Qualität von Daten messbar ist. Wir können bestimmen, ob sie vollständig, widerspruchsfrei, gültig und richtig sind. Und wenn nicht, müssen wir es wissen. Noch einmal: Manche Daten entscheiden über Leben und Tod. Darum ist höchste Datenqualität so wichtig.

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