Warum ist Datenvalidierung wichtig?

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde ursprünglich am 18. Februar 2021 im Iteratively-Blog veröffentlicht.

Die zentralen Thesen:

Unternehmen verlassen sich auf qualitativ hochwertige Daten, um wichtige Entscheidungen für ihre Organisation zu treffen. Wenn Daten nicht genau und vollständig sind, werden Endbenutzer den Daten nicht vertrauen, was ihre Nutzung einschränkt. Die Datenvalidierung ist eine Reihe von Prozessen und Techniken, die Datenteams dabei helfen, die Qualität ihrer Daten aufrechtzuerhalten.

Lassen Sie uns nun näher darauf eingehen, warum die Datenvalidierung für Unternehmen und Datenteams wichtig ist.

Die Datenvalidierung erleichtert es Unternehmen, ihren Daten zu vertrauen

Wenn Unternehmen ihren Daten nicht vertrauen, zögern sie eher, sie zu verwenden, und vertrauen den Analysten/Ingenieuren, die ihnen die Daten liefern. Menschen vertrauen ihren Daten nicht mehr, wenn sie ungenau, ungültig und für sie nicht mehr nützlich sind. Der Mangel an Vertrauen tritt für die meisten Unternehmen nicht über Nacht ein. Unzureichende Tools, schlecht verwaltete Prozesse und menschliches Versagen sind im Laufe der Zeit einige der Faktoren, die dazu beitragen, dass Unternehmen das Schicksal ihrer Daten verlieren.

Und das ist ein großer Verlust – in mehr als einer Hinsicht.

Zum einen sind zuverlässige Daten – „gute Daten“ – oft das wertvollste Kapital eines Unternehmens, da sie Erkenntnisse liefern, die ihnen helfen können, sich von ihren Mitbewerbern abzuheben und den Umsatz zu steigern.

Im Gegensatz dazu belasten schlechte Daten die Ressourcen des Unternehmens. Beispielsweise verschwenden Unternehmen jährlich 180.000 US-Dollar für unzustellbare Post, weil vier Prozent ihrer Mailinglistenadressen ungenau sind.

Schlechte Daten bedeuten auch oft, dass Unternehmen mehr Zeit damit verbringen, sie selbst auszugraben. Laut data-axle.com verbringen Vertriebsmitarbeiter 20 Prozent ihrer Zeit mit der Suche nach Leads. Wenn Zeit Geld ist, dann ist das viel Geld, das durch schlechte Daten verschwendet wird. Schlimmer noch: Schlechte Daten können wiederum das Vertrauen der Mitarbeiter untergraben.

Bekämpfung des „Datenverfalls“

Gute Daten sind wertvoll und schwer zu bekommen, besonders im Laufe der Zeit. Warum ist es schwierig, im Laufe der Zeit mit der Datenqualität Schritt zu halten? Mit der Zeit beginnen die Daten zu verfallen. Was wir mit Datenzerfall meinen, sind Daten, die einst genau waren und jetzt veraltet sind. Könnte es veraltet sein, weil sich die Adresse eines Benutzers geändert hat? Oder hat Ihr Unternehmen begonnen, ein neues Datenfeld für Benutzer zu sammeln, das jetzt für die Mehrheit der bestehenden Benutzer unvollständig ist? Datenverfall wird passieren, egal wie groß der Prozess ist, den Sie in Ihrem Unternehmen haben.

Die Validierung Ihrer Daten kann Ihrem Unternehmen jedoch dabei helfen, die potenziellen Fehler zu reduzieren, die durch den Datenverfall verursacht werden. Es ist zwar keine perfekte Lösung, aber es wird erkennen, wo Daten fehlen, unvollständig, inkonsistent und ungenau sind. Die Datenvalidierung beim Client oder der Verarbeitungsstatus hilft nicht beim Verfall, da sich die Daten im Laufe der Zeit ändern und in Ihrem Warehouse ständig aktualisiert werden sollten, um sicherzustellen, dass sie die aktuellsten Informationen enthalten. Im Laufe der Zeit wird die Validierung Ihrer Daten zu einem besseren Kundenerlebnis führen, da Sie Anzeigen, E-Mails und Anrufe an Kunden basierend auf ihren potenziellen Bedürfnissen ausrichten können. Gewinnen Sie das Vertrauen zurück, das in Ihrem Unternehmen möglicherweise verloren gegangen ist, und beginnen Sie mit der Validierung Ihrer Daten.

Die Datenvalidierung stärkt das Vertrauen der Ingenieure

Wir haben gerade erwähnt, dass die Datenvalidierung das gesamte Unternehmen betrifft, aber wie wirkt sich das auf die Ingenieure in Ihrem Unternehmen aus? Nun, zunächst einmal sind Data Worker weniger zuversichtlich in Bezug auf die Datenqualität in ihrem Unternehmen als das Management, wobei nur 31 % der Data Worker von der Datenqualität überzeugt sind.

Warum ist es für Ingenieure wichtig, sich auf die Daten ihres Unternehmens verlassen zu können?

