Unternehmen sind heute in hohem Ma\u00dfe von Daten abh\u00e4ngig, wenn es darum geht, ihr Gesch\u00e4ft auszubauen und ihre Ziele und Erwartungen zu erf\u00fcllen. Es werden enorme Anstrengungen unternommen, um einen perfekten Fahrplan f\u00fcr die Datenstrategie zu entwickeln und Informationen als wichtigstes Unternehmensgut zu nutzen, und dennoch sind die Ergebnisse nicht zufriedenstellend. Der h\u00e4ufigste Grund f\u00fcr das Scheitern datengesteuerter Initiativen ist die Unf\u00e4higkeit eines Unternehmens, seine Daten gut genug zu verstehen und sie dann korrekt den erwarteten Ergebnissen zuzuordnen.<\/p>\n\n
Hier spielt die Datenprofilierung eine gro\u00dfe Rolle.<\/p>\n\n
Bei der Datenprofilierung geht es darum, verborgene Details \u00fcber die Struktur und den Inhalt Ihrer Datens\u00e4tze aufzudecken.<\/em><\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n
Die Verwendung dieser aufgedeckten Details h\u00e4ngt davon ab, was Sie mit Ihren Daten erreichen wollen. Wenn Sie beispielsweise die Datenqualit\u00e4t verbessern wollen, hilft Ihnen ein Datenprofil dabei, potenzielle Datenbereinigungsm\u00f6glichkeiten zu ermitteln und zu beurteilen, wie gut Ihre Daten im Hinblick auf die Datenqualit\u00e4t gepflegt werden.<\/p>\n\n
Umfang der Datenprofilierung – Ist es nur eine Pr\u00fcfung der Datenqualit\u00e4t?<\/strong><\/h3>\n\n
Die Erstellung von Datenprofilen wird meist nur als Voraussetzung f\u00fcr die Sicherstellung der Datenqualit\u00e4t angesehen; in Wirklichkeit ist ihre Anwendung und Nutzung jedoch weitaus mehr als das. Data Profiling ist ein systematischer Prozess, der eine Reihe von Algorithmen implementiert, die empirische Details eines Datensatzes analysieren und bewerten und eine zusammenfassende Ansicht der Datenstruktur und ihrer Werte ausgeben. Diese Informationen k\u00f6nnen dann f\u00fcr jeden beliebigen Zweck verwendet werden, z. B. zum Hervorheben potenzieller Datenqualit\u00e4tsprobleme, zur Festlegung von Verbesserungsbereichen, zum Mapping auf ein anderes Datenprofil f\u00fcr ein Zusammenf\u00fchrungsprojekt usw.<\/p>\n\n
Betrachten wir einige grundlegende Zusammenh\u00e4nge, in denen das Datenprofiling ausgiebig genutzt wird:<\/p>\n\n
1. Reverse Engineering von Daten, um fehlende Metadaten zu ermitteln<\/strong><\/h4>\n\n
In vielen F\u00e4llen, in denen Daten \u00fcber einen langen Zeitraum hinweg erfasst werden, fehlen die Metadaten in der Regel oder sind unvollst\u00e4ndig. Metadaten enthalten Details \u00fcber jedes Attribut eines Datensatzes, wie z. B. seine:<\/p>\n\n
- Definition:<\/strong> der Zweck des zu speichernden Attributs,<\/li>
- Datentyp:<\/strong> die Art der Daten, die er enthalten darf, z. B. Zeichenkette, Zahl, Datum usw.,<\/li>
- Gr\u00f6\u00dfe:<\/strong> die maximale oder minimale Anzahl von Zeichen, die sie enthalten kann,<\/li>
- Bereich: <\/strong>der Bereich, aus dem die Werte abgeleitet werden; z. B. k\u00f6nnen die Werte der Spalte Land nur aus einer Liste der tats\u00e4chlich in der Welt existierenden L\u00e4nder abgeleitet werden.<\/li><\/ul>\n\n
