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Von Kundeninformationen bis zu Mitarbeiterdatens盲tzen sammeln Unternehmen eine F眉lle von Daten an, aber nicht alle davon erweisen sich als wertvoll. Redundanz, Fehler und Veralterung verunreinigen die Daten und lassen sie "schmutzig" erscheinen.聽

Die Datenbereinigung ist der erste Schritt, um die Daten 蹿眉谤 Business Intelligence (BI) vorzubereiten. Der Prozess ist vergleichbar mit dem Aufr盲umen eines unordentlichen Zimmers. Entr眉mpeln erleichtert es, das zu finden, was man ben枚tigt, so wie das Bereinigen von Daten wertvolle Erkenntnisse zutage f枚rdert und eine genaue Analyse gew盲hrleistet.

Im Folgenden werden wir uns mit den Einzelheiten der Datenbereinigung befassen, damit Sie deren Funktion und Rolle besser verstehen k枚nnen.

Was beinhaltet die Datenbereinigung?

Bei der Datenbereinigung, auch Data Scrubbing oder Cleansing genannt, werden ungenaue, sich wiederholende oder ung眉ltige Daten innerhalb eines Datensatzes aussortiert. Die Datenbereinigung wird in der Regel manuell von einem Dateningenieur oder Techniker durchgef眉hrt oder mit Software automatisiert.

Warum ist die Datenbereinigung wichtig?

Nach Angaben von Gartner, einem Managementberatungsunternehmen, entstehen Unternehmen durch mangelhafte Datenqualit盲t j盲hrlich Kosten in H枚he von durchschnittlich 12,9 Millionen USD [闭.听

Saubere, qualitativ hochwertige Daten vereinfachen die Interpretation und Nutzung von Datendateien in verschiedenen Gesch盲ftsanwendungen, z. B. in den Bereichen Vertrieb, Marketing und Finanzberichterstattung. Qualitativ hochwertige Daten sind auch 蹿眉谤 das Training von Modellen des maschinellen Lernens (ML) von Bedeutung, da minderwertige Trainingsdatens盲tze zu ungenauen Ergebnissen oder Vorhersagen f眉hren k枚nnen.聽

6 Schritte zur Datenbereinigung

Die Datenbereinigung kann sehr komplex sein. Wenn man sie jedoch in kleinere Ziele unterteilt, wird der Prozess vereinfacht. Im Folgenden finden Sie einige Schritte, die Sie befolgen k枚nnen, um einen sauberen Datensatz zu erhalten.聽

1. Bewerten Sie die Datenqualit盲t

Beginnen Sie mit der 脺berpr眉fung Ihrer Daten, um deren Qualit盲t festzustellen und Probleme 蹿眉谤 Analysten zu erkennen. Dazu geh枚ren die Ermittlung der Beziehungen zwischen den Datenelementen und die Erstellung von Statistiken 眉ber die Datens盲tze, um Unstimmigkeiten aufzudecken.

2. L枚schen Sie doppelte oder unpassende Eintr盲ge.

Eliminieren Sie redundante Daten aus Ihren Datens盲tzen durch Datendeduplizierungstechniken, wie z. B. Inline- und Post-Processing-Deduplizierung. Suchen Sie au脽erdem nach irrelevanten Datenpunkten, die sich negativ auf Ihren Datensatz/die Datens盲tze auswirken k枚nnten. Wenn sich Ihre Studie beispielsweise um die Vorlieben von Fast-Food-Restaurants dreht, kann das Entfernen unzutreffender, nicht zum Thema geh枚render Daten, wie z. B. die Wahl eines guten Restaurants, zu einem 眉bersichtlicheren und relevanteren Datensatz f眉hren.聽

3. Korrigieren Sie strukturelle Fehler.

Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbankspalten hinsichtlich des Datentyps einheitlich sind. Dies kann die Beibehaltung eines einheitlichen Datumsformats, numerischen Formats oder einer Ma脽einheit in Ihrem gesamten Datensatz beinhalten. 脺berpr眉fen und standardisieren Sie au脽erdem die Verwendung von Abk眉rzungen. Wenn sich beispielsweise "Vereinigte Staaten" und "US" auf dieselbe Einheit beziehen, kann die Standardisierung auf ein einheitliches Format dazu beitragen, Mehrdeutigkeiten zu vermeiden.

4. Verwerfen Sie Ausrei脽er.聽

Ausrei脽er sind ungew枚hnliche Werte in Ihren Daten. W盲hrend Ausrei脽er in bestimmten Szenarien das Verst盲ndnis der Stichprobenmenge verbessern k枚nnen, sind sie nicht immer von Vorteil. Das liegt daran, dass Ausrei脽er zu einer extremen Datenvarianz f眉hren k枚nnen, was zu verzerrten, ungenauen Schlussfolgerungen f眉hrt. In einem Datensatz mit monatlichem Website-Traffic sind gelegentliche Traffic-Spitzen beispielsweise wertvolle Ausrei脽er, um beliebte Inhalte zu identifizieren. Bei der Durchf眉hrung allgemeiner Analysen wie der Berechnung des durchschnittlichen Datenverkehrs sollten diese Ausrei脽er jedoch aus Gr眉nden der Genauigkeit ausgeschlossen werden.

