Datenqualität verbessern – Effiziente Data Quality Checks für Data Analytics Plattformen

Unvollständige und fehlerhafte Daten, beispielsweise durch leere Pflichtfelder, falsche Verknüpfungen oder ungenaue Werte, waren in vielen Unternehmen ein Problem für die spätere Analyse. Ziel war eine quantitative Analyse der Unternehmensdaten, um diese etwa für Marketingstrategien und Geschäftsoptimierungen nutzbar zu machen.

Unsere Abteilung Software & Information Engineering übernahm in Kooperation mit CDQ AG die Aufgabe, heterogene Datenmengen für eine konsistente Nutzung in einer Data Analytics Plattform aufzubereiten.

Vorgehensweise und Zusammenarbeit

Damit eine homogene Datenstruktur entstand, mussten die Daten vor der Integration durch Data Quality Checks überprüft und fehlerhafte Datensätze identifiziert werden. In Zusammenarbeit mit CDQ AG, einer führenden Institution für Stammdatenmanagement, erfolgte die Umsetzung in zwei Schritten:

• CDQ AG war für die Erstellung der Data Quality Checks sowie für die Konzeption und Methodik zur Überarbeitung der Daten zuständig.
• Unser Team implementierte die Data Quality Checks in der Data Analytics Plattform und stellte sicher, dass diese optimal in bestehende IT-Infrastrukturen integriert wurden.

Durch diese Kooperation entstand eine effektive Schnittstelle zwischen industrieller Beratung und technischer Umsetzung, bei der architektonisches und technisches Wissen kombiniert wurden.

Ergebnisse und Nutzen der Data Quality Checks

Die Implementierung der Data Quality Checks führte zu:

• Erhöhter Datenqualität und verbesserter Konsistenz
• Optimierten Analysen durch vollständige und bereinigte Datensätze
• Effizienter Integration heterogener Datenquellen in eine zentrale Plattform
• Verbesserter Entscheidungsfindung durch hochwertige Datenbasis