Die 6 wichtigsten Kennzahlen zur Datenqualität

Um Daten effektiv nutzen zu können, müssen wir sicherstellen, dass es sich um gute Daten handelt. Dazu verwenden wir Qualitätsmetriken. Nicht alle Unternehmen verwenden die gleichen Metriken, aber erfolgreiche Unternehmen haben alle etwas gemeinsam: Qualitätssicherung. QA ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenerfassung. Schauen wir uns einige gängige Metriken an, die zu einer erfolgreichen QA führen.

Wichtige Punkte

In der Datenbranche gibt es sechs Kernmetriken, die zur Sicherstellung der Datenqualität verwendet werden.

• Genauigkeit
• Vollständigkeit
• Konsistenz
• Aktualität
• Gültigkeit
• Eindeutigkeit

Die Kosten schlechter Daten

Wenn Sie mit schlechten Daten arbeiten, verschwenden Sie Ressourcen in folgender Hinsicht:

• Finanzielle Verluste: Ob Sie nun falschen Trends hinterherlaufen oder für vergebliche Arbeit bezahlen – Ihr Unternehmen verliert Geld.
• Operative Ineffizienzen: Wenn Ihr Team die Hälfte seiner Zeit mit ETL (Extract Transform Load) verbringt, wäre es mit guten Daten doppelt so produktiv.
• Öffentliches Vertrauen: Wenn Sie Berichte mit schlechten Daten veröffentlichen, führt dies zu Misstrauen in der Öffentlichkeit, was letztendlich Ihr Unternehmen ruinieren kann.
• Compliance-Probleme: Wenn Ihre Daten nicht den Vorschriften wieder DSGVO entsprechen, tragen Sie rechtliche Risiken mit irreparablen Schäden. Sie möchtencompliant sein.

Die sechs Kernkennzahlen

In der Datenbranche gibt es sechs Kernkennzahlen, die in der Regel zu einer hohen Datenqualität führen. Wir werden sie im Folgenden im Detail durchgehen. Diese Kennzahlen tragen dazu bei, dass Ihr Datensatz so gut wie möglich ist.

Genauigkeit

Wir müssen unsere Zahlen und Datentypen (Zeichenfolge, Zahl usw.) überprüfen, um sicherzustellen, dass unsere Daten korrekt sind. Anomalien müssen bewertet werden.

• Werte: Wenn etwas normalerweise 1 Dollar kostet und Sie einen Bericht erhalten, in dem es mit 100 Dollar aufgeführt ist, muss dies entweder überprüft oder verworfen werden.
• Volumen: Wenn mehrere Datensätze außerhalb der normalen Grenzen liegen, müssen diese alle überprüft werden.
• Zeichenfolgen: Zeichenfolgenwerte sollten mit einer Liste von Begriffen abgeglichen werden, die Sie für akzeptabel halten. Wenn eine Zeichenfolge nicht in Ihrer Liste enthalten ist, handelt es sich wahrscheinlich um fehlerhafte Daten.
• Beziehungen: Wenn zwei Spalten in Ihren Daten miteinander in Beziehung stehen, sollten die tatsächlichen Daten in diesen Spalten dies widerspiegeln. Ist dies nicht der Fall, könnte etwas nicht stimmen.
• Verteilung: Alle Segmente Ihrer Daten müssen korrekt sein. Wenn ein Segment fehlerhaft ist, kann dies alles andere beeinträchtigen.

Die Genauigkeit bestätigt, dass die Datenwerte die realen Bedingungen widerspiegeln. Jede Zahl, jeder String und jede Beziehung muss den erwarteten Mustern entsprechen, um eine Fehlerverbreitung in Ihrer Analyse zu verhindern.

Vollständigkeit

In der Praxis sind fehlende Werte ziemlich häufig. Ob es sich um einen fehlenden Wert in Ihren JSON-Daten oder eine fehlende Zelle in Ihrer Tabelle handelt, dies muss behandelt werden. Wenn Sie Ihre Daten verwenden, müssen sie einheitlich sein.

• Verwenden Sie einen Standardwert: Etwas so Einfaches wie „N/A” kann viel bewirken. Ein fehlender Wert lässt vermuten, dass er nicht überprüft wurde. „N/A” bedeutet, dass er überprüft wurde und der Wert für dieses Feld „nicht zutreffend” ist.
• Überprüfen oder verwerfen: Fehlende Werte können auf eine Zeile oder ein Element mit Problemen hinweisen. Überprüfen Sie deren Integrität. Im Zweifelsfall sollten Sie sie verwerfen.

Die Vollständigkeit stellt sicher, dass alle erforderlichen Datenfelder vorhanden und ausgefüllt sind. Fehlende Daten können zu Lücken in der Analyse und zu ungenauen Schlussfolgerungen führen. Daher müssen konsistente Standardwerte oder Validierungsprüfungen angewendet werden, um die Integrität der Datensätze zu gewährleisten.

