Heutzutage sind Datenqualität und -konsistenz von grundlegender Bedeutung für Data-Mining- und Business-Intelligence-Prozesse geworden. Die Datenbereinigung spielt eine Schlüsselrolle bei der deutlichen Verbesserung der Datenqualität und -konsistenz.
Dieser Artikel beschreibt das Data Cleansing und die einzelnen Schritte des Prozesses. Data Cleansing hat für Unternehmen mehrere Vorteile. Allerdings sind damit auch einige Herausforderungen verbunden. Derzeit gibt es mehrere Datenbereinigungstools. Sie ermöglichen es den Benutzern, die Datenbereinigung auf einfache Weise durchzuführen und gleichzeitig die Aufgaben zu automatisieren.
Data Cleansing ist der Prozess, der eine Reihe von Problemen in den Rohdaten identifiziert und korrigiert. Sie verbessert die Genauigkeit, Konsistenz, Einheitlichkeit und Zuverlässigkeit der Daten in Datenbanken, Tabellen oder anderen Datenspeichern. Bei diesem auch als Data Cleaning bezeichneten Prozess werden doppelte, ungenaue, unvollständige und irrelevante Daten aus den Rohdatensätzen entfernt. Außerdem werden die Daten validiert und standardisiert, um sicherzustellen, dass die Daten bestimmten Regeln und Standards entsprechen.
Dieser obligatorische Prozess ist von entscheidender Bedeutung, um die Grundlage für Data-Mining-Aufgaben, einschließlich Datenanalyse und -visualisierung, zu schaffen. Er hilft bei der Erstellung genauer und zuverlässiger Machine-Learning-Modelle, visueller Diagramme und Berichte. Letztendlich erleichtert die Datenbereinigung die Ableitung präziser und fundierter Entscheidungen auf der Grundlage qualitativ hochwertiger Daten.
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Data Mining: Methoden und Beispiele aus der Praxis
Auch wenn Data Scrubbing oft auch als Data Cleansing bezeichnet wird, gibt es einige Unterschiede zwischen den beiden Verfahren. Bei der Data Cleansing werden ungenaue Daten aus einem Datensatz entfernt, indem die unvollständigen, ungenauen oder falschen Daten identifiziert werden. Andererseits ist die Data Scrubbing vergleichbar mit dem gründlichen Schrubben von Schmutz auf einem Fußboden, um eine gründlich gereinigte Oberfläche zu erhalten. Sie kann als ein Teil des Datenbereinigungsprozesses betrachtet werden. Data Cleansing und Data Scrubbing haben also beide ein gemeinsames Ziel. Es geht darum, die Datenqualität zu verbessern, indem Fehler in den Daten korrigiert werden.
Das Data Scrubbing ist jedoch ein viel umfassenderer Bereinigungsprozess als nur das Durchsuchen der Datenbank und das einfache Entfernen von Fehlern. Es zielt darauf ab, komplexere Datenprobleme zu lösen, wie z. B. das Entfernen doppelter Datensätze, Formatierungsprobleme und das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen.
Außerdem ist Data Scrubbing ein stärker automatisierter Prozess als Data Cleansing. Datenbereinigungsaufgaben können auch manuell durchgeführt werden und es werden die Daten mithilfe einer automatischen Stapelverarbeitung korrigiert und Duplikate entfernt. Dabei werden komplexere Tools und Algorithmen eingesetzt, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten. Die Data Cleansing wird häufig eingesetzt, um genaue datengestützte Geschäftsentscheidungen zu treffen. In der Zwischenzeit wird die Data Scrubbing häufig in der Forschung und Analyse eingesetzt, wo die Datenintegrität entscheidend ist.
Häufig sammeln sich in Unternehmen Daten aus verschiedenen Datenquellen mit unstrukturierten, strukturierten oder halbstrukturierten Daten in unterschiedlichen Formaten an. Dazu gehören beispielsweise Kundenfeedbackdaten, Verkaufsunterlagen, Aktivitäten in Benutzerkonten, Daten aus Social-Media-Konten und so weiter. Es ist jedoch schwieriger, diese Daten in einem gemeinsamen Datenspeicher zusammenzuführen, da die Daten in diesen Datenquellen inkonsistent sind. Daher können diese Daten nicht zur Erreichung datengesteuerter Geschäftsziele verwendet werden, es sei denn, die Datenbereinigung bereinigt die falschen und unvollständigen Daten. Wird Data Cleansing nicht bereits in der Anfangsphase berücksichtigt, können die Datenbestände immer komplexer und schwieriger zu verarbeiten werden.
Data Cleansing schafft auf verschiedene Weise einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen und Datenprozesse. Sie verbessert die Qualität der Daten und reduziert den Zeitaufwand für die manuelle Korrektur der Daten in der Analysephase. Qualitativ hochwertige Daten minimieren nicht nur Fehler bei der Entscheidungsfindung, sondern tragen auch dazu bei, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Produktivität der Mitarbeiter zu steigern.
