{"id":63009,"date":"2021-02-02T00:00:00","date_gmt":"2021-02-02T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/verwendung-eines-self-service-tools-fuer-die-datenaufbereitung\/"},"modified":"2026-01-01T11:53:36","modified_gmt":"2026-01-01T16:53:36","slug":"verwendung-eines-self-service-tools-fuer-die-datenaufbereitung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/verwendung-eines-self-service-tools-fuer-die-datenaufbereitung\/","title":{"rendered":"Verwendung eines Self-Service-Tools f\u00fcr die Datenaufbereitung"},"content":{"rendered":"

Datenbereinigung<\/a> und Datenaufbereitung sind nicht dasselbe. Wenn Sie Daten bereinigen, entfernen Sie Ungenauigkeiten, Ung\u00fcltigkeiten und M\u00fcll aus den Daten. Wenn Sie jedoch Daten aufbereiten, stellen Sie sie f\u00fcr einen bestimmten Zweck bereit. Wenn Sie Zeit in die Datenvorbereitung investieren, gewinnen Sie Vertrauen in Ihre Daten, den Business Intelligence-Prozess und die G\u00fcltigkeit der daraus gewonnenen Erkenntnisse.<\/p>\n

Aktivit\u00e4ten zur Datenaufbereitung <\/b><\/h3>\n

Die Datenbereinigung ist eine der Aktivit\u00e4ten, die zur Datenaufbereitung geh\u00f6ren. Zur Datenaufbereitung geh\u00f6ren noch mehrere andere Aktivit\u00e4ten, aber in der Regel werden nur diejenigen durchgef\u00fchrt, die f\u00fcr den Zweck des Analyseprozesses relevant sind. Nachfolgend sind einige g\u00e4ngige Aktivit\u00e4ten bei der Datenaufbereitung aufgef\u00fchrt:<\/p>\n

Integration von Daten <\/b><\/h4>\n

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 Datens\u00e4tze an einem Ort zu haben, damit sie f\u00fcr die nachfolgenden Schritte analysiert werden k\u00f6nnen. Benutzerdefinierte Abfragen sind in der Regel so formatiert, dass nur die erforderlichen Attribute der Datens\u00e4tze importiert und integriert werden. Dies tr\u00e4gt dazu bei, dass sich der Analyseprozess auf die Daten konzentriert, die einen Mehrwert f\u00fcr die gewonnenen Erkenntnisse darstellen, und dass jegliches Rauschen in den erfassten Datens\u00e4tzen beseitigt wird.<\/p>\n

Datenprofilierung<\/b><\/h4>\n

Mit Hilfe derDatenprofilierung<\/a> k\u00f6nnen Sie potenzielle Probleme mit den aktuellen Datens\u00e4tzen ermitteln. Welche Probleme behindern Ihre Datenqualit\u00e4t und m\u00fcssen daher behoben werden, bevor Sie mit der Gewinnung von Erkenntnissen fortfahren k\u00f6nnen? Das Profiling Ihrer Daten zeigt Ihnen ein vollst\u00e4ndiges Bild Ihres Datensatzes in Bezug auf fehlende, falsch geschriebene, ung\u00fcltige und doppelte Werte, die Ihre Datens\u00e4tze enthalten. So erhalten Sie einen tieferen Einblick in Ihre Datenwerte und k\u00f6nnen potenzielle Bereinigungsm\u00f6glichkeiten aufzeigen.<\/p>\n

Datenbereinigung <\/b><\/h4>\n

Dies ist eine der zeitintensivsten Aktivit\u00e4ten bei der Datenaufbereitung. Die Datenbereinigung<\/a> umfasst Aufgaben, die eine verl\u00e4ssliche Datenqualit\u00e4t gew\u00e4hrleisten, z. B. die Identifizierung fehlender Werte und die Angabe korrekter Werte, die Entfernung von Datenm\u00fcll und ung\u00fcltigen Daten, die \u00dcberpr\u00fcfung der Datengenauigkeit und -relevanz sowie die Sicherstellung der Aktualit\u00e4t der Daten. Da der Prozess mehrere Datens\u00e4tze umfasst, m\u00fcssen dieselben Regeln f\u00fcr die Datenbereinigung angewandt werden, um die Konsistenz der Datenqualit\u00e4t zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n

Umwandlung von Daten <\/b><\/h4>\n

Neben der Datenintegration und -bereinigung ist die Datentransformation ein wichtiger Teil des Vorbereitungsprozesses. Dabei geht es nicht darum, die Daten zu ver\u00e4ndern, sondern sie in einen Zustand zu \u00fcberf\u00fchren, der f\u00fcr den Analyseprozess n\u00fctzlicher ist. Dabei k\u00f6nnen Datentypen und -formate ge\u00e4ndert werden, z. B. das Datum von MM\/TD\/JJJJ in TT\/MM\/JJJJ. Dar\u00fcber hinaus werden auch mathematische Berechnungen mit den entsprechenden Spaltenwerten durchgef\u00fchrt, um ein neues Attribut f\u00fcr den Datensatz zu ermitteln, oder eine Spalte wird analysiert, um mehrere Attribute zu ermitteln.<\/p>\n

