{"id":63058,"date":"2020-06-08T00:00:00","date_gmt":"2020-06-08T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/"},"modified":"2022-04-19T13:25:04","modified_gmt":"2022-04-19T13:25:04","slug":"ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/","title":{"rendered":"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren"},"content":{"rendered":"<p>Da Unternehmen Milliarden von Dollar in Big Data investieren, in der Hoffnung, Daten in Geld zu verwandeln, steigt der Bedarf an effizienter, benutzerfreundlicher <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenaufbereitungssoftware<\/a>, -l\u00f6sung und -tools gleicherma\u00dfen. F\u00fcr Unternehmen wird es immer schwieriger, Daten mit herk\u00f6mmlichen Methoden aufzubereiten, vor allem jetzt, da Big Data von Natur aus sehr komplex ist. Einfache ETL-Verfahren gen\u00fcgen nicht mehr. Daher ist ein leistungsstarkes, erstklassiges Datenvorbereitungstool erforderlich.<\/p>\n<p>Dieser Kurzleitfaden zur Datenvorbereitung hilft Data-Science-Neulingen, Experten, Gesch\u00e4ftsanwendern und Entscheidungstr\u00e4gern, den Datenvorbereitungsprozess besser zu verstehen, seine Bedeutung in unserem Gesch\u00e4ftsumfeld zu erkennen und herauszufinden, wie eine Best-in-Class-L\u00f6sung Ihnen helfen kann, Ihre Datenvorbereitungsziele zu erreichen. Wir werden ausf\u00fchrliche Antworten auf Fragen wie diese geben:<\/p>\n<ul>\n<li>Was ist Datenvorbereitung?<\/li>\n<li>Warum ist Datenvorbereitung wichtig?<\/li>\n<li>Wie bereiten Sie die Daten vor?<\/li>\n<li>Herausforderungen f\u00fcr den Datenaufbereitungsprozess<\/li>\n<li>Die wichtigsten Vorteile der Datenvorbereitung<\/li>\n<li>Bew\u00e4hrte Praktiken<\/li>\n<\/ul>\n<p>Lasst uns eintauchen!<\/p>\n<h3>Was ist Datenvorbereitung?<\/h3>\n<p>Die Standarddefinition der Datenaufbereitung lautet:<\/p>\n<p><em>&#8222;Der Prozess des Sammelns, Kombinierens, Strukturierens und Organisierens von Daten&#8220;.<\/em><\/p>\n<p>Aber Datenaufbereitung im Zeitalter von Big Data ist mehr als nur die Organisation von Daten.<\/p>\n<p>Es ist eine Notwendigkeit, die die Entscheidungsfindung f\u00f6rdert.<\/p>\n<p>Dies ist eine Voraussetzung, um die <a href=\"https:\/\/www.globenewswire.com\/news-release\/2018\/07\/02\/1532157\/0\/en\/Big-Data-investments-will-account-for-over-65-Billion-in-2018-further-expected-to-grow-at-a-CAGR-of-14-over-the-next-three-years.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> 65 Milliarden Dollar an Investitionen<\/a> in die Big Data-Analytik sinnvoll zu nutzen.<\/p>\n<p>Es ist auch ein dringend ben\u00f6tigter neuer Ansatz f\u00fcr die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/self-service-datenvorbereitungstools-verringern-sie-ihre-abhaengigkeit-von-it-und-komplexen-etl-prozessen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Self-Service-Datenaufbereitung<\/a>, der es den Gesch\u00e4ftsanwendern erm\u00f6glicht, ihre Daten f\u00fcr die beabsichtigte Verwendung zu optimieren.<\/p>\n<p>In der Praxis ist die Datenvorbereitung ein Arbeitsablauf, der aus folgenden Elementen besteht:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-und-tools-zur-datenprofilerstellung-erhalten-sie-sofortige-ergebnisse-der-datenqualitaetsbewertung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenprofilierung<\/a>: Bewertung Ihrer Daten, um die Art und das Ausma\u00df von Problemen zu erkennen, z. B. unstrukturierte Felder, fehlende Werte, falsch geschriebene Namen, \u00fcberm\u00e4\u00dfige Tippfehler, Verwendung von nicht druckbaren Zeichen usw.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Datenbereinigung<\/a>: Verwendung vordefinierter Gesch\u00e4ftsregeln zur Bereinigung un\u00fcbersichtlicher Daten.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Daten-Deduplizierung<\/a>: Duplikate sind ein schwerwiegendes Problem, das es zu l\u00f6sen gilt. W\u00e4hrend Sie unordentliche Daten verwalten k\u00f6nnen, sind es doppelte Daten, die unvorhergesehenes Unheil anrichten k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenvalidierungssoftware-wie-sie-sicherstellen-dass-ihre-eingabedaten-gueltig-und-fehlerfrei-sind\/\">Datenvalidierung<\/a>: Der Prozess der Verifizierung oder Validierung Ihrer Daten anhand von Beh\u00f6rdenstandards. Zum Beispiel der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/adressverifizierungssoftware-integrierter-adressabgleich-bereinigung-und-geokodierung\/\">Abgleich von Adressdaten<\/a> mit denen des USPS.