Was ist Datenbereinigung? Warum Sie sich um schmutzige Daten kümmern sollten

Daten sind die Währung des 21. Jahrhunderts.

Sie stehen im Mittelpunkt fast jeder Entscheidung, die Sie treffen. Daten informieren Ihre Strategien, lassen Sie Fortschritte und Erfolge messen und sind das Zentrum einiger der fortschrittlichsten und ausgeklügeltsten Technologien der Welt.

Unternehmen sammeln viele Daten über ihre Abläufe, aber nicht alle sind nützlich. Die meisten dieser Daten sind unrein, veraltet oder dupliziert. Saubere, aktuelle Informationen geben Ihnen die Macht, intelligente Geschäftsentscheidungen zu treffen. Mit klaren und genauen Informationen können Sie gezielte Marketingkampagnen erstellen, Ihre Website verbessern und Ihre E-Commerce-Strategie optimieren. Aber wenn Ihre Daten unrein sind, gehen all diese Zeit, Geld und Mühe verloren.

Es ist kein Geheimnis, dass Unternehmen mit Zugang zu hochwertigen Datensätzen die besten Entscheidungen treffen. Sie erkennen den Wert, zuverlässige Daten zur Hand zu haben.

Datenbereinigung ist der erste Schritt, um Ihre Daten für Ihre Business Intelligence (BI) oder Analyseanwendungen zu bereinigen. Die Nutzung von Datenbereinigungsdiensten und -lösungen (wie Datenqualitätssoftware) ist notwendig, um genaue und zuverlässige Datensätze für die Analyse und den maximalen Wert sicherzustellen.

Datenbereinigung ist ein wesentlicher Bestandteil des gesamten Datenmanagementprozesses und eine der Kernkomponenten der Datenvorbereitungsarbeit, die Datensätze für die Verwendung in BI- und Data-Science-Anwendungen bereit macht. Datenqualitätsanalysten, Ingenieure und Datenmanagement-Profis führen typischerweise die Datenbereinigung durch. Aber auch Datenwissenschaftler, BI-Analysten und Geschäftsanwender können Daten bereinigen oder am Prozess für ihre Anwendungen teilnehmen.

Datenbereinigung entfernt Diskrepanzen, korrigiert Syntaxfehler und Tippfehler, behebt Probleme wie fehlende Codes und leere Felder, findet doppelte Datenpunkte und normalisiert Datensätze. Sie hilft, vertrauenswürdige Antworten zu erstellen und vereinfacht den analytischen Prozess als grundlegendes Merkmal der Datenwissenschaft. 

Datenbereinigung bietet konsistente und hochwertige Datensätze für die Datenanalyse und BI-Tools, um leicht auf genaue Daten für jedes Problem zuzugreifen und diese zu verstehen.

Die meisten Datenbereinigungen sind mit Softwareanwendungen möglich, werden aber manchmal manuell durchgeführt. Obwohl Datenbereinigung entmutigend sein kann, ist sie entscheidend für das Management von Unternehmensdaten.

Warum ist Datenbereinigung wichtig?

Unternehmen speichern oft viele Informationen wie Geschäfts-, Mitarbeiter- und in einigen Fällen Kunden- oder Klientendaten. Unternehmen, im Gegensatz zu Einzelpersonen, müssen die Datensicherheit und den Datenschutz sowohl intern als auch extern gewährleisten. Datenbereinigung schützt diese sensiblen Daten vor Lecks und böswilligen Bedrohungsakteuren.

Geschäftspraktiken und Entscheidungsfindung sind zunehmend datengesteuert, da Unternehmen versuchen, Datenanalysen zu nutzen, um die Geschäftsleistung zu verbessern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Saubere Daten sind entscheidend für BI- und Big-Data-Teams, Geschäftsleiter, Marketingmanager, Vertriebsmitarbeiter und operative Mitarbeiter, insbesondere in Einzelhandel, Finanzdienstleistungen und anderen datenintensiven Unternehmen.