Wenn Ingenieure Vertrauen in die Daten haben, verbringen sie weniger Zeit damit, sich Sorgen zu machen und den Beteiligten zu zeigen, dass die Daten korrekt sind. Wenn die Daten schon einmal falsch waren, wird den Ingenieuren in den meisten Fällen gesagt: „Beweise mir, warum das richtig ist.“ Nach einer Weile wird dies veraltet, und die Zeit der Ingenieure kann damit verbracht werden, andere technische Aufgaben zu erledigen, die einem Produkt oder einer Funktion einen Mehrwert verleihen.

Was können Ingenieure tun, um wieder Vertrauen in die Qualität der Daten zu gewinnen?

Ingenieure können einen Datenvalidierungsprozess zusammenstellen, um sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt und vollständig sind. Einst ein nachträglicher Einfall oder beim Testen völlig ignoriert, werden Daten jetzt getestet und sind Teil des Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Daten können im Entwicklungsprozess als erstklassige Bürger betrachtet und zusammen mit der Codebasis getestet und validiert werden.

Warum ist die Datenvalidierung für Ingenieure wichtig?

Da Unternehmen einen datengesteuerten Ansatz gewählt haben, sind Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten für Organisationen weitaus wichtiger als noch vor 10 Jahren. Damals waren Stichprobendaten und einfache Dashboards normal, und die meisten Unternehmen hatten kein Datenteam.

Wo haben Dateningenieure das Konzept des Datentests gelernt?

Nun, das Konzept des Testens gibt es im Software-Engineering-Bereich schon seit einiger Zeit. Entwickler haben von den Vorteilen des Testens profitiert und verstehen voll und ganz, wie wertvoll es für sie im Lebenszyklus der Softwareentwicklung ist.

Mit einem effektiven Datenvalidierungsprozess kann Ihr Team sicherstellen, dass die Daten auf dem neuesten Stand sind. Ihr Team kann schneller als je zuvor mit der Arbeit beginnen und die Anzahl der Kopfschmerzen durch ungenaue Datenkosten für Ingenieure begrenzen. Wenn Sie Ihre Daten testen und darauf vertrauen, dass sie korrekt sind, haben Sie mehr Vertrauen in Ihre Fähigkeit, Änderungen an Ihrem Code vorzunehmen, ohne sich Gedanken über Auswirkungen auf Ihre Daten machen zu müssen.

Die Datenvalidierung sollte proaktiv und nicht reaktiv erfolgen

Die Datenvalidierung ist schwierig zu implementieren, da sich die meisten Datenteams und Ingenieure auf reaktive Datenvalidierungstechniken verlassen, wodurch die Validierung zu einem nachträglichen Gedanken wird. Daher reagieren Ingenieure und Analysten auf Probleme, die durch die Daten verursacht werden, anstatt einen proaktiven Ansatz zu verfolgen, um Probleme zu erkennen, bevor sie die Endbenutzer erreichen. Das ist zwar besser als nichts, erlaubt es Datenteams aber dennoch nicht, die Vorteile der Datenvalidierung für ein Unternehmen zu nutzen.

Ein proaktiver Ansatz zur Datenvalidierung hilft Unternehmen dabei, nützliche Daten bereitzustellen, die im gesamten Unternehmen verstanden werden können. Bei richtiger Anwendung stellen proaktive Datenvalidierungstechniken wie Typsicherheit, Schematisierung und Komponententests sicher, dass die Daten korrekt und vollständig sind. Diese Techniken ermöglichen es Ingenieuren, gegen die Probleme vorzugehen, die die fehlerhaften Daten überhaupt erst verursacht haben. Ungenaue und unvollständige Daten, deren Entdeckung früher Tage oder sogar Wochen dauerte, können jetzt durch einen proaktiven Datenvalidierungsansatz vermieden werden.

Die Bedeutung der Datenvalidierung

Die Datenvalidierung kann Ihre Zeit für die spätere Bereinigung fehlerhafter Daten reduzieren. Analysten und Ingenieure können Stunden ihres Tages damit verschwenden, schlechte Daten zu bereinigen, und im Gegenzug können Unternehmen Einnahmen verlieren, weil diese Zeit für die Verbesserung von Produkten aufgewendet werden könnte, wenn die Daten besser gewesen wären. Das Durchwühlen von Daten nach Inkonsistenzen und Fehlern ist lästig und verschwendet Zeit für alle Beteiligten.

Die Datenvalidierung hilft Ingenieuren, ihre Daten zu testen, um die Menge fehlerhafter Daten in ihrem Warehouse zu reduzieren. Um das Beste aus der Datenvalidierung herauszuholen, sollten Unternehmen einen kooperativen Ansatz zur Datenvalidierung verfolgen. Um sicherzustellen, dass Daten von höchster Qualität produziert werden, müssen alle zusammenarbeiten, denn Daten sind ein Teamsport. Warum ist es ein Mannschaftssport? Nun, die Datenvalidierung findet nicht an einem bestimmten Punkt statt. Dies kann an mehreren Stellen im Datenlebenszyklus erfolgen und erfordert, dass alle Mitglieder des Datenteams zusammenarbeiten, um zu bestätigen, dass die Daten korrekt sind.

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