Ihr Unternehmen hat Daten – viele Daten. Doch wie «gut» sind diese Daten? Mit einer Datenpotenzialanalyse ermitteln wir die Qualität und somit auch die Verwendbarkeit der vorhandenen Daten für die Methoden der Künstlichen Intelligenz. Die qualitative Datenprüfung stellt damit immer den ersten Schritt in der Zusammenarbeit mit einem neuen Kunden oder Partner dar
Ihre Daten erhalten ein Rating
Machen wir einen kurzen Abstecher in die Finanzwelt. AAA, BB, C – die klassischen Ratings zur Einstufung der Bonität sind längst ein etablierter Begriff. Auch Ihre Daten stufen wir nach einem vergleichbaren System ein: von vollständig verwendbar (AAA) bis hin zur Erkenntnis, dass sich bestimmte Datentöpfe auch mit aufwändigem Data Cleaning nicht zur Wertschöpfung eignen (C).
Deshalb ist die Datenpotenzialanalyse so wichtig
An den niedrigen Ratings erkennen wir, weshalb die Datenpotenzialanalyse so wichtig ist. Arbeiten wir mit Daten, die falsch, ungenügend oder willkürlich sind, dann ist auch jedes Analyseergebnis so falsch wie die Daten selbst. Es ist deshalb fatal, Daten blindlings zu verwenden, ohne diese sorgfältig zu prüfen. Datenmängel können nämlich zu jedem Zeitpunkt des Lebenszyklus Ihrer Daten entstehen, sei es durch technische Fehler bei der Speicherung oder beim Export, durch Konversionsfehler zwischen Datenformaten und Systemen, durch menschliche Fehlinterpretation oder gar absichtliche Falschangaben. Des Weiteren sind Daten oftmals unvollständig und können veralten.
Wie erkennen wir die Qualität der Daten?
Sehen wir uns mal die Kundendaten eines fiktiven Webshops etwas genauer an. Zum Beispiel können Kunden beim Bestellvorgang ihr Geburtsdatum angeben. Erwartungsgemäss fehlt bei rund 60% der Kunden diese freiwillige Angabe vollends, weitere 10% der Kunden sind entweder noch nicht geboren oder weit über 100 Jahre alt. Bei den restlichen Kunden machen wir die höchst interessante Beobachtung, dass unerwartet viele am 1. Januar Geburtstag feiern. Möchten Sie basierend auf solchen Daten neue Dienstleitungen und Produkte entwickeln? In dieser Hinsicht schützt eine Datenpotenzialanalyse auch Ihr Investment: Eignen sich Daten nicht zur Wertschöpfung, so möchten wir dies so früh wie möglich im Innovationszyklus feststellen.
Weitere wichtige Vorteile einer Datenpotenzialanalyse
- Sie erhalten Gewissheit über die Qualität und Verwendbarkeit Ihrer Daten
- Wir dokumentieren Datenqualitätsprobleme und empfehlen Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität in Ihrem Data Life Cycle Management
- Datenbewirtschaftung ist teuer: für welche Daten lohnt sich die Erfassung, Pflege und Bewirtschaftung überhaupt
- Wir lernen Ihre Daten gemeinsam kennen und zu interpretieren
Jaywalker Digital prüft Ihre Daten bis ins kleinste Detail
Tragen Sie nicht weiter das Risiko ungenügender oder gar fehlerhafter Daten in Ihren Applikationen und Prozessen. Führen Sie eine Datenpotenzialanalyse durch und leiten Sie zielführende Massnahmen zur Verbesserung der Datenqualität ab.
Sind Sie neugierig, was für ein Rating Ihre Daten von uns erhalten? Wir sehen uns Ihre Datentöpfe gerne an – vom Kundenstamm bis zur Produktdatenbank.