Verbesserung der Datenqualität – eine zentrale Herausforderung für Unternehmen
In einer Welt, in der Daten für Unternehmen immer wertvoller werden, ist die Sicherstellung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung, um die Wirksamkeit von Kampagnen zu gewährleisten und somit die Marketinginvestitionen zu maximieren. Das ist der Punkt, an dem unsere Plattform ins Spiel kommt.
Warum ist die Datenqualität für Unternehmen so wichtig?
Die Datenqualität ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie sich direkt auf ihre Fähigkeit auswirkt, fundierte Entscheidungen zu treffen, Daten genau zu analysieren und ihre Geschäftsziele zu erreichen. Wenn die Daten von schlechter Qualität sind, kann dies zu Fehlern bei der Analyse und Entscheidungsfindung führen, was sich wiederum negativ auf den ROI von Marketingkampagnen, die Datenanalyse und die Kampagnenanalyse auswirken kann. Wenn ein Unternehmen beispielsweise schlechte Daten für die Ausrichtung seiner Werbekampagnen verwendet, kann es am Ende Personen erreichen, die nicht an seinen Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind, was zu einer Verschwendung des Budgets und einer geringeren Kampagnenleistung führen kann. Ebenso kann ein Unternehmen, das schlechte Daten zur Analyse seiner Leistung verwendet, Entscheidungen treffen, die nicht auf genauen Daten beruhen, was das Wachstum und den Erfolg des Unternehmens langfristig beeinträchtigen kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Qualität der Daten für Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, da sie die Grundlage für fundierte Entscheidungen und genaue Analysen bildet.
Was ist Data Quality oder Data Integrity?
Datenintegrität bezieht sich auf die Genauigkeit und Konsistenz von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Erfassung und Speicherung bis hin zur Analyse und Verbreitung. Ohne Datenintegrität laufen Unternehmen Gefahr, Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Informationen zu treffen, was zu Umsatzeinbußen, einem beschädigten Ruf und sogar zu rechtlichen Problemen führen kann. Die Gewährleistung der Datenintegrität ist ein komplexer und schwieriger Prozess, insbesondere für Unternehmen, die große Mengen an Daten aus mehreren Quellen verarbeiten. Er erfordert die Umsetzung einer Reihe von Kontrollen und Prozessen, einschließlich Qualitätskontrolle, Validierung, Entfernung von Duplikaten, integrierter Lieferkontrolle, Echtzeitwarnungen, Erhaltung und Sicherung, Cybersicherheit und erweiterter Zugriffskontrollen. Diese Maßnahmen stellen sicher, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sind und dass alle Bedrohungen für die Datenintegrität erkannt und schnell angegangen werden.
Verbesserung der Datenqualität mithilfe unserer Plattform
Unsere Plattform hat das Ziel, Unternehmen auf einfache Weise das nötige Vertrauen in ihre Daten zu geben. Wir bieten eine standardisierte Datalayer-Schnittstelle, mit der die Benutzer das Schema ihrer Daten definieren und Validierungsregeln festlegen können, die ihren Datenqualitäts-Workflow antreiben.
Darüber hinaus ermöglicht unsere Data Cleansing-Funktion den Nutzern, ihre Ereignisse in Echtzeit auf einfache und intuitive Weise zu transformieren/korrigieren, dank unseres No-Code-Ansatzes. Doch auch die technisch versierten unter uns kommen nicht zu kurz, denn wir bieten auch ein Low-Code-Modul an (für die Mutigen unter uns: siehe Code ganz allgemein).
Datenfehler mit unserer Plattform verwalten
Wir haben mehrere Funktionen, um mit Datenfehlern umzugehen. Zunächst haben wir ein Datenqualitäts-Dashboard, mit dem die Nutzer auf einen Blick Spezifikationsverletzungen sehen und diese schnell an der Quelle oder in Echtzeit mit der Data Cleansing-Funktion korrigieren können.
