Heutzutage müssen wir Daten aus mehreren Quellen kombinieren, um Datenanalysen für verschiedene Zwecke durchzuführen. Datenkonsistenz und -qualität sind dabei zu quälenden Problemen geworden. Data Wrangling hilft bei der Umwandlung verschiedener Datentypen in ein für die Analyse einfacheres Format. In diesem Artikel wird das Data Wrangling erklärt, einschließlich seiner Schritte, Vorteile, Anwendungsfälle und Tools, die zur Automatisierung verwendet werden.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Data Wrangling?
Data Wrangling ist der Prozess, bei dem Daten in ein hochwertiges Format konvertiert und strukturiert werden. Data Wrangling spielt eine wichtige Rolle bei der Datenanalyse und beim maschinellen Lernen. Der Grund dafür ist, dass die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse in hohem Maße von der Qualität der Daten abhängen. Data Wrangling wird oft auch als „Data Munging“ bezeichnet.
Es gibt mehrere Aufgaben, die mit Datenmanipulationen verbunden sind. Einige Beispiele sind das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, Datenbereinigungsprozesse, das Entfernen von Dateninkonsistenzen und das Konvertieren in ein gewünschtes Datenformat. Das ultimative Ziel der Datenbereinigung ist die Verbesserung der Datenqualität. Sie trägt dazu bei, genauere, nützlichere und bessere Ergebnisse zu erzielen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Wrangling und Data Cleansing?
Data Wrangling und Data Cleansing sind ähnlich, da beide für die Datenanalyse entscheidend sind. Dennoch haben beide Prozesse unterschiedliche Hauptschwerpunkte. Die Data Cleasning hat einen engeren Fokus als das Data Wrangling, da es in erster Linie darum geht, doppelte, ungenaue, unvollständige und irrelevante Daten aus den Rohdatensätzen zu entfernen. Sie umfasst auch die Standardisierung und Validierung von Daten. Das Hauptziel von Data Cleansing besteht darin, die Qualität, Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten zu verbessern.
Im Gegensatz dazu geht das Data Wrangling über die Datenbereinigung hinaus. Data Wrangling umfasst ein breites Spektrum von Aufgaben zur Konvertierung und Strukturierung von Daten in ein nützliches und zuverlässiges Format. Man kann also sagen, dass das Data Cleansing eine Teilaufgabe des Data Wrangling ist.
Die Datenbereinigung ist entscheidend für eine verbesserte Datenqualität und Datenkonsistenz. Wie Sie Herausforderungen neistern und die Vorteile in Ihrem Unternehmen nutzen, erfahren Sie in unserem Blogbeitrag:
Was ist der Unterschied zwischen Data Wrangling und Data Mining?
Data Mining ist ein umfassender Prozess, der große Datensätze in wertvolle Informationen umwandelt. Es hilft, in den Daten verborgene Korrelationen, Muster, Trends und Anomalien aufzudecken. Einer der wichtigsten Schritte beim Data Mining ist das Data Wrangling, die auch Datenverarbeitungsprozesse umfassen kann. Aus diesem Grund ist das Data Wrangling häufig eine Vorstufe der Datenanalyse und des Data Mining.
Außerdem liegt der Hauptschwerpunkt des Data Wrangling auf der Verbesserung der Datenqualität durch die Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen. Beim Data Mining hingegen geht es darum, nützliche Informationen und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Erfahren Sie, wie Data Mining Unternehmen hilft, durch analytische Techniken und Werkzeuge verborgene Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen.
Vorteile von Data Wrangling
Data Wrangling bietet mehrere Vorteile, darunter eine verbesserte Datenkonsistenz und -qualität, die es Unternehmen ermöglicht, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden werden die fünf wichtigsten Vorteile von Data Wrangling erläutert.
- Verbesserte Datenkonsistenz: Datenanalyse und maschinelles Lernen erfordern die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, oft in unterschiedlichen Formaten. Data Wrangling hilft dabei, ein einheitliches Datenformat zu erreichen und damit die Konsistenz der Daten zu verbessern.