Fehlen solche Informationen, werden die Werte eines Attributs reverse engineered – analysiert und zusammengefasst – um die fehlenden Metadaten aufzudecken, damit sie f\u00fcr andere Aktivit\u00e4ten wie den Aufbau eines Unternehmensdatenmodells, die Planung von Datenmigrationen, die Erneuerung von Gesch\u00e4ftsprozessen usw. verwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n
2. Analyse der Anomalien<\/strong><\/h4>\n\n
Bevor Daten f\u00fcr irgendeinen Zweck verwendet werden k\u00f6nnen, muss best\u00e4tigt werden, dass sie frei von Anomalien sind, da sonst die analysierten Ergebnisse verf\u00e4lscht werden. Die Erstellung von Datenprofilen hilft bei der statistischen Analyse eines Datensatzes und bei der Identifizierung einer Reihe von Werten, die in den akzeptablen Bereich fallen, sowie bei der Erkennung von Ausrei\u00dfern, die m\u00f6glicherweise vorhanden sind. Bei der statistischen Analyse eines Datensatzes werden die H\u00e4ufigkeitsverteilungen, die abweichenden Werte, der Prozentsatz der fehlenden Werte sowie die Beziehungen zwischen den Spalten desselben und verschiedener Datens\u00e4tze untersucht.<\/p>\n\n
3. Entdeckung impliziter Datenregeln<\/strong><\/h4>\n\n
Bei der Erfassung, Speicherung und Bearbeitung von Daten wird eine Bibliothek von Datenregeln implementiert, um die Einhaltung von Datenstandards<\/a> zu gew\u00e4hrleisten. Manchmal sind diese Regeln ziemlich offensichtlich und beabsichtigt, aber manchmal k\u00f6nnen diese Regeln auch v\u00f6llig unbeabsichtigt und implizit in der Logik und den Prozessen eines Unternehmens sein.<\/p>\n\n
Beispiele f\u00fcr solche Regeln sind Integrit\u00e4tsbeschr\u00e4nkungen oder relationale Abh\u00e4ngigkeiten zwischen Attributen. Ein Datenprofil kann Ihnen helfen, verborgene Regeln zu extrahieren, so dass sie bewusst in den Datenlebenszyklus integriert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n
Drei Ebenen der Datenprofilerstellung<\/strong><\/h3>\n\n
Der Prozess der Datenprofilierung erfolgt auf drei Ebenen. Je nachdem, wie die Profiling-Ausgabe verwendet werden soll, k\u00f6nnen Sie das Profiling auf nur einer oder einer Kombination von Ebenen durchf\u00fchren. Die Komplexit\u00e4t der Berechnungen nimmt mit steigender Stufe zu (mehr dazu im n\u00e4chsten Abschnitt).<\/p>\n\n
Auf der ersten und ersten Ebene wird eine einzelne Spalte durch die Anwendung verschiedener statistischer Verfahren analysiert. Auf der n\u00e4chsten Ebene erfolgt die Analyse der Beziehungen zwischen mehreren Spalten innerhalb desselben Datensatzes. Auf der dritten Ebene schlie\u00dflich analysieren wir die Beziehungen, die zwischen den Spalten verschiedener Datens\u00e4tze oder Tabellen bestehen.<\/p>\n\n
Gehen wir n\u00e4her auf die einzelnen Ebenen ein.<\/p>\n\n
1. S\u00e4ulenprofilierung<\/strong><\/h4>\n\n
Die Spaltenprofilierung bewertet verschiedene Merkmale, die die Werte einer Spalte darstellen, und gibt Aufschluss dar\u00fcber, wie sie strukturiert ist – sowohl in Bezug auf die Metadaten als auch auf den Inhalt. Bei der Profilerstellung einer Spalte werden H\u00e4ufigkeits-, statistische und deskriptive Analysen durchgef\u00fchrt.<\/p>\n\n
a. Frequenzanalyse<\/strong><\/h5>\n\n
Dies bezieht sich auf eine Reihe von Techniken im Zusammenhang mit der Z\u00e4hlung und Verteilung von Werten in einer Spalte, wie z. B.:<\/p>\n\n