Wir bieten auch Echtzeit-Warnungen an, damit die Nutzer schnell auf Datenfehler reagieren können. Diese Warnungen können per E-Mail, Messaging (Slack, Teams, …), Webhook oder über Benachrichtigungen in der Benutzeroberfläche versendet werden. Eine Warnung lässt sich mit drei Klicks einrichten, mit einem Schieberegler können Sie die Auslöseschwelle und den Kommunikationskanal auswählen.
Wie unser Produkt dabei hilft, im gesamten Unternehmen mit denselben Daten zu arbeiten
Unsere standardisierte Datalayer-Schnittstelle ermöglicht es den Benutzern, das Schema ihrer Daten zu definieren und Validierungsregeln festzulegen, um sicherzustellen, dass alle Daten diesem Schema entsprechen. Auf diese Weise können alle Teams mit denselben Daten arbeiten und sicherstellen, dass diese von hoher Qualität sind. Außerdem verfügen wir über ein einheitliches Datenwörterbuch, das es den Benutzern ermöglicht, die Definitionen ihrer Daten festzulegen und im gesamten Unternehmen zu teilen.
Was ist Data Cleansing und wie funktioniert es?
Die Data Cleansing-Funktion ermöglicht es den Benutzern, ihre Ereignisse umzuwandeln/zu korrigieren, bevor sie sie an ihre Ziele senden. Es stehen verschiedene Arten von Transformationen zur Verfügung, wie z. B. das Umbenennen von Ereignissen, das Ableiten von Ereignissen, das Ändern von Eigenschaften und das Filtern von Ereignissen. Diese können dank unseres No-Code-Ansatzes, der auf grundlegenden Formeln und Operatoren basiert und dem, was man in einer Tabellenkalkulation wie Excel findet, sehr ähnlich ist, einfach und intuitiv erstellt werden. Wer einen Low-Code-Ansatz bevorzugt, kann auch benutzerdefinierten JavaScript-Code hinzufügen, um maßgeschneiderte Transformationen zu erstellen. Die Funktion Data Cleansing ist besonders nützlich, um sicherzustellen, dass die an Ziele gesendeten Daten von hoher Qualität sind und den erforderlichen Spezifikationen entsprechen.
Wie steht es um die Qualität der Daten, die an die andere Destinationen gesendet werden?
Wir haben eine Schnittstelle zur Überwachung der Zustellbarkeit von Ereignissen, mit der Benutzer überprüfen können, ob die Daten ihr Ziel erreichen oder ob es Probleme beim Versand gab. Diese Schnittstelle umfasst einfache und schnell ablesbare Metriken wie den Prozentsatz der nicht gesendeten Ereignisse, eine Visualisierung der Entwicklung von erfolgreich gesendeten und fehlgeschlagenen Ereignissen über einen bestimmten Zeitraum sowie eine Fehlerübersicht. Letztere gibt einen Überblick über die verschiedenen Arten von Fehlern, die aufgetreten sind, und wie sie behoben werden können. Im Falle von Sendeproblemen bieten wir außerdem ein Warnsystem an, um die Nutzer sofort zu benachrichtigen.
Wie unsere Plattform komplexe technische Fehler beim Senden von Daten an Partner vereinfacht
In erster Linie sind die Fehler nicht immer technischer Natur, es handelt sich oft um fehlende oder falsch formatierte Daten, und unsere Plattform generiert Erklärungen in natürlicher Sprache, die sehr einfach zu lesen sind. Und was die technischen Fehler betrifft, ob sie nun von einer Rückgabe der API des Partners oder einer Nichtverfügbarkeit seiner Server herrühren, so war es uns auch hier wichtig, dass jeder Fehler sehr einfach zu verstehen ist. Wir verwenden einen Natural Language Synthesizer (NLG), um diese unleserlichen Fehler in eine für ein nicht-technisches Profil vollkommen verständliche Erklärung mit Lösungsansätzen zu verwandeln. Das ist die Magie der KI 
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