Unzureichende Bereinigung von Kundenaufzeichnungen und anderen Unternehmensdaten führt zu falschen Informationen. Dies kann zu schlechten Geschäftsentscheidungen, unangemessenen Strategien, verpassten Chancen und betrieblichen Problemen führen, die alle die Kosten erhöhen und den Umsatz und Gewinn senken können.

Komponenten von Qualitätsdaten

Die Bestimmung der Datenqualität erfordert die Bewertung ihrer Attribute, gefolgt von der Gewichtung in Bezug auf das, was für Ihr Unternehmen und Ihre Anwendung(en) am relevantesten ist. Hochwertige Daten müssen verschiedene Qualitätsanforderungen erfüllen. Einige davon sind:

• Gültigkeit bezieht sich darauf, wie gut die Daten vordefinierten Geschäftsrichtlinien oder -beschränkungen entsprechen.
• Vollständigkeit ist das Ausmaß, in dem alle erforderlichen Daten zugänglich sind.
• Datenkonsistenz misst, wie konsistent Daten sowohl innerhalb als auch über Datensätze hinweg sind.
• Einheitlichkeit ist das Maß, in dem Informationen mit demselben Messsystem dargestellt werden.
• Genauigkeit misst, wie nah die Geschäftsdaten den tatsächlichen Werten entsprechen.

Datenmanagement-Teams entwickeln Datenqualitätsmetriken, um diese Attribute, Fehlerraten und die Gesamtzahl der Mängel in Datensätzen zu messen. Viele Experten bewerten die geschäftlichen Auswirkungen von Datenqualitätsproblemen und den potenziellen Wert ihrer Behebung mithilfe von Umfragen und Interviews mit Unternehmensleitern als Teil des Prozesses.

Welche Art von Fehlern behebt die Datenbereinigung?

Datenbereinigung behandelt viele Probleme und Schwierigkeiten in Datensätzen, wie unvollständige, ungültige, inkonsistente und beschädigte Datenwerte. Einige dieser Fehler treten aufgrund menschlichen Versagens während des Dateneingabeprozesses auf, während andere aus unterschiedlichen Datenstrukturen, Formaten und Sprachen in verschiedenen Systemen resultieren.

Datenbereinigung vs. Datentransformation

Datenlager helfen bei der Datenanalyse, Berichterstellung, Datenvisualisierung und fundierten Entscheidungsfindung. Datentransformation und Datenbereinigung sind zwei gängige Strategien für Datenlager. Datenbereinigung ist der Prozess des Löschens von Daten aus Ihrem Datensatz, die nicht dazugehören. Datentransformation ist der Prozess der Umwandlung von Daten von einer Struktur oder einem Format in ein anderes.

Datentransformationstechniken, oft als Datenaufbereitung oder Datenaufbereitung bekannt, übersetzen und kartieren Daten von einem "roheren" Datenformat in ein für die Verarbeitung und Speicherung geeignetes Format.

Datenbereinigung wird manchmal mit Datentransformation verwechselt. Dies liegt daran, dass die Datentransformation das Ändern von Daten von einem Format in ein anderes umfasst, um einer bestimmten Vorlage zu entsprechen. Der Unterschied besteht darin, dass die Datenaufbereitung keine Daten löscht, die nicht Teil des Ziel-Datensatzes sind, während die Datenbereinigung dies tut.

Datenbereinigungsschritte und -techniken

Während sich Datenbereinigungsstrategien je nach Art der Daten unterscheiden, können Sie diese grundlegenden Schritte verwenden, um einen standardisierten Rahmen für die Datenbereinigung zu erstellen.

Schritt 1: Datensätze inspizieren

Bewerten und prüfen Sie zunächst die Daten, um deren Qualität zu bestimmen und Probleme hervorzuheben, die Analysten beheben müssen. Diese Phase umfasst die Datenprofilierung, die Beziehungen zwischen Datenkomponenten identifiziert, die Datenqualität untersucht und Statistiken zu Datensätzen sammelt, um Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und andere Probleme zu entdecken.