<\/li>\n<li>Datenumwandlung: Umwandlung ungeordneter Rohdaten in brauchbare, saubere Daten.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Datenzusammenf\u00fchrung und \u00dcberlebensf\u00e4higkeit<\/a>: Zusammenf\u00fchrung mehrerer Datenquellen zur Erstellung endg\u00fcltiger Stamms\u00e4tze.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Das folgende Bild ist ein Beispiel f\u00fcr die Art von fehlerhaften Daten, f\u00fcr die Sie eine Datenaufbereitungsl\u00f6sung ben\u00f6tigen, um sie zu beseitigen.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-1024x481.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-1024x481.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-300x141.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data-768x361.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/08\/poor-customer-data.png 1094w\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"481\" \/><\/p>\n<p>Jede dieser Teilt\u00e4tigkeiten ist ein komplexer Prozess, der Tage und Monate in Anspruch nimmt. Dies ist einer der Gr\u00fcnde, warum Datenwissenschaftler am Ende 80 % ihrer Zeit damit verbringen, Daten zu reparieren. Trotz massiver Investitionen in die Big-Data-Analytik haben die Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, ihre Daten aufzubereiten.<\/p>\n<p>Es ist zu beachten, dass es bei der Datenaufbereitung nicht einfach darum geht, Ihre Datens\u00e4tze mit einem Tool oder einer Software zu bearbeiten.<\/p>\n<p>Theoretisch umfasst die Datenaufbereitung Folgendes:<\/p>\n<ul>\n<li>Identifizierung eines Problems<\/li>\n<li>Anerkennen des Problems<\/li>\n<li>Verstehen, wie sich das Problem auf das Gesch\u00e4ft auswirkt<\/li>\n<li>Bewertung eines organisatorischen Ansatzes zur Datenqualit\u00e4t<\/li>\n<li>Analyse der aktuellen Datenstrategie<\/li>\n<li>Umsetzung eines Datenqualit\u00e4tsplans<\/li>\n<li>Verlagerung der Abh\u00e4ngigkeiten vom IT-Team und Bef\u00e4higung der Gesch\u00e4ftsanwender<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bei unserer Arbeit mit Fortune-500-Unternehmen haben wir festgestellt, dass Unternehmen, die sich der zugrundeliegenden gesch\u00e4ftlichen Probleme im Zusammenhang mit Daten bewusst sind, bei der Datenaufbereitung wahrscheinlich erfolgreich sein werden. Diese Organisationen kennen das Problem und seine Auswirkungen auf das Unternehmen. Andererseits war es f\u00fcr Organisationen, die die Probleme mit ihren Daten nicht bewerteten, verstanden und anerkannten, schwierig, die Datenaufbereitung erfolgreich durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1024x452.png\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1024x452.png 1024w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-300x132.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-768x339.png 768w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software-1536x678.png 1536w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/merge-purge-software.png 1905w\" alt=\"merge purge software\" width=\"1024\" height=\"452\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em style=\"text-align: center;\">Hier finden Sie einen \u00dcberblick \u00fcber den Datenaufbereitungsprozess in DataMatch Enterprise, dem Flaggschiff der Datenaufbereitung von Data Ladder.<\/em><\/p>\n<h3>Den Bedarf erkennen und die richtigen Gesch\u00e4ftsfragen stellen<\/h3>\n<p>So seltsam es klingt, aber die Datenaufbereitung beginnt nicht mit den Daten, sondern mit der Identifizierung eines Bedarfs f\u00fcr die Entscheidungsfindung im Unternehmen. Es beginnt damit, zu verstehen, wie sich ein bestimmter Datensatz auf Marketingstrategien, Ressourceneinsatz, Produktvertrieb und jeden anderen Bereich der Unternehmensabl\u00e4ufe auswirkt. Informierte und korrekte Gesch\u00e4ftsentscheidungen zu treffen, ist das wichtigste Bed\u00fcrfnis eines Unternehmens, das auf Informationen angewiesen ist &#8211; wenn das Unternehmen keinen Zugang zu diesen Informationen hat, ist es dem Untergang geweiht.<\/p>\n<p>Wenn es darum geht, die Fragen zu stellen, muss man allerdings pr\u00e4zise sein. Es gibt keinen pauschalen Ansatz f\u00fcr die Datenaufbereitung oder Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n<p>Sie k\u00f6nnen nicht eine Million Kundendatens\u00e4tze korrigieren, nur weil Sie saubere Daten haben wollen. Die Kosten f\u00fcr die Datenermittlung und -aufbereitung sollten nicht h\u00f6her sein als der gewonnene Wert, sonst ist der Aufwand nicht rentabel.