Datenqualität vs. Datenanalyse – Sie können beides haben

Prophix ImageProphix Dec 3, 2015, 3:20:00 AM

Die perfekten Daten

Finanzexperten in allen wachstumsorientierten Unternehmen teilen mir mit, wie wichtig es für sie ist, "perfekte" Daten zu haben. Der andauernde Kampf, das notwendige Maß an Datenqualität zu erreichen und aufrechtzuerhalten, hält sie wirklich nachts wach. In der Tat führt dies dazu, dass selbst die zukunftsorientiertesten Organisationen Investitionen in die Datenanalyse beiseite legen. Das Argument geht so: "Ich brauche perfekte Daten, bevor ich nach Möglichkeiten suche, unsere Datenanalyse zu optimieren".

Dieser Ansatz hält Unternehmen jedoch in einem Kreislauf gefangen, in dem perfekte Daten unerreichbar sind. Hier ist der Grund: Die Wahrheit ist, dass die Kriterien, die dem Streben eines Unternehmens nach "perfekten" Daten zugrunde liegen, dramatisch variieren. Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine sehr öffentliche Produkteinführung durchläuft, ist es wichtig, die anfängliche Anzahl der verkauften Einheiten Report zu können. Infolgedessen werden perfekte Daten weitgehend als "schnell zugänglich" definiert. Wenn sich eine Organisation dagegen auf eine Fusion vorbereitet, wird das Sammeln von Informationen aus all ihren Abteilungen und Standorten an erster Stelle stehen. In diesem Fall spielt die "Vollständigkeit" eine wichtige Rolle bei der Definition der Qualität der Daten.

Während jedes Unternehmen unterschiedliche Elemente betont, verlassen sich Unternehmen stärker auf Daten, wenn sie mehrere Kriterien miteinander verbinden, darunter: 1) Relevanz angesichts des Kontexts; 2) die Möglichkeit, bei Bedarf darauf zuzugreifen; 3) die Leichtigkeit, mit der es verstanden werden kann; und; 4) das Ausmaß, in dem es genutzt werden kann, um sinnvolle Maßnahmen voranzutreiben.

Das Erkennen der variablen Natur der "perfekten" Daten ermöglicht es Unternehmen tatsächlich, die Datenanalyse zu nutzen, ohne das Gefühl zu haben, dass sie alle ihre Datenqualitätsprobleme lösen müssen. Das liegt daran, dass eines der positiven Ergebnisse der Durchführung rigoroser Analysen Daten sind, die der Definition des Unternehmens von "perfekten" Daten näher kommen. Mit anderen Worten: Das Erreichen der benötigten Datenqualität ist keine Voraussetzung, sondern eine Folge der Datenanalyse. Infolgedessen verbessert jedes Tool, das Ihnen hilft, Ihre Daten besser zu verstehen, letztendlich deren Qualität.

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