Wir zeigen Ihnen in unserem Beitrag, warum gute Datenqualität der Schlüssel zu zuverlässigen Prozessen ist und wie Sie diese für Ihr Unternehmen gewährleisten:
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Die Datenbereinigung bringt für Unternehmen mehrere Vorteile mit sich.
Data Cleansing bringt zwar viele Vorteile für Unternehmen mit sich, ist aber auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Wir werden sie in diesem Abschnitt erörtern.
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Data Cleansing ist ein schrittweiser Prozess, der die folgenden wesentlichen Schritte umfasst.
Zunächst müssen Sie die Daten identifizieren, die nicht zu dem spezifischen Geschäftsproblem passen, das Sie angehen. Dazu ist es wichtig, das genaue Geschäftsproblem zu verstehen, das Sie lösen wollen. Nehmen wir zum Beispiel an, Sie müssen eine Kundengruppe innerhalb einer bestimmten Altersgruppe ansprechen, aber Ihr Datensatz enthält Kunden, die nicht in diese Altersgruppe fallen. In diesem Fall müssen Sie zunächst diese irrelevanten Datensätze entfernen. Dieser Schritt hilft, Ablenkungen zu reduzieren und einen übersichtlicheren Datensatz zu erstellen.
Datenduplikate sind ein häufiges Problem, das bei der Erfassung von Daten aus mehreren Quellen auftritt. Duplizierte Daten sind wiederholte Daten in Datensätzen. Diese Daten können unnötig sein und den Datensatz unübersichtlich machen. Verwenden Sie daher Datenbereinigungstools, um solche Duplikate zu entfernen.
Manchmal fehlen in den Datensätzen bestimmte Informationen oder kritische und wichtige Daten. Einige Kunden beantworten zum Beispiel bestimmte Fragen in Kundenfeedback-Datensätzen nicht, so dass diese Felder in Ihrer Datenbank leer bleiben. Sie müssen entscheiden, ob diese Datensätze vollständig gelöscht, mit Standardwerten gefüllt oder unverändert beibehalten werden sollen.
Strukturelle Fehler beziehen sich auf Tippfehler, ungewöhnliche Namenskonventionen, inkonsistente Abkürzungen, Großschreibung oder Zeichensetzung und andere Fehler. Diese Fehler resultieren in der Regel aus der manuellen Dateneingabe und einer fehlenden Standardisierung. So können beispielsweise „Nicht zutreffend“ und „N/A“ zwar als separate Kategorien erscheinen, sollten aber als ein und dieselbe Kategorie analysiert werden.
Ausreißer sind Daten, die sich signifikant unterscheiden und nicht zum Rest des Datensatzes passen. Diese Ausreißer können die Ergebnisse Ihrer Analyse verfälschen. Solche Daten können mit Hilfe von Ausreißer-Erkennungsmethoden wie der Berechnung des Interquartilsbereichs und der Erstellung von Box-Plots identifiziert werden, um sie visuell zu erkennen.
Prüfen Sie, ob die Daten mit den Datenstandards des Unternehmens übereinstimmen. Wenn das Unternehmen zum Beispiel bestimmte Datumsformate, Namenskonventionen oder Datenkategorien verwendet, sollten alle Daten diesen Standards entsprechen. Dieser Schritt ist wichtig, um die Konsistenz zwischen verschiedenen Datensätzen und Systemen zu gewährleisten.
Der letzte Schritt des Datenbereinigungsprozesses ist die Validierung der bereinigten Daten durch Beantwortung wichtiger Fragen. Reicht der Datensatz beispielsweise aus, um Ihren Business Case zu erfüllen? Belegt oder widerlegt er Ihre Theorie? Und entsprechen sie den entsprechenden Standards?
Heutzutage gibt es viele Datenbereinigungstools, mit denen Unternehmen problemlos Bereinigungsaufgaben durchführen können. Im Folgenden werden einige der beliebtesten Datenbereinigungstools vorgestellt.
Abschließend lässt sich festhalten, dass Data Cleansing ein komplexer, aber unerlässlicher Prozess ist, der Aufgaben wie Deduplizierung, das Entfernen fehlender Daten und Ausreißer sowie die Korrektur struktureller Fehler umfasst. Trotz der Herausforderungen, die der Datenbereinigungsprozess mit sich bringt, sind die Vorteile, die eine saubere und präzise Datenbasis für Unternehmen bietet, nicht zu unterschätzen. Moderne Software-Tools spielen eine entscheidende Rolle dabei, diesen Prozess zu automatisieren und effizienter zu gestalten, was zu einer zuverlässigeren Datenverwaltung und letztendlich zu besseren Geschäftsentscheidungen führt.
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