<\/p>\n<p>Es muss ein Ziel geben.<\/p>\n<p>Das Ziel muss mit Rentabilit\u00e4t und Effizienz verbunden sein.<\/p>\n<p>Es muss eine Bewertung der Daten und ihrer Eignung zur Unterst\u00fctzung dieses Ziels vorgenommen werden.<\/p>\n<p>Das Ziel sollte helfen, gesch\u00e4ftliche Fragen zu beantworten wie:<\/p>\n<ul>\n<li>Verdienen wir mit diesem Ziel Geld? (Ein neues Produkt, eine neue Werbeaktion, ein neues Marketingziel usw.)<\/li>\n<li>Hilft uns dieses Ziel bei der Kundenzufriedenheit oder sogar bei der Kundengewinnung und -bindung?<\/li>\n<li>Warum versuchen wir, etwas zu erreichen?<\/li>\n<li>Wie werden wir den Erfolg oder Misserfolg eines Projekts messen?<\/li>\n<li>\u00dcber welche Instrumente oder Ressourcen verf\u00fcgen wir, um dieses Ziel zu erreichen?<\/li>\n<li>Welche zus\u00e4tzlichen Instrumente oder Ressourcen werden wir ben\u00f6tigen und warum?<\/li>\n<li>Wie hoch werden die Kosten f\u00fcr diese Instrumente sein und welchen ROI erwarten wir von diesen Ausgaben?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Als Faustregel gilt: Beginnen Sie mit einer gesch\u00e4ftlichen Frage, stellen Sie eine Hypothese auf, f\u00fchren Sie eine gr\u00fcndliche Analyse der Auswirkungen Ihrer Entscheidungen durch und stellen Sie schlie\u00dflich die Schlussfolgerungen f\u00fcr Ihre gesch\u00e4ftliche Gleichung auf.<\/p>\n<p>Verstehen Sie Ihre Daten<\/p>\n<p>Bevor Sie \u00fcberhaupt mit der Umsetzung einer Gesch\u00e4ftsstrategie beginnen k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie Ihre Daten verstehen.<\/p>\n<ul>\n<li>Haben Sie rohe, unbehandelte Daten?<\/li>\n<li>Haben Sie technisch korrekte, aber doppelte Daten?<\/li>\n<li>Haben Sie saubere, verwertbare Daten, mit denen Sie arbeiten k\u00f6nnen?<\/li>\n<li>Verf\u00fcgen Sie \u00fcber isolierte Daten aus unterschiedlichen Quellen?<\/li>\n<li>Haben Sie eine Auswahl der Daten, die Sie f\u00fcr dieses Ziel ben\u00f6tigen?<\/li>\n<li>M\u00fcssen Sie gro\u00dfe Datenquellen wie soziale Medien, Transaktions- oder Verhaltensdaten integrieren, um eine einheitliche Sicht auf Ihre Kunden zu erhalten?<\/li>\n<li>Verf\u00fcgen Sie \u00fcber eine robuste Datenaufbereitungssoftware, mit der Sie Ihre Daten in Ihrer Cloud- oder Serverdom\u00e4ne bearbeiten k\u00f6nnen?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Es ist wichtig, drei allgemeine Herausforderungen zu erw\u00e4hnen, mit denen Unternehmen in der Regel konfrontiert sind, wenn es darum geht, ihre Daten f\u00fcr die beabsichtigte Verwendung vorzubereiten. Diese Probleme k\u00f6nnen durch eine Datenaufbereitungsl\u00f6sung behoben werden, allerdings m\u00fcssen Sie den Umfang der T\u00e4tigkeit und die Art der Schulung oder Lernkurve, die Sie f\u00fcr die Verwendung der Software ben\u00f6tigen, ermitteln. Viele Unternehmen geben Millionen aus, nur um geschulte Spezialisten an einer Datenaufbereitungssoftware arbeiten zu lassen. Daher sollten Sie sich sicher sein, was Sie brauchen, bevor Sie einen hohen Betrag in eine beliebte Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sung investieren.<\/p>\n<p>Warum ist Datenvorbereitung wichtig?<\/p>\n<p>Obwohl alle \u00fcber die Datenaufbereitung reden, tut niemand etwas daf\u00fcr. Nachdem Sie Ihre Ziele oder die zu l\u00f6senden Probleme ermittelt haben, ist die Datenaufbereitung der Schl\u00fcssel zur L\u00f6sung des Problems. Es ist leicht der Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg, zwischen verwertbaren Erkenntnissen und unverst\u00e4ndlichem Text, zwischen einer fundierten Entscheidung und nutzlosen Annahmen oder Theorien.<\/p>\n<p>Ein Kunde musste beispielsweise seine Daten nutzen, um eine Strategie zur Kundenpersonalisierung einzuf\u00fchren. Das Unternehmen betrachtete sich selbst als datengesteuert, weil es Datenseen eingerichtet hatte, um Haushaltsdaten seiner Kunden zu speichern, und diese Daten nun nutzen wollte, um Personalisierungsdienste anzubieten. Sie waren sich zwar der Probleme mit den Rohdaten bewusst, waren aber nicht darauf vorbereitet, mit der \u00fcberm\u00e4\u00dfigen Anzahl von Duplikaten und Datenm\u00fcll fertig zu werden, die fast 40 % ihrer Daten unbrauchbar machten. Bevor sie ihre Personalisierungsziele in Angriff nehmen konnten, mussten sie zun\u00e4chst ihre Daten aufbereiten und bereinigen.