Data Scrubbing, auch bekannt als Datenbereinigung, ist ein Prozess, der Ihre Daten verfeinert, indem er Duplikate entfernt und unstrukturierte Inhalte korrigiert.<\/p>\n
Wenn Sie schon einmal mit Daten zu tun hatten, wissen Sie, dass schmutzige, doppelte Daten ein Problem sind, mit dem Unternehmen seit langem zu k\u00e4mpfen haben. W\u00e4hrend Datenformate und -strukturen vor einigen Jahrzehnten noch recht einfach waren, sind sie heute \u00e4u\u00dferst komplex.<\/p>\n
Mit dem Aufkommen von Anwendungen, \u00fcber Ger\u00e4te gesammelten Metadaten, zahlreichen Drittanbieterplattformen wie Social Media und Marketingplattformen – ertrinken Unternehmen buchst\u00e4blich in Daten. Bei den meisten Daten handelt es sich um unstrukturierte Rohdaten.<\/p>\n
Die L\u00f6sung?<\/p>\n
Ein Tool zur Datenbereinigung<\/a>.<\/p>\n Ich m\u00f6chte Ihnen erl\u00e4utern, wie ein Daten-Scrubbing-Tool hilft und warum Sie die Anschaffung eines solchen Tools in Erw\u00e4gung ziehen sollten.<\/p>\n Bevor wir \u00fcber das Tool selbst sprechen, ist es wichtig, die beiden anderen Optionen zu er\u00f6rtern, die Unternehmen \u00fcblicherweise zur L\u00f6sung von Datenqualit\u00e4tsproblemen verwenden.<\/p>\n Einstellung von Datenwissenschaftlern: <\/strong>Dies ist in der Regel die erste L\u00f6sung, die Unternehmen w\u00e4hlen. Data Scientists sind per Definition Experten, die Daten untersuchen, daraus wichtige Erkenntnisse ableiten und Unternehmen dabei helfen, diese Erkenntnisse zu nutzen. Leider stellen die meisten Unternehmen stattdessen Datenwissenschaftler ein, um Daten zu bereinigen und zu korrigieren. Diese Analysten verbringen fast 80 % ihrer Zeit mit der Korrektur fehlerhafter Daten.<\/p>\n Einem Bericht von InfoWorld<\/a> zufolge,<\/p>\n „Die meisten Datenwissenschaftler verbringen nur 20 Prozent ihrer Zeit mit der eigentlichen Datenanalyse und 80 Prozent ihrer Zeit mit dem Auffinden, Bereinigen und Reorganisieren riesiger Datenmengen, was eine ineffiziente Datenstrategie darstellt.“<\/em><\/p>\n Und wir sind uns dieser Tatsache nur allzu bewusst. Dutzende von Unternehmen geben Millionen von Dollar f\u00fcr die Einstellung erfahrener Datenwissenschaftler aus, nur um sie am Ende mit banalen Reinigungsaufgaben zu betrauen. Das Problem der schlechten Daten bleibt bestehen. Die K\u00e4mpfe und die Frustration bleiben.<\/p>\n In-House-L\u00f6sungen schaffen: <\/strong>Wenn die Einstellung eines Datenwissenschaftlers nicht ausreicht, stellen Unternehmen Entwicklungsexperten ein, in der Hoffnung, ihre eigenen L\u00f6sungen auf den Weg zu bringen. Obwohl dies wie eine wirksame Strategie (Datenschutz, Kontrolle, Sicherheit) erscheinen mag, wird es auf lange Sicht zu einem teuren Unterfangen, das die Unternehmen allein bei der Einstellung und Bindung von Talenten mindestens 250.000 Dollar pro Jahr kostet. Selbst dann f\u00e4llt es den Teams schwer, bei der Datenentfernung und Datenbereinigung<\/a> Genauigkeit zu erreichen. Ganz zu schweigen davon, dass es Monate und Jahre dauert, Algorithmen zu testen und zu erproben, die mit komplexen Datenstrukturen arbeiten.<\/p>\n Kauf einer Top-in-Line-Reinigungsl\u00f6sung: <\/strong>Beachten Sie, dass ich top-in-line erw\u00e4hne. Daf\u00fcr gibt es einen Grund. Einfache Data-Scrubbing-Tools f\u00fchren nur eine grundlegende Datenbereinigung durch. Mithilfe einfacher Abgleichsalgorithmen suchen diese Tools lediglich nach Duplikaten und erm\u00f6glichen es Ihnen, Formatprobleme in Excel-Dateien zu bereinigen oder zu standardisieren.<\/p>\n Erstklassige Datenl\u00f6sungen bieten ein umfassendes Datenqualit\u00e4tsmanagement. Sie k\u00f6nnen nicht nur Daten bereinigen, sondern auch Daten abgleichen, Fehlerprofile erstellen, sie standardisieren und eine konsolidierte Version der Wahrheit erstellen.