Datenabgleich und Deduplizierung<\/b><\/h4>\n

Wenn Daten aus mehreren Quellen integriert werden, enthalten sie in der Regel mehrere Datens\u00e4tze f\u00fcr dieselbe Entit\u00e4t. Dieser Schritt umfasst den Abgleich von Datens\u00e4tzen<\/a> auf der Grundlage von benutzerdefinierten Abgleichsdefinitionen und die Identifizierung der Datens\u00e4tze, die zur selben Entit\u00e4t geh\u00f6ren. Manchmal ist es so einfach wie der Abgleich mit einem eindeutigen Bezeichner, manchmal m\u00fcssen Sie aber auch fortgeschrittene Abgleichsalgorithmen und -techniken wie phonetische, numerische, dom\u00e4nenspezifische und unscharfe Abgleiche<\/a> verwenden. Nach dem Abgleich werden doppelte Datens\u00e4tze eliminiert, damit die Analyseergebnisse nicht verzerrt werden.<\/p>\n

Zusammenf\u00fchrung und Anreicherung von Daten <\/b><\/h4>\n

Die doppelten Datens\u00e4tze k\u00f6nnen entfernt werden, oder Sie k\u00f6nnen auch mehrere Datens\u00e4tze, die dieselbe Entit\u00e4t repr\u00e4sentieren, zu einem einzigen zusammenf\u00fchren<\/a>. Sobald alle Datens\u00e4tze bereinigt, transformiert und dedupliziert sind, k\u00f6nnen die resultierenden Datens\u00e4tze zusammengef\u00fchrt werden, um einen einzigen, goldenen Datensatz darzustellen. Dieser Datensatz ist der Input f\u00fcr Ihren Analyseprozess.<\/p>\n

Merkmalstechnik und -extraktion <\/b><\/h4>\n

Oftmals wird die Merkmalstechnik und -extraktion auch als Teil des Datenaufbereitungsprozesses behandelt. In diesem Schritt untersuchen die Analysten den endg\u00fcltigen Datensatz und w\u00e4hlen die Attribute aus, die bei der Optimierung des Analyseprozesses eine wesentliche Rolle spielen k\u00f6nnen. Die Merkmalsextraktion erfolgt in der Regel durch Reduzierung der Anzahl der Datenattribute. Wenn verschiedene Merkmale in einem Datensatz zu einem einzigen zusammengef\u00fchrt werden, dient jedes ausgew\u00e4hlte Attribut als Hauptmerkmal“ f\u00fcr die Business-Intelligence-Logik, die zur Ableitung von Erkenntnissen verwendet wird.<\/p>\n

L\u00f6sungen f\u00fcr die Datenaufbereitung <\/b><\/h3>\n

Obwohl die Datenvorbereitung viel Zeit in Anspruch nehmen kann, ist es f\u00fcr Datenanalysten entscheidend, diese Zeit in den Prozess zu investieren. Dies gibt ihnen Vertrauen in die Daten und gew\u00e4hrleistet, dass die daraus resultierenden Erkenntnisse zuverl\u00e4ssig und genau sind. Die Analysten sollten sich jedoch nicht mit den Werkzeugen besch\u00e4ftigen, die zur Aufbereitung der Daten verwendet werden. Das bedeutet, dass unabh\u00e4ngig davon, welches Werkzeug oder welche Technik zur Bereinigung, Integration oder Umwandlung der Daten verwendet wird, der Prozess intuitiv und einfach gehalten werden sollte.<\/p>\n

Es gibt drei Ans\u00e4tze f\u00fcr L\u00f6sungen zur Datenaufbereitung<\/a>:<\/p>\n

Code-basierter Ansatz<\/b><\/h4>\n

F\u00fcr diesen Ansatz m\u00fcssen Sie \u00fcber ein gewisses Ma\u00df an Programmierkenntnissen verf\u00fcgen. Sobald Sie die benutzerdefinierte Logik f\u00fcr Ihre Schritte zur Datenintegration, -bereinigung, -umwandlung und -deduplizierung entworfen haben, k\u00f6nnen 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 Flexibilit\u00e4t gibt, Ihre eigene benutzerdefinierte L\u00f6sung zu entwickeln, die wiederholt auf verschiedene Datens\u00e4tze angewendet werden kann, gibt es Herausforderungen in Bezug auf die Code-Expertise und die Wartbarkeit.<\/p>\n

Datenzentrierter Ansatz <\/b><\/h4>\n

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 f\u00fcr die Daten, aber er ist sehr intuitiv, und alle \u00c4nderungen werden sofort ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n

