In diesem Thema werden die Schritte beschrieben, die zur Vorbereitung und Konfiguration von internen Datenqualitätsscores erforderlich sind.
Vor der Konfiguration eines Scores
Bevor Sie mit der Konfiguration der Berechnung Ihrer Datenqualitätsscores beginnen, müssen Sie wissen, wie Sie Ihren Score ermitteln wollen. Der Datenqualitätsscore eines Assets besteht aus Datenqualitätsregelergebnissen für ein Gültigkeitsdatum. Sie müssen die vorhandenen Datenqualitätsregeln, die Assets, auf die sie angewendet werden, und ihre Bedeutung verstehen. Hier ist eine Liste mit allgemeinen Fragen, die Sie bei der Formulierung Ihrer Konfiguration unterstützen:
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Welche Assets möchten Sie bewerten?
Beispiel: Alle Assets vom Typ .
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Beziehen sich Ihre Datenqualitätsregeln alle auf einen Regeltyp, oder sind es mehrere Typen?
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Sind einige Datenqualitätsregeln wichtiger als andere? Und sollten sie mehr zum Score beitragen?
Ist z. B. eine Regel mit einer Qualitätsdimension von „Konformität“ wichtiger als eine Regel für „Duplizierung“?
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Ist die Bedeutung des Datenqualitätsergebnisses davon abhängig, um welche Art von Asset es sich handelt?
Wenn eine Spalte beispielsweise als „kritisches Datenelement“ gekennzeichnet ist, sollte die „Genauigkeit“-Regel mehr Gewichtung erhalten als die „Nullanzahl“-Regel?
Solche Fragen müssen beantwortet und verstanden werden, bevor Sie beginnen, da sie alle wesentliche Auswirkungen auf die Konfiguration der Bewertungswerte haben.
Schritt 1: Beziehungstypen und Beziehungen festlegen
Damit ein Datenqualitätsregelergebnis für den Score eines Assets berücksichtigt wird, muss das Asset über den Prädikat-Funktionstyp „Evaluierung“ direkt oder indirekt mit einer Regel verknüpft sein.
Da Datenqualitätsregeln auf der niedrigsten Ebene eines technischen Assets ausgeführt werden (wie eine Spalte oder ein Datenelement), sollten Regeln in diesem Fall direkt verknüpft sein. Zum Beispiel „Regeln evaluieren Spalten“.
Eine indirekte Beziehung zur Regel bedeutet, dass es auf einer höheren Ebene einen Beziehungspfad vom bewerteten Asset zu einem Asset gibt, das von Regeln evaluiert wird. Solange eine direkte Beziehung besteht, können Assets auf höherer Ebene bewertet werden, indem Sie den Beziehungspfad auswählen, der in einem Evaluierungsprädikat und einem Regeltyp endet.
Sie müssen die direkte Beziehung eines Assets zu einer Regel festlegen. Govern bestimmt dann die indirekten Beziehungspfade für Assets höherer Ebene basierend auf vorhandenen Beziehungen.
Beispiel:
Um einen Business-Begriff zu bewerten, der Spalten zugeordnet ist, müssen Sie zunächst die Beziehung zwischen Spalten und Regeln festlegen:
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Erstellen Sie einen Regeltyp und einzelne Regeln.
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Erstellen Sie einen Beziehungstyp „Regeln evaluieren Spalte“.
Bei der Erstellung einer Score-Definition für Business-Begriffe schließt die Auswahl der Regelergebnisse den Beziehungspfad „Business-Begriffe werden Spalten zugeordnet, die durch Regeln evaluiert werden“ ein.
Weitere Informationen finden Sie unter Struktur einer Datenqualitätsmessgröße.
Erstellen von Beziehungen
Zusätzlich zur Erstellung des Beziehungstyps müssen die tatsächlichen Beziehungen eingerichtet werden, bevor Regelergebnisse gepostet und in einer Score-Berechnung verwendet werden. Sie müssen festlegen, welche Spalten evaluiert werden, und von welchen Regeln, und die entsprechenden Beziehungen einrichten.
