Daten
Im Kontext der datengetriebenen Entscheidungsfindung beziehen sich Daten auf faktische, messbare und gesammelte Informationen, die verwendet werden, um Muster zu analysieren, Ergebnisse zu bewerten und Entscheidungen zu treffen. Diese Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, wie Kundentransaktionen, Sensordaten, Social-Media-Aktivitäten oder operativen Kennzahlen.
Daten sind das Rückgrat der datengetriebenen Entscheidungsfindung und liefern die faktische Grundlage für die Analyse von Trends, die Bewertung von Ergebnissen und die Entwicklung von Strategien. Sie gewährleisten, dass Entscheidungen objektiv und auf Beweisen statt auf Intuition oder Annahmen basieren. Hochwertige Daten ermöglichen es Organisationen, die Genauigkeit zu verbessern, Chancen zu erkennen, Risiken zu minimieren und die Effizienz zu optimieren. Durch die effektive Nutzung von Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, die mit ihren Zielen übereinstimmen, sich an verändernde Rahmenbedingungen anpassen und Innovation sowie Wachstum fördern. Kurz gesagt, Daten ermöglichen bessere Entscheidungen, indem sie Rohinformationen in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Daten Qualität
Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit von Daten, um sicherzustellen, dass sie für ihren vorgesehenen Zweck geeignet sind. Je besser diese Aspekte erfüllt werden, desto höher ist die Datenqualität.Hochwertige Daten sind entscheidend, um fundierteundeffektive Entscheidungen zu treffen. Daten von schlechter Qualität können zu fehlerhaften Designs, falschen Analysen und schlechten Entscheidungen führen. Beispielsweise könnte die Verwendung ungenauer Lastdaten für den Brückenbau zu einem strukturellen Versagen führen.
- Genauigkeit: Die Daten spiegeln die Realität fehlerfrei wider.
- Vollständigkeit: Alle erforderlichen Datenfelder sind vorhanden, ohne fehlende oder unvollständige Werte.
- Konsistenz: Die Daten sind über Systeme und Zeit hinweg einheitlich und standardisiert.
- Aktualität: Die Daten sind aktuell und werden regelmäßig aktualisiert, um den neuesten Stand zu widerspiegeln
- Relevanz: Die Daten sind aussagekräftig und auf die jeweilige Aufgabe oder Analyse anwendbar.
- Integrität : Die Integrität in der Datenqualität bezieht sich auf die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.
