Startseite BlogWeb-Scraping Fünf Hauptmerkmale von hochwertigen Daten

Fünf Hauptmerkmale von hochwertigen Daten

von Kadek

Big Data ist die Grundlage für alle Megatrends, die sich heute abspielen.

Chris Lynch, amerikanischer Schriftsteller

In den letzten Jahren orientieren sich immer mehr Unternehmen auf der ganzen Welt an den Daten, die ihnen zur Verfügung stehen. Bei einer solchen Abhängigkeit ist es unerlässlich, dass die Daten, mit denen Sie arbeiten, von höchster Qualität sind. Grepsr bietet Unternehmen und Privatpersonen Daten als Dienstleistung an, und zwar auf planmäßige und saubere Weise.

Daten sind König - so lautet ein altes Sprichwort. Aber um genauer zu sein, sagen wir, "Hochwertige Daten sind der König aller Könige." Aber wie unterscheidet sich ein mittelmäßiger Datensatz von einem hochwertigeren Gegenstück? Es gibt ein paar Hauptmerkmale, die jeden Datensatz überlegen machen.

  • Genauigkeit
  • Vollständigkeit
  • Gültigkeit
  • Konsistenz
  • Pünktlichkeit
Merkmale der Datenqualität

Genauigkeit

Die Genauigkeit von Daten bezieht sich darauf, wie korrekt sie die reale Bedingungen die es darstellen soll, ohne irreführend zu sein. Wenn Sie Ihre nächsten Maßnahmen auf Erkenntnisse aus ungenauen Daten stützen, werden Ihre Bemühungen in fast allen Fällen nicht die gewünschten Auswirkungen haben.

Ungenaue Informationen können für ein Unternehmen erhebliche Probleme mit schwerwiegenden Folgen verursachen. Veraltete Informationen, Tippfehler und Redundanzen sind nur einige der Bestandteile eines ungenauen Datensatzes.

Vollständigkeit

Wenn es eine keine Variation im gesammelten Datensatz im Vergleich zu den Bedürfnissen und Erwartungen einer Organisation, können die Daten als vollständig betrachtet werden. Vollständige Datensätze sind gekennzeichnet durch ihre Fehlen von leeren oder unvollständigen Feldern.

Ohne ein vollständiges Bild der Situation, die die Daten beschreiben, ist es schwierig, genaue Analysen durchzuführen. Entscheidungen, die auf solchen fehlerhaften Erkenntnissen beruhen, können sich nachteilig auf das Unternehmen auswirken und wertvolle Ressourcen verschwenden.

Wenn Marketingfachleute beispielsweise mit Umfragedaten arbeiten, bei denen einige Personen ihr Alter nicht angeben, können sie nicht die richtige Zielgruppe ansprechen und ihre Bemühungen werden nicht die gewünschten Ergebnisse erzielen.

Gültigkeit

Auch bezeichnet als Datenintegritätbezieht sich die Gültigkeit eines Datensatzes auf die Prozess der Sammlung und nicht die Daten selbst. Ein Datensatz gilt als gültig, wenn die Datenpunkte im richtigen Format erscheinen, vom richtigen Typ sind und die Werte innerhalb des Bereichs liegen.

Datensätze, die nicht den Validierungskriterien entsprechen, sind schwer zu organisieren und zu analysieren und würden daher zusätzlichen Aufwand erfordern, um sie mit dem Rest der Datenbank abzugleichen.

In den meisten Fällen, in denen ein Datensatz ungültig ist und manuell korrigiert werden muss, sind der Extraktionsprozess und die Quelle die Hauptschuldigen und nicht die Daten selbst.

Konsistenz

Wenn Sie mit mehreren Datensätzen oder verschiedenen periodischen Versionen desselben Datensatzes arbeiten, müssen die entsprechenden Datenpunkte in Bezug auf Datentyp, Format und Inhalt konsistent sein. Bei inkonsistenten Daten erhalten die Teams unterschiedliche Antworten auf dieselbe Frage.

Die unterschiedlichen Formate von Postadressen auf der ganzen Welt sind ein Beispiel für inkonsistente Daten, die schwer zu standardisieren sind. Auch wenn Sie versuchen, Kostensenkungsprogramme auf Unternehmensebene zu implementieren, könnten inkonsistente Daten verschiedene Herausforderungen darstellen, da die Daten manuell überprüft und korrigiert werden müssten.

Pünktlichkeit

In einem hochwertigen Datensatz werden die Daten so bald wie möglich nach dem Ereignis, das sie darstellen, erfasst. Mit der Zeit wird jeder Datensatz ungenauer, unzuverlässiger und weniger nützlich, da er eine Darstellung der Vergangenheit und nicht der aktuellen Realität wird. Um also das bestmögliche Ergebnis Ihrer Bemühungen zu erzielen, ist die Aktualität und Relevanz Ihres Datensatzes eine der wichtigsten Eigenschaften.

Wenn Sie Ihre Entscheidungsfindung auf veraltete Erkenntnisse stützen, sind die Ergebnisse für das aktuelle Szenario zwangsläufig ungenau. Ihr Unternehmen würde daher alle aktuellen Trends und Geschäftsmöglichkeiten verpassen.


Seit Qualitativ hochwertige Daten bilden die Grundlage für die besten GeschäftsentscheidungenEin Kompromiss bei einem der oben genannten Attribute kann den Erfolg Ihres Unternehmens leicht zum Entgleisen bringen. Jede Maßnahme, die auf der Grundlage von Erkenntnissen aus einem minderwertigen Datensatz getroffen wird, führt nicht zu den gewünschten Ergebnissen.

Qualitativ hochwertige Daten haben nicht nur für Unternehmen und Branchen, sondern auch für Regierungen und politische Entscheidungsträger viele kurz- und langfristige Vorteile. Einige der positiven Auswirkungen sind:

  • Besser informierte Entscheidungsfindung
  • Verbesserte Kundenbeziehungen
  • Effektivere Inhalte und Marketingkampagnen
  • Erhöhte Produktivität
  • Wettbewerbsvorteil
  • Verbesserte Rentabilität

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