<\/p>\n Der Kauf einer L\u00f6sung bietet mehrere Vorteile gegen\u00fcber der Einstellung eines Datenanalysten oder der millionenschweren Entwicklung eines kompletten Datenbereinigungstools<\/a>.<\/p>\n Im Laufe der Jahre, in denen wir mit mehr als 4.500 Kunden aus der ganzen Welt zusammengearbeitet haben, konnten wir aus erster Hand erfahren, welche Vorteile Unternehmen durch den Kauf einer L\u00f6sung erzielen konnten.<\/p>\n Einige der wichtigsten Vorteile sind:<\/p>\n Die Pr\u00fcfung von Daten mit manuellen Methoden ist eine zeitaufw\u00e4ndige T\u00e4tigkeit. Wenn Sie Millionen von Datenzeilen haben, die in verschiedenen Datenquellen in unterschiedlichen Formaten gespeichert sind, wird es Ihnen schwer fallen, die Daten zu korrigieren. Es ist daher unerl\u00e4sslich, dass Sie in der Lage sind, Daten leicht zu \u00fcberpr\u00fcfen, um genau zu wissen, was Sie reparieren m\u00fcssen.<\/p>\n Ein hochwertiges Data-Scrubbing-Tool erm\u00f6glicht es Ihnen, diese Daten mit Hilfe einer Datenprofilierungsoption<\/a> zu pr\u00fcfen, die Ihnen einen konsolidierten \u00dcberblick \u00fcber jede Spalte Ihres Datensatzes bietet. So k\u00f6nnen Sie den Gesundheitszustand Ihrer Felder und die h\u00e4ufigsten Probleme auf den Feldern erkennen.<\/p>\n F\u00fcr diese reine Profiling-Aktivit\u00e4t w\u00fcrden die Mitarbeiter Monate brauchen, um sie zu entdecken. Mit einer Software dauert es nur ein paar Minuten f\u00fcr jeden Datensatz.<\/p>\n Sobald Sie genau wissen, was Ihre Daten belastet, ist die Bereinigung ein einfacher Prozess.<\/p>\n Sie m\u00fcssen nicht monatelang warten, bis Sie saubere Daten haben, um einen Bericht zu erstellen oder analytische Erkenntnisse zu gewinnen. Eine leistungsstarke L\u00f6sung wie Data Ladder kann \u00fcber eine Million Datens\u00e4tze in nur 45 Minuten bereinigen. Stellen Sie sich vor, wie viel Zeit Ihr Datenwissenschaftler und sein Team sparen k\u00f6nnen!<\/p>\n Die M\u00f6glichkeit, diese Daten anhand vordefinierter Gesch\u00e4ftsregeln zu bereinigen, macht den Prozess noch einfacher. Sie m\u00fcssen nicht stundenlang Gesch\u00e4ftsregeln definieren, wie z. B. das Ersetzen von Abk\u00fcrzungen oder die Gro\u00dfschreibung von Namen usw., da dies in der Regel eingebaut ist.<\/p>\n Wir verf\u00fcgen \u00fcber Dutzende von Fallstudien, in denen Unternehmen unsere L\u00f6sung nutzen, um ihre un\u00fcbersichtlichen Daten zu sortieren, Datens\u00e4tze oder Listen aus unterschiedlichen Datenquellen zu konsolidieren und eine 360-Kundenansicht<\/a> zu erhalten. W\u00e4hrend der Datenbereinigung haben sie auch die M\u00f6glichkeit, Duplikate zu entfernen, ihre Daten zusammenzuf\u00fchren und sich einen \u00dcberblick \u00fcber die Qualit\u00e4t ihrer Daten zu verschaffen.<\/p>\n F\u00fcr diejenigen, die personalisierte Kundenerlebnisse schaffen wollen, ist dies eine \u00e4u\u00dferst wichtige Gelegenheit. Sie sind in der Lage, mehrere Datens\u00e4tze aus Drittquellen zu integrieren, die Daten zu bereinigen und schlie\u00dflich alle Daten zusammenzuf\u00fchren, um einen endg\u00fcltigen Stammsatz zu erstellen. Die F\u00e4higkeit, Daten zu bereinigen, abzugleichen und zu konsolidieren, macht die Investition in eine erstklassige L\u00f6sung erst lohnenswert.<\/p>\n Wenn Sie den Grund, die Quelle und die Arten von Datenfehlern kennen, mit denen Sie konfrontiert werden, sind Sie in einer besseren Position, um ein Data Governance Framework zu erstellen. Sie k\u00f6nnten zum Beispiel Ihre Datenerfassungsmethode verbessern, eine strengere Richtlinie f\u00fcr die Datenerfassung im gesamten Unternehmen einf\u00fchren oder sogar einen Datenverwaltungsprozess einf\u00fchren.