- Geringere Kosten: Gut strukturierte Daten machen den Analyseprozess effizienter, da sie keine große Rechenleistung erfordern. Außerdem sind die Kosten für die Datenspeicherung geringer, da redundante Daten reduziert werden. Somit bietet Data Wrangling erhebliche Kosteneinsparungen für Unternehmen.
- Bessere Einblicke: Data Wrangling verbessert die Datenqualität. So werden die Eingaben der Datenanalyse und des maschinellen Lernens zuverlässiger und die Ergebnisse genauer. Dies führt zu besseren Erkenntnissen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
- Erleichterung der Datenintegration: Die meisten Data Wrangling-Anwendungen müssen Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, die in ihrem Rohformat nicht einfach kombiniert werden können. Data Wrangling beseitigt dieses Hindernis, indem es die Daten in ein einheitliches Format umwandelt und strukturiert und so die Kombination erleichtert.
- Verbesserte Datenqualität: Data Wrangling beseitigt Probleme in den Daten, wie z. B. Duplikate, fehlende Daten und Inkonsistenzen, was zu einer verbesserten Qualität führt. Viele kostspielige Fehler können durch die Verwendung hochwertiger Daten vermieden werden. Außerdem werden die Ergebnisse dadurch zuverlässiger.
Beispiele für Data Wrangling
Es gibt viele Anwendungsfälle für Data Wrangling. Im Folgenden werden die fünf häufigsten Anwendungsfälle für Datenumwandlung aufgeführt.
Gewinnung von Einblicken in die Finanzwelt
Finanzinstitute generieren eine große Menge an Informationen, z. B. Finanztransaktionsdatensätze und Börsenberichte, oft in unstrukturierten Formaten. Data Wrangling wandelt diese Daten in strukturierte und nutzbare Formate um, so dass Unternehmen wichtige, umsetzbare finanzielle Erkenntnisse gewinnen können. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen über Marktchancen zu treffen und die Marktdynamik zu verstehen.
Effiziente Berichterstellung
Viele Unternehmen, insbesondere im Finanzsektor, müssen regelmäßig Leistungs- und Umsatzberichte erstellen, um ihre Tätigkeit für Unternehmen und Kunden transparent zu machen. Die Daten für solche Berichte stammen oft aus unstrukturierten Quellen wie Excel-Tabellen, Datenbanken und Textdateien. Sie enthalten Datenprobleme, die es schwierig machen, Berichte direkt zu erstellen. Data Wrangling wandelt diese Daten in kohärente und strukturierte Formate um, die die Analyse, Visualisierung und Erstellung von Berichten erleichtern. Das höhere Management kann wichtige Erkenntnisse, Trends und Muster schnell erfassen, um strategische Entscheidungen zu treffen.
Verbessern Sie das Kundenerlebnis
Unternehmen müssen die Bedürfnisse ihrer Kunden verstehen, um effektive Produkte für sie zu entwickeln. Verschiedene Kundendaten wie Kaufgewohnheiten, Browsing-Verhalten, Interaktionen, Vorlieben und demografische Daten sind wertvolle Quellen, die verborgene Muster aufdecken. Data Wrangling hilft Unternehmen dabei, diese Erkenntnisse in bessere Marketingstrategien und gezielte Werbung umzuwandeln und so das Kundenerlebnis zu verbessern.
Forschung und Lehre
Data Wrangling hilft Forschern bei der Durchführung ihrer Experimente. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und in ein einheitliches Format umgewandelt, das für eine umfassende Analyse erforderlich ist. Data Wrangling ist auch im Bildungsbereich nützlich. Es hilft bei der Umwandlung von Schülerdaten wie Leistung, Anwesenheit und Lernergebnissen, um bessere Lernstrategien zu entwickeln und die Leistung der Schüler zu verbessern.
Verbesserung des Gesundheitswesens
Täglich werden große Mengen medizinischer Daten generiert, darunter klinische Aufzeichnungen, medizinische Laborergebnisse und Behandlungspläne. Die Datenverarbeitung ist für eine einheitliche Sicht auf die Patientenakten unerlässlich. Einrichtungen des Gesundheitswesens können Patientendaten analysieren und sie effektiv für Forschung und Entwicklung nutzen. Das Ergebnis ist eine verbesserte Patientenversorgung.