Konsistenz

Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten mit ähnlichen Datensätzen konsistent sind. Inkonsistenzen können durch eine Reihe von Faktoren verursacht werden. Manchmal handelt es sich dabei um vernachlässigbare Probleme, manchmal deuten sie jedoch auf größere Probleme hin.

• Falsche Eingabe: Wenn „Wasser” als beliebtes Lebensmittel eingegeben wird, sind Ihre Daten wahrscheinlich falsch.
• Variationen: Einige Quellen benennen eine Spalte möglicherweise„Lieblingsnahrungsmittel”, während andere„fav_food”verwenden, um dieselben Daten darzustellen.
• Zeitstempel: Gute Daten enthalten Zeitstempel. Es sollte ein Zeitstempel vorhanden sein, der angibt, wann der Bericht erstellt wurde. Wirklich gute Daten enthalten einen Zeitstempel in jeder Zeile.
• Struktur: VerschiedeneDatenquellenkönnen unterschiedliche Strukturen aufweisen. Diese geringfügigen Abweichungen können zu Problemen führen, wenn sie nicht richtig behandelt werden.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza"}.
  • {"name": "Jake", "age": 33, "Favorite Food": "Pizza", "Favorite Drink": "Coffee"}.

Konsistenz stellt sicher, dass verwandte Informationen in allen Datensätzen einheitlich dargestellt werden. Die Verwendung standardisierter Bezeichnungen, Formate und Strukturen minimiert Diskrepanzen und erleichtert zuverlässige Vergleiche.

Aktualität

Wir haben dies im obigen Abschnitt bereits kurz angesprochen. Aktualität stellt sicher, dass unsere Daten nicht veraltet sind. Sie möchten schließlich nicht mit Daten aus dem Jahr 2015 arbeiten, um einen detaillierten Bericht für das Jahr 2026 zu erstellen.

• Zeitstempelberichte: Jeder Bericht sollte mindestens mit einem Zeitstempel versehen sein, um das Gesamtalter der Daten anzuzeigen.
• Zeitstempelfelder: Wenn Sie einen Bericht über Kunden mit dem Datum von heute betrachten, spiegelt dieser nicht genau wider, dass sich einige Kunden im letzten Jahr und andere heute Morgen registriert haben.

Aktualität misst die Relevanz Ihrer Daten. Daten müssen aktuell sein und regelmäßig aktualisiert werden, damit Entscheidungen auf genauen und aktuellen Informationen basieren.

Gültigkeit

Dies ist genauso wichtig wie die Genauigkeit. Ungültige Informationen sind fast immer schlechte Daten. Sie benötigen strenge Kontrollen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten gültig sind.

• Daten: Eine Spalte mit Daten im Format MM/TT/JJJJ sollte nicht den Wert „Pizza” oder „33” enthalten.
• Zahlen: Die Spalte „Alter” sollte niemals „Käse” enthalten. Wenn das Alter einer Person als 33,141592 statt als 33 angezeigt wird, kann so etwas leichter übersehen werden.
• Zeichenfolgen: Das Feld „name“ sollte nicht den Wert 33 enthalten.

Überprüfen Sie immer, ob die Datentypen gültig sind. Ungültige Daten können durch etwas so Einfaches wie ein fehlendes Komma verursacht werden, aber auch auf größere Probleme hinweisen. Wenn Sie einen Kunden sehen, der „Cheese“ Jahre alt ist, überprüfen Sie den gesamten Datensatz auf mögliche Fehler.

Eindeutigkeit

Doppelte Zeilen verfälschen Ihre aggregierten Daten. Es ist unerlässlich, dass Sie diese richtig behandeln. Andernfalls können Ihre Ergebnisse verfälscht werden.

• Zusammenführen: Wenn Sie zwei doppelte Zeilen haben, können Sie diese zusammenführen. So bleiben die Daten intakt, aber Ihre Ergebnisse werden nicht verfälscht.
• Löschen: Wenn Sie doppelte Daten löschen, verhindern Sie, dass sie die Datensätze vollständig verfälschen.

Die Eindeutigkeit garantiert, dass die Datensätze eindeutig und frei von Duplikaten sind. Das Eliminieren doppelter Einträge ist unerlässlich, um Verfälschungen der Ergebnisse zu verhindern und die Integrität Ihrer Analyse zu gewährleisten.

Sind sie ausreichend?

Die oben genannten Metriken sind nicht in Stein gemeißelt, aber sie stellen einen allgemeinen Konsens dar. Oft benötigen wir mehr Informationen, um gute Daten zu gewährleisten. Hier sind einige Beispiele, bei denen Sie möglicherweise weitere Angaben benötigen.

Relevanz

Dies ist wohl wichtiger als alle anderen Kernmethoden. Irrelevante Daten führen zu allerlei Verschwendung.

