{"id":63257,"date":"2018-04-20T00:00:00","date_gmt":"2018-04-20T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/die-bedeutung-der-datenbereinigung-im-prozess-der-datensatzverknuepfung\/"},"modified":"2022-05-11T15:11:12","modified_gmt":"2022-05-11T15:11:12","slug":"die-bedeutung-der-datenbereinigung-im-prozess-der-datensatzverknuepfung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-bedeutung-der-datenbereinigung-im-prozess-der-datensatzverknuepfung\/","title":{"rendered":"Die Bedeutung der Datenbereinigung im Prozess der Datensatzverkn\u00fcpfung"},"content":{"rendered":"

<\/h2>\n

Was ist Record Linkage?<\/h2>\n

Das Verfahren, bei dem alle Daten, die mit einer einzigen Person verbunden sind und die in mehreren Informationss\u00e4tzen verstreut sind, gesammelt und an einer Stelle zusammengefasst werden, wird als Datensatzverkn\u00fcpfung bezeichnet. Dieses Verfahren der Datensatzverkn\u00fcpfung ist von Bedeutung, wenn keine Identifikatoren auf der Grundlage einer einzelnen Person verf\u00fcgbar sind. Unter solchen Umst\u00e4nden wird die Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen mit Hilfe einer probabilistischen Technik oder einer anderen Technik durchgef\u00fchrt, die in der Lage ist, personenbezogene Daten wie Name und Adresse zu vergleichen, die auch mit einem Fehlerrisiko behaftet sein k\u00f6nnen oder sich im Laufe der Zeit \u00e4ndern k\u00f6nnen.<\/p>\n

Ein detaillierter Vergleich der Strategien f\u00fcr die Datensatzverkn\u00fcpfung<\/h2>\n

Die Datensatzverkn\u00fcpfung wird meist in einem organisatorischen oder kommerziellen Umfeld durchgef\u00fchrt. Es wird ben\u00f6tigt, um die identischen Datens\u00e4tze aus einem Satz von Datens\u00e4tzen mit den Informationen von Personen zu eliminieren. Die bei der Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen angewandten Methoden bewegen sich in einem Bereich zwischen probabilistischen und deterministischen Strategien. Eine probabilistische Strategie nutzt eine Reihe von Feldern zwischen den Informationss\u00e4tzen, um die Wahrscheinlichkeiten von \u00c4hnlichkeiten zwischen beiden Datens\u00e4tzen zu bestimmen. Diese Wahrscheinlichkeiten werden als Gewichtung oder Wahrscheinlichkeitspunkte dargestellt, die f\u00fcr jeden Satz von Informationen ber\u00fccksichtigt werden, w\u00e4hrend sie verglichen werden. Wenn die endg\u00fcltige Punktzahl f\u00fcr ein Datensatzpaar h\u00f6her ist als ein festgelegter Schwellenwert f\u00fcr die \u00dcbereinstimmung, werden sie als Datens\u00e4tze betrachtet, die mit derselben Person verbunden sind. Daher stimmt die probabilistische Strategie mit der Unvorhersehbarkeit zwischen den Informationsmengen mit fehlenden \u00c4hnlichkeiten \u00fcberein. Das bedeutet, dass es in der Lage ist, Datens\u00e4tze mit Informationen zu verkn\u00fcpfen, die Fehler in den Verkn\u00fcpfungsfeldern aufweisen. Andererseits reichen deterministische Strategien f\u00fcr die Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen von der einfachen Verkn\u00fcpfung von Datenbanken durch einen zuverl\u00e4ssigen Entity Identifier bis hin zur komplexen schrittweisen algorithmischen Verkn\u00fcpfung. Dazu geh\u00f6rt auch ein zus\u00e4tzlicher Nachweis, um den Unterschied zwischen Datens\u00e4tzen, die \u00e4hnlich sind, zu erm\u00f6glichen. Das bedeutet, dass sie nicht von einer identischen \u00c4hnlichkeit des Entit\u00e4tsbezeichners abh\u00e4ngt. Probabilistische Verkn\u00fcpfungsmethoden sind vergleichsweise fehlerresistenter und bieten folglich eine bessere Qualit\u00e4t der Datensatzverkn\u00fcpfung als deterministische Techniken. Probabilistische Strategien sind auch flexibler in einer Situation, in der gro\u00dfe Mengen von Informationen mit Datens\u00e4tzen verkn\u00fcpft werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Was ist Datenbereinigung?<\/h2>\n

