Was ist Datenbereinigung?

Einführung

Stellen Sie sich vor, Sie planen ein großes Familientreffen. Sie haben eine Teilnehmerliste, aber diese ist voller falscher Kontakte, der gleichen Kontakte und einige Namen sind falsch geschrieben. Wenn Sie sich nicht die Zeit nehmen, diese Liste zu bereinigen, besteht die Möglichkeit, dass Ihr Treffen zu einem Desaster wird. Unternehmen und Konzerne benötigen saubere und genaue Daten, um richtig zu funktionieren und die richtigen Entscheidungen zu treffen. Der Vorgang, Ihre Daten zu bereinigen und sicherzustellen, dass sie genau, frei von Duplikaten und so aktuell wie möglich sind, wird als Datenbereinigung bezeichnet. Datenbereinigung verbessert daher die Betriebsleistung und die Entscheidungsfindung von Unternehmen, genau wie eine angemessene Vorbereitung des Treffens.

Überblick

• Definition der Datenbereinigung und Informationen zu ihrer Bedeutung.
• Erfahren Sie mehr über die Techniken und Werkzeuge zur Datenbereinigung.
• Informieren Sie sich über die Bereiche, die die Datenqualität am stärksten beeinträchtigen, und erfahren Sie, wie Sie die Probleme beheben können.
• Erfahren Sie mehr über Möglichkeiten, wie Sie die Datenbereinigung effektiv in Ihrem Unternehmen implementieren können.
• Identifizieren Sie die Probleme der Datenbereinigung und erfahren Sie, wie Sie diese vermeiden können.

Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung ist eine Datenmanagement Prozess zum Auffinden und Beheben von Dateneingabeproblemen wie Genauigkeitsproblemen und Inkonsistenzen in den Daten. Solche Probleme können durch Fehler wie falsche Eingaben bei der Dateneingabe, Probleme in den Computerdatenbanken sowie das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen entstehen. Dies ist wichtig, da für Analyse, Berichterstellung und Entscheidungsfindung saubere Daten in den Prozess eingespeist werden müssen.

Schritte zur Datenbereinigung

Datenbereinigung bezieht sich auf den Prozess des Waschens, da dabei eine Reihe von Protokollen befolgt werden müssen, um Probleme mit Daten zu beheben. Dabei handelt es sich in der Regel um die Überprüfung, Bearbeitung und Normalisierung die Daten, um Genauigkeit und Einheitlichkeit der Daten zu erreichen.

Datenvalidierung

In diesem Schritt werden die Daten auf Fehler und Inkonsistenzen geprüft. Dabei wird überprüft, ob die Daten innerhalb akzeptabler Bereiche liegen und vordefinierten Formaten entsprechen. Stellen Sie beispielsweise sicher, dass die Daten im richtigen Format vorliegen (z. B. JJJJ-MM-TT) und die numerischen Werte innerhalb der angegebenen Bereiche liegen.

Duplikatserkennung und -entfernung

Dies führt häufig dazu, dass zwei oder mehr Einträge mit ähnlichen oder identischen Informationen vorhanden sind. Dies kann verschiedene Ursachen haben, darunter Eingabefehler und Probleme, die mit Systemschnittstellen zusammenhängen. Beim Datenscrubbing werden diese Einträge auch ausgesondert, um sicherzustellen, dass alle Datensätze im Datensatz nichts anderes als Duplikate voneinander sind.

Datenstandardisierung

Verschiedene Datenquellen können unterschiedliche Formate oder Einheiten verwenden. Beim Datenscrubbing werden Daten in ein standardisiertes Format konvertiert, um Konsistenz im gesamten Datensatz sicherzustellen. Beispielsweise können Datumsformate standardisiert oder alle Währungswerte in eine gemeinsame Währung konvertiert werden.

Datenkorrektur

Die Eingabefehler müssen korrigiert werden. Dazu gehören Tippfehler, falsche Eingaben und veraltete Informationen. Bei der Datenberichtigung werden diese Fehler korrigiert, um die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit des betreffenden Datensatzes aufrechtzuerhalten.

Datenanreicherung

Manchmal umfasst die Datenbereinigung auch das Hinzufügen fehlender Informationen oder das Verbessern vorhandener Daten. Dazu kann das Ausfüllen fehlender Werte aus externen Quellen oder das Aktualisieren von Datensätzen mit den neuesten Informationen gehören.