Schritt 2: Irrelevante Beobachtungen entfernen

Der erste Schritt bei der Datenbereinigung besteht darin, unerwünschte Beobachtungen (oder Datenpunkte) zu eliminieren, einschließlich nicht zusammenhängender und irrelevanter Daten. Wenn Sie beispielsweise Daten zu Millennial-Kunden untersuchen und Ihr Datensatz Beobachtungen aus früheren Generationen enthält, müssen Sie solche Beobachtungen eliminieren. Dies verbessert die Analyseeffizienz, reduziert Ablenkungen von Ihrem Hauptziel und bietet einen zugänglicheren und hochfunktionalen Datensatz.

Sie können auch doppelte Daten in diesem Stadium entfernen. Doppelte Daten werden durch zusammengeführte Datensätze aus zahlreichen Quellen, gescrapte Daten oder Daten von verschiedenen Kunden oder Abteilungen generiert.

Schritt 3: Strukturelle Fehler beheben

Strukturelle Fehler treten aufgrund unzureichender Datenverwaltung auf, wie unregelmäßige Großschreibung, die bei manueller Dateneingabe häufig vorkommt. Diese Diskrepanzen können Gruppen oder Klassen falsch klassifizieren. 

Angenommen, Sie haben einen Datensatz mit Informationen zu den Eigenschaften verschiedener Metalle. "Eisen" und "eisen" können zwei verschiedene Klassen sein. Die Sicherstellung korrekter und konsistenter Großschreibung über Datenquellen hinweg bereinigt die Daten und macht sie einfacher zu verwenden.

Überprüfen Sie auch auf falsch beschriftete Kategorien. Zum Beispiel können "Eisen" und "Fe" (das molekulare Symbol für Eisen) als verschiedene Klassen klassifiziert werden, obwohl sie gleich sind. Andere Warnsignale sind die Verwendung von Unterstrichen, Bindestrichen und anderen fehlerhaften Satzzeichen.

Schritt 4: Daten standardisieren

Das Beheben struktureller Fehler hilft, Ihre Daten zu normalisieren, aber es geht weiter. Das Korrigieren von Fehlern ist entscheidend, aber Sie müssen auch überprüfen, ob alle Zelltypen denselben Regelwerken entsprechen. Zum Beispiel sollten Sie entscheiden, ob Ihre Werte alle in Kleinbuchstaben oder alle in Großbuchstaben sind und dies im gesamten Datensatz beibehalten.

Standardisierung umfasst auch die Verwendung desselben Messsystems für Dinge wie numerische Daten. Zum Beispiel wird die Verwendung von Meilen und Kilometern im selben Datensatz Probleme verursachen.

Schritt 5: Unerwünschte Ausreißer entfernen

Ausreißer sind Datenpunkte, die erheblich von den restlichen Aufzeichnungen abweichen. Sie können Probleme mit bestimmten Datenmodellen und Bewertungen verursachen. Während Ausreißer die Ergebnisse einer Studie beeinflussen können, sollten sie immer mit Bedacht entfernt werden. 

Wenn Sie einen gültigen Grund haben, einen Ausreißer zu eliminieren, wie z. B. eine falsche Dateneingabe, wird dies die Leistung der Daten, mit denen Sie arbeiten, verbessern. Das Vorhandensein eines Ausreißers kann jedoch gelegentlich eine Hypothese bestätigen.

Denken Sie daran, dass das Vorhandensein eines Ausreißers nicht bedeutet, dass er fehlerhaft ist. Dieser Schritt ist erforderlich, um die Genauigkeit der Datenpunkte zu bestimmen. Erwägen Sie das Löschen eines Ausreißers, wenn er für die Analyse unbedeutend erscheint oder ein Fehler ist.

Schritt 6: Widersprüchliche Datenfehler beheben

Ein weiteres typisches Problem, auf das Sie achten sollten, sind widersprüchliche oder übergreifende Datenfehler. Widersprüchliche Fehler treten auf, wenn ein ganzer Datensatz widersprüchliche oder inkompatible Daten enthält, wie z. B. ein Protokoll der Rennzeiten von Athleten. 

