Was ist „Dirty Data“ und wie können Sie diesem Problem beikommen?

Das Konzept der „Dirty Data“ und die Art und Weise, wie man es angeht, kann entmutigend sein. Denn „Dirty Data“ stellt ein  Problem dar, das täglich datengesteuerte Unternehmen aller Größen und Branchen belastet. Der Zeit- und Energieaufwand, der nötig ist, um aus unzusammenhängenden Daten verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, führt zu ineffizienten Ad-hoc-Analysen und sinkendem Vertrauen in die Unternehmensdaten. In unserem kurzen Blog-Update zeigen wir Ihnen anhand fünf einfacher Tipps, wie Sie sich von „Dirty Data“ verabschieden können. 

Arbeit im Homeoffice

 

Was ist „Dirty Data“ und wie können Sie diesem Problem beikommen?

Der Begriff „Dirty Data“ bezieht sich auf Daten, die fehlerhafte Informationen enthalten. Generell kann zwischen fünf Arten von „Dirty Data“ unterschieden werden:

  • Unvollständige Daten
  • Doppelte Daten
  • Falsche Daten
  • Ungenaue Daten
  • Inkonsistente Daten

Die Gründe für das Zustandekommen des Phänomens „Dirty Data“ sind vielfältig – unter anderem liegt es an fehlerhafter Dateneingabe oder unsachgemäßen Methoden in der Datenverwaltung und Datenspeicherung. Unabhängig von der Ursache kostet „Dirty Data“ Unternehmen jedes Jahr Millionen von Dollar. Leider ist das Sauberhalten von Datenbanken nicht so einfach wie das Aufsammeln von Müll am Rande der Autobahn.

Deshalb ist es extrem wichtig, „Dirty Data“ vorzubeugen, wenn man sich nicht den oft mühsamen Prozess der Datenbereinigung antun will.

In der ober dargestellten Infografik stellen wir Ihnen 5 einfache Tipps vor, mit denen Sie dem Entstehen von „Dirty Data“ einen Riegel vorschieben können.

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