<\/p>\n<p>Unternehmen haben zwar riesige Data Lakes, aber die werden irgendwann zu Datenm\u00fcllhalden, weil der urspr\u00fcngliche Gedanke war: &#8222;Mehr Daten sind besser&#8220;. Dieser Ansatz funktioniert nicht mehr. Sie ben\u00f6tigen die Datenaufbereitung und ihre Teilaktivit\u00e4ten, um sicherzustellen, dass Sie mit brauchbaren Daten arbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Andernfalls k\u00f6nnte der Mangel an sauberen Daten dazu f\u00fchren:<\/p>\n<ul>\n<li>Operative Ineffizienz: Teams und Prozesse werden beeintr\u00e4chtigt, da sie nicht \u00fcber den richtigen Datensatz verf\u00fcgen, mit dem sie arbeiten und zur Erreichung des Ziels beitragen k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Schlechte Kundenzufriedenheit: Wenn ein Unternehmen Daten falsch verwaltet, kann dies zu peinlichen Fehlern und verpassten Gelegenheiten f\u00fchren, was wiederum eine schlechte Kundenzufriedenheit zur Folge hat.<\/li>\n<li>Unn\u00f6tige Kosten: Die Folgen schlecht verwalteter Daten f\u00fchren zu allen m\u00f6glichen Kosten, die Ihrem Unternehmen schaden k\u00f6nnten &#8211; Geldstrafen, Datensicherheitsprobleme, Strafen f\u00fcr die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, R\u00fccksendungen, verlorene Kunden usw.<\/li>\n<li>Gebremstes Wachstum: Der Markt da drau\u00dfen ist dynamisch. Wenn Sie nicht auf Daten setzen, k\u00f6nnen Sie nicht wachsen. Futuristische Unternehmen konzentrieren sich auf die Optimierung ihrer Daten.<\/li>\n<li>Unzureichende Erkenntnisse: Fast jedes Unternehmen besch\u00e4ftigt sich in irgendeiner Form mit der Datenmodellierung f\u00fcr Erkenntnisse und Analysen. Ungenaue Daten, die keinen Datenaufbereitungsprozess durchlaufen haben, sind die Ursache f\u00fcr fehlerhafte Erkenntnisse &#8211; die Folgen kennen wir nur zu gut.<\/li>\n<\/ul>\n<p>In ihrer einfachsten Form hilft uns die Datenaufbereitung dabei, die Informationen in den Daten zu verstehen, die wir nicht verstehen k\u00f6nnen, wenn wir sie nur betrachten. Das ist alles. Und das ist der wichtigste Zweck dieser Aktivit\u00e4t.<\/p>\n<p>Wie bereiten Sie die Daten vor?<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation.png\" sizes=\"(max-width: 494px) 100vw, 494px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation.png 494w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-300x300.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-150x150.png 150w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-75x75.png 75w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-60x60.png 60w\" alt=\"\" width=\"494\" height=\"494\" \/><\/p>\n<p>Die Datenaufbereitung war weitgehend eine manuelle Arbeit. Nachdem ein Datensatz zur Verwendung ausgew\u00e4hlt wurde, durchl\u00e4uft er eine Datenvorbereitungssoftware, in der spezifische Operationen auf die Dateien angewendet werden. Einer dieser Vorg\u00e4nge kann zum Beispiel das manuelle Entfernen von Textdaten in einem Zahlenfeld sein, f\u00fcr das Formeln oder eine Kombination von Funktionen verwendet werden sollen. W\u00e4hrend dies f\u00fcr kleine und nicht so komplexe Datens\u00e4tze funktionierte, finden es Datenwissenschaftler heute, da das Datenvolumen und die Komplexit\u00e4t zunehmen, \u00e4u\u00dferst frustrierend, einen Gro\u00dfteil ihrer Zeit mit der Aufbereitung dieser Daten zu verbringen.<\/p>\n<p>Wahrscheinlich verwendet Ihr Unternehmen bereits einen ETL-Prozess, um Daten sinnvoll zu nutzen. ETL ist jedoch stark eingeschr\u00e4nkt und erm\u00f6glicht es den Gesch\u00e4ftsanwendern nicht, ihre Daten effizient zu nutzen. Lesen Sie den folgenden Beitrag, um den <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/etl-vs-datenaufbereitung-was-ist-das-richtige-fuer-ihr-unternehmen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Unterschied zwischen ETL und Datenaufbereitung<\/a> zu erfahren.<\/p>\n<p>Aus diesem Grund hat die Zahl der Softwareanbieter im Laufe der Jahre zugenommen. Die meisten dieser Tools bieten jetzt eine Selbstbedienungsfunktion, mit der auch Gesch\u00e4ftsanwender in den Datenaufbereitungsprozess einbezogen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>Ein Tool wie DataMatch Enterprise beispielsweise vereinfacht den Datenaufbereitungsprozess, indem es den Benutzer durch einen Arbeitsablauf f\u00fchrt, der es ihm erm\u00f6glicht, Daten problemlos zu bereinigen, abzuleiten und zusammenzuf\u00fchren &#8211; ein Prozess, der normalerweise Tage und Monate in Anspruch nimmt, dauert nun nur noch ein paar Minuten.