The biggest data problem I keep running into isn't dirty data. It's teams defining the same metric differently.

Samenvatting

Immer mehr BI-Teams sehen sich dem Problem gegenüber, dass unterschiedliche Definitionen derselben Kennzahl zu verwirrenden Einsichten führen.

Unterschiedliche Definitionen im Team

Ein Datenberater entdeckte kürzlich, dass zwei Analysten in einem Unternehmen, das Snowflake verwendet, unterschiedliche Berechnungen für "Umsatz" erstellt hatten. Während der eine den Bruttoumsatz betrachtete, konzentrierte sich der andere auf den Nettoumsatz nach Retouren. Diese Diskrepanz führte zu inkonsistenten Zahlen in Dashboards, obwohl die Daten selbst sauber und die Pipelines funktionierten.

Bedeutung für BI-Profis

Dieses Problem unterstreicht einen entscheidenden Trend im Bereich Business Intelligence: Einheitliche Datendefinitionen sind entscheidend für konsistente Analysen und Berichte. BI-Professionals müssen sicherstellen, dass nicht nur die Daten sauber sind, sondern auch die Kennzahlen klar innerhalb ihrer Teams definiert sind. Wettbewerber, die diesen Aspekt ignorieren, laufen Gefahr, Entscheidungen auf der Grundlage unterschiedlicher Interpretationen derselben Zahlen zu treffen.

Konkrete Takeaway

BI-Professionals sollten es priorisieren, klare Definitionen und Vereinbarungen zu Kennzahlen innerhalb ihrer Teams zu etablieren. Dies kann durch die Einführung von Standardisierungsprozessen und die Förderung der Zusammenarbeit unter Analysten erreicht werden, um Verwirrung zu vermeiden.