- Bereichsanalyse:<\/strong> Sie pr\u00fcft, ob die Werte einer Spalte einer Ordnung unterworfen werden k\u00f6nnen und ob es einen wohldefinierten Bereich (Mindest- und H\u00f6chstwerte) gibt, innerhalb dessen alle Werte abgebildet werden k\u00f6nnen.<\/li>
- Nullanalyse:<\/strong> protokolliert den Prozentsatz der Werte, die in der Spalte null (leer) sind.<\/li>
- Analyse der eindeutigen Werte:<\/strong> Z\u00e4hlt die Anzahl der eindeutigen Werte, die in der Spalte vorkommen.<\/li>
- Analyse der Werteverteilung:<\/strong> Bewertet, wie die Werte einer Spalte innerhalb des festgelegten Bereichs verteilt sind.<\/li>
- Eindeutigkeitsanalyse:<\/strong> Kennzeichnet, ob ein Wert in einer Spalte nur einmal vorkommt (eindeutig ist) oder nicht.<\/li><\/ol>\n\n
b. Statistische Analyse<\/strong><\/h5>\n\n
Diese Analyse wird in der Regel f\u00fcr numerische Spalten oder solche, die sich auf Zeitstempel beziehen, durchgef\u00fchrt. Sie gibt Einblicke in eine aggregierte oder zusammengefasste Ansicht der Spalte, wie z. B.:<\/p>\n\n
- Min\/Max-Wert: <\/strong>gibt den Mindest- und H\u00f6chstwert der Spalte an, indem alle Werte geordnet werden.<\/li>
- Mittelwert: <\/strong>Berechnet den Durchschnittswert der Spalte.<\/li>
- Median: <\/strong>w\u00e4hlt den mittleren Wert der geordneten Spaltenmenge aus.<\/li>
- Standardabweichung: <\/strong>Berechnet die Schwankung innerhalb der Wertemenge der Spalte.<\/li><\/ol>\n\n
c. Deskriptive Analyse<\/strong><\/h5>\n\n
Die deskriptive Analyse schlie\u00dflich befasst sich eingehender mit dem Inhalt der Kolumne, anstatt sich auf ihre Struktur und Verteilung zu konzentrieren. Sie beinhaltet:<\/p>\n\n
- Datentypanalyse: <\/strong>bestimmt den Datentyp und die maximale Gr\u00f6\u00dfe der darin enthaltenen Zeichenanzahl, z. B. Zeichenkette, Zahl, Datum usw.<\/li>
- Analyse des benutzerdefinierten Datentyps:<\/strong> Semantische Analyse von Werten, um festzustellen, ob ein abstrakter oder benutzerdefinierter Datentyp f\u00fcr die Spalte existiert, z. B. Adresse oder Telefonnummer usw.<\/li>
- Musteranalyse:<\/strong> deckt verborgene Muster oder Formate auf, die in Spaltenwerten verwendet werden.<\/li>
- Dom\u00e4nenanalyse:<\/strong> bildet den Raum ab, aus dem die Werte der Spalte abgeleitet werden; z. B. k\u00f6nnen die Werte der Spalte Land nur aus einer Liste der tats\u00e4chlich in der Welt existierenden L\u00e4nder abgeleitet werden.<\/li><\/ol>\n\n
2. S\u00e4ulen\u00fcbergreifende Profilerstellung<\/strong><\/h4>\n\n
Diese Art der Analyse identifiziert Abh\u00e4ngigkeiten oder Beziehungen, die zwischen mehreren Spalten bestehen. Da es sich um eine gr\u00f6\u00dfere Datenmenge handelt, ist sie ressourcenintensiver.<\/p>\n\n
a. Analyse der Prim\u00e4rschl\u00fcssel<\/strong><\/h5>\n\n
Ein Prim\u00e4rschl\u00fcssel identifiziert jede in einem Datensatz vorhandene Entit\u00e4t eindeutig. Beispielsweise identifiziert eine Spalte Sozialversicherungsnummer f\u00fcr einen Kundendatensatz jeden Kunden eindeutig; in \u00e4hnlicher Weise identifiziert die Spalte Produktherstellernummer f\u00fcr einen Produktdatensatz jedes Produkt eindeutig, und so weiter.<\/p>\n\n
