Datenintegrität vs. Datenqualität: Wie unterscheiden sie sich?

Daten können das wertvollste Kapital Ihres Unternehmens sein, aber nur, wenn es sich um Daten handelt, denen Sie vertrauen können. Wenn Unternehmen mit Daten arbeiten, die aus irgendeinem Grund nicht vertrauenswürdig sind, kann dies zu falschen Erkenntnissen, verzerrten Analysen und unbedachten Empfehlungen führen, so dass die Datenintegrität gegenüber der Datenqualität in den Hintergrund tritt.  Zwei Begriffe können zur Beschreibung des Zustands von Daten verwendet werden: Datenintegrität und Datenqualität. Diese beiden Begriffe werden oft synonym verwendet, aber es gibt wichtige Unterschiede. Jedes Unternehmen, das die Genauigkeit, die Konsistenz und den Kontext seiner Daten maximieren möchte, um bessere Entscheidungen für sein Unternehmen zu treffen, muss den Unterschied verstehen.

Definition von Datenqualität

Datenqualität bezieht sich auf die Zuverlässigkeit von Daten. Die Datenqualität ist ein wesentlicher Teilbereich der Datenintegrität. (Zum Thema: Was ist Datenqualität?)

Wenn Daten als qualitativ hochwertig gelten sollen, müssen sie:

• vollständig sein: Die vorhandenen Daten machen einen großen Prozentsatz der insgesamt benötigten Datenmenge aus.
• einzigartig sein: Einzigartige Datensätze sind frei von redundanten oder überflüssigen Einträgen.
• gültig sein: Die Daten entsprechen der durch die Geschäftsanforderungen definierten Syntax und Struktur.
• rechtzeitig sein: Die Daten sind für den vorgesehenen Verwendungszweck ausreichend aktuell.
• konsistent sein: Die Daten werden im gesamten Datensatz auf einheitliche Weise dargestellt.

Qualitätsdaten müssen alle diese Kriterien erfüllen. Wenn sie nur in einer Hinsicht mangelhaft sind, kann dies jede datengesteuerte Initiative gefährden.

Doch allein das Vorhandensein qualitativ hochwertiger Daten garantiert noch nicht, dass ein Unternehmen diese auch nutzen kann. Sie können zum Beispiel eine Datenbank mit Kundennamen und -adressen haben, die korrekt und gültig ist, aber wenn Sie nicht auch über unterstützende Daten verfügen, die Ihnen einen Kontext über diese Kunden und ihre Beziehung zu Ihrem Unternehmen geben, ist diese Datenbank nicht so nützlich wie sie sein könnte. An dieser Stelle kommt die Datenintegrität ins Spiel.

Definition von Datenintegrität

Das Fazit

Daten sind ein strategischer Unternehmenswert, und sowohl Datenqualität als auch Datenintegrität sind für Unternehmen, die datengestützte Entscheidungen treffen wollen, von entscheidender Bedeutung. Datenqualität ist ein guter Ausgangspunkt, aber Datenintegrität erhöht die Nützlichkeit der Daten für ein Unternehmen und führt letztlich zu besseren Geschäftsentscheidungen.

Um Ihre Reise zur Datenintegrität zu beginnen, müssen Sie sich zunächst mit Problemen der Datenqualität befassen. Unternehmen, die sich proaktiv um die Behebung von Datenqualitätsproblemen und die Vermeidung künftiger Probleme bemühen, erzielen bessere Ergebnisse bei all ihren datengesteuerten Initiativen, indem sie sich eingehender mit der Datenintegrität im Vergleich zur Datenqualität beschäftigen.