Wenn Regelergebnisse für ein Asset gepostet werden, aber keine Beziehung zwischen dem Asset und der Regel eingerichtet wurde, werden diese Regelergebnisse bei der Berechnung des Datenqualitätsscores nicht berücksichtigt.
Es ist wichtig, dass Sie:
- Die Assets festlegen, die evaluiert werden, und nach welchen Regeln.
- Die Beziehung mit dem Evaluierungsprädikat erstellen.
Beispiel:
Die Spalte „Kontonummer“ enthält 3 Datenqualitätsregeln, die wöchentlich auf sie angewendet werden:
- Regel 1 hat die Dimension „Konformität“.
- Regel 2 hat die Dimension „Vollständigkeit“.
- Regel 3 mit der Dimension „Genauigkeit“.
Um Ergebnisse aus allen drei Regeln zu berücksichtigen, müssen Sie die Spalte „Kontonummer“ mit „Regel 1“, „Regel 2“ und „Regel 3“ verknüpfen.
Schritt 2: Erstellen der Datenqualitätsscore-Definition und Messgrößen
Sobald ein Beziehungstyp für einen Regeltyp zur Evaluierung eines Asset-Typs eingerichtet ist, können Sie die Datenqualitätsmessgrößen konfigurieren.
Der Hauptunterschied zwischen einer Governance-Messgröße und einer Datenqualitätsmessgröße besteht darin, dass das Ergebnis der Messgröße eine Zahl ist, nicht true oder false. Wenn eine Governance-Messgröße evaluiert wird, ist das Endergebnis entweder:
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Die Kriterien für „Test bestanden“ wurden erfüllt (true).
oder:
- Die Kriterien für „Test bestanden“ wurden nicht erfüllt (false).
Die Gewichtung oder angepasste Gewichtung wird dann als Beitrag der Messgröße zum Score verwendet.
Bei einer Datenqualitätsmessgröße ist das Messergebnis eine Zahl, die dann zusammen mit der Gewichtung zur Bestimmung des Beitrags zum Score verwendet wird.
- Messergebnis: Das Ergebnis der Messgröße basierend auf der Konfiguration.
- Regelergebnis: Das Ergebnis der Ausführung einer Datenqualitätsregel, das die Anzahl der Datensätze beinhaltet, die bestanden bzw. die nicht bestanden haben.
Dies bedeutet:
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Erstellen Sie die Bewertungsdefinitionen.
- Erstellen Sie die Messgrößen.
Struktur einer Datenqualitätsmessgröße
1) Geben Sie die grundlegenden Informationen für die Messgrößen ein.
2) Wählen Sie die Regelergebnisse für die Berechnung und den Operator aus.
3) Definieren Sie, wann und wie die Messgröße auf welche Assets angewendet wird und wie das Messergebnis gewichtet werden soll.
4) Standardgewichtung der Messgröße.
Grundlegende Informationen zur Messgröße (1)
Die grundlegenden Informationen für eine Datenqualitätsmessgröße sind die gleichen wie für eine Governance-Messgröße. Die eingegebene Gewichtung ist die Standardgewichtung für die Messgröße, die nur überschrieben wird, wenn innerhalb der Messgröße Bedingungsgruppen eingerichtet wurden.
Weitere Informationen finden Sie unter Bewertungsdefinitionen, Asset-Bedingungen und -Gewichtung.
Abschnitt Regelergebnisse (2)
Der Abschnitt Regelergebnisse ist von maßgeblicher Bedeutung. Er wird verwendet, um die Regelergebnisse zu definieren, die bei der Berechnung des Messgrößenergebnisses verwendet werden. Sie müssen zwar eine Beziehung zwischen der Regel und dem zu bewertenden Asset festlegen, damit das Ergebnis berücksichtigt wird, aber im Abschnitt „Regelergebnis“ können Sie die für eine bestimmte Messgröße verwendeten Ergebnisse weiter aufschlüsseln.
