Datenqualität

Konzeptuelle Einführung in Dashboard-Designs

Olga Scrivner, PhD

President, Scrivner Solutions Inc

Wichtigste Vorteile von Dashboards

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Wichtigste Vorteile von Dashboards

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Wichtigste Vorteile von Dashboards

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Wichtigste Vorteile von Dashboards

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Wichtigste Vorteile von Dashboards

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Häufige Probleme

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Häufige Probleme

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Häufige Probleme

¹ Ramos, Diana (2018). Design a Data Dashboard.

Kriterien für Datenqualität

    Hochwertige Daten können wesentlich zu genauen Analysen und zuverlässigen Geschäftsentscheidungen beitragen.

¹ DAMA UK (2013). Defining data quality dimensions.

Vollständigkeit und Eindeutigkeit

Vollständigkeit: es sind genug Daten vorhanden

Vollständige Daten: keine Fehleinträge (null, leer)

Eindeutigkeit: es gibt keine Duplikate

Eindeutige Daten: Artikel wird einmal erfasst

Integrität, Gültigkeit, Genauigkeit, Konsistenz

Integrität

• Alle Unternehmensdaten können nachverfolgt und verknüpft werden

Gültigkeit

• Entspricht Syntax (Format, Art, Bereich) der Definition

Genauigkeit

• Inwieweit beschreiben die Daten das tatsächliche Objekt oder Ereignis?

Konsistenz

• Dieselben Informationen werden an mehreren Stellen gespeichert und genutzt

¹ Ashkam et al. (2013). Defining Data Quality Dimensions.

Prüfung der Datenqualität

¹ Gupta, Ankur (2022). The 6 dimensions of data quality.

Prüfung der Datenqualität

¹ Gupta, Ankur (2022). The 6 dimensions of data quality.

Prüfung der Datenqualität

¹ Gupta, Ankur (2022). The 6 dimensions of data quality.

Prüfung der Datenqualität

¹ Gupta, Ankur (2022). The 6 dimensions of data quality.

Prüfung der Datenqualität

¹ Gupta, Ankur (2022). The 6 dimensions of data quality.

Prüfung der Datenqualität

¹ Gupta, Ankur (2022). The 6 dimensions of data quality.

Was sind Metadaten?

 

                                   Daten über Daten: wann, durch wen, wie, warum

¹ Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.

Was sind Metadaten?

 

                                   Daten über Daten: wann, durch wen, wie, warum

¹ Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.

Was sind Metadaten?

 

                                   Daten über Daten: wann, durch wen, wie, warum

¹ Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.

Was sind Metadaten?

 

                                   Daten über Daten: wann, durch wen, wie, warum

¹ Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.

Was sind Metadaten?

 

                                   Daten über Daten: wann, durch wen, wie, warum

¹ Wilkinson et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.

Metadaten und Dashboard

Datenzuverlässigkeit: vertrauenswürdige Quellen

Datenauswahl: richtige Daten gesammelt

Datenreproduzierbarkeit: mit dem gleichen Design ähnliche Ergebnisse möglich

Datenimputation: angemessene Reduzierung von Anomalien durch fehlende Daten

Lass uns üben!

Konzeptuelle Einführung in Dashboard-Designs