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DQS im Überblick

Erfahren Sie, was Data Quality Sense ist, wie es funktioniert und warum eine Salesforce-native Architektur für Ihre Daten entscheidend ist.

Aktualisiert

DQS im Überblick

Was ist Data Quality Sense?

Data Quality Sense (DQS) ist eine Salesforce-native Anwendung für Daten-Profiling und Datenqualitätsanalyse. Sie hilft Ihnen, Ihre Datenqualität zu messen, zu verstehen und zu verbessern — die Grundlage für verlässliche Geschäftsentscheidungen und KI-fähige Datensätze.

DQS läuft vollständig innerhalb von Salesforce. Ihre Daten verlassen die Plattform zu keinem Zeitpunkt.

Was DQS auszeichnet

100 % Salesforce-native

DQS ist auf der Salesforce-Plattform aufgebaut und nutzt durchgängig Standardarchitektur:

Komponente Technologie
Benutzeroberfläche Lightning Web Components (LWC)
Konfiguration Custom Metadata Types (CMT)
Verarbeitung Apex Batch Jobs
Speicherung Custom Objects

Warum nativ den Unterschied macht:

  • Ihre Daten bleiben in Salesforce (kein Export, keine externen APIs)
  • Nutzt die bestehende Salesforce-Sicherheit und -Berechtigungen
  • Keine Integration, die gewartet oder repariert werden muss
  • Vertraute Oberfläche für Salesforce-Anwender

Kein Code erforderlich

Konfigurieren Sie DQS über einen Point-and-Click-Assistenten. Kein Apex-Code, keine Formeln, keine technischen Vorkenntnisse nötig.

Der Definition Builder führt Sie Schritt für Schritt durch:

  1. Festlegen, was gemessen werden soll
  2. Auswählen, welche Felder analysiert werden
  3. Schwellenwerte und Regeln definieren
  4. Prüfen und aktivieren

Salesforce-Admins können Scans ohne Unterstützung durch Entwickler konfigurieren und ausführen.

Alle Funktionen inklusive

DQS ist ein einziges kostenpflichtiges Produkt. Jede Funktion steht allen Anwendern zur Verfügung:

  • Alle Varianten der Data-Quality-Dimension
  • AI Readiness (PII-Erkennung)
  • Benutzerdefinierte Regex-Muster
  • CSV-Export
  • Planung und wiederkehrende Scans
  • Mentor Panel — kontextbezogene Empfehlungen direkt im Kontext dessen, was jeder Scan gerade gemessen hat

Die einzige Nutzungsbegrenzung ist die Anzahl der Scans pro Org (konfigurierbar, Standard sind 10 Scans).

Was DQS misst

DQS gliedert seine Fähigkeiten in zwei Dimensionen:

Data-Quality-Dimension

Klassische Datenqualitätsprüfungen für die operative Datenhygiene:

Fähigkeit Was sie misst
Vollständigkeit Sind Pflichtfelder befüllt?
Gültigkeit Entsprechen Werte den erwarteten Formaten?
Eindeutigkeit Sind Datensätze eindeutig?
Aktualität Sind die Daten aktuell?
Konsistenz Sind Werte einheitlich?

AI-Readiness-Dimension

Erweiterte Prüfung zur Vorbereitung auf Agentforce und KI:

Fähigkeit Was sie misst
PII-Erkennung Sind sensible Daten geschützt, bevor sie der KI ausgesetzt werden?

Wie DQS funktioniert

Der DQS-Workflow

  1. Definieren, was analysiert werden soll, mit dem Definition Builder
  2. Konfigurieren von Schwellenwerten und Regeln für jede Fähigkeit
  3. Ausführen von Scans, die Ihre Datensätze in Batches verarbeiten
  4. Prüfen der Ergebnisse mit Kennzahlen und Drill-down zu den betroffenen Datensätzen
  5. Handeln auf Basis der Erkenntnisse — geleitet von den kontextbezogenen Empfehlungen des Mentor Panel —, um die Datenqualität zu verbessern
  6. Überwachen von Trends im Zeitverlauf mit wiederkehrenden Scans

