Datenqualität steigern mit Data Observability und Data Mesh
Daten sind das neue Gold – doch nur, wenn ihre Qualität stimmt. In Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen, kann unzureichende Datenqualität zu schwerwiegenden Fehlentwicklungen führen. Deshalb lohnt es sich, gezielt auf Methoden zu setzen, die sowohl technisch als auch organisatorisch für saubere Daten sorgen.
Wie das geht, zeigt unser Experte Dr. Jens Bleiholder in seinem Fachartikel „Mastering Data Quality“. Zwei vielversprechende Ansätze sind Data Observability und Data Mesh.
Technische Datenkontrolle mit System: Was Data Observability leistet
Data Observability ermöglicht es, Datenprozesse kontinuierlich zu überwachen. Dabei stehen fünf zentrale Faktoren im Fokus: Aktualität, Struktur, Umfang, Qualität und Herkunft der Daten. Mit modernen Tools wie dbt lassen sich Tests automatisieren und schon frühzeitig in die Entwicklungsprozesse einbauen. Das Resultat: Fehlerhafte Datenpipelines und fehleranfällige Dashboards lassen sich frühzeitig erkennen und beheben.
Data Mesh: Dezentrale Teams, zentrale Datenqualität
Data Mesh geht noch einen Schritt weiter – weg von zentralisierten Datenmonolithen hin zu einem dezentralen Datenverständnis. Durch „Domain Ownership“ übernehmen Teams Verantwortung für die Daten ihrer Geschäftsbereiche. Kombiniert mit dem Prinzip „Data as a Product“ entstehen qualitätsgesicherte Datenprodukte, die gezielt für den Konsum anderer Teams aufbereitet werden. Datenverantwortung und technische Lösungen greifen hier ineinander.
Warum ist das wichtig?
Weil saubere Daten das Fundament erfolgreicher KI-Anwendungen bilden. Schlechte Daten lassen sich nicht durch gute Algorithmen kompensieren. Wer also mit KI durchstarten will, sollte bei der Datenqualität beginnen.
Der Fachartikel „Mastering Data Quality“ erschien anlässlich des IT Summit 2025 im E-Paper des Events. Der Artikel beleuchtet praxisnah, wie Unternehmen diese Konzepte umsetzen können – und warum vor allem die Menschen hinter den Daten entscheidend sind. Denn ganz gleich, wie gut die Technologie ist: Nur wenn Teams Verantwortung übernehmen und mit den richtigen Tools arbeiten, lässt sich nachhaltige Datenqualität erreichen.
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