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.

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FAQs zu Datenintegrität und Datenqualität