<\/p>\n<p>Datenaufbereitungstools erleichtern auch den Umgang mit inkonsistenten, in Silos gespeicherten Daten. Vor einigen Jahrzehnten h\u00e4tte man die Daten in den einzelnen Systemen fixieren und versuchen m\u00fcssen, Teile dieser Daten manuell zusammenzuf\u00fchren, ohne die ben\u00f6tigten Analysen zu erhalten.<\/p>\n<p>Jetzt k\u00f6nnen Sie problemlos eine unbegrenzte Anzahl von Datens\u00e4tzen integrieren, zusammenf\u00fchren, bereinigen und nach Belieben aufbereiten. Es ist wie eine Drag-and-Drop-Aktivit\u00e4t, die nur sehr begrenzte technische Kenntnisse erfordert.<\/p>\n<p>Herausforderungen f\u00fcr den Datenaufbereitungsprozess:<\/p>\n<p>Die Datenaufbereitung wurde zwar vereinfacht, aber die Herausforderungen bei der Datenaufbereitung sind dieselben geblieben, wenn nicht sogar noch komplexer und m\u00fchsamer. Einige der wichtigsten Herausforderungen, denen sich Unternehmen stellen m\u00fcssen, sind:<\/p>\n<p>Daten in Silos und aus unterschiedlichen Quellen: Unternehmen wollen jetzt einheitliche Kundenansichten erstellen, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen oder einen \u00dcberblick \u00fcber versteckte M\u00f6glichkeiten zu erhalten. So wollte beispielsweise ein Einzelh\u00e4ndler Daten aus verschiedenen Datenquellen konsolidieren, um seinen Kunden aus verschiedenen europ\u00e4ischen Regionen ein reibungsloses digitales Erlebnis zu bieten.<\/p>\n<p>Die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen ist jedoch kein leichtes Unterfangen. Die in unterschiedlichen Quellen gespeicherten Daten unterscheiden sich in Struktur, Form und Zweck. Noch wichtiger ist, dass die Datenfehler kulturell bedingt sind. Italienische Namen wurden zum Beispiel h\u00e4ufiger falsch geschrieben als amerikanische Namen. Es ist sehr zeitaufwendig, diese Daten aufzubereiten und f\u00fcr den Einzelh\u00e4ndler nutzbar zu machen. Selbst wenn ein Datenaufbereitungstool verwendet wird, ist immer noch ein gewisser manueller Aufwand erforderlich, um die Namen aus verschiedenen Kulturen zu \u00fcberpr\u00fcfen und sicherzustellen, dass keine Fehler gemacht werden.<\/p>\n<p>Doppelte Daten: Fast alle Unternehmen, mit denen wir zusammengearbeitet haben, berichteten, dass die Duplizierung von Daten ein Haupthindernis f\u00fcr den Erfolg ihrer Datenaufbereitung darstellt. Es gibt zwar Dutzende von Datenvorbereitungstools, mit denen Sie Datenanomalien beheben k\u00f6nnen, aber nur sehr wenige sind in der Lage, doppelte Daten mit einer 100-prozentigen \u00dcbereinstimmungsrate zu korrigieren. Tats\u00e4chlich ist der Datenabgleich eine gefragte L\u00f6sung, denn nur sehr wenige Anbieter schaffen es, eine Trefferquote von 95 % zu erreichen.<\/p>\n<p>Ein staatliches Institut, mit dem wir zusammengearbeitet haben, entdeckte, dass die hauseigene L\u00f6sung zur Datendeduplizierung nur die H\u00e4lfte der Aufgabe der Entfernung von Duplikaten erf\u00fcllen konnte. Durch den Einsatz von DataMatch konnten weitere 40 % der doppelten Daten entfernt werden.<\/p>\n<p>Inkonsistente Daten: Auch bekannt als schmutzige Daten. Die Qualit\u00e4t der Daten ist immer zweifelhaft, solange es Menschen sind, die Kundennamen und -adressen, Produktcodes und Preise eintippen. Bei manuellen Methoden kommt es zwangsl\u00e4ufig zu Fehlern, die nur mit erheblichem manuellem Aufwand zu beheben sind. Noch komplizierter und un\u00fcbersichtlicher wird es, wenn Sie Unternehmensdaten mit externen Daten aus Drittquellen kombinieren m\u00fcssen. So sind beispielsweise die Daten eines Kunden in den sozialen Medien alles andere als konsistent. Einige verwenden Abk\u00fcrzungen in ihren Namen, andere einen anderen Namen&#8230; die Liste ist endlos.<\/p>\n<p>Diese Probleme haben den Aufstieg von Self-Service- und Cloud-basierter Datenaufbereitungssoftware vorangetrieben, die es den Benutzern erm\u00f6glicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, Gesch\u00e4ftsregeln in \u00dcbereinstimmung mit ihren Datenanforderungen zu erstellen und IT- und Gesch\u00e4ftsbenutzer zusammenzubringen, um Probleme mit der Datenqualit\u00e4t zu l\u00f6sen.