Datentransformation

Ein weiterer Aspekt der Datenbereinigung ist die Umwandlung von Daten in ein für Analysen oder Berichte geeignetes Format. Dies kann die Aggregation von Daten, die Erstellung neuer berechneter Felder oder die Umstrukturierung von Daten zur Anpassung an analytische Modelle umfassen.

Datenintegration

Wenn Daten aus mehreren Quellen stammen, integrieren Sie sie in ein einheitliches Format. Durch Datenbereinigung wird eine genaue und aussagekräftige Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen gewährleistet.

Datenprüfung

Regelmäßige Audits werden durchgeführt, um die Qualität der Daten und die Wirksamkeit der Datenbereinigungsprozesse zu überprüfen. Dies hilft dabei, die Datenqualität aufrechtzuerhalten und Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden können.

Sehen wir uns nun die folgenden Techniken und Instruments zur Datenbereinigung an:

Techniken

• Datenvalidierung: Überprüfen der Daten anhand vordefinierter Regeln oder Requirements, um deren Richtigkeit sicherzustellen.
• Datenanalyse: Zerlegen Sie die Daten in kleinere, handhabbare Teile, um Fehler zu erkennen.
• Datenstandardisierung: Konvertieren der Daten in ein gemeinsames Format zur Gewährleistung der Konsistenz.
• Duplikatsentfernung: Identifizieren und Eliminieren doppelter Datensätze im Datensatz.
• Fehlerkorrektur: Manuelles oder automatisches Korrigieren erkannter Fehler in den Daten.
• Datenanreicherung: Hinzufügen fehlender Informationen oder Anreichern von Daten mit zusätzlichen relevanten Particulars.

Werkzeuge

• OpenRefine: Ein wichtiges Mittel zum Bereinigen und Verschieben der Daten.
• Drei Fakten: Eine Datenmanipulationsumgebung, in der ein Benutzer Daten mit Hilfe künstlicher Intelligenz verwalten und vorbereiten kann.
• Talend: Ein elektronisches Information Warehouse, das Methoden zur effektiven Datenbereinigung beinhaltet.
• Datenleiter: Ein auf Geschwindigkeit basierendes Device zum Sammeln und Abgleichen von Datensätzen.
• Pandas (Python-Bibliothek): Schmutzige Daten sind Datenanalysten seit Jahren ein Dorn im Auge und Information Body ist ein sehr flexibles Werkzeug, das in der Umgang mit Daten und säubern Sie es dabei.

Bedeutung der Datenbereinigung

Datenbereinigung ist ein wichtiger Prozess, um sicherzustellen, dass Daten in einer Reihe von Bereichen konsistent und nutzbar sind. Aus diesen Gründen ist Datenbereinigung unerlässlich:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Daher sind saubere Daten erforderlich, damit die richtigen Entscheidungen auf die richtige Weise getroffen werden können. Falsche Informationen können sehr schädlich sein, da sie detrimental Folgen für die Entscheidungsfindung bei jeder strategischen Entwicklung oder bei operativen Aktivitäten haben können. Auf diese Weise können Unternehmen sicher sein, dass sie qualitativ hochwertige Daten erhalten, die zur Verbesserung der Geschäftsleistung beitragen können.

Gesteigerte Effizienz

Durch die Datenbereinigung werden Duplikate und Redundanzen in den Daten eliminiert, Fehler korrigiert und Datenformate standardisiert, was die Datenverarbeitung erleichtert. Dies verbessert den Arbeitsablauf, reduziert den Zeitaufwand für die Korrektur falsch eingegebener Daten und steigert die Produktivität.

Verbesserte Kundenbeziehungen

Intestine gepflegte Kundendatenbanken verbessern die Artwork und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und sie ansprechen. Auf diese Weise können Unternehmen aufgrund der Reduzierung von Fehlern und Unterschieden in den Kundeninformationen ihre Fehler minimieren und ihren Kunden maximale Zufriedenheit und Loyalität bieten, was letztendlich zu einer Vergrößerung des Kundenstamms führt.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Dies liegt zum Teil daran, dass zahlreiche Branchen gesetzliche Verpflichtungen in Bezug auf Datengenauigkeit und Datenschutz haben. Datenbereinigung hilft dabei, diese Vorschriften einzuhalten und so mögliche Rechtsfälle sowie Geldbußen zu vermeiden.