<\/p>\n Es ist wichtig, daran zu denken, dass mit der Erfassung komplexer Daten auch die Anforderungen an die Unternehmen steigen, verantwortungsvoll mit ihnen umzugehen. Vorschriften zur Dateneinhaltung wie die DSGVO und der Federal Trade Commission Act sehen strenge Strafen f\u00fcr Unternehmen vor, die beim Schutz von Verbraucherdaten nicht sorgf\u00e4ltig vorgehen. Meistens kann ein unbedachter Fehler, wie z. B. das Versenden einer E-Mail an eine nicht abonnierte Liste einer Zielgruppe, erheblichen Schaden verursachen.<\/p>\n Um diese Probleme zu vermeiden, ben\u00f6tigen Sie saubere Daten und einen Rahmen f\u00fcr die Datenverwaltung.<\/p>\n Schmutzige, unordentliche Daten verhindern, dass Sie Chancen erkennen oder schaffen. Nehmen wir zum Beispiel den Fall von Maxeda, einer Einzelhandelskette mit drei internationalen Niederlassungen. Aufgrund der un\u00fcbersichtlichen Datensilos musste das Unternehmen zun\u00e4chst seine Millionen von Datens\u00e4tzen bereinigen, die Datens\u00e4tze ableiten und dann zusammenf\u00fchren<\/a>, um ein genaues Bild von der Reise des Kunden zu erhalten. Auf diese Weise konnten sie bessere Marktchancen erkennen und ein digitales Erlebnis f\u00fcr ihre Kunden schaffen.<\/p>\n Es ist kaum eine Frage der Spekulation – Daten wirken sich in der heutigen Welt auf den Umsatz aus. Mit den richtigen Daten k\u00f6nnen Sie Kunden gewinnen und Wettbewerber schlagen. Falsche oder fehlende Qualit\u00e4tsdaten und Sie sind raus aus dem Spiel.<\/p>\n Data Ladder, ein von Gartner zertifizierter Anbieter von Datenqualit\u00e4tsl\u00f6sungen, geh\u00f6rt zu den Top-L\u00f6sungen in einer Reihe mit IBM, SAS und Oracle. In mehreren staatlichen und privaten Berichten, Projekttests und Studien haben wir eine Erfolgsquote von 98 % beim Datenabgleich erreicht, der zur Beseitigung von tief verschachtelten Duplikaten und zur Zusammenf\u00fchrung komplexer Daten aus verschiedenen Quellen f\u00fchrte.<\/p>\n Die L\u00f6sung bietet Datenbereinigung und Scrubbing als Teil eines 8-stufigen Frameworks, das Datenabgleich<\/a>, Datenintegration, Adressvalidierung<\/a> und -standardisierung<\/a> sowie Datendeduplizierung<\/a> als Kernfunktionen umfasst.<\/p>\n Unser grundlegendes Ziel ist es, Ihnen eine Plattform aus einer Hand zur Verf\u00fcgung zu stellen, die Sie in Ihren Gesch\u00e4ftsr\u00e4umen oder auf einem Cloud-Server nutzen k\u00f6nnen, um Daten nach Belieben zu integrieren, abzugleichen, zu bereinigen, zu standardisieren, zu \u00fcberpr\u00fcfen, zu konsolidieren und zusammenzuf\u00fchren. Sie k\u00f6nnen die L\u00f6sung als Teil eines umfassenderen Ziels der Datenumwandlung oder als notwendiges Werkzeug f\u00fcr Ihre Gesch\u00e4ftsanwender und Ihr Team von Datenspezialisten einsetzen.<\/p>\nInvestition in ein Datenbereinigungs-Tool vs. Einstellung von Datenanalysten vs. Erstellung von In-House-L\u00f6sungen <\/strong><\/h2>\n
Vorteile der Verwendung einer Top-in-Line Data Scrubbing L\u00f6sung<\/h3>\n
1. Die M\u00f6glichkeit, Daten einfach und schnell zu pr\u00fcfen und zu bereinigen<\/h3>\n
2. Es spart Zeit und erm\u00f6glicht Ihnen eine schnellere Nutzung Ihrer Daten<\/h3>\n
3. Sie k\u00f6nnen Ihre Daten sortieren, Listen konsolidieren und eine 360-Kundenansicht erhalten<\/h3>\n
4. Sie k\u00f6nnen ein Data Governance Framework implementieren<\/h3>\n
5. Sie k\u00f6nnen verborgene Chancen entdecken und Ihren ROI steigern<\/h3>\n
DataMatch Enterprise als Spitzenl\u00f6sung, die Ihrem Unternehmen helfen kann, seine Ziele zu erreichen<\/h2>\n