<\/p>\n<p>Best Practices f\u00fcr die Datenaufbereitung<\/p>\n<p>Jetzt, da sich die Welt auf die Ziele von KI, maschinellem Lernen und Business Intelligence zubewegt, muss sie sich auf die Aufbereitung von Daten konzentrieren, um diese Ziele zu erreichen. Die Verwendung einer Software oder eines Tools zur Datenaufbereitung ist jedoch nur ein Teil der L\u00f6sung. Sie m\u00fcssen zus\u00e4tzliche Verfahren f\u00fcr die Datenaufbereitung einf\u00fchren, die Folgendes umfassen m\u00fcssen:<\/p>\n<ol>\n<li>Datenqualit\u00e4t zur Priorit\u00e4t machen: Die Probleme und Herausforderungen bei der Datenaufbereitung sind darauf zur\u00fcckzuf\u00fchren, dass der Schwerpunkt nicht auf der Datenqualit\u00e4t liegt. Unternehmen reden zwar \u00fcber Datenqualit\u00e4t, aber sie machen sie nicht zu einem organisatorischen Schwerpunkt. Sie werden die gleichen Fehler immer wieder beheben, wenn Sie nicht die Ursache des Problems beseitigen. Beispielsweise beeintr\u00e4chtigt Ihr Vertriebsteam die Datenqualit\u00e4t, da es ungenaue Informationen eingibt, wichtige Informationen ausl\u00e4sst oder bei der Dateneingabe menschliche Fehler begeht. Um dies zu verhindern, muss Ihr Team in Sachen Datenqualit\u00e4t geschult werden, damit es die Auswirkungen eines Tippfehlers oder fehlender Informationen auf nachgelagerte Prozesse versteht.<\/li>\n<li>Die IT-Abteilung kann den Gesch\u00e4ftsanwendern mit Schulungs- und Lernseminaren helfen: Dies ist ein guter Weg, um die Kluft zwischen IT und Gesch\u00e4ftsanwendern zu \u00fcberbr\u00fccken. Die IT-Abteilung kann Schulungen und Lerneinheiten zur Datenqualit\u00e4t planen, um den Gesch\u00e4ftsanwendern die Bedeutung von Datenqualit\u00e4t und Datenaufbereitung zu vermitteln. In dem Ma\u00dfe, in dem sich die Gesch\u00e4ftsanwender mit dem Problem vertraut machen, k\u00f6nnen autorisierte Benutzer mit den richtigen Datenaufbereitungstools ausgestattet werden, um ihre Daten f\u00fcr die gesch\u00e4ftliche Nutzung vorzubereiten, ohne von der IT-Abteilung abh\u00e4ngig zu sein.<\/li>\n<li>Folgen Sie dem Datenaufbereitungsprozess: Wenn Sie eine Datenaufbereitungssoftware wie DataMatch Enterprise verwenden, durchlaufen Sie einen schrittweisen Prozess, der Ihre Daten in 8 Modulen vom Roh- zum Endzustand bringt. Wenn Sie kein Tool verwenden und es selbst implementieren, stellen Sie sicher, dass Sie den unten angegebenen Arbeitsablauf befolgen<\/li>\n<\/ol>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process.png\" sizes=\"(max-width: 976px) 100vw, 976px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process.png 976w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process-300x219.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2020\/06\/data-preparation-process-768x560.png 768w\" alt=\"\" width=\"976\" height=\"712\" \/><\/p>\n<p>Die Aufgabe ist gewaltig. Aber jede kluge Organisation wei\u00df, dass das Ziel nicht eine 100%ige Perfektion oder ein pauschaler Ansatz ist. Ziel ist es, eine Datenqualit\u00e4tskultur und einen Ansatz zu gew\u00e4hrleisten, bei dem Probleme vermieden werden, bevor sie zu einem gro\u00dfen \u00c4rgernis werden.<\/p>\n<p>Schlussfolgerung<\/p>\n<p>Die Datenvorbereitung ist nur ein Teil des ersten Schritts des Datenmanagements, und obwohl es leistungsstarke Datenvorbereitungstools gibt, die den Gro\u00dfteil der harten Arbeit erledigen, ben\u00f6tigen Unternehmen immer noch Menschen, die das Ergebnis \u00fcberpr\u00fcfen, validieren und sicherstellen, dass es den W\u00fcnschen entspricht. Es ist wichtig zu erkennen, dass Werkzeuge nur so intelligent sind wie die Menschen, die sie benutzen. Da die Zukunft in KI und ML liegt, ist es unerl\u00e4sslich, dass Unternehmen einen gezielten Ansatz f\u00fcr die Datenaufbereitung verfolgen und ihre Daten in einen Treibstoff verwandeln, der das Unternehmen voranbringt.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png\" sizes=\"(max-width: 887px) 100vw, 887px\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2.png 887w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2-300x183.