Die Bedeutung der Datenqualität für Analytics

Analytics basiert auf Daten, und wenn diese fehlerhaft oder unvollständig sind, können die Ergebnisse unzuverlässig sein. 

Eine gute Datenqualität stellt sicher, dass die Ergebnisse vertrauenswürdig und aussagekräftig sind.

Analytics zielt darauf ab, genaue Informationen zu gewinnen. Wenn die Datenqualität niedrig ist, können Fehler und Ungenauigkeiten zu falschen Schlussfolgerungen führen. 

Hohe Datenqualität gewährleistet eine präzise Analyse.

Analytics wird häufig zur Unterstützung von Entscheidungen verwendet. Wenn die Datenqualität schlecht ist, können Entscheidungen auf falschen, verzerrten oder unvollständigen Informationen basieren. 

Gute Datenqualität ermöglicht eine fundierte Entscheidungsfindung. 

Datenintegrität ist definiert als die genaue und konsistente Aufrechterhaltung von Informationen während ihrer gesamten Lebensdauer. Datenintegrität bedeutet auch, dass es keine beschädigten Daten gibt.

Die Datenqualität unterstützt, dass relevante Daten in die Analyse einbezogen wird. 

Um umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen, werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse zusammengeführt und harmonisiert. Idealerweise haben gleiche Daten auch gleiche Typen und Schlüssel. 

Hohe Datenqualität verringert die Komplexität in den Schnittstellen und den Aufwand der Harmonisierung und erhöht die Qualität der Analyse.

Um Prozesse zu automatisieren, muss ein System in der Lage sein, aufgrund der zugrunde liegenden Daten Entscheidungen treffen zu können. Z.B. automatisches Auslösen eines Serviceauftrags – ob dieser unter Garantie oder verrechenbar erstellt wird, hängt von den Stammdaten im Equipment ab. 

Hochwertige Daten sind die Basis für Automatisierungen.