Ein übergreifendes Problem tritt auf, wenn die Spalte, die die Gesamtzeit für das Laufen anzeigt, nicht der Summe der einzelnen Rennzeiten entspricht. Andere Beispiele sind die Note eines Schülers, die mit einem Feld gekoppelt ist, das nur "bestanden" oder "nicht bestanden" Alternativen bietet, oder die Steuern eines Mitarbeiters, die höher sind als sein Gesamtgehalt.

Schritt 7: Fehler bei Typkonvertierung und Syntax beheben

Nachdem Sie alle verbleibenden Fehler behoben haben, können die Inhalte Ihres Tabellenblatts oder Datensatzes gut aussehen. Sie müssen jedoch auch sicherstellen, dass alles hinter den Kulissen in Ordnung ist. 

Typkonvertierung oder Typcasting bezieht sich auf die Übertragung von Daten von einem Datentyp in einen anderen. Zum Beispiel sind Zahlen numerische Daten, aber Währung verwendet einen Währungswert. Sie müssen sicherstellen, dass Zahlen als numerische Daten aufgezeichnet werden, Text als Texteingabe gespeichert wird, Daten als Objekte gespeichert werden usw.

Schritt 8: Mit fehlenden Daten umgehen

Sie können fehlende Daten nicht übersehen, da viele Machine-Learning-Algorithmen sie nicht anerkennen. Es gibt mehrere Ansätze, um mit fehlenden Daten umzugehen. Die erste Option besteht darin, die Einträge zu löschen, die mit den fehlenden Daten verbunden sind. Die zweite Option besteht darin, die fehlenden Daten basierend auf anderen vergleichbaren Daten zu schätzen. In den meisten Fällen haben jedoch beide Lösungen einen nachteiligen Einfluss auf Ihren Datensatz auf unterschiedliche Weise. 

Das Entfernen von Daten führt häufig zum Verlust anderer wichtiger Informationen. Das Raten von Daten kann etablierte Muster stärken, die möglicherweise falsch sind. Es besteht auch das Risiko, die Datenintegrität zu verlieren, da Sie auf Annahmen statt auf Fakten handeln.

Die dritte (und oft beste) Option besteht darin, die Daten als fehlend zu kennzeichnen. Stellen Sie dazu sicher, dass alle leeren Felder denselben Wert haben, z. B. "fehlend" oder "0" (wenn es sich um ein numerisches Feld handelt).

Schritt 9: Ihren Datensatz überprüfen

Der letzte Schritt besteht darin, Ihren Datensatz zu validieren, sobald er bereinigt wurde. Die Validierung von Daten bedeutet, sicherzustellen, dass Prozesse wie Korrektur, Deduplizierung und Standardisierung abgeschlossen sind. Dies beinhaltet häufig die Verwendung von Skripten, um festzustellen, ob der Datensatz den festgelegten Validierungskriterien oder "Prüfverfahren" entspricht. Datenteams können auch eine Validierung gegen bestehende "Goldstandard"-Datenbanken durchführen.

Schritt 10: Die Ergebnisse berichten

Die Ergebnisse des Datenbereinigungsprozesses sollten der IT und der Geschäftsleitung mitgeteilt werden, um Datenqualitätstrends und Fortschritte hervorzuheben. Der Bericht kann die Anzahl der erkannten und behobenen Probleme sowie aktualisierte Informationen zu den Datenqualitätsniveaus enthalten.

Die bereinigten Daten können dann in die anderen Datenvorbereitungsschritte überführt werden, beginnend mit der Datenstruktur und der Datentransformation, um sie weiter für die Analyse vorzubereiten.

Datenbereinigungstools

Ein gutes Datenbereinigungstool ist ein Muss für jeden, der mit Daten arbeitet. Welche Tools könnten also hilfreich sein? Die Antwort hängt von Faktoren wie den Daten, mit denen Sie arbeiten, und den Systemen, die Sie verwenden, ab. Hier sind jedoch einige wesentliche Tools, um loszulegen.