Auswahl der Regelergebnisse
Unter Auswahl der Regelergebnisse finden Sie alle potenziellen direkten und indirekten Pfade vom bewerteten Asset bis hin zum von den Regeln evaluierten Asset. Damit wird dem System mitgeteilt, wie es über einen Beziehungspfad von einem Asset zu einem anderen zu den Regelergebnissen gelangt.
Je höher die Asset-Ebene, desto länger der Pfad. Stellen Sie daher sicher, dass Sie die Beziehungen verstehen, und auch, wie Sie zu den Regeln gelangen.
Ergebnis-Operation
Wählen Sie nach der Ergebnisauswahl eine Ergebnis-Operation aus. Dies ist die Operation, die für den Anteil (bestanden) der Regelergebnisse für die relevante Messgröße am Gültigkeitsdatum ausgeführt wird.
Beispiel 1:
Eine Spalte wird durch drei Regeln evaluiert. Am 1. April 2021 wurden Ergebnisse gepostet, die die folgenden Anteile (bestanden) ergaben:
- Regel 1 (Konformität) Anteil (bestanden) = 0,92
- Regel 2 (Vollständigkeit) Anteil (bestanden) = 0,93
- Regel 3 (Genauigkeit) Anteil (bestanden) = 0,94
Wenn die Ergebnis-Operation = Durchschnitt ist, entspricht das Messgrößenergebnis 0,93.
Wenn die Ergebnis-Operation = Minimum ist, entspricht das Messgrößenergebnis 0,92.
Wenn die Ergebnis-Operation = Maximum ist, entspricht das Messgrößenergebnis 0,94.
Regelergebnis-Filter
Der Abschnitt Regelergebnisse enthält den Pfad zu Regelergebnissen und die Operation, die für den Anteil (bestanden) ausgeführt werden soll. Mit den Regelergebnis-Filtern können Sie die Regelergebnisse, die in der Messgröße verwendet werden sollen, weiter aufschlüsseln. Die Filter werden hauptsächlich angewendet, wenn Sie Regeln unterschiedlich gewichten möchten, abhängig von einer Eigenschaft der eigentlichen Regel, z. B. „Dimension“.
Bei Assets höherer Ebene oder Assets mit mehr als einer Beziehung im Pfad können Sie Filter verwenden, um die Ergebnisse unterschiedlich zu gewichten, abhängig von den Eigenschaften eines Assets irgendwo in der Mitte des Beziehungspfades.
Beispiel 2:
Es werden wieder die obigen Berechnungen aus Beispiel 1 verwendet, hier wird jedoch der Regelergebnis-Filter „Dimension = Konformität“ angewendet. Dann würden nur die Ergebnisse von Regel 1 verwendet, um das Ergebnis der Messgröße für diese Spalte zu bestimmen.
Das folgende Diagramm zeigt die Regelergebnisse, die für die Bewertung der Spalten 1 und 2 verwendet würden, wenn der Regelergebnis-Filter „Dimension = Konformität“ ist. Es wird ein Ergebnis für Spalte 1 und ein weiteres für Spalte 2 gefunden.
Beispiel 3:
Wenn Sie einen Business-Begriff bewerten, der Spalten zugeordnet wird, die wiederum durch Regeln evaluiert werden, können Sie die Ergebnisse mithilfe der Regelergebnis-Filter anhand der Regel- oder Spalteneigenschaften gewichten.
Wenn Sie denselben „Dimension = Konformität“-Ergebnisfilter auf „Business-Begriff A“ anwenden, liefert die Regel erneut ein Ergebnis für Spalte 1 und ein weiteres für Spalte 2:
Die Ergebnis-Operationen „Durchschnitt“, „Minimum“ und „Maximum“ werden für die beiden von „Dimension = Konformität“ erzeugten Ergebnisse ausgeführt.
Beispiel 4:
Wenn Sie den Regelergebnis-Filter „Spalte: Kritisches Datenelement: Ja“ anwenden, werden die folgenden Ergebnisse zur Berechnung der Messgröße „Business-Begriff A“ verwendet: