{"id":62981,"date":"2021-03-25T00:00:00","date_gmt":"2021-03-25T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/die-bedeutung-der-datenprofilierung-fuer-das-datenmanagement\/"},"modified":"2022-04-14T07:22:24","modified_gmt":"2022-04-14T07:22:24","slug":"die-bedeutung-der-datenprofilierung-fuer-das-datenmanagement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-bedeutung-der-datenprofilierung-fuer-das-datenmanagement\/","title":{"rendered":"Die Bedeutung der Datenprofilierung f\u00fcr das Datenmanagement"},"content":{"rendered":"

Jeder Datenexperte wird zustimmen, dass genaue, saubere und konsistente Daten f\u00fcr das Erreichen von Gesch\u00e4ftszielen entscheidend sind. Doch nur eine Handvoll Unternehmen – laut Chief Marketing 16 % – behauptet selbstbewusst, dass ihre Daten einem hohen Standard entsprechen. In der Gartner-Umfrage zu Marketingdaten und -analysen im Jahr 2020<\/a> nannten Marketingverantwortliche auf C-Level und leitende Angestellte „schlechte Datenqualit\u00e4t“ als einen der drei Hauptgr\u00fcnde, warum Analysen f\u00fcr die Entscheidungsfindung nicht effektiv sind.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Wie k\u00f6nnen Unternehmen also die Qualit\u00e4t ihrer Daten im Auge behalten, bevor es zu sp\u00e4t ist? Lassen Sie uns einen Blick auf die Bedeutung der Datenprofilierung werfen und darauf, warum Unternehmen sie als ein notwendiges Instrument f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t und das Datenmanagement betrachten sollten.<\/p>\n

Was ist Datenprofilierung?<\/b><\/h3>\n

Der Data-Warehouse-Experte Ralph Kimball<\/a> definiert Datenprofilierung wie folgt:<\/p>\n

„Die systematische Vorab-Analyse des Inhalts einer Datenquelle, angefangen beim Z\u00e4hlen der Bytes und der \u00dcberpr\u00fcfung der Kardinalit\u00e4ten bis hin zu einer sorgf\u00e4ltigen Diagnose, ob die Daten die \u00fcbergeordneten Ziele des Data Warehouse erf\u00fcllen k\u00f6nnen.“<\/p><\/blockquote>\n

Mit anderen Worten: Datenprofilierung ist der Prozess der Diagnose des Zustands von Gesch\u00e4ftsdaten, um sicherzustellen, dass sie f\u00fcr die weitere Verarbeitung geeignet sind, z. B. f\u00fcr Analysen, Migration oder Data Warehouse-Zwecke. Sie ist eine Vorstufe zur Datenbereinigung<\/a>, bei der die in der Datenprofilierungsphase gefundenen Fehler entfernt und bereinigt werden.<\/p>\n

Die Erstellung von Datenprofilen ist ein entscheidender Schritt f\u00fcr die Offenlegung der Daten und die Aufdeckung verschiedener Anomalien, die sonst in Form von fehlenden, ung\u00fcltigen, unvollst\u00e4ndigen oder ungenauen Daten verborgen bleiben k\u00f6nnten. Auf diese Weise kann das Unternehmen die L\u00fccken viel besser einsch\u00e4tzen und Ma\u00dfnahmen zur Bereinigung oder Vernichtung von Daten ergreifen, um negative Auswirkungen zu vermeiden.<\/p>\n

Ein Beispiel f\u00fcr einen Anwendungsfall von Data Profiling<\/b><\/h3>\n

Ein etabliertes Bekleidungsunternehmen beschlie\u00dft, in der Weihnachtszeit eine Newsletter- und Direktmailing-Kampagne durchzuf\u00fchren, und stellt fest, dass die Kontakte in seinem CRM aus verschiedenen Quellen stammen, die jeweils unterschiedliche Dateneingabe- und Validierungspr\u00fcfungen (oder deren Fehlen) aufweisen. Um zu vermeiden, dass die falschen Kontakte erreicht werden und das Risiko von Bounces und fehlgeschlagenen Zustellungen besteht, wird ein Profil der Daten erstellt, um ung\u00fcltige E-Mails, Duplikate, Zeichensetzungsfehler und andere Probleme zu finden.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Bei der Durchf\u00fchrung eines Datenprofils auf einer kleinen Teilmenge von Daten kann dies festgestellt werden:<\/p>\n