Wir zeigen Ihnen in unserem Beitrag, warum gute Datenqualität der Schlüssel zu zuverlässigen Prozessen ist und wie Sie diese für Ihr Unternehmen gewährleisten:
Die sechs Schritte des Data Wrangling
Data Wrangling besteht in der Regel aus sechs Schritten: Exploration, Transformation, Bereinigung, Anreicherung, Validierung und Speicherung. Schauen wir uns an, was jeder Schritt umfasst.
1. Datenexploration
Der erste Schritt beim Data Wrangling besteht darin, ein gutes Verständnis für die Daten zu erlangen. Die für den jeweiligen Zweck verwendeten Datenquellen und -typen werden ermittelt und in die Verarbeitungsumgebung importiert. In dieser Phase werden die Datenqualität und -struktur untersucht, um fehlende und doppelte Werte, Inkonsistenzen, Fehler und Ausreißer zu identifizieren.
Dies ist eine wichtige Phase, bevor die anderen Schritte in Angriff genommen werden. Je besser Sie Ihre Daten verstehen, desto einfacher ist es, Werkzeuge und Methoden zur Bereinigung und Strukturierung des benötigten Formats zu finden.
2. Data Cleansing
Der nächste Schritt ist die Bereinigung der Daten, um die in der ersten Phase festgestellten Probleme zu beseitigen. Unstrukturierte Daten enthalten oft Inkonsistenzen und fehlende oder redundante Werte. Bei der Datenbereinigung werden doppelte, ungenaue, unvollständige und irrelevante Daten entfernt.
Die Datenbereinigung umfasst auch die Datenvalidierung und -standardisierung, um sicherzustellen, dass die Daten bestimmten Regeln und Standards entsprechen. Verwenden Sie Datenbereinigungstools, um verschiedene Probleme in den Rohdaten zu identifizieren und zu korrigieren. Dadurch wird die Genauigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit der Daten verbessert.
3. Datentransformation
Bereinigte Daten liegen oft nicht im richtigen Format vor. In der dritten Phase werden die bereinigten Daten in das richtige Format oder die richtige Struktur für die Analyse umgewandelt. Sie kann Datenaggregation, Normalisierung, Änderung des Layouts und Entfernung komplexer Datenstrukturen umfassen. So können beispielsweise Objekte und Arrays in separate Datenpunkte aufgeteilt werden, um die Analyse zu erleichtern. Die umgewandelten Daten helfen bei der Durchführung verschiedener Datenanalyseaktivitäten, einschließlich Datenvisualisierung, Berichterstellung und Datenmodellierung.
4. Data Enrichement
Selbst nachdem die Daten in das gewünschte Format umgewandelt wurden, kann es sein, dass sie nicht genau dem Zweck entsprechen. In diesem Fall können Sie den Datensatz durch die Integration von Daten aus externen Quellen anreichern. So können Sie beispielsweise demografische Informationen aus Volkszählungsdaten, geografische Daten und Daten von Social-Media-Plattformen in Drittquellen integrieren. Die Anreicherung von Daten ermöglicht es Unternehmen, einen vollständigeren Datensatz zu erhalten und ein tieferes Verständnis für den geschäftlichen Anwendungsfall zu entwickeln.
5. Datenvalidierung
Die Datenvalidierung ist ein weiterer wichtiger Schritt im Data-Wrangling-Prozess. Sie stellt sicher, dass die umgewandelten Daten die gewünschten Qualitäts-, Konsistenz- und Sicherheitsstandards erfüllen. Es ist auch wichtig, die Integrität der Daten zu bewahren, damit zuverlässige Ergebnisse für eine bessere Entscheidungsfindung generiert werden können.
So kann z. B. die Datengenauigkeit durch Querverweise überprüft werden, wenn die Daten innerhalb eines bestimmten Bereichs liegen, Datenformate und -typen werden validiert, und es wird geprüft, ob die Daten einheitlich sind.
6. Datenspeicherung
Der letzte Teil der Datenaufbereitung besteht darin, die Daten für den Zugriff und die Verarbeitung durch nachgelagerte Prozesse wie maschinelles Lernen und Business Intelligence zu bewahren. Diese Daten sind ein wertvolles Gut im Unternehmen. Daher ist es wichtig, die Daten sicher und zuverlässig zu speichern, um Datenschutz- und Sicherheitsbedenken zu vermeiden.
