Treffen sie wiederholt auf denselben Fehler in den Daten, sollte der Ursache besser früher als später auf den Grund gegangen werden. Dies ist nicht immer ein einfaches Unterfangen. Je nachdem wo der Fehler liegt und wie er entsteht, kann die Ursachenforschung ziemlich komplex sein.
Diese Anleitung hilft Ihnen Schritt für Schritt Fehler in den Daten zu eruieren und diese nachhaltig zu korrigieren. Nebenbei steigern sie so auch noch Daten Qualität.
Schritt 1: Den Ursprung finden
Als erstes gilt es festzustellen wo das Problem entsteht um danach das wie zu analysieren.
Eine erste Anlaufstelle um den Ursprung zu finden sind Logs. Diese enthalten Informationen über die Bearbeitung und Entstehung der fehlerhaften Daten. Werden im Unternehmen die betroffenen Daten in mehreren Systemen * bearbeitet, ist es möglich, dass nicht in jedem Log die benötigten Informationen zu finden sind. Oft ist im Mastersystem das Log ausführlicher eingestellt und gibt Hinweise darauf, wo der Fehler entsteht. Ein weiteres wertvolles Hilfsmittel ist das Datenfluss Diagramm. Dieses gibt eine Übersicht, wo die Daten entstehen und in welchen Systemen sie bearbeitet werden. Sind keine hilfreichen Logs oder Informationen vorhanden, bleibt nichts anderes übrig, als den Fehler von System zu System, bis zu seinem Ursprung zurück zu verfolgen.
Schritt 2: Wie entsteht der Fehler
Konnte der Ursprung des Fehlers ermittelt werden, kann nun analysiert werden wie es dazu kam.
Es gibt verschieden Arten wie Daten Fehler entstehen. Dies kann sein:
Ist kein offensichtliches Muster der Entstehung des Fehlers erkennbar, sollten Spezialisten für die Analyse zugezogen werden. Im Besten Fall gibt es System oder Fach Verantwortliche, die bei der Suche unterstützen können.
Schritt 3: Das Ausmass ermitteln
Bevor es an die Lösung des Problems geht, sollte geprüft werden wie viele Daten fehlerhaft sind. Dabei ist wichtig zu prüfen, ob zu korrigierende Daten in mehr als einem System vorhanden sind. Je nach Komplexität des Fehlers, kann die Menge der fehlerhaften Daten selber analysiert werden oder es braucht auch hier Unterstützung durch Experten, die vertiefte System Kenntnisse haben.
Schritt 4: Eine Lösung evaluieren und umsetzen
Um eine möglichst effiziente und nachhaltige Lösung, für das fehlerhafte Muster zu evaluieren,
sollte aus den vorherigen Schritten folgendes bekannt sein:
- Wo ist der Fehler entstanden?
- Wie entsteht der Fehler?
- In welchen Systemen gibt es fehlerhafte Daten?
- Wie viele Daten sind fehlerhaft?
Aufgrund dieser Informationen können Lösungsszenarien für die Bereinigung der Daten erarbeitet und diskutiert werden. Die Lösungen können sehr unterschiedlich sein. Bei einfachen Eingabefehler kann eine Schulung der Mitarbeiter ausreichen und die Menge manuell korrigiert werden.
Ist der Fehler systematisch entstanden und die Menge der zu korrigierenden Daten gross, braucht es Unterstützung durch Spezialisten. Es ist empfehlenswert zuerst das System zu korrigieren, damit keine neuen fehlerhaften Daten mehr entstehen und anschliessend die Daten zu bereinigen. Bei einer grossen Menge fehlerhaften Daten sollten, diese automatisiert korrigiert werden. Falls die Daten Fehler in mehreren Systemen zu korrigieren sind, ist bei der Bereinigung zu beachten, konsistente Daten über alle Systeme zu erzeugen. Nicht zu vergessen ist, mit den Verantwortlichen und Nutzern gut abzustimmen, wann die Korrekturen durchgeführt werden.
Schritt 5: Überprüfung der Nachhaltigkeit
Ist die Korrektur abgeschlossen ist es empfehlenswert im Nachgang zu prüfen, ob keine neuen fehlerhaften Daten mehr entstehen. Dies sollte nicht nur unmittelbar nach der Korrektur, sondern auch ca. eine Woche später nochmal überprüft werden. So kann sichergestellt werden, dass der Fehler nachhaltig korrigiert und die Daten Qualität gesteigert ist.
*System beinhaltet in diesem Zusammenhang Hardware und Software
Der Prozess für die nachhaltige Bereinigung von fehlerhaften Daten ist hier nochmal grafisch zusammen gefasst:
Falls Sie Fragen haben oder Hilfe im Bereich
- Daten Qualität,
- Daten Migrationen,
- Bereinigung von Fehler in den Daten
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