Einführung von Control-M Data Assurance

Heute verlassen sich Unternehmen auf Daten, um Entscheidungen in allen Bereichen ihres Geschäfts zu leiten, mit verheerenden und weitreichenden Folgen, wenn die Daten falsch oder unvollständig sind. Ebenso können "schlechte" Daten in ihre Anwendungs- und Datenpipeline-Workflows Probleme verursachen, die sich nachgelagert auslösen und Geschäftsergebnisse ungültig machen. Das bedeutet, die Validität dieser Daten sicherzustellen. Viele Unternehmen versuchen Datenvalidierung in ihren Control-M-Workflows mit benutzerdefinierten Skripten, haben aber Schwierigkeiten mit Skalierbarkeit, Management und Wartung, da die Komplexität steigt. Oder sie versuchen, spezialisierte Datenqualitätstools zu integrieren, was erhebliche manuelle Anstrengungen, Koordination über mehrere Teams und verschiedene Fähigkeiten erfordert. Schlechte Daten verbreiten sich, verschwenden Verarbeitungsressourcen und führen vor allem zu schlechten Ergebnissen, fehlerhaften Entscheidungen, finanziellen Verlusten und Markenschaden. Die Identifizierung und Lösung dieser Probleme nach der Verbreitung ist kostspielig, verzögert die Ermittlungslieferung und birgt das Risiko von SLA-Verstößen.

Die Bedeutung vertrauenswürdiger Daten

Jüngste Berichte wie der Gitnux-Bericht zeigen, dass schlechte Datenqualität die US-Wirtschaft jährlich über 3 Billionen Dollar kostet und für 25 % der Datenpannen verantwortlich ist. Werfen wir einen Blick auf einige reale Beispiele, die zeigen, warum valide Daten so wichtig sind.

• Abdeckung: Im Finanzwesen wird die Risikoanalyse regelmäßig auf Basis von Transaktionsdaten durchgeführt. Eine umfassende Datenabdeckung ist von größter Bedeutung, um finanzielle Risiken zu vermeiden. Sie sollten sicherstellen, dass fehlende Finanzdaten unter 3 % liegen, bevor eine Risikoanalyse durchgeführt wird, um genaue Risikomodelle zu gewährleisten.
• Konsistenz: Für den Einzelhandel sind konsistente Kundendaten der Schlüssel zu effektivem Marketing. Sie sollten sich für Marketingkampagnen auf altersbasierte Segmente mit einer Altersstandardabweichung von weniger als 5 konzentrieren. Das bedeutet, dass Ihre Kundensegmentierung konsistent ist und Sie die richtigen Zielgruppen mit den richtigen Botschaften ansprechen, was die Effektivität der Kampagnen verbessert.
• Volumen: Im Energie- und Versorgungssektor – insbesondere bei intelligenten Zählern – ist das Datenvolumen enorm. Sie können identische Reihenzählungen für intelligente Zähler vor und nach der Datenverarbeitung auf Plattformen wie Snowflake überprüfen. So wird sichergestellt, dass während komplexer Transformationen keine Daten verloren gehen oder doppelt werden, und die Abrechnungsgenauigkeit bleibt.
• Schwellenwerte: Telekommunikationsunternehmen sind darauf angewiesen, das Kundenverhalten zu verstehen. Sie möchten die Kundennutzung überwachen und sicherstellen, dass sie innerhalb definierter normaler Bereiche liegt. So können Sie Bindungskampagnen für Kunden durchführen, die vom Verlassen bedroht sind.
• Vollständigkeit: Im Gesundheitswesen ist die Vollständigkeit der Daten eine Frage der Patientensicherheit. Sie müssen sicherstellen, dass der Name und das Datum des Patienten nicht leer sind, um sichere klinische Daten zu gewährleisten. Dies ist entscheidend für eine genaue Patientenidentifikation, korrekte Behandlung und die Vermeidung medizinischer Fehler.
• Compliance: Compliance ist nicht verhandelbar, insbesondere im Versicherungssektor. Sie müssen sich möglicherweise auf die Vollständigkeit des Anspruchs konzentrieren, um rechtliche und branchenspezifische Standards zu erfüllen, und das Unternehmen vor Strafen zu schützen.

Control-M und Datensicherung

Valide Daten sind für den Erfolg Ihres Unternehmens sowie der Anwendungs- und Datenpipelines, die sie ausführen, unerlässlich. Deshalb bin ich stolz, Control-M's neuestes Add-on Control-M Data Assurance vorzustellen! Mit Control-M und Data Assurance können Datenteams Datenvalidierungsprüfungen direkt in ihre Anwendungs- und Datenpipeline-Workflows einbetten, sodass Datenprobleme erkannt werden können, bevor sie nachgelagert werden. Wenn eine Überprüfung fehlschlägt, stoppt Data Assurance die Workflow-Ausführung, verhindert eine fehlerhafte Datenverbreitung und löst sofortige Warnungen für Eingriffe aus. Durch die enge Integration von Orchestrierung und Datenvalidierung stellt Control-M sicher, dass Ihre Geschäftsabläufe und Datenpipelines nicht nur jederzeit pünktlich abgeschlossen werden, sondern auch vertrauenswürdige Ergebnisse liefern. Dies verhindert verschwendung von Verarbeitungsressourcen, eliminiert das Risiko irreführender Ergebnisse und vermeidet schlechte Entscheidungen, finanzielle Verluste und Reputationsschäden. Control-M und Data Assurance bieten Ihnen verbesserte Daten und Beobachtbarkeit, reduzierte Kosten und Risiken, betriebliche Einfachheit und vertrauenswürdige Ergebnisse, die jederzeit pünktlich sind. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Control-M Ihrem Unternehmen helfen kann, besuchen Sie unsere Website. Für weitere Informationen darüber, wie Data Assurance Ihre Daten validiert, besuchen Sie unser On-Demand-Webinar.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.