Datenqualität entscheidet maßgeblich darüber, wie verlässlich Analysen, Berichte und automatisierte Prozesse in einem Unternehmen tatsächlich sind. Fehlerhafte, inkonsistente oder unvollständige Daten führen in der Praxis zu Fehlentscheidungen, erhöhtem Korrekturaufwand und Vertrauensverlust in Datensysteme. Der Kurs behandelt Methoden und Prozesse zur systematischen Messung, Überwachung und Verbesserung von Datenqualität.
Kursinhalt1. Dimensionen und Messung von Datenqualität
- Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz, Aktualität und Eindeutigkeit als Qualitätsdimensionen
- Definition von Qualitätsmetriken und Schwellenwerten
- Profilierungsmethoden zur Bestandsaufnahme von Datenqualität
2. Qualitätsprüfungen und Regelwerke
- Entwicklung und Implementierung von Datenqualitätsregeln
- Automatisierte Validierungen in Datenpipelines
- Klassifikation von Qualitätsverstößen nach Schweregrad
3. Root-Cause-Analyse und Korrekturdatenprozesse
- Ursachenanalyse bei Datenqualitätsproblemen
- Deduplizierung, Standardisierung und Datenanreicherung
- Dokumentation von Korrekturen und Eskalationsprozessen
4. Monitoring, Alerting und kontinuierliche Verbesserung
- Aufbau von Qualitätsmonitoring-Dashboards
- Integration von Qualitätschecks in CI/CD-Datenpipelines
- Etablierung von Data-Quality-Prozessen in der Organisation
Berufliche Relevanz
- Kernkompetenz für Data Engineers, Analytics Engineers und Data Stewards
- Grundlage für verlässliche Reporting- und BI-Prozesse im Unternehmen
- Voraussetzung für regulatorisch konforme Datenverarbeitung