Die Precisely Data Integrity Suite ist die erste vollständig modulare Lösung, die die Fähigkeit eines Kunden, genaue, konsistente und kontextualisierte Daten zu liefern, drastisch verbessert. Die Precisely Data Integrity Suite deckt das gesamte Spektrum der Datenintegrität ab, wobei die Genauigkeit und Konsistenz aus der erstklassigen Datenqualität und Datenintegration und das entscheidende Element des Kontexts aus der marktführenden Location Intelligence und Datenanreicherung stammen.Um zu erfahren, wie 300+ C-Level Data Executives in Nord- und Südamerika, EMEA und dem asiatisch-pazifischen Raum Unternehmensdaten verwalten, um zuverlässige datengesteuerte Geschäftsumwandlungen voranzutreiben, lesen Sie den Forschungsbericht von Corinium Intelligence, Data Integrity Trends: Chief Data Officer Perspectives.

FAQs zu Datenintegrität und Datenqualität

Kann man eine gute Datenqualität und keine Datenintegrität haben?

Ja, es ist durchaus möglich, eine gute Datenqualität ohne Datenintegrität zu haben. Die beiden Begriffe werden manchmal synonym verwendet, haben aber unterschiedliche Bedeutungen.

Datenqualität bezieht sich auf die Zuverlässigkeit von Daten, die auf ihrer Vollständigkeit, Eindeutigkeit, Gültigkeit, Aktualität und Konsistenz beruhen. Das bedeutet, dass die Datensätze groß genug sein müssen, um die betreffenden Informationen genau darzustellen, einschließlich der Informationen über alle relevanten Felder. Sie sollten frei von Redundanz sein, ohne doppelte Datensätze zu enthalten, der durch die Geschäftsanforderungen definierten Syntax und Struktur entsprechen und im Hinblick auf ihren Verwendungszweck aktuell sein. Und schließlich sollten sie konsistent sein, d. h. sie sollten für den gesamten Datenbestand gemeinsame Standards erfüllen.

Nach der Definition von Precisely geht die Datenintegrität weit über die Datenqualität hinaus. Datenqualität ist ein wesentlicher Teilbereich der Datenintegrität, aber es ist möglich, eine gute Datenqualität zu haben, ohne auch einer Datenintegrität. Ein Unternehmen, dem es an Datenintegration mangelt, leidet beispielsweise unter Datensilos, was die Fähigkeit einer Organisation, die Daten praktisch zu nutzen, untergräbt. Wenn den Informationen der Kontext fehlt, kann auch die Datenintegrität beeinträchtigt sein. Die Anreicherung von Daten mit Daten von Drittanbietern und raumbezogenen Erkenntnissen verbessert die Integrität, indem sie bestehenden Datensätzen einen Kontext hinzufügt und so die allgemeine Vertrauenswürdigkeit und Nützlichkeit der Informationen erhöht.

Wie wirkt sich die Datenintegrität auf die Geschäftsergebnisse aus?

Daten mit hoher Integrität sind besser geeignet, einen geschäftlichen Mehrwert zu liefern, da sie ein ganzheitlicheres Verständnis der Realität vermitteln. Wenn Produktmanager beispielsweise das Kundenverhalten ausschließlich auf der Grundlage von Informationen aus einem Mainframe-Transaktionsverarbeitungssystem analysieren, verpassen sie möglicherweise das Gesamtbild, das eine effektive Datenintegration bieten könnte. Durch die Kombination dieser Informationen mit Kundendaten, die sich in einer Software zur digitalen Marketingautomatisierung befinden, mit Details, die in einem Produktinformationsmanagementsystem (PIM) verwaltet werden, und mit anderen Daten aus dem gesamten Unternehmen können Geschäftsanwender ein viel besseres Verständnis für die Daten erhalten, die für sie am wichtigsten sind.

Das gleiche Szenario profitiert auch von der Datenanreicherung. Durch die Verknüpfung von demografischen Daten mit internen Kundeninformationen kann das Unternehmen ein viel umfassenderes Verständnis für seine Kunden entwickeln. Location Intelligence bringt eine weitere kontextbezogene Ebene ins Spiel, indem sie Tausende neuer Datenpunkte erschließt, die Aufschluss über den Lebensstil der Kunden und ihre Interaktionen mit Ihrem Unternehmen geben.