Kosteneinsparungen

Dies bedeutet auch, dass bei fehlerhaften Daten viel Geld, Zeit und andere Ressourcen vergeblich eingesetzt werden und wichtige Gelegenheiten verpasst werden. Unternehmen können solche Kosten vermeiden, da durch die Bereinigung von Daten häufige Bereinigungen, Korrekturen und Abfragen vermieden werden, die sehr kostspielig sein können.

Verbesserte Datenintegration

In Organisationen werden verschiedene Datenquellen verwendet. Durch Datenbereinigung können Daten aus verschiedenen Systemen in einem umfassenderen Ansatz abgerufen werden. Dies ermöglicht eine integrierte Betrachtung der für die Analyse- und Berichtsanforderungen wichtigsten Informationen.

Bessere Analysen und Berichte

Analytik ist eine wichtige Funktion in Unternehmen und Organisationen, aber ihre Wirksamkeit hängt von der Qualität der Daten ab, die ihr zugeführt werden. Mit einer guten und sauberen Datenschicht trägt die Datenbereinigung dazu bei, sicherzustellen, dass die für Berichte und Analysen verwendeten Daten stets sauber sind, was zu möglichst genauen Berichten und Analysen führt.

Häufige Probleme mit der Datenqualität und deren Lösungen

• Fehlende Werte: Verwenden Sie Techniken wie Imputation, bei der fehlende Werte durch geschätzte Werte ersetzt werden, oder entfernen Sie Datensätze mit fehlenden Daten.
• Inkonsistente Datenformate: Standardisieren Sie Formate (z. B. Daten, Adressen), um Konsistenz zu gewährleisten.
• Doppelte Datensätze: Implementieren Sie Algorithmen zum Identifizieren und Zusammenführen oder Entfernen von Duplikaten.
• Ausreißer: Erkennen und untersuchen Sie Ausreißer, um festzustellen, ob es sich um Fehler oder gültige Werte handelt.
• Falsche Daten: Validieren Sie die Daten anhand vertrauenswürdiger Quellen oder verwenden Sie automatisierte Korrekturalgorithmen.

Greatest Practices für die Datenbereinigung

• Legen Sie Datenqualitätsstandards fest: Darüber hinaus muss angegeben werden, welche Artwork von Daten für eine Organisation als sauber angesehen werden können.
• Automatisieren Sie, wo möglich: Wenden Sie eine Automatisierung der Datenbereinigung an und verwenden Sie Skripte, wenn der Einsatz von Datenbereinigungstools nicht möglich ist.
• Überprüfen und aktualisieren Sie die Daten regelmäßig: Die Datenbereinigung sollte tatsächlich ein iterativer Prozess sein und nicht als einmalige Maßnahme betrachtet werden.
• Dateneigentümer einbeziehen: Besprechen Sie die Angelegenheit mit den Personen, die die Daten intestine kennen, um Probleme zu erkennen und zu lösen.
• Dokumentieren Sie Ihren Prozess: Führen Sie detaillierte Aufzeichnungen über Datenbereinigungsaktivitäten und -entscheidungen.

Herausforderungen bei der Datenbereinigung

• Datenmenge: Die Arbeit mit Huge Information stellt eine Herausforderung im Umgang mit den großen verfügbaren Datenmengen und deren Verwaltung dar.
• Komplexität der Daten: Die großen Datenmengen sind zudem unterschiedlicher Natur und können strukturiert, unstrukturiert, als Textual content, numerisch, kategorisch, nominal, ordinal und mehr sein.
• Fehlende Standardisierung: Inkonsistente Datenstandards zwischen den verschiedenen Quellen erschweren den Bereinigungsprozess.
• Ressourcenintensiv: Die Datenbereinigung kann erhebliche personelle und technische Ressourcen erfordern.
• Kontinuierlicher Prozess: Die Aufrechterhaltung der Datenqualität erfordert ständige Anstrengungen und Wachsamkeit.

Abschluss

Ein entscheidender Schritt zur Gewährleistung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der für Analysen und Entscheidungen verwendeten Daten ist die Datenbereinigung. Unternehmen können die Qualität ihrer Daten drastisch steigern, was zu genaueren Erkenntnissen und besseren Geschäftsergebnissen führt, indem sie Greatest Practices und effiziente Datenbereinigungsprozesse in die Praxis umsetzen. Trotz der Schwierigkeiten ist die Datenbereinigung eine lohnende Investition, denn saubere Daten haben viele Vorteile.

Häufig gestellte Fragen