Um das optimale Exzellenzniveau der Verkn\u00fcpfungen zu erreichen, werden im Bereich der Datensatzverkn\u00fcpfung eine Reihe von Standardisierungs- und Datenbereinigungsstrategien eingesetzt. Diese Methoden sind in den Softwarepaketen f\u00fcr die Datensatzverkn\u00fcpfung<\/a> weit verbreitet und werden in den Datensatzverkn\u00fcpfungseinheiten h\u00e4ufig verwendet. Dem Prozess der Datensatzverkn\u00fcpfung geht in der Regel eine Phase der Datenbereinigung voraus, unabh\u00e4ngig davon, welche Verkn\u00fcpfungsmethode verwendet wird.
\nDie Datenbereinigung wird gelegentlich auch als Datenbereinigung<\/a> oder Standardisierung<\/a> bezeichnet. Sie steht im Zusammenhang mit der \u00c4nderung, L\u00f6schung oder Ver\u00e4nderung von Feldern auf der Grundlage ihrer Werte. Diese neuen Werte verbessern die Qualit\u00e4t der Informationen und machen sie daher f\u00fcr das Verfahren der Datensatzverkn\u00fcpfung wertvoller. Die Verbesserung der Qualit\u00e4t der prim\u00e4ren Informationsdatens\u00e4tze f\u00fchrt zu einem h\u00f6heren Qualit\u00e4tsniveau des Verkn\u00fcpfungsverfahrens. Gr\u00f6\u00dfere Mengen personenbezogener Identifizierungsdaten erh\u00f6hen die Aussagekraft der Verkn\u00fcpfungsergebnisse erheblich.
\nDie Datenbereinigung wurde als eine der grundlegenden M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung der Qualit\u00e4t der Datensatzverkn\u00fcpfung in einer Situation identifiziert, in der intensiv klassifizierende pers\u00f6nliche Statistiken nicht verf\u00fcgbar sind. Die Datenbereinigung ist eine der entscheidenden Phasen im Verfahren der Datensatzverkn\u00fcpfung, die den gr\u00f6\u00dften Teil der M\u00fche der Datensatzverkn\u00fcpfung selbst in Anspruch nehmen kann. Datens\u00e4tze mit gr\u00f6\u00dferer Aussagekraft f\u00fchren zu besseren Ergebnissen bei der Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen.<\/p>\n

Strategien der Datenbereinigung<\/h2>\n

Bei der Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen wird eine breite Palette von Methoden zur Datenbereinigung<\/a> eingesetzt. Einige Strategien der Datenbereinigung zielen darauf ab, die Anzahl der Variablen zu erh\u00f6hen, indem Felder mit freiem Text aufgebrochen werden. Weitere Strategien der Datenbereinigung verfolgen lediglich das Ziel, Variablen in eine bestimmte Darstellung zu bringen, ohne die eigentlichen Informationen zu ver\u00e4ndern. Einige der anderen zus\u00e4tzlichen Techniken sind geplant, um die Daten in den Feldern zu \u00e4ndern. Dies kann entweder durch Eliminierung ung\u00fcltiger Werte, durch \u00c4nderung von Werten oder durch Zuweisung von Werten zu den leeren Feldern geschehen.<\/p>\n

Datenbereinigung und Qualit\u00e4t der Datensatzverkn\u00fcpfung<\/h2>\n

Im Rahmen einer Datensatzverkn\u00fcpfung besteht das Ziel der Datenbereinigung darin, die Qualit\u00e4t der Verkn\u00fcpfung zu verbessern. Dies beinhaltet die Minimierung der Anzahl aller zwei Datens\u00e4tze, die f\u00e4lschlicherweise als mit einer einzigen Person verbunden eingestuft werden, und aller zwei Datens\u00e4tze, die f\u00e4lschlicherweise als nicht mit einer einzigen Person verbunden eingestuft werden. Diese Fehler werden gemeinhin als falsch-positive bzw. falsch-negative Ergebnisse bezeichnet. Ohne Datenbereinigung wird eine Reihe von wirklich \u00fcbereinstimmenden Datens\u00e4tzen m\u00f6glicherweise nicht entdeckt, weil die relevanten Eigenschaften nicht hinreichend gleich sind.
\nDie Strategien zur Datenbereinigung minimieren normalerweise die Inkonsistenz zwischen den beiden Werten des betreffenden Feldes. Durch die Eliminierung der Spitznamen wird eine weitere Reduzierung der Namenssammlung in den Informationsunterlagen erreicht. In \u00e4hnlicher Weise wird durch die Beseitigung der Un\u00e4hnlichkeiten aufgrund der Zeichensetzung eine weitere Unstimmigkeit beseitigt. Dies f\u00fchrt dazu, dass erwartungsgem\u00e4\u00df eine gro\u00dfe Anzahl von passenden \u00c4hnlichkeiten gefunden wird.
\nDie Datenbereinigung ist ein wertvoller Prozess, da sie die Qualit\u00e4t der Datensatzverkn\u00fcpfung verbessern kann. Die Datenbereinigung umfasst eine breite Palette von Techniken, die f\u00fcr bestimmte Situationen geeignet sind. Dazu geh\u00f6rt die Verwendung eines neuen Algorithmus, der die meisten Fehlertypen und zu erwartenden Komplikationen identifiziert und korrigiert. Der Algorithmus ist in der Lage, die Daten zu bereinigen und alle Ungenauigkeiten und Unstimmigkeiten in den Informationsdatens\u00e4tzen oder bestimmten Feldwerten zu beseitigen. Bei der Anwendung dieser Techniken ist gro\u00dfe Vorsicht geboten. Der Erhalt von Daten mit verbesserter Qualit\u00e4t ist wichtiger als die Zeit, die f\u00fcr die Verarbeitung einer gro\u00dfen Datenmenge ben\u00f6tigt wird. Daher liegt das Hauptaugenmerk auf dem Erhalt qualitativ hochwertiger Daten. Als integraler Bestandteil des Prozesses der Datensatzverkn\u00fcpfung kann anerkannt werden, dass die Datenbereinigung die Gesamtqualit\u00e4t verbessern wird.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Was ist Record Linkage? Das Verfahren, bei dem alle Daten, die mit einer einzigen Person verbunden sind und die in mehreren Informationss\u00e4tzen verstreut sind, gesammelt und an einer Stelle zusammengefasst werden, wird als Datensatzverkn\u00fcpfung bezeichnet. Dieses Verfahren der Datensatzverkn\u00fcpfung ist von Bedeutung, wenn keine Identifikatoren auf der Grundlage einer einzelnen Person verf\u00fcgbar sind. 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