• Irrelevante Berichte: Wenn Ihr Team Tausende von Dollar für die Analyse von Daten ausgibt, die niemand will, ist das eine enorme Verschwendung von Ressourcen.
• Verarbeitungskosten: Möglicherweise verbringen Sie Zeit damit, einen großen Datensatz zu bereinigen und zu formatieren, nur um eine Spalte aus dem Abschlussbericht zu verwenden.

Rückverfolgbarkeit

Dies ist in Bereichen wie Finanzen, Blockchain und Genetik besonders ausgeprägt. Nicht rückverfolgbare Daten müssen ebenfalls überprüft und ordnungsgemäß behandelt werden.

• Überprüfbarkeit: Wenn Sie Daten betrachten, die von verschiedenen Websites gesammelt wurden, kann ein Link zu den Daten unglaublich hilfreich sein. Wenn Ihnen etwas auffällt, besuchen Sie den Link und überprüfen Sie es sofort, anstatt Ihren Erfassungsprozess erneut durchzuführen.
• Compliance: Dank der Rückverfolgbarkeit können Ihre Daten Audits bestehen. Nicht nur Sie können die Daten überprüfen, sondern auch jeder andere.

Bewährte Verfahren zur Sicherstellung der Datenqualität

Um sicherzustellen, dass Sie gute Daten erhalten, sollten Sie Ihre Daten am besten mit automatisierten Prozessen testen. Wenn wir das Web-Scraping durchführen, automatisieren wir oft den gesamten ETL-Prozess. Das Hinzufügen von Überprüfungen zu diesem Prozess mag mühsam klingen, aber es lohnt sich.

Durch das Ausführen einiger zusätzlicher Codezeilen können Sie vermeiden, dass Sie die gesamte Extraktion erneut durchführen oder tagelang Ihre Daten manuell überprüfen müssen.

Automatisierung Ihrer Qualitätssicherung

Während oder nach Ihrem Extraktionsprozess müssen Sie automatisierte Prüfungen durchführen, um die Integrität Ihrer Daten sicherzustellen. Unabhängig davon, ob Sie ein Dashboard inPower BIoder Python für die Analyse verwenden, müssen Sie die sechs Kernmetriken überprüfen. Je nach Ihren Daten müssen Sie wahrscheinlich einige zusätzliche Metriken testen.

• KI: LLMs (Large Language Models) wieChatGPTundDeepSeekeignen sich hervorragend zur Überprüfung von Daten. Modelle wie diese können Tausende von Datensätzen in nur wenigen Sekunden überprüfen. Es sollte weiterhin einen manuellen Überprüfungsprozess geben, aber KI-Tools können tagelange manuelle Arbeit einsparen.
• Vorgefertigte Tools: Tools wieGreat Expectationskönnen Ihnen dabei helfen, Ihre Daten mühelos zu bereinigen und zu formatieren. Im Internet gibt es unzählige Tools dieser Art. Laden Sie einfach Ihre Berichte hoch und beginnen Sie mit der Bereinigung Ihrer Daten.

Verwenden Sie die Datensätze von Bright Data

Unsere Datensätzegehen noch einen Schritt weiter. Wir führen Erfassungsprozesse auf einigen der beliebtesten Websites im Internet durch. Mit diesen Datensätzen können Sie umfangreiche Berichte mit hochwertigen Daten von den unten aufgeführten Websites und Hunderten weiteren erhalten!

• LinkedIn: Holen Sie sich Daten von LinkedIn-Personen und -Unternehmen.
• Amazon: Erhalten Sie Produkte, Verkäufer und Bewertungen für alles auf Amazon.
• Crunchbase: Detaillierte Berichte zu allen Arten von Unternehmen direkt zur Hand.
• Instagram: Analysieren Sie Reels, Posts und Kommentare, um datengestützte Ideen für soziale Medien zu erhalten.
• Zillow: Bleiben Sie über die neuesten Zillow-Angebote auf dem Laufenden und verfolgen Sie deren Preisentwicklung, um genaue Prognosen und umsetzbare Erkenntnisse zu erhalten.

Fazit

Gute Daten bilden eine solide Grundlage für den Erfolg. Durch die Anwendung der sechs Kernkennzahlen und deren Anpassung an Ihre individuellen Bedürfnisse erstellen Sie robuste Datensätze, die fundierte Entscheidungen ermöglichen. Nutzen Sie fortschrittliche KI und modernste Tools, um Ihre Datenpipeline zu optimieren, Zeit und Geld zu sparen und gleichzeitig zuverlässige Erkenntnisse zu gewinnen. Darüber hinaus liefern Ihnen die leistungsstarken Web-Scraper und umfangreichen Datensätze von Bright Data hochwertige, konforme Daten direkt – damit Sie sich auf das Wachstum Ihres Unternehmens konzentrieren können.

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