    \n
  1. Das Format der Kontaktnamen und der Adresse ist uneinheitlich<\/li>\n
  2. Mehrere Kontakteintr\u00e4ge bestehen aus f\u00fchrenden Leerzeichen<\/li>\n
  3. Viele Address 2-Datens\u00e4tze fehlen oder sind unvollst\u00e4ndig<\/li>\n
  4. Die Felder Staat und Telefon enthalten Buchstaben und<\/li>\n
  5. E-Mail-Datens\u00e4tze bestehen aus Satzzeichen (,) und vielem mehr.<\/li>\n<\/ol>\n

    Die Anzahl der Fehler, die bei einer so kleinen Teilmenge von Daten gefunden werden, kann ausreichen, um die Leistung der E-Mail- und Direktmailing-Kampagnen des Unternehmens zu beeintr\u00e4chtigen, was den Umsatz und den Ruf der Marke kostet. Durch die Erstellung von Datenprofilen kann das Unternehmen solche Folgen jedoch abwenden, indem es die Daten bereinigt<\/a> oder ganz verwirft.<\/p>\n

    Warum ist Data Profiling f\u00fcr ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung?<\/b><\/h3>\n

    Die Bedeutung der Erstellung von Datenprofilen ist eng mit der Entdeckung von schlechten und schmutzigen Daten verbunden. Diese k\u00f6nnen in einer Organisation aus verschiedenen Gr\u00fcnden entstehen, von denen einige folgende sind:<\/p>\n

      \n
    1. Fehler bei der Dateneingabe: <\/b>Jeder von uns kann bei der Eingabe von Informationen Fehler machen, sei es, dass ein Buchstabe fehlt, Rechtschreibfehler, Interpunktionsfehler, falsche Gro\u00df- und Kleinschreibung, Duplikate usw.<\/li>\n
    2. Mehrfache Benutzereingaben: <\/b>Dies kann vorkommen, wenn mehrere Personen auf dasselbe System zugreifen, insbesondere wenn ihnen kein klares Format oder keine Validierung mitgeteilt wird. Beispielsweise kann Benutzer 1 sein Geburtsdatum als TT\/MM\/JJJJ eingeben, w\u00e4hrend Benutzer 2 auf MM\/TT\/JJJJ zur\u00fcckgreifen kann. Weitere Beispiele sind „NJ“ und „New Jersey“ f\u00fcr den Bundesstaat und „Jon Adams Smith“ und „J.A. Smith“ f\u00fcr den Kontaktnamen.<\/li>\n
    3. Gef\u00e4lschte Daten:<\/b> Daten wie Telefonnummern und Unternehmen werden oft gef\u00e4lscht, um eine Fallstudie herunterzuladen, an einem Webinar teilzunehmen oder sich f\u00fcr einen Produkttest anzumelden. Unternehmen, die keine strengen Datenvalidierungspr\u00fcfungen<\/a> durchf\u00fchren, k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass sich falsche Daten in der Unternehmensdatenbank ansammeln.<\/li>\n
    4. Systemfehler: <\/b>Es ist auch m\u00f6glich, dass die in der Datenbank oder Anwendung gespeicherten Daten aufgrund fehlender eingebauter Redundanz besch\u00e4digt werden, da sie mit mehreren Computern und Systemen interagieren. Wenn zum Beispiel ein Datensatz in einer Datenbank aufgrund einer externen Transaktion aktualisiert wird, kann es vorkommen, dass er abgelehnt wird.<\/li>\n<\/ol>\n

      Wenn man bedenkt, wie diese Fehler in den Datenbanken, im CRM und in anderen Datenquellen eines Unternehmens auftauchen, kann ein Gesundheitscheck mithilfe der Datenprofilierung einem Unternehmen Warnzeichen f\u00fcr verschiedene Anwendungsf\u00e4lle geben.<\/p>\n