Oftmals enthalten Datens\u00e4tze diese eindeutig identifizierenden Attribute nicht oder sie sind zwar vorhanden, aber die meisten Werte fehlen. In solchen F\u00e4llen wird eine Kombination von Spalten ausgew\u00e4hlt und ihre Werte werden untersucht, um potenzielle Prim\u00e4rschl\u00fcssel zu ermitteln, die jeden Datensatz eindeutig identifizieren.<\/p>\n\n
b. Analyse der Abh\u00e4ngigkeiten<\/strong><\/h5>\n\n
Bei dieser Art der Analyse werden funktionale Abh\u00e4ngigkeiten zwischen mehreren Spalten ermittelt. Diese Beziehungen sind in der Regel in den Inhalt der Attribute eingebettet. Zum Beispiel gibt es eine Beziehung zwischen den beiden Spalten Stadt und Land. Wenn zwei Zeilen in einem Datensatz die gleiche Stadt haben, m\u00fcssen auch die entsprechenden L\u00e4nderwerte gleich sein.<\/p>\n\n
Diese Art der Datenprofilierung hilft Ihnen, alle Beziehungen zu dokumentieren, die in Ihrem Datenbestand vorhanden sind – entweder allgemein oder spezifisch f\u00fcr Ihre organisatorischen Prozesse.<\/p>\n\n
3. Tabellen\u00fcbergreifendes Profiling<\/strong><\/h4>\n\n
Die letzte Ebene der Datenprofilierung ist die rechnerisch komplexeste, da sie die Analyse mehrerer Spalten in mehreren Tabellen beinhaltet. Damit soll festgestellt werden, welche Beziehungen zwischen den Tabellen bestehen und wie gut diese Beziehungen gepflegt werden. Es umfasst folgende Techniken:<\/p>\n\n
a. Analyse ausl\u00e4ndischer Schl\u00fcssel<\/strong><\/h5>\n\n
Bei der tabellen\u00fcbergreifenden Profilerstellung werden Fremdschl\u00fcssel analysiert, um zu verstehen, wie eine Spalte einer Tabelle ihre Datens\u00e4tze mit einer anderen Tabelle in Beziehung setzt<\/a>. So kann ein Unternehmen beispielsweise die pers\u00f6nlichen Daten seiner Mitarbeiter in einer Tabelle und deren Besch\u00e4ftigungsdaten in einer anderen Tabelle speichern. Es muss also ein Fremdschl\u00fcssel in der Mitarbeitertabelle vorhanden sein, der die Jobrolle jeder Person mit der Liste der verf\u00fcgbaren Jobrollen und anderen zugeh\u00f6rigen Informationen wie Abteilung, Verg\u00fctungsdetails usw. verkn\u00fcpft.<\/p>\n\n
b. Analyse verwaister Datens\u00e4tze<\/strong><\/h5>\n\n
Bei dieser Analyse wird untersucht, ob eine Fremdschl\u00fcsselbeziehung verletzt wird. In Erweiterung des vorangegangenen Beispiels kann es zu einem Versto\u00df kommen, wenn der Personendatensatz eines Mitarbeiters seine Besch\u00e4ftigungsrolle mit einem Fremdschl\u00fcssel identifiziert, der in der Jobrollentabelle nicht vorhanden ist.<\/p>\n\n
Bei der tabellen\u00fcbergreifenden Profilerstellung werden alle verwaisten Datens\u00e4tze ermittelt, damit die fehlenden Daten aktualisiert und erg\u00e4nzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n
c. Doppelte Spalten<\/strong><\/h5>\n\n
Oftmals werden dieselben Informationen in mehreren Spalten in mehreren Tabellen gespeichert. Alternativ werden unterschiedliche Informationen in mehreren Spalten gespeichert, die denselben Namen tragen. Diese \u00c4hnlichkeiten\/Unterschiede werden tabellen\u00fcbergreifend in Spalten analysiert, indem die Spaltenwerte und ihre Schnittpunkte ausgewertet werden.<\/p>\n\n
Herausforderungen bei der Erstellung von Datenprofilen<\/strong><\/h3>\n\n