Prozessorientierter Ansatz <\/b><\/h4>\n

Bei diesem Ansatz werden die Prozesse intuitiv konfiguriert, um die Daten nach Bedarf aufzubereiten. Alle Datenvorbereitungsaktivit\u00e4ten, wie z. B. das \u00c4ndern von Datentypen, die Validierung von Mustern, das Entwerfen von Abgleichsdefinitionen, das Bereinigen von doppelten Datens\u00e4tzen und das Erstellen von Golden Records, k\u00f6nnen im Prozessdesign konfiguriert werden. Das Verfahren kann auch f\u00fcr die Bereinigung und Transformation anderer Datens\u00e4tze verwendet werden und ist somit wiederholbar. Ein wichtiger Punkt ist, dass ein prozessbasierter Ansatz Ihnen eine zentrale Kontrolle \u00fcber alle Aktivit\u00e4ten von Anfang bis Ende erm\u00f6glicht.<\/p>\n

Wie kann ein prozessorientiertes Datenaufbereitungstool zur Selbstbedienung helfen? <\/b><\/h3>\n

Laut einer k\u00fcrzlich von Anaconda durchgef\u00fchrten Umfrage <\/a>verbringen Datenwissenschaftler 45 % ihrer Zeit mit Aufgaben der Datenvorbereitung, einschlie\u00dflich des Ladens und Bereinigens von Daten. Die Datenvorbereitungsphase wird von Datenanalysten als m\u00fchsam und zeitaufw\u00e4ndig empfunden, nicht weil sie es nicht tun sollten, sondern weil es schwierig ist, all diese verschiedenen Aktivit\u00e4ten an einem zentralen Ort durchzuf\u00fchren. Und so nehmen diese Aktivit\u00e4ten den gr\u00f6\u00dften Teil ihrer Zeit in Anspruch.<\/p>\n

Da Unternehmen schnellere und zuverl\u00e4ssigere Gesch\u00e4ftseinblicke verlangen, k\u00f6nnen Self-Service-Datenvorbereitungstools eine wichtige Rolle in diesem Prozess spielen. Sie k\u00f6nnen dazu beitragen, die Zeit von der Datenerfassung bis zur Gewinnung von Erkenntnissen zu verk\u00fcrzen. 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 erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Ein prozessorientierter Ansatz in einem Self-Service-Datenaufbereitungstool bietet einen zentralen Ort, der die Integration, Standardisierung, Umwandlung, Deduplizierung und Zusammenf\u00fchrung von Daten aus verschiedenen Quellen erm\u00f6glicht, w\u00e4hrend die Daten w\u00e4hrend 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, k\u00f6nnen Sie sich auf den Aufbau eines wiederholbaren, konfigurierbaren Prozesses konzentrieren.<\/p>\n

DataMatch Enterprise<\/a> (DME) ist ein solches Datenaufbereitungstool, mit dem Sie Ihren Datenaufbereitungsprozess konfigurieren k\u00f6nnen. Es beginnt mit dem Import von Daten<\/a> aus verschiedenen Quellen und f\u00fchrt Sie durch Datenprofilierung, Bereinigung, Standardisierung<\/a>, Deduplizierung<\/a>, Zusammenf\u00fchrung und \u00dcberlebensf\u00e4higkeit. Dar\u00fcber hinaus hilft Ihnen das Modul zur Adress\u00fcberpr\u00fcfung<\/a>, Adressen mit wenigen Klicks zu bereinigen.<\/p>\n

Sobald Ihre Daten bereinigt, geparst und standardisiert sind, k\u00f6nnen Sie mit DTA Ihre eigenen Abgleichsdefinitionen oder -regeln definieren, auf deren Grundlage der Abgleich von Datens\u00e4tzen erfolgen kann. Wenn Sie fertig sind, haben Sie Ihre goldene Schallplatte, mit der Sie Ihren Analyseprozess beginnen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Kontaktieren Sie uns<\/a> noch heute oder laden Sie eine kostenlose Testversion herunter<\/a>, um mehr dar\u00fcber zu erfahren, wie DME Sie bei der Datenaufbereitung unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n

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Wie die besten Fuzzy-Matching-L\u00f6sungen funktionieren: Kombination von bew\u00e4hrten und eigenen Algorithmen<\/b><\/p>\n


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Datenbereinigung und Datenaufbereitung sind nicht dasselbe. Wenn Sie Daten bereinigen, entfernen Sie Ungenauigkeiten, Ung\u00fcltigkeiten und M\u00fcll aus den Daten. Wenn Sie jedoch Daten aufbereiten, stellen Sie sie f\u00fcr einen bestimmten Zweck bereit. Wenn Sie Zeit in die Datenvorbereitung investieren, gewinnen Sie Vertrauen in Ihre Daten, den Business Intelligence-Prozess und die G\u00fcltigkeit der daraus gewonnenen Erkenntnisse. 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