      Vertrieb und Marketing<\/b><\/h4>\n

      Die Erstellung von Datenprofilen kann aufzeigen, wie sauber die Informationen von Leads und potenziellen Kunden f\u00fcr die Wirksamkeit von Marketing- und Vertriebskampagnen sind. Durch die Identifizierung fehlender E-Mails, Adressen und Telefonnummern kann ein Unternehmen den Versand von Spam-E-Mails, verpasste Postzustellungen und die Zeitverschwendung durch Anrufe von Vertriebsmitarbeitern bei ung\u00fcltigen Nummern vermeiden.<\/p>\n

      Betrugspr\u00e4vention und Compliance<\/b><\/h4>\n

      Die Erstellung von Datenprofilen kann auch f\u00fcr die Erstellung von Profilen in nationalen Datenbanken zur Verhinderung von Steuerbetrug oder zur Einhaltung neuer Vorschriften n\u00fctzlich sein. Im Falle von Steuerbetrug kann das Profiling aufzeigen, bei wie vielen Kontakten Angaben fehlen oder ob die Postleitzahl und die Plus-4-Daten mit der richtigen Feldvalidierung \u00fcbereinstimmen oder nicht.<\/p>\n

      Patientenanpassung und Gesundheitswesen<\/b><\/h4>\n

      Organisationen des Gesundheitswesens k\u00f6nnen auch von der \u00dcberpr\u00fcfung des Ausma\u00dfes von Datenfehlern in ihren elektronischen Gesundheitsakten f\u00fcr den Patientenabgleich und andere Anwendungsf\u00e4lle profitieren. Ein Gesundheitsdienstleister, der \u00fcber ausreichende Informationen zur Krankengeschichte des Patienten verf\u00fcgt, ist besser in der Lage, die richtige Diagnose und Behandlung zu stellen.<\/p>\n

      Finanzen und Bankwesen<\/b><\/h4>\n

      Bei der Profilierung von Daten f\u00fcr Banken und Finanzinstitute kann es darum gehen, die Konsistenz von Daten \u00fcber mehrere Formate und Systeme hinweg zu ermitteln, um eine koh\u00e4rente Kundensicht zu erhalten.<\/p>\n

      G\u00e4ngige Daten-Profiling-Techniken<\/b><\/h3>\n

      Es gibt verschiedene Ans\u00e4tze, die der Erstellung von Datenprofilen zugrunde liegen, z. B:<\/p>\n

        \n
      1. Spaltenprofilierung: <\/b>Durchsuchen der Datentabellen innerhalb einer Spalte, um festzustellen, wie oft ein Datensatz nach Datenmustern wiederholt wird.<\/li>\n
      2. Spalten\u00fcbergreifende Profilerstellung:<\/b> Hierbei werden die \u00fcber- und untergeordneten Beziehungen zwischen den Spalten durch die Durchf\u00fchrung von Schl\u00fcssel- und Abh\u00e4ngigkeitsanalysen identifiziert. Erstere sucht nach Datens\u00e4tzen innerhalb einer Tabelle, um einen Prim\u00e4rschl\u00fcssel zu identifizieren, w\u00e4hrend letztere nach Datens\u00e4tzen sucht, die von diesem Prim\u00e4rschl\u00fcssel abh\u00e4ngig sind.<\/li>\n
      3. Tabellen\u00fcbergreifende Profilerstellung:<\/b> Hierbei wird nach potenziell vorhandenen Fremdschl\u00fcsseln sowie nach Redundanzen in Daten und potenziellen Zuordnungen gesucht, indem Unterschiede in der Syntax und den Datentypen untersucht werden.<\/li>\n<\/ol>\n

        Herausforderungen der konventionellen Datenprofilierung<\/b><\/h3>\n

        So wichtig die Erstellung von Datenprofilen auch ist, die konventionellen Ans\u00e4tze haben ihre T\u00fccken. Erstens haben die mit der Erstellung von Datenprofilen beauftragten Benutzer oft nicht den vollen Umfang der Daten oder wissen nicht, wie sie f\u00fcr die Entscheidungsfindung verwendet werden. Es ist zum Beispiel unwahrscheinlich, dass ein Dateningenieur wei\u00df, welche Datens\u00e4tze, die sich auf pers\u00f6nliche oder gesch\u00fctzte Nummern beziehen, korrekt oder inkonsistent sind.<\/p>\n

