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Verwendung eines Self-Service-Tools für die Datenaufbereitung

Datenbereinigung und Datenaufbereitung sind nicht dasselbe. Wenn Sie Daten bereinigen, entfernen Sie Ungenauigkeiten, Ungültigkeiten und Müll aus den Daten. Wenn Sie jedoch Daten aufbereiten, stellen Sie sie für einen bestimmten Zweck bereit. Wenn Sie Zeit in die Datenvorbereitung investieren, gewinnen Sie Vertrauen in Ihre Daten, den Business Intelligence-Prozess und die Gültigkeit der daraus gewonnenen Erkenntnisse.

Aktivitäten zur Datenaufbereitung

Die Datenbereinigung ist eine der Aktivitäten, die zur Datenaufbereitung gehören. Zur Datenaufbereitung gehören noch mehrere andere Aktivitäten, aber in der Regel werden nur diejenigen durchgeführt, die für den Zweck des Analyseprozesses relevant sind. Nachfolgend sind einige gängige Aktivitäten bei der Datenaufbereitung aufgeführt:

Integration von Daten

Die Datenintegration umfasst das Laden von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen wie lokalen Excel-Dateien, relationalen Datenbankservern, Datenspeichern in Anwendungen von Drittanbietern usw. Es ist wichtig, alle diese Datensätze an einem Ort zu haben, damit sie für die nachfolgenden Schritte analysiert werden können. Benutzerdefinierte Abfragen sind in der Regel so formatiert, dass nur die erforderlichen Attribute der Datensätze importiert und integriert werden. Dies trägt dazu bei, dass sich der Analyseprozess auf die Daten konzentriert, die einen Mehrwert für die gewonnenen Erkenntnisse darstellen, und dass jegliches Rauschen in den erfassten Datensätzen beseitigt wird.

Datenprofilierung

Mit Hilfe derDatenprofilierung können Sie potenzielle Probleme mit den aktuellen Datensätzen ermitteln. Welche Probleme behindern Ihre Datenqualität und müssen daher behoben werden, bevor Sie mit der Gewinnung von Erkenntnissen fortfahren können? Das Profiling Ihrer Daten zeigt Ihnen ein vollständiges Bild Ihres Datensatzes in Bezug auf fehlende, falsch geschriebene, ungültige und doppelte Werte, die Ihre Datensätze enthalten. So erhalten Sie einen tieferen Einblick in Ihre Datenwerte und können potenzielle Bereinigungsmöglichkeiten aufzeigen.

Datenbereinigung

Dies ist eine der zeitintensivsten Aktivitäten bei der Datenaufbereitung. Die Datenbereinigung umfasst Aufgaben, die eine verlässliche Datenqualität gewährleisten, z. B. die Identifizierung fehlender Werte und die Angabe korrekter Werte, die Entfernung von Datenmüll und ungültigen Daten, die Überprüfung der Datengenauigkeit und -relevanz sowie die Sicherstellung der Aktualität der Daten. Da der Prozess mehrere Datensätze umfasst, müssen dieselben Regeln für die Datenbereinigung angewandt werden, um die Konsistenz der Datenqualität zu gewährleisten.

Umwandlung von Daten

Neben der Datenintegration und -bereinigung ist die Datentransformation ein wichtiger Teil des Vorbereitungsprozesses. Dabei geht es nicht darum, die Daten zu verändern, sondern sie in einen Zustand zu überführen, der für den Analyseprozess nützlicher ist. Dabei können Datentypen und -formate geändert werden, z. B. das Datum von MM/TD/JJJJ in TT/MM/JJJJ. Darüber hinaus werden auch mathematische Berechnungen mit den entsprechenden Spaltenwerten durchgeführt, um ein neues Attribut für den Datensatz zu ermitteln, oder eine Spalte wird analysiert, um mehrere Attribute zu ermitteln.

Datenabgleich und Deduplizierung

Wenn Daten aus mehreren Quellen integriert werden, enthalten sie in der Regel mehrere Datensätze für dieselbe Entität. Dieser Schritt umfasst den Abgleich von Datensätzen auf der Grundlage von benutzerdefinierten Abgleichsdefinitionen und die Identifizierung der Datensätze, die zur selben Entität gehören. Manchmal ist es so einfach wie der Abgleich mit einem eindeutigen Bezeichner, manchmal müssen Sie aber auch fortgeschrittene Abgleichsalgorithmen und -techniken wie phonetische, numerische, domänenspezifische und unscharfe Abgleiche verwenden. Nach dem Abgleich werden doppelte Datensätze eliminiert, damit die Analyseergebnisse nicht verzerrt werden.

Zusammenführung und Anreicherung von Daten

Die doppelten Datensätze können entfernt werden, oder Sie können auch mehrere Datensätze, die dieselbe Entität repräsentieren, zu einem einzigen zusammenführen. Sobald alle Datensätze bereinigt, transformiert und dedupliziert sind, können die resultierenden Datensätze zusammengeführt werden, um einen einzigen, goldenen Datensatz darzustellen. Dieser Datensatz ist der Input für Ihren Analyseprozess.

Merkmalstechnik und -extraktion

Oftmals wird die Merkmalstechnik und -extraktion auch als Teil des Datenaufbereitungsprozesses behandelt. In diesem Schritt untersuchen die Analysten den endgültigen Datensatz und wählen die Attribute aus, die bei der Optimierung des Analyseprozesses eine wesentliche Rolle spielen können. Die Merkmalsextraktion erfolgt in der Regel durch Reduzierung der Anzahl der Datenattribute. Wenn verschiedene Merkmale in einem Datensatz zu einem einzigen zusammengeführt werden, dient jedes ausgewählte Attribut als Hauptmerkmal“ für die Business-Intelligence-Logik, die zur Ableitung von Erkenntnissen verwendet wird.