Microsoft Excel

Seit seiner Einführung im Jahr 1985 ist Microsoft Excel ein fester Bestandteil der Computerwelt. Ob Sie es mögen oder nicht, Excel ist immer noch ein beliebtes Datenbereinigungstool. 

Datenbereinigung in Excel ist mit vielen integrierten Methoden zur Automatisierung der Datenbereinigung möglich, von der Deduplizierung bis zum Ersetzen von Zahlen und Text, der Formung von Spalten und Zeilen und der Integration von Daten aus verschiedenen Zellen. Es ist auch relativ einfach zu verstehen, was es zum ersten Anlaufpunkt für die meisten unerfahrenen Datenanalysten macht.

Programmiersprachen

Die Durchführung spezialisierter Batch-Verarbeitung auf massiven, komplizierten Datensätzen erfordert oft die Erstellung eigener Skripte. Dies wird mit Programmiersprachen wie Python, Ruby, SQL oder R erreicht. 

Während erfahrenere Datenanalysten diese Skripte von Grund auf schreiben können, stehen mehrere vorgefertigte Bibliotheken zur Verfügung. Pandas und NumPy sind nur zwei von Pythons vielen Datenbereinigungsmodulen.

Visualisierungen

Datenvisualisierungen helfen Ihnen, schnell Ungenauigkeiten in Ihrem Datensatz zu finden. Ein Balkendiagramm zeigt beispielsweise eindeutige Werte und kann helfen, eine Kategorie zu identifizieren, die auf verschiedene Weise benannt wurde. Ebenso können Streudiagramme Ausreißer identifizieren, damit Sie sie weiter untersuchen (und bei Bedarf entfernen) können.

Datenbereinigungssoftware

Datenbereinigungssoftware ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenqualitätssoftware. Diese Softwareanwendungen verbessern die Integrität, Relevanz und den Wert Ihrer Daten, indem sie Fehler entfernen, Inkonsistenzen reduzieren und Daten deduplizieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihren Daten zu vertrauen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen und bessere Kundenerfahrungen zu bieten.

Vorteile der Datenbereinigung

Datenanalyse benötigt gründlich bereinigte Daten, um präzise und vertrauenswürdige Ergebnisse zu liefern. Saubere Daten bieten jedoch mehrere andere Vorteile:

• Bessere Entscheidungsfindung: Analyseanwendungen liefern bessere Ergebnisse mit genaueren Daten. Dies hilft Unternehmen, besser informierte Entscheidungen über Geschäftsstrategie, Betrieb, medizinische Versorgung und Regierungsinitiativen zu treffen.
• Verbesserte Zuordnung: Organisationen streben zunehmend danach, ihre internen Dateninfrastrukturen zu verbessern. Sie engagieren Datenanalysten, um Datenmodellierung durchzuführen und neue Apps zu diesem Zweck zu entwerfen. Ein robuster Datenhygieneplan ist ein logischer Ansatz, da saubere Daten von Anfang an die Zusammenstellung und Zuordnung erheblich erleichtern.
• Verbesserte Betriebsleistung: Saubere, hochwertige Daten helfen Unternehmen, Bestandsdefizite, Lieferpannen und andere Geschäftsprobleme zu vermeiden, die zu höheren Kosten, geringeren Gewinnen und angespannten Kundenbeziehungen führen.
• Geringere Datenkosten: Datenbereinigung verhindert, dass Datenungenauigkeiten und -probleme weiter in Systeme und Analyseanwendungen eindringen. Dies spart langfristig Zeit und Geld, da IT- und Datenmanagement-Teams nicht ständig dieselben Datensatzprobleme beheben müssen.