        Zweitens kann der Umfang der Daten, insbesondere im Zusammenhang mit Big Data, die Profilerstellung zu einer gro\u00dfen Herausforderung machen. Die Analyse von ungenauen oder unkorrigierten Datens\u00e4tzen in Millionen von Datens\u00e4tzen kann entmutigend sein und weit mehr Zeit in Anspruch nehmen, als das Projekt erfordert.<\/p>\n

        Au\u00dferdem k\u00f6nnen Ausrei\u00dfer oder Extremwerte bei gro\u00dfen Datenmengen schwer zu erkennen sein. Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass Datens\u00e4tze Ausrei\u00dfer enthalten, die die Analysen verzerren k\u00f6nnen, und die Ermittlung der Anzahl solcher Datens\u00e4tze bei der manuellen Profilerstellung ist oft eine gro\u00dfe Herausforderung.<\/p>\n

        Durchf\u00fchren von Daten-Profiling mit DataMatch Enterprise<\/b><\/h3>\n

        In Anbetracht der Tatsache, dass die manuelle Profilerstellung mit vielen Einschr\u00e4nkungen verbunden ist, k\u00f6nnen Datenprofilierungs-Tools<\/a> wie DataMatch Enterprise (DME<\/a> ) von Data Ladder eine geeignete Alternative darstellen.<\/p>\n

        Im Gegensatz zu anderen Datenprofilierungswerkzeugen ist DME mit regul\u00e4ren Ausdr\u00fccken (RegEx) ausgestattet, um automatisch g\u00fcltige und ung\u00fcltige Muster sowie eine Reihe von Anomalien zu erkennen, wie z. B.:<\/p>\n

          \n
        1. Fehlende oder ung\u00fcltige Werte<\/li>\n
        2. F\u00fchrende und abschlie\u00dfende Leerzeichen<\/li>\n
        3. Fehler in der Zeichensetzung<\/li>\n
        4. Fehler bei der Gro\u00df- und Kleinschreibung, bei der Umkehrung von Gro\u00dfbuchstaben und beim Blocksatz<\/li>\n
        5. Zahlen in Buchstaben und Buchstaben in Zahlen und vieles mehr<\/li>\n<\/ol>\n

          Um mit der Erstellung von Datenprofilen mit DME zu beginnen, gehen Sie zun\u00e4chst auf die Registerkarte PROJEKTVERWALTUNG<\/b> in der oberen linken Ecke und erstellen Sie ein neues Projekt.<\/p>\n

          \"\"<\/p>\n

          Anschlie\u00dfend sehen Sie das
          \nDATENIMPORT<\/b>
          \n<\/a> in dem Sie die relevanten Datenquellen (Excel, Oracle, SQL Server, etc.) f\u00fcr Ihr Projekt importieren.<\/p>\n

          \"\"<\/p>\n

          Nachdem Sie die Datenquellen ausgew\u00e4hlt haben, w\u00e4hlen Sie Profil generieren<\/u> f\u00fcr jede Quelle, woraufhin DME ein Profil wie hier gezeigt erstellt.<\/p>\n

          \"\"<\/p>\n

          Sie k\u00f6nnen dann das Datenprofil anhand der erkannten RegEx-Muster genau analysieren, ein eigenes Muster f\u00fcr gesch\u00fctzte Daten erstellen und Datens\u00e4tze kennzeichnen, die nicht mit Ihren Anforderungen an die Datenvalidierung \u00fcbereinstimmen.<\/p>\n

          Wenn Sie mehr dar\u00fcber erfahren m\u00f6chten, wie DME ein Profil erstellen und Fehler in Ihren Daten f\u00fcr den Datenabgleich<\/a>, die Datenmigration und das Data Warehouse finden kann, kontaktieren Sie uns<\/a> bitte oder laden Sie<\/a> noch heute eine kostenlose Testversion herunter<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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