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Carsten Kunkel
Carsten Kunkel | 1. Dezember 2021

Datenqualitätsindikatoren (DQI): Wie wichtig ist Datenqualität eigentlich?

Wir sprechen immer wieder über die Bedeutung der Datenanalyse für die Entscheidungsfindung und Strategie im digitalen Marketing. Diese Informationsanalyse ist jedoch nicht aussagekräftig genug, um Geschäftsergebnisse nachhaltig zu verbessen, wenn die gesammelten Daten nicht von hoher Qualität sind. Und wie können wir wissen, ob dies der Fall ist? Durch die DQIs (Data Quality Indicators), die Attribute, die es uns ermöglichen, unsere Informationen zu qualifizieren, etwas, das absolut notwendig ist, um ein Data Driven-Unternehmen zu werden oder Lösungen am Ende von Drittanbieter-Cookies wie CDPs, Data Clean Rooms und Contextual Targeting zu implementieren.

Wie können DQIs uns helfen, die Datenqualität zu verbessern?

Die Aufrechterhaltung der Datenqualität ist für Big Data- und Business Intelligence-Spezialist*innen in letzter Zeit zu einer Besessenheit geworden. Dank DQI und Fachleuten, die auf die Pflege der Datenqualität und Programme spezialisiert sind, ist es möglich, eine Reihe von Regeln für die Erfassung aufzustellen, einige Prozesse zu überwachen, um die Ergebnisse mit verschiedenen Fehlerschwellen zu vergleichen und die Ergebnisse, Schlussfolgerungen und Analysen der Daten entsprechend ihrer Qualität zu melden.

Auf diese Weise werden die gewonnenen Daten besser und die Analysen ermöglichen eine größere Genauigkeit bei den darauf basierenden Entscheidungen. Wenn Sie Ihre Online-Marketing-Strategien verbessern und sich auf das Ende der Cookies von Drittanbietern vorbereiten möchten, können Sie sich an uns wenden. Wir definieren mit Ihnen die für Ihr Unternehmen relevanten DQIs und setzen die richtigen Lösungen ein, um die Qualität Ihrer Daten zu verbessern und mehr aus ihnen herauszuholen. Dabei begleiten wir Sie durch den gesamten Prozess.

Was sind die Bestandteile von Datenqualitätsindikatoren (DQIs)?

Es gibt bisher keinen definierten Standard zur Messung der Datenqualität, aber wir können die wichtigsten Dimensionen hervorheben, die als DQIs verwendet werden:

1. Integrität als solche.

Die Integrität misst das Ausmaß der Datenmanipulation, die in der Regel auf Transkriptionsfehler, wie das Runden von Zahlen oder eine übereilte Bereinigung durch ungeschultes Personal, zurückzuführen ist. Strategien zur Automatisierung der Erfassung, Speicherung und Verwaltung der Informationen von Dateningenieur*innen tragen dazu bei, diese Art von Qualitätsverlust zu vermeiden.

2. Verlässlichkeit.

Die Daten sollten eine stabile und konsistente Sammlung von Inputs im Laufe der Zeit widerspiegeln. Verlässlichkeit ist wichtig, damit Änderungen in den Daten als solche erkannt werden – und nicht als absichtliche Veränderung im Erhebungsprozess.

3. Gültigkeit.

Die Gültigkeit misst die Qualität der gewonnenen Informationen in Bezug darauf, wie gut die Daten des zu untersuchende Thema repräsentieren oder ob die Analysen und Schlussfolgerungen die gewünschten Fragen beantworten können.

4. Aktualität.

Die Aktualität spiegelt die Relevanz der Daten zu dem Zeitpunkt wider, zu dem sie analysiert werden. Die Sammlung und Analyse von Informationen sollte zu geeigneten Zeitpunkten erfolgen. Bei der Entscheidungsfindung ist zu bedenken, dass veraltete Daten nicht immer nützlich sind.

5. Effizienz.

Die Effizienz ist das Verhältnis zwischen Daten und Fehlern. Wir können Datenbankeinträge mit unvollständigen oder redundanten Teilen, wiederholten Einträgen, seltsamen Zeichen oder beschädigten Informationen als Fehler betrachten.

Effiziente Auswertung von Daten

6. Vollständigkeit.

Die Vollständigkeit steht in Zusammenhang mit dem vorherigen Attribut und bezieht sich auf die Anzahl der leeren Werte, die in einem Datensatz vorkommen. Daten-Analyst*innen müssen häufig Datenbankeinträge mit fehlenden Feldern löschen, um die Analyseergebnisse nicht zu verfälschen. Je weniger unbekannte Werte, desto besser.

7. Stabilität.

Die Stabilität misst die Fehlerquote der Datenumwandlung. Formatänderungen und Datenmigrationen führen oft zu unerwarteten und unerwünschten Änderungen, die die endgültige Analyse ungültig machen können.

8. Dunkle Daten.

Dunkle Daten sind Daten, die im Rahmen der täglichen Geschäftsaktivitäten erfasst, verarbeitet und gespeichert werden. Trotz des großen Speicherplatzes, den sie belegen und der Ressourcen, die für ihre Erfassung und Pflege aufgewendet werden müssen, können diese jedoch nicht für Analysen verwendet werden.

Andere Kriterien zur Messung der Datenqualität

Neben diesen Attributen lässt sich die Qualität der Daten einer Marke auch an anderen Kriterien messen:

  • Abholzeit, mit Berechnungen und Prüfung der Geräte.
  • Die Kosten für die Speicherung. Denn wenn die Menge der gesammelten Informationen stabil bleibt und die Speicherung nicht leidet, hat sich die Qualität erhöht.
  • Die Absprungrate der E-Mail im Newsletter oder in Marketing-Kampagnen. Wenn beim Versand von Mailings Fehler auftreten, sind die Daten einiger Nutzer*innen wahrscheinlich veraltet.

 

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