Eine wirksame Datenverwaltung vervollständigt das Bild und stellt sicher, dass die Informationen vor unbefugtem Zugriff geschützt sind, dass sie eine hohe Datenintegrität aufweisen und dass das Unternehmen die gesetzlichen und behördlichen Anforderungen einhält.

Kurz gesagt, jede Situation, die Analysen erfordert, profitiert auch von einer höheren Datenintegrität, die es den Benutzern ermöglicht, bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Was sollten Sie tun, wenn es Ihren Daten an Integrität mangelt?

Der Weg zur Datenintegrität ist in jedem Unternehmen anders, aber zu jedem Weg gehören Qualitätsdaten. Das bedeutet, dass grundlegende Datenqualitätsprobleme proaktiv behoben und Systeme implementiert werden müssen, die verhindern, dass neue Datenqualitätsprobleme auftauchen. Um dies in großem Umfang zu erreichen, benötigen Unternehmen unternehmenstaugliche Tools, die Geschäftsregeln anwenden, um die Datenqualität zu definieren und durchzusetzen, potenzielle Probleme an die Personen weiterzuleiten, die am besten geeignet sind, sie zu beheben, und KPIs für das Unternehmen zu überwachen.

Datenqualität ist jedoch nur ein Schritt. Um Vertrauen in Ihre Daten aufzubauen und letztendlich bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen, sollten Sie eine langfristige Vision für Ihr Unternehmen und die Nutzung von Daten als strategisches Kapital entwickeln. Das bedeutet, dass Sie sich darüber im Klaren sein müssen, wie Ihr Team die Daten nutzen wird und wie Datenintegration, -anreicherung und Standortinformationen den Gesamtwert der Daten steigern können.

Welcher Ansatz eignet sich am besten für Unternehmen, die die Integrität ihrer Daten verbessern wollen?

Ein modularer Ansatz ermöglicht es Unternehmen, eine Datenintegritätsstrategie auf ihre individuellen Bedürfnisse zuzuschneiden. Unternehmen können beispielsweise eine Datenqualitätslösung auswählen, die am besten zu ihrem Unternehmen passt, und Data Governance, Datenintegration, Datenanreicherung und Location Intelligence auf eine Weise hinzufügen, die ihren Plänen für die Bereitstellung von datengesteuertem Mehrwert am besten entspricht. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Anforderungen, und ein modularer Ansatz bietet Flexibilität bei der Entwicklung einer Komplettlösung und eines Rollout-Plans, der diesen Anforderungen gerecht wird.

So können beispielsweise Versicherungsunternehmen, die sich auf Sach- und Unfallversicherungen spezialisiert haben, erheblich von Location Intelligence-Tools profitieren, um Risiken zu bewerten, potenzielle Betrugsfälle zu erkennen und neue Marktchancen zu erschließen. Unternehmen aus der Konsumgüterindustrie konzentrieren sich vielleicht lieber auf die Anreicherung von Daten, um ihre Zielgruppe besser zu verstehen und die richtigen Kunden mit den richtigen Botschaften zu erreichen.

Ein modulares Toolset für die Datenintegrität stellt die Interoperabilität sicher, ohne dass eine kundenspezifische Integration oder unbequeme Workarounds erforderlich sind. Die Precisely Data Integrity Suite enthält alles, was Sie brauchen, um Ihrem Unternehmen genaue, konsistente und kontextbezogene Daten zu liefern – wo und wann immer sie benötigt werden.

Welche Werkzeuge bietet Precisely zur Verbesserung der Datenintegrität an?

Die Precisely Data Integrity Suite ist ein Satz von sieben interoperablen Modulen, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, Vertrauen in seine Daten aufzubauen. Integrierte Daten weisen ein Höchstmaß an Genauigkeit, Konsistenz und Kontext auf und ermöglichen schnelle, sichere Entscheidungen, die Ihnen helfen, Kunden zu gewinnen, zu vergrößern und zu halten, schnell zu handeln, Kosten zu senken und Risiken und Compliance zu managen. Entdecken Sie die Module der Data Integrity Suite und erfahren Sie mehr.