Data Science ist leider keine Alchemie, denn während der Alchemist aus wertlosem Blech Gold machen kann, ist die Dienstleistung eines Data Scientist direkt gebunden an die Qualität seines Rohstoffes: Daten.
Wann sollte die Datenqualität geprüft werden?
Die Rolle der Datenqualität
In vielen Anwendungsfällen ist die Wahl und der Einsatz der richtigen Datenverarbeitungs- und Visualisierungs-Tools tatsächlich weniger entscheidend als Beschaffenheit der Daten, die eingespeist werden.
Deshalb ist es enorm wichtig, die Qualität der Daten bereits vor Projektstart zu überprüfen und gegebenenfalls zu verbessern, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Unser Vorgehen
Wie wird die Datenqualität geprüft?
Um die Qualität der Datengrundlage eines Unternehmens zu bewerten, gibt es verschiedene Ansätze. Während eine objektive Bewertung von Daten anhand diverser Parameter möglich ist, handelt es sich dabei um eine rein abstrakte Einschätzung. Bewertungen, die unabhängig von konkreten Anforderungen erstellt werden, haben jedoch kaum Aussagekraft.
Aus diesem Grund fokussieren wir uns auf die detaillierte Prüfung der Tauglichkeit vorhandener Datenressourcen für die Umsetzung spezifischer Data-Science-Projekte.
Statt stur Datenbanken zu durchforsten, stehen wir deshalb stets in engem Kontakt mit den Ansprechpartnern vor Ort, erarbeiten in Workshops die verschiedenen Anforderungen möglicher Projekte an die Datengrundlage und evaluieren, inwiefern diese bereits erfüllt sind.
Sollten Ihre Daten noch nicht auf dem Stand der Industrie 4.0 sein, liefern wir mit unserem Data Quality Assessment konkrete Hinweise, welche Schritte nötig sind, um eine zukunftstaugliche Datenbasis zu schaffen. Unsere Empfehlungen sind dabei praxisorientiert und individuell auf Ihren Betrieb zugeschnitten.
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