Lösungen für die Datenaufbereitung

Obwohl die Datenvorbereitung viel Zeit in Anspruch nehmen kann, ist es für Datenanalysten entscheidend, diese Zeit in den Prozess zu investieren. Dies gibt ihnen Vertrauen in die Daten und gewährleistet, dass die daraus resultierenden Erkenntnisse zuverlässig und genau sind. Die Analysten sollten sich jedoch nicht mit den Werkzeugen beschäftigen, die zur Aufbereitung der Daten verwendet werden. Das bedeutet, dass unabhängig davon, welches Werkzeug oder welche Technik zur Bereinigung, Integration oder Umwandlung der Daten verwendet wird, der Prozess intuitiv und einfach gehalten werden sollte.

Es gibt drei Ansätze für Lösungen zur Datenaufbereitung:

Code-basierter Ansatz

Für diesen Ansatz müssen Sie über ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen verfügen. Sobald Sie die benutzerdefinierte Logik für Ihre Schritte zur Datenintegration, -bereinigung, -umwandlung und -deduplizierung entworfen haben, können Sie sie in Python, R oder einer anderen Programmiersprache implementieren. Bei diesem Ansatz programmieren Sie hinter den Kulissen, anstatt die Frontend-Daten direkt zu manipulieren. Obwohl es Ihnen die Flexibilität gibt, Ihre eigene benutzerdefinierte Lösung zu entwickeln, die wiederholt auf verschiedene Datensätze angewendet werden kann, gibt es Herausforderungen in Bezug auf die Code-Expertise und die Wartbarkeit.

Datenzentrierter Ansatz

Bei diesem Ansatz werden Datenvisualisierungstools oder Tabellenkalkulationen verwendet, um die Daten direkt vom Front-End aus zu bearbeiten. Dieser Ansatz ist zwar nicht wiederholbar und sehr spezifisch für die Daten, aber er ist sehr intuitiv, und alle Änderungen werden sofort berücksichtigt.

Prozessorientierter Ansatz

Bei diesem Ansatz werden die Prozesse intuitiv konfiguriert, um die Daten nach Bedarf aufzubereiten. Alle Datenvorbereitungsaktivitäten, wie z. B. das Ändern von Datentypen, die Validierung von Mustern, das Entwerfen von Abgleichsdefinitionen, das Bereinigen von doppelten Datensätzen und das Erstellen von Golden Records, können im Prozessdesign konfiguriert werden. Das Verfahren kann auch für die Bereinigung und Transformation anderer Datensätze verwendet werden und ist somit wiederholbar. Ein wichtiger Punkt ist, dass ein prozessbasierter Ansatz Ihnen eine zentrale Kontrolle über alle Aktivitäten von Anfang bis Ende ermöglicht.

Wie kann ein prozessorientiertes Datenaufbereitungstool zur Selbstbedienung helfen?

Laut einer kürzlich von Anaconda durchgeführten Umfrage verbringen Datenwissenschaftler 45 % ihrer Zeit mit Aufgaben der Datenvorbereitung, einschließlich des Ladens und Bereinigens von Daten. Die Datenvorbereitungsphase wird von Datenanalysten als mühsam und zeitaufwändig empfunden, nicht weil sie es nicht tun sollten, sondern weil es schwierig ist, all diese verschiedenen Aktivitäten an einem zentralen Ort durchzuführen. Und so nehmen diese Aktivitäten den größten Teil ihrer Zeit in Anspruch.

Da Unternehmen schnellere und zuverlässigere Geschäftseinblicke verlangen, können Self-Service-Datenvorbereitungstools eine wichtige Rolle in diesem Prozess spielen. Sie können dazu beitragen, die Zeit von der Datenerfassung bis zur Gewinnung von Erkenntnissen zu verkürzen. Da diese Aufgaben meist an das IT-Team eines Unternehmens delegiert werden, kann ein Self-Service-Tool zur Datenaufbereitung den Analysten eine bessere Kontrolle und explorative Analysen ermöglichen.

Ein prozessorientierter Ansatz in einem Self-Service-Datenaufbereitungstool bietet einen zentralen Ort, der die Integration, Standardisierung, Umwandlung, Deduplizierung und Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht, während die Daten während der Bearbeitung im Auge behalten werden. Mit solchen Werkzeugen wird der Datenaufbereitungsprozess auf das Podest gehoben. Ohne sich in die Tiefen des Codes zu begeben, können Sie sich auf den Aufbau eines wiederholbaren, konfigurierbaren Prozesses konzentrieren.

DataMatch Enterprise (DME) ist ein solches Datenaufbereitungstool, mit dem Sie Ihren Datenaufbereitungsprozess konfigurieren können. Es beginnt mit dem Import von Daten aus verschiedenen Quellen und führt Sie durch Datenprofilierung, Bereinigung, Standardisierung, Deduplizierung, Zusammenführung und Überlebensfähigkeit. Darüber hinaus hilft Ihnen das Modul zur Adressüberprüfung, Adressen mit wenigen Klicks zu bereinigen.

Sobald Ihre Daten bereinigt, geparst und standardisiert sind, können Sie mit DTA Ihre eigenen Abgleichsdefinitionen oder -regeln definieren, auf deren Grundlage der Abgleich von Datensätzen erfolgen kann. Wenn Sie fertig sind, haben Sie Ihre goldene Schallplatte, mit der Sie Ihren Analyseprozess beginnen können.

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