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2019\/05\/fuzzy-whitepaper2-768x468.png 768w\" alt=\"\" width=\"887\" height=\"541\" \/><\/p>\n<p><b>Wie die besten Fuzzy-Matching-L\u00f6sungen funktionieren: Kombination von bew\u00e4hrten und eigenen Algorithmen<\/b><\/p>\n<p><a role=\"button\" href=\"https:\/\/content.dataladder.com\/How-Best-In-Class-Fuzzy-Matching-Solutions-Work-Combining-Established-and-Proprietary-Algorithms-WP.pdf\"><br \/>\nHerunterladen<br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>Starten Sie noch heute Ihren kostenlosen Test<\/p>\n<p class=\"gform_not_found\">Oops! Wir konnten dein Formular nicht lokalisieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Da Unternehmen Milliarden von Dollar in Big Data investieren, in der Hoffnung, Daten in Geld zu verwandeln, steigt der Bedarf an effizienter, benutzerfreundlicher Datenaufbereitungssoftware, -l\u00f6sung und -tools gleicherma\u00dfen. F\u00fcr Unternehmen wird es immer schwieriger, Daten mit herk\u00f6mmlichen Methoden aufzubereiten, vor allem jetzt, da Big Data von Natur aus sehr komplex ist. Einfache ETL-Verfahren gen\u00fcgen nicht [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":58277,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[1245],"tags":[717,767,765,766,529,676],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren - Data Ladder<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren - Data Ladder\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Da Unternehmen Milliarden von Dollar in Big Data investieren, in der Hoffnung, Daten in Geld zu verwandeln, steigt der Bedarf an effizienter, benutzerfreundlicher Datenaufbereitungssoftware, -l\u00f6sung und -tools gleicherma\u00dfen. F\u00fcr Unternehmen wird es immer schwieriger, Daten mit herk\u00f6mmlichen Methoden aufzubereiten, vor allem jetzt, da Big Data von Natur aus sehr komplex ist. Einfache ETL-Verfahren gen\u00fcgen nicht [&hellip;]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Data Ladder\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2020-06-08T04:00:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2022-04-19T13:25:04+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/data-cleaning-tool-scaled-1.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1544\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"lbarrera\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"lbarrera\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"13 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\"},\"author\":{\"name\":\"lbarrera\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b\"},\"headline\":\"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren\",\"datePublished\":\"2020-06-08T04:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2022-04-19T13:25:04+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\"},\"wordCount\":2783,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization\"},\"keywords\":[\"Datenaufbereitungssoftware\",\"Datenaufbereitungstool\",\"Datenbereinigung\",\"Datendeduplizierung\",\"Datenqualit\u00e4t\",\"Vorbereitung der Daten\"],\"articleSection\":[\"Verwaltung der Datenqualit\u00e4t\"],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\",\"name\":\"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren - Data Ladder\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website\"},\"datePublished\":\"2020-06-08T04:00:00+00:00\",\"dateModified\":\"2022-04-19T13:25:04+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de-DE\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/\",\"name\":\"Data Ladder\",\"description\":\"Enterprise Data Profiling, Cleansing, and Matching\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"de-DE\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization\",\"name\":\"Data Ladder\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png\",\"width\":413,\"height\":408,\"caption\":\"Data Ladder\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/dataladder-llc\/\",\"https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b\",\"name\":\"lbarrera\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de-DE\",\"@id\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"lbarrera\"},\"url\":\"https:\/\/dataladder.com\/de\/author\/lbarrera\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren - Data Ladder","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren - Data Ladder","og_description":"Da Unternehmen Milliarden von Dollar in Big Data investieren, in der Hoffnung, Daten in Geld zu verwandeln, steigt der Bedarf an