Herausforderungen der Datenbereinigung

 Es gibt immer Herausforderungen, wenn Sie mit Daten arbeiten. Datenbereinigung ist einer der zeitaufwändigsten und mühsamsten Prozesse, die es zu bewältigen gilt, aufgrund der vielen Fehler in vielen Datensätzen und der Schwierigkeit, die Quellen von Inkonsistenzen zu bestimmen. Andere typische Herausforderungen sind die folgenden:

• Probleme bei der Handhabung von Big Data: Die Lösung von Datenqualitätsproblemen in großen Datensystemen, die eine Mischung aus strukturierten, semistrukturierten und unstrukturierten Daten umfassen, ist mühsam und teuer.
• Unvollständige Daten: Analysten können aufgrund unzureichender Daten wertvolle Einblicke verpassen. Dies ist ziemlich typisch, wenn fehlende Beobachtungen und Ausreißer verworfen werden.

Best Practices für die Datenbereinigung

Datenbereinigung ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Analyseimplementierung. Ihre Datenbereinigungsstrategie muss die Anforderungen an Lieferung, Qualität und Struktur erfüllen und eine Kultur der Datenverantwortung und Kontrolle schaffen, die Datenverwaltung fördert. Im Folgenden sind einige Best Practices aufgeführt, die Sie befolgen sollten.

• Entwickeln Sie einen guten Ansatz und halten Sie sich daran. Etablieren Sie einen Datenbereinigungsprozess, der für Ihre Daten, Ihre Ziele und die von Ihnen verwendeten Analysetools geeignet ist. Dies ist ein iterativer Prozess, daher müssen Sie sich sorgfältig an sie halten, um alle nachfolgenden Daten und Analysen nach der Etablierung Ihrer geeigneten Methoden und Methodologien zu befolgen.
• Nutzen Sie Tools. Es gibt eine Vielzahl von Datenbereinigungslösungen, die den Prozess unterstützen, von kostenlos und einfach bis hin zu komplex und maschinell lernunterstützt. Führen Sie einige Recherchen durch, um zu bewerten, welche Datenbereinigungstools für Sie am besten geeignet sind.
• Achten Sie auf Fehler und notieren Sie, woher unbereinigte Daten stammen. Überwachen und kennzeichnen Sie häufige Herausforderungen und Muster in Ihrem Datensatz, damit Sie wissen, welche Arten von Datenbereinigungstechniken Sie bei Daten aus verschiedenen Quellen anwenden müssen. Dies spart Ihnen viel Zeit und macht Ihre Daten noch sauberer - insbesondere in Kombination mit den Analysetools, die Sie häufig verwenden.
• Entfernen Sie unnötige Datensilos. Die sorgfältige Entsorgung von Daten am Ende ihres Lebenszyklus ist wichtig, um den Datenvorschriften zu entsprechen. Unternehmen, die veraltete Hardware haben, sollten die richtigen Eliminierungsprozesse durchführen, bevor sie das Gerät entsorgen und verkaufen. Wenn dies jedoch nicht befolgt wird, können Daten von solchen Geräten in die Hände unbefugter Personen gelangen. Verwenden Sie Datenvernichtungssoftware, um Daten vollständig und unwiderruflich von Computerausrüstung zu entfernen.

Zeigen Sie mir die Daten!

Instinktiv zu handeln ist großartig. Unternehmen, die Entscheidungen auf der Grundlage sauberer Datensätze treffen, schneiden jedoch besser ab als ihre Konkurrenten. Wenn Sie wissen, was Ihre Kunden wollen und wann sie es wollen, können Sie ihre Bedürfnisse besser erfüllen. 

Unternehmen können die Bedeutung der Datenbereinigung nicht unterschätzen. Datenqualität ist entscheidend für Organisationen, insbesondere bei der Risikominderung, Einhaltung von Vorschriften und Kostensenkung. Zu sehen, wo potenzielle Gewinne und Einsparungen liegen, wird Ihnen helfen, schneller zu wachsen, Ihre Risiken zu reduzieren und Ihre Renditen zu maximieren.

Daten, Daten überall und kein Byte zu essen. Erfahren Sie, wie Datenvernichtung Ihnen helfen kann, Daten zu eliminieren, die ihren Zweck erfüllt haben.