Architektur im Überblick

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     DEFINITION BUILDER                       │
│  Festlegen, was analysiert wird: Felder und Schwellenwerte  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       SCAN-AUSFÜHRUNG                       │
│ Batch Apex prüft Datensätze gegen ausgewählte Capabilities  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     ERGEBNISSPEICHERUNG                     │
│Metriken in Custom Objects für Analyse und Trends gespeichert│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                     ERGEBNIS-DASHBOARD                      │
│     Scores ansehen, zu Datensätzen navigieren, Export      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Verarbeitungsmodell

DQS nutzt Salesforce Batch Apex für die Verarbeitung. Das bedeutet:

  • Skalierbar: verarbeitet Millionen von Datensätzen
  • Reguliert: respektiert die Salesforce-Limits automatisch
  • Im Hintergrund: läuft, ohne Anwender zu blockieren
  • Fortsetzbar: setzt nach einer Unterbrechung fort

Der Verarbeitungsaufwand variiert je nach Fähigkeit:

Aufwand Beispiel-Fähigkeiten Hinweise
NIEDRIG Vollständigkeit, Gültigkeit Einfache Feldprüfungen
MITTEL Aktualität, Konsistenz, PII-Erkennung Musteranalyse
HOCH Eindeutigkeit Vergleich über Datensätze hinweg

Schlüsselkonzepte

Definition

Eine Definition ist Ihre konfigurierte Datenqualitätsprüfung. Sie legt fest:

  • Welches Salesforce-Objekt analysiert wird
  • Welche Felder einbezogen werden
  • Welche Fähigkeiten ausgeführt werden
  • Welche Schwellenwerte und Regeln angewendet werden
  • Welche Filter den Prüfbereich eingrenzen

Sie können mehrere Definitionen für verschiedene Objekte oder Anwendungsfälle anlegen.

Fähigkeit (Capability)

Eine Fähigkeit ist eine bestimmte Art von Datenqualitätsprüfung (Vollständigkeit, Gültigkeit usw.). Jede Fähigkeit hat:

  • Varianten: unterschiedliche Umsetzungen derselben Prüfung
  • Metriken: was sie misst (Raten, Anzahlen, Scores)
  • Konfiguration: Schwellenwerte und Optionen, die Sie festlegen

Variante

Eine Variante ist eine bestimmte Umsetzung einer Fähigkeit. Vollständigkeit hat zum Beispiel:

  • Global Fill Rate: einfacher Prozentsatz der Vollständigkeit
  • Contextual Logic: Vollständigkeit mit bedingten Regeln

Metrik

Eine Metrik ist eine konkrete Messgröße, die ein Scan erzeugt. Beispiele:

Metrik Typ Beispiel
Completeness Rate Prozent 85 % der Datensätze haben ein befülltes Email-Feld
Invalid Count Ganzzahl 234 Datensätze haben ein ungültiges E-Mail-Format
Dominant Values JSON Die 5 häufigsten Industry-Werte

Erste Schritte

Schritt 1: Installation über AppExchange

  1. Rufen Sie Salesforce AppExchange auf
  2. Suchen Sie nach „Data Quality Sense“
  3. Klicken Sie auf „Get It Now“ und folgen Sie dem Installationsassistenten
  4. Weisen Sie den Anwendern das DQS-Permission-Set zu

Schritt 2: Erste Definition erstellen

  1. Öffnen Sie DQS über den App Launcher
  2. Klicken Sie auf „New Definition“
  3. Folgen Sie dem Assistenten, um Ihren ersten Scan zu konfigurieren

Eine ausführliche Anleitung finden Sie im Definition-Builder-Leitfaden.

Schritt 3: Ausführen und prüfen

  1. Speichern Sie Ihre Definition
  2. Klicken Sie auf „Run Scan“
  3. Warten Sie, bis die Verarbeitung abgeschlossen ist
  4. Prüfen Sie Ihre Ergebnisse

Hinweise zur Interpretation finden Sie unter Ergebnisse verstehen.

Nächste Schritte