Die Erstellung von Datenprofilen ist zwar ein wichtiger Aspekt jeder datenorientierten Initiative, kann aber je nach Umfang und Gr\u00f6\u00dfe des Analyseprozesses leicht aus dem Ruder laufen. Im Folgenden sind einige der h\u00e4ufigsten Herausforderungen bei der Erstellung von Datenprofilen aufgef\u00fchrt:<\/p>\n\n
1. Systemleistung<\/strong><\/h4>\n\n
Der Prozess der Datenprofilerstellung ist rechenintensiv, da er eine gro\u00dfe Anzahl von Spaltenvergleichen beinhaltet – innerhalb, zwischen und \u00fcber Tabellen hinweg. Dies erfordert eine gro\u00dfe Anzahl von Rechenressourcen wie Arbeitsspeicher und Festplattenplatz sowie mehr Zeit f\u00fcr die Fertigstellung und Erstellung der Ausgabeergebnisse. Der Einsatz eines Systems, das komplexe Berechnungen unterst\u00fctzen kann, ist daher eine gro\u00dfe Herausforderung.<\/p>\n\n
2. Begrenzung der Reichweite der Ergebnisse<\/strong><\/h4>\n\n
Da Datenprofilberichte durch Verdichtung und Aggregation von Datenwerten generiert werden, muss ein Schwellenwert festgelegt werden, der den Grad der Verdichtung definiert, der implementiert werden soll. Dies tr\u00e4gt dazu bei, aussagekr\u00e4ftigere und gezieltere Ergebnisse zu erzielen.<\/p>\n\n
Sie m\u00f6chten z. B. nicht wissen, welche Werte nur ein- oder zweimal in einer Spalte auftauchen, aber wenn sie mehr als zehnmal vorkommen, k\u00f6nnen sie einen Mehrwert f\u00fcr die Zusammenfassung darstellen und sollten daher einbezogen werden. Daher ist es eine schwierige Entscheidung, zu bestimmen, was in den endg\u00fcltigen Profilbericht aufgenommen wird und was nicht.<\/p>\n\n
3. Wertsch\u00f6pfung durch profilierte Berichte<\/strong><\/h4>\n\n
Die Analyse von Datens\u00e4tzen zum Verst\u00e4ndnis ihrer Struktur und ihrer inhaltlichen Gestaltung ist nur eine Seite der Medaille. Die erstellten Datenprofile m\u00fcssen analysiert werden, um die n\u00e4chsten Schritte zu verstehen. Es m\u00fcssen erfahrene Datenexperten hinzugezogen werden, die die Berichte pr\u00fcfen und erkl\u00e4ren k\u00f6nnen, warum die Daten so sind, wie sie sind, und was getan werden kann, um sie bei Bedarf zu ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n
4. Self-Service-Tools zur Erstellung von Datenprofilen<\/strong><\/h4>\n\n
Wenn man bedenkt, wie rechenintensiv die Erstellung von Datenprofilen sein kann, ist dies ein Prozess, der in der Regel von technik- oder datenversierten Fachleuten durchgef\u00fchrt werden sollte. Die Nichtverf\u00fcgbarkeit von Selbstbedienungs-Softwaretools zur Erstellung von Datenprofilen<\/a> ist eine h\u00e4ufige Herausforderung.<\/p>\n\n
Ein Self-Service-Tool zur Erstellung von Datenprofilen, das einen schnellen 360\u00b0-Blick auf die Daten erm\u00f6glicht und grundlegende Anomalien wie leere Werte, Felddatentypen, wiederkehrende Muster und andere deskriptive Statistiken identifiziert, ist eine Grundvoraussetzung f\u00fcr jede datengesteuerte Initiative. DataMatch Enterprise<\/a> von Data Ladder ist eine voll funktionsf\u00e4hige Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung, die Datenprofilierung als ersten von vielen Schritten zur Korrektur, Optimierung und Verfeinerung Ihrer Daten bietet.<\/p>\n\n
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