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.

Was ist Data Cleansing?

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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Was ist der Unterschied zwischen Data Scrubbing und Data Cleansing?

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.

Warum sollten Unternehmen falsche und unvollständige Daten korrigieren?

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:

Die 5 wichtigsten Maßnahmen für eine optimale Datenqualität

Vorteile des Data Cleansing

Die Datenbereinigung bringt für Unternehmen mehrere Vorteile mit sich.

• Verbesserung der Datenqualität: Die Datenqualität ist von grundlegender Bedeutung für genaue und effektive Datenanalysen, Berichte und andere Datenintegrationen. Je höher die Datenqualität ist, desto genauer und zuverlässiger werden die Ergebnisse sein. Sie ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Initiativen wie Business Intelligence und Recommendation Engines auf einer soliden Grundlage voranzutreiben.
• Höhere Produktivität und Effizienz: Bereinigte Daten können für Data-Mining-Aufgaben verwendet werden, wodurch Zeit für die manuelle Fehlerbeseitigung eingespart wird. Dadurch können Unternehmen ihre Geschäftsprozesse rationalisieren. Daher können Unternehmen ihre Ressourcen effektiver auf strategische Initiativen und Kernaktivitäten konzentrieren, was zu einer produktiveren und flexibleren Betriebsumgebung führt.
• Verbesserung des Entscheidungsfindungsprozesses: Datenqualität ist für genaue und zuverlässige Ergebnisse von größter Bedeutung. Je genauer und zuverlässiger die Daten sind, desto sicherer können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. Außerdem wird das Risiko von Fehlentscheidungen, die sich auf den Umsatz und den Ruf des Unternehmens auswirken, verringert.
• Kosten senken und Umsatz steigern: Falsche und unvollständige Daten können zu unnötigen Kosten führen, z. B. für unerwünschte Marketingkampagnen, Produkteinführungen und Ressourcenzuweisungen. Unternehmen können die Genauigkeit strategischer Initiativen verbessern, indem sie fehlerhafte und unvollständige Daten durch Bereinigung beseitigen. So senkt Data Cleansing die Kosten und trägt durch effektivere und gezieltere Geschäftsabläufe zur Umsatzsteigerung bei.
• Stärkung der Kundenbeziehungen: Konsistente und genaue Kundendaten ermöglichen es Unternehmen, Kundeninformationen leicht abzurufen und zu analysieren und effektiv mit ihnen zu kommunizieren. Alle Daten über die Vorlieben, Stärken und Interessen der Kunden können leicht ermittelt werden, was eine gezieltere Kundenbetreuung ermöglicht. Diese Fähigkeiten tragen dazu bei, die Kundenzufriedenheit und die Bindung an das Unternehmen zu verbessern.

Herausforderungen beim Data Cleansing

Data Cleansing bringt zwar viele Vorteile für Unternehmen mit sich, ist aber auch mit einigen Herausforderungen verbunden. Wir werden sie in diesem Abschnitt erörtern. 

• Versehentliche Datenverluste: Bei der Datenbereinigung werden doppelte, ungenaue, unvollständige und irrelevante Daten entfernt. Beim Entfernen solcher Daten kann es jedoch zu versehentlichen Datenlöschungen kommen. Dies kann zu einem dauerhaften Datenverlust führen. Der Schaden kann erheblich höher sein, wenn es sich um kritische Daten handelt. Daher ist es wichtig, ein zuverlässiges Sicherungssystem zu haben, bevor man versucht, die Daten zu bereinigen. 
• Herausforderungen bei der Datensicherung: Die Pflege von Datensicherungen kann eine umfassende und schwierige Aufgabe sein, insbesondere bei großen und komplexen Datenbeständen. Unternehmen müssen erhebliche Investitionen in zuverlässige Sicherungssysteme tätigen. Darüber hinaus können Backup-Prozesse ressourcenintensiv sein, erfordern viel Speicherplatz und können die Systemleistung beeinträchtigen.
• Herausforderungen in Bezug auf die Datensicherheit: Unternehmensdaten, die für die Datenbereinigung verwendet werden, können vertrauliche und persönliche Informationen enthalten. Ein unbefugter Zugriff auf solche Daten kann dazu führen, dass diese Daten an Dritte weitergegeben werden, was zu Verstößen gegen die Vorschriften zur Informationssicherheit führt. Daher ist es wichtig, vor dem Bereinigungsprozess geeignete Sicherheitskontrollen zu implementieren, um die maximale Sicherheit dieser Daten zu gewährleisten.
• Zeitaufwändiger Prozess: Data Cleansing umfasst mehrere Bereinigungsaufgaben wie Deduplizierung, Fehlerbeseitigung, Standardisierung und Ersetzung fehlender Daten. Diese Aufgaben erfordern sorgfältige Aufmerksamkeit und können zeitintensiv sein. 
• Herausforderungen bei der Wahrung der Datenintegrität: Es besteht die Gefahr, dass die Bedeutung der Daten und die Beziehungen zwischen den Daten während des Datenbereinigungsprozesses verloren gehen. Daher ist es wichtig, die ursprüngliche Genauigkeit der Daten zu erhalten, da jede Änderung zu falschen Analysen und Geschäftsentscheidungen führen kann. Die Historie der Datenänderungen muss erhalten bleiben.