5. Pr眉fen Sie auf fehlende Daten.聽

Algorithmen 蹿眉谤 ML lernen aus Daten. Sie erkennen Muster, Beziehungen und Trends in den Daten, die sie 蹿眉谤 datengest眉tzte Entscheidungen und Vorhersagen nutzen k枚nnen. Wenn sie nicht 眉berpr眉ft werden, k枚nnen fehlende Daten die Leistung von Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen ungewollt beeintr盲chtigen.聽

Nehmen wir zum Beispiel einen Gehaltserhebungsdatensatz, bei dem einige Teilnehmer ihre Einkommensangaben ausgelassen haben, was zu fehlenden Daten f眉hrt. Um mit dieser Situation umzugehen, haben Sie die M枚glichkeit, entweder die gesamten Antworten dieser Teilnehmer auszuschlie脽en, ihr Einkommen anhand von Faktoren wie Bildungsstand und Beruf zu approximieren oder das Fehlen der Einkommensdaten zu vermerken. Diese Strategien sind nicht ganz unproblematisch, aber sie sind unerl盲sslich, um die Auswirkungen auf die Gesamtdatenanalyse abzuschw盲chen.聽

6. Bereinigte Daten validieren聽

Der letzte Schritt besteht in der Validierung des bereinigten Datensatzes auf Genauigkeit und Zuverl盲ssigkeit. Um dies effizient zu tun, verwenden Sie Skripte zum Vergleich des Datensatzes mit einer Referenz- oder Idealdatenbank.

Vorteile der Datenbereinigung聽

Im Folgenden sind einige bemerkenswerte Vorteile der Datenbereinigung aufgef眉hrt:聽

• Die Verfeinerung von Daten in CRM- und Vertriebssystemen verbessert die Effizienz von Marketing und Vertrieb.

• Saubere Daten vermindern das Risiko von Fehlbest盲nden, Falschlieferungen und anderen gesch盲ftlichen Herausforderungen, was zu Kosteneinsparungen f眉hrt.

• Die Verringerung von wiederkehrenden Fehlern in Datens盲tzen durch Datenbereinigung erm枚glicht es IT-Teams, sich auf strategische Aufgaben zu konzentrieren, anstatt sich wiederholende Wartungsarbeiten durchzuf眉hren.

Herausforderungen bei der Datenbereinigung聽

Zu den h盲ufigsten H眉rden bei der Datenbereinigung geh枚ren:聽

• Getrennte Datenbest盲nde innerhalb eines Unternehmens k枚nnen Datenbereinigungsprozesse behindern.

• Die Bereinigung von Daten in komplexen Systemen mit verschiedenen Datentypen, wie strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten, ist sowohl arbeitsintensiv als auch kostspielig.

• Die Erg盲nzung fehlender Datenwerte ist unter Umst盲nden nicht immer m枚glich.

Datenbereinigung vs. Datentransformation: Was ist der Unterschied?聽

Bei der Datenbereinigung werden irrelevante Daten aus Ihrem Datensatz entfernt, w盲hrend die Datenumwandlung dazu dient, Daten in ein anderes Format oder eine andere Struktur zu konvertieren. Die Datenumwandlung wird auch als Data Wrangling bezeichnet.

Beide dienen unterschiedlichen Zwecken. Die Datenbereinigung verbessert die Genauigkeit, w盲hrend die Datenumwandlung die Datenmodellierung erleichtert. In der Regel geht die Bereinigung dem Wrangling voraus.聽

Ist eine automatische Datenbereinigung immer von Vorteil?聽

Automatisierte Datenbereinigungstools k枚nnen Ihre Analysen beschleunigen. Trotz effektiver und kosteneffizienter Softwarel枚sungen kann es jedoch vorkommen, dass manuelle Prozesse in Ihren Arbeitsabl盲ufen fortbestehen. Das liegt daran, dass Automatisierung selten eine Allzweckl枚sung ist.聽

Nehmen wir einen Datensatz mit fehlenden Geburtsdaten. Trotz umfangreichen Trainings k枚nnen k眉nstliche Intelligenz (KI) oder ML-Modelle in der Automatisierung diese L眉cken nicht genau vorhersagen oder f眉llen. Gleichzeitig kann ein Mensch fehlende Geburtsdaten auf der Grundlage verf眉gbarer Daten oder externer Informationen ableiten.

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