Warum Datenbereinigung so wichtig ist und wie Sie Prozesse und Lösungen zur Datenbereinigung implementieren können

Datenbereinigung: So bereinigen Sie Ihre Daten

Schlechte Datenqualität bereitet vielen Führungskräften zunehmend Sorgen, da sie ihre angestrebten Ziele nicht erreichen. Das Team der Datenanalysten – das zuverlässige Dateneinblicke liefern soll – verbringt 80 % seiner Zeit damit, Daten zu bereinigen und aufzubereiten nur 20% der Zeit bleibt die eigentliche Analyse. Dies hat enorme Auswirkungen auf die Produktivität des Teams, da es die Datenqualität mehrerer Datensätze manuell validieren muss.

84 % der CEOs sind besorgt über die Qualität der Daten, auf die sie ihre Entscheidungen stützen.

Globaler CEO-Ausblick, Forbes Insight & KPMG

Nach solchen Problemen suchen Unternehmen nach einer automatisierten, einfacheren und genaueren Möglichkeit, Daten zu bereinigen und zu standardisieren. In diesem Blog werden wir uns einige der grundlegenden Aktivitäten ansehen, die mit der Datenbereinigung verbunden sind, und wie Sie sie implementieren können.

Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung ist ein weit gefasster Begriff, der sich auf den Prozess bezieht, Daten für beliebige Zwecke nutzbar zu machen. Es handelt sich um einen Prozess zur Datenqualitätsfixierung, der falsche und ungültige Informationen aus Datensätzen und standardisierten Werten eliminiert, um eine konsistente Ansicht über alle unterschiedlichen Quellen hinweg zu erreichen. Der Prozess umfasst normalerweise die folgenden Aktivitäten:

  1. Entfernen und ersetzen – Felder in einem Datensatz enthalten oft führende oder nachlaufende Zeichen oder Satzzeichen, die keinen Nutzen haben und für eine bessere Analyse ersetzt oder entfernt werden müssen (z. B. Leerzeichen, Nullen, Schrägstriche usw.). 
  2. Analysieren und zusammenführen – Manchmal enthalten Felder aggregierte Datenelemente, z. B. die Adresse Feld enthält StraßennummerStraßennameCityBundeslandusw. In solchen Fällen müssen aggregierte Felder in separate Spalten geparst werden, während einige Spalten zusammengeführt werden müssen, um eine bessere Ansicht der Daten zu erhalten – oder etwas, das für Ihren Anwendungsfall funktioniert.
  3. Datentypen transformieren – Dies beinhaltet die Änderung des Datentyps eines Felds, z. B. eine Transformation Telefonnummer Feld, das vorher war Schnur zu Nummer. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Werte im Feld genau und gültig sind. 
  4. Muster validieren – Einige Felder sollen einem gültigen Muster oder Format folgen. Dafür erkennt der Prozess der Datenbereinigung aktuelle Muster und transformiert sie, um Genauigkeit zu gewährleisten. Zum Beispiel die US-Telefon Nummer nach dem Muster: AAA-BBB-CCCC
  5. Lärm entfernen – Datenfelder enthalten oft Wörter, die nicht viel Wert hinzufügen und daher Rauschen erzeugen. Betrachten Sie beispielsweise diese Firmennamen „XYZ Inc.“, „XYZ Incorporated“, „XYZ LLC“. Alle Firmennamen sind gleich, aber Ihre Analyseprozesse können sie als eindeutig betrachten, und das Entfernen von Wörtern wie Inc., LLC und Incorporated kann die Genauigkeit Ihrer Analyse verbessern.
  6. Gleichen Sie Daten ab, um Duplikate zu erkennen – Datensätze enthalten normalerweise mehrere Datensätze für dieselbe Entität. Geringfügige Abweichungen bei den Kundennamen können dazu führen, dass Ihr Team mehrere Einträge in Ihrer Kundendatenbank vornimmt. Ein sauberer und standardisierter Datensatz sollte eindeutige Datensätze enthalten – einen Datensatz pro Entität. 

Strukturierte versus unstrukturierte Daten

Ein moderner Aspekt digitaler Daten ist, dass sie nicht konsistent in ein numerisches Feld oder einen Textwert passen. Unternehmen arbeiten typischerweise mit strukturierten Daten – quantitativ Daten, die in bestimmten Formaten wie Tabellenkalkulationen oder Tabellen gespeichert sind, um die Arbeit zu erleichtern. Unternehmen arbeiten jedoch auch immer mehr mit unstrukturierten