Datenkonsistenz ist von größter Bedeutung

Was ist Datenkonsistenz?

Die Datenkonsistenz kann als Zustand einer betrachteten Datenmenge angesehen werden, in dem sie frei von Widersprüchen ist. Um diesen wünschenswerten Zustand für einen längeren Zeitraum aufrecht zu erhalten, muss die Datenmenge jederzeit frei von Widersprüchen gehalten werden.

Warum ist Datenkonsistenz so wichtig?

Datenkonsistenz allein reicht nicht aus, um „gute“ Daten zu haben, da nützliche Daten auch richtig und aktuell sein müssen. Aber Konsistenz ist die Basis von allem. Ohne sie wird die Nützlichkeit einer Datenmenge zumindest beeinträchtigt und neigt dazu, sich im Laufe der Zeit zu verschlechtern, bis sie vollständig unbrauchbar wird. Alle Anstrengungen, die in ihre Erstellung und Wartung gesteckt wurden, werden dadurch vernichtet.
Es gibt reichlich Berichte über Ausfälle, die auf eine einzige einfache Inkonsistenz, nämlich falsche Einheiten, zurückzuführen sind: Kilometer statt Meilen, Liter statt Gallonen (Imperial oder US?), Pfund statt Kilogramm, Stunden statt Tagen werden… Ich bin sicher, Sie kennen einige.

Wie erzwingen Sie Konsistenz?

Es gilt ein paar unausweichliche Maßnahmen zu ergreifen. Je nach Größe und Komplexität des Datasets können die erforderlichen Anstrengungen von vernachlässigbar bis massiv reichen. Unabhängig vom Aufwand lohnt es sich auf lange Sicht!

  1. Verstehen Sie die Struktur der Daten! Und verstehen Sie alle!
  2. Wenn das Dataset zu groß ist, um es auf einmal behandeln zu können, teilen Sie es in Bereiche, die klein genug sind, um sie mit den verfügbaren Ressourcen zu bearbeiten. Stellen Sie immer sicher, dass Sie mit den grundlegendsten Entitäten beginnen. Wenn Sie über ein CRM verfügen und Ihre Geschäftsmöglichkeiten konsistent gestalten möchten, müssen Sie zuerst konsistente Kunden- und Interessentendaten haben.
  3. Definieren Sie die Regeln, die sicherstellen, dass Ihre Daten konsistent bleiben.
  4. Erstellen Sie einfach zu wiederholende Berichte über die Datenkonsistenz. Diese werden zu einem Maß für den Erfolg Ihrer Konsolidierungsbemühungen und helfen, inkonsistente Daten später zu erkennen. Stellen Sie sicher, dass jede Regel in den definierten Berichten berücksichtigt wird.
    Führen Sie die Berichte regelmäßig aus, damit Sie den Status nicht aus den Augen verlieren.
  5. Beenden Sie die Einbringung inkonsistenter Daten. Wenn Sie dies nicht tun, bevor Sie Inkonsistenzen entfernen oder beheben, werden Sie bald feststellen, dass Sie Sisyphos geworden sind. Die Quintessenz ist: Lassen Sie keine inkonsistenten Daten in Ihr System, egal was passiert. Dies zu erreichen, ohne Geschäftsprozesse zu unterbrechen, kann eine ziemliche Herausforderung darstellen.
    Wenn Sie bei einer bestimmten Maßnahme Kompromisse eingehen müssen, stellen Sie sicher, dass Sie diese festhalten und mögliche Konsequenzen adressieren – vorzugsweise automatisch.
  6. Bereinigen Sie die Daten. Es kann möglichkeit sein, dies automatisch zu tun, aber in der Regel muss ein Teil der Arbeit manuell durchgeführt werden.
  7. Behalten Sie Ihre Daten im Auge, da jede Verfahrens- oder Softwareänderung zu neuen Möglichkeiten führen kann, neue Inkonsistenzen zu erzeugen.
  8. Stellen Sie sicher, dass jede Änderung der Struktur des Datasets auf mögliche neue Inkonsistenzen überprüft wird, und erweitern Sie die Regeln und Berichte entsprechend.

Ist das alles?

Wie schon oben angesprochen: Nein! Auch wenn Sie vollkommen konsistente Daten haben, können die einfach falsch oder veraltet sein… Aber ohne Konsistenz können Sie das vielleicht nicht einmal feststellen.

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