Gute Datenqualität sichert nicht nur die Zuverlässigkeit betrieblicher Prozesse, sondern schützt auch vor hohen finanziellen Risiken durch Datenfehler.
Data Wrangling Tools
Die meisten Datenverarbeitungsaufgaben können manuell durchgeführt werden. Allerdings ist es einfacher, sie zu automatisieren, wenn Sie einen großen Datensatz zu verarbeiten haben. Data Wrangling Tools ermöglichen es Unternehmen, diese Aufgaben zu automatisieren und den Prozess zu beschleunigen. Im Folgenden finden Sie einige der am häufigsten verwendeten Datenverarbeitungs-Tools auf dem Markt.
Microsoft Power Query
Power Query von Microsoft ist ein beliebtes Tool zur Datenverarbeitung, das auch in eine weit verbreitete Microsoft Excel-Anwendung integriert ist. Es bietet eine hervorragende grafische Benutzeroberfläche zum Abrufen von Daten und einen umfangreichen Editor für Datenumwandlungs- und Aufbereitungsaufgaben. Es ist nicht nur in Excel, sondern auch in vielen anderen Microsoft-Anwendungen enthalten. So ermöglicht das Power-Tool die Verbindung mit mehreren Datenquellen. Insgesamt ermöglicht dieses Tool Unternehmen die Erstellung von ETL-Anwendungen (Extrahieren, Transformieren und Laden). Power Query verfügt über viele Funktionen, die sich von anderen Anwendungen abheben. So lassen sich beispielsweise wiederholbare Abfragen definieren und Verbindungen zu über hundert Datenquellen herstellen.
Alteryx AI-Plattform
Diese umfassende KI-Plattform bietet KI-gestützte Analyse- und Machine-Learning-Tools für Unternehmen. Ihre Bestandteile, wie z. B. Designer Cloud, AutoML, ETL- und ELT-Services, bieten leistungsstarke Datenvorbereitungstools für die Datenverarbeitung. Diese Plattform bietet visuelle und interaktive Tools für das Data Wrangling, bei denen es sich entweder um no-code oder low-code Tools handelt. Wie bei vielen anderen Tools können Sie Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, von Tabellenkalkulationen bis hin zur Cloud. Zur Datenanreicherung können Sie Geodaten von Mapbox und TomTom sowie demografische Daten von Dun & Bradstreet, Experian und den US Census Data hinzufügen.
Altair Monarch
Dies ist ein weiteres beliebtes Tool, das mit allen Datenquellen integriert werden kann, die schwieriger zu transformieren und zu strukturieren sind. Einige Beispiele sind Datenbanken, PDF-Daten und Cloud-basierte Daten. Bei diesem Tool handelt es sich um eine desktopbasierte Anwendung, mit der die Daten in ein besser lesbares Format strukturiert werden können. Es ermöglicht Benutzern die Durchführung von Datenverarbeitungsaufgaben und die Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen ohne jeglichen Code.
Talend
Talend ist eine weitere Datenverarbeitungsplattform, die sich die Möglichkeiten des maschinellen Lernens für den Verarbeitungs-prozess zunutze macht. Diese Low-Code-Plattform bietet Datenintegrations-, Transformations- und Mapping-Funktionen, einschließlich ETL- und ELT-Tools. Talend ermöglicht die Integration von Daten aus praktisch jeder Datenquelle und jedem Datentyp. Außerdem bietet es automatische Qualitätsprüfungen, um sicherzustellen, dass die Daten den Erwartungen entsprechen.
Data Wrangling: Grundlage für eine effektive Datenanalyse
Data Wrangling ist für eine effektive Datenanalyse und maschinelles Lernen unerlässlich. Wie Sie in diesem Artikel erfahren haben, handelt es sich um einen sechsstufigen Prozess, der Daten in ein einheitliches Format umwandelt und strukturiert. Es gibt eine breite Palette von Anwendungsfällen für Data Wrangling, die Unternehmen mehrere Vorteile bieten. Für die Automatisierung der einzelnen Schritte des Prozesses wurden verschiedene Data-Wrangling-Tools entwickelt.
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