effizienter, benutzerfreundlicher Datenaufbereitungssoftware, -l\u00f6sung und -tools gleicherma\u00dfen. F\u00fcr Unternehmen wird es immer schwieriger, Daten mit herk\u00f6mmlichen Methoden aufzubereiten, vor allem jetzt, da Big Data von Natur aus sehr komplex ist. Einfache ETL-Verfahren gen\u00fcgen nicht [&hellip;]","og_url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/","og_site_name":"Data Ladder","article_publisher":"https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware","article_published_time":"2020-06-08T04:00:00+00:00","article_modified_time":"2022-04-19T13:25:04+00:00","og_image":[{"width":2560,"height":1544,"url":"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/data-cleaning-tool-scaled-1.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"lbarrera","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"lbarrera","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"13 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/"},"author":{"name":"lbarrera","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b"},"headline":"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren","datePublished":"2020-06-08T04:00:00+00:00","dateModified":"2022-04-19T13:25:04+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/"},"wordCount":2783,"publisher":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization"},"keywords":["Datenaufbereitungssoftware","Datenaufbereitungstool","Datenbereinigung","Datendeduplizierung","Datenqualit\u00e4t","Vorbereitung der Daten"],"articleSection":["Verwaltung der Datenqualit\u00e4t"],"inLanguage":"de-DE"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/","url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/","name":"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren - Data Ladder","isPartOf":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website"},"datePublished":"2020-06-08T04:00:00+00:00","dateModified":"2022-04-19T13:25:04+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de-DE","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/ein-kurzleitfaden-fuer-datenaufbereitungssoftware-loesungen-und-bewaehrte-verfahren\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/dataladder.com\/de\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Ein Kurzleitfaden f\u00fcr Datenaufbereitungssoftware, L\u00f6sungen und bew\u00e4hrte Verfahren"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#website","url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/","name":"Data Ladder","description":"Enterprise Data Profiling, Cleansing, and Matching","publisher":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/dataladder.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"de-DE"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#organization","name":"Data Ladder","url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de-DE","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png","contentUrl":"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2018\/06\/DL-Logo-Ball-30.png","width":413,"height":408,"caption":"Data Ladder"},"image":{"@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/dataladder-llc\/","https:\/\/web.facebook.com\/DataLadderSoftware"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/6cc3d6b3c83c611546541b5eb2d1e21b","name":"lbarrera","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de-DE","@id":"https:\/\/dataladder.com\/de\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/5198cb4dd374e7d879a15a9cf20299b3?s=96&d=mm&r=g","caption":"lbarrera"},"url":"https:\/\/dataladder.com\/de\/author\/lbarrera\/"}]}},"modified_by":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/63058"}],"collection":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/9"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=63058"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/63058\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":66952,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/63058\/revisions\/66952"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/58277"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=63058"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=63058"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dataladder.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=63058"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}