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Wie werden Daten bereinigt? Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Data Cleansing ist ein schrittweiser Prozess, der die folgenden wesentlichen Schritte umfasst.

Schritt 1: Entfernen irrelevanter Daten

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.

Schritt 2: Duplikate entfernen

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.

Schritt 3: Entfernen Sie fehlende oder unvollständige Daten

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.

Schritt 4: Strukturelle Fehler beseitigen

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.

Schritt 5: Ausreißer entfernen

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. 

Schritt 6: Standardisierung der Daten

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.

Schritt 7: Datenvalidierung

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?

Data-Cleansing-Tools

Heutzutage gibt es viele Datenbereinigungstools, mit denen Unternehmen problemlos Bereinigungsaufgaben durchführen können. Im Folgenden werden einige der beliebtesten Datenbereinigungstools vorgestellt.

• OpenRefine: Ein kostenloses Open-Source-Tool, mit dem Daten bereinigt und in verschiedene Foren umgewandelt werden können. Es handelt sich um ein sicheres Tool, mit dem Sie die Daten auf Ihrem Rechner bearbeiten können. Es erleichtert auch die Erweiterung Ihres Datensatzes mit anderen externen Daten und Webdiensten.
• WINPURE Clean and Match: Eines der besten Bereinigungstools auf dem Markt mit Funktionen zum Data Cleansing per Mausklick. Außerdem verfügt es über ein leistungsstarkes Tool zur Datenprofilierung. Dieses Tool kann lokal installiert werden und auch von nicht-technischem Personal verwendet werden. 
• DemandTools: Speziell entwickelt, um Salesforce-Daten schnell zu bereinigen und zu verwalten. Es hilft bei der Beseitigung von Duplikaten durch automatische Deduplizierung und Vermeidung von Duplikaten. Darüber hinaus automatisiert dieses Tool die Standardisierung von Daten, Änderungen und die Verwaltung von Datensatzbesitz. Es hilft, die Ergebnisse von Marketingkampagnen zu verbessern und zuverlässige Salesforce-Berichte zu erstellen.
• IBM Infosphere Quality Stage: Dieses Tool unterstützt Datenqualität und Data Governance und ermöglicht Ihnen die Bereinigung und Verwaltung Ihrer Daten. Es verfügt über Schlüsselfunktionen wie Datenprofilierung, Standardisierung, Datensatzabgleich und Anreicherungsfunktionen, um die Qualität der Daten zu verbessern. Es enthält sogar integrierte Governance-Funktionen zur Unterstützung der Einhaltung von Datenregeln.
• Oracle Enterprise Data Quality: Eine umfassende Datenqualitätsmanagement-Plattform für CRM und andere Anwendungen und Cloud-Services. Sie verfügt über Funktionen wie Datenstandardisierung, Adressüberprüfung und Datenprofilierung. Neben den Datenbereinigungsfunktionen erleichtert dieses Tool umfassende Data Governance-, Integrations- und Business Intelligence-Initiativen. 

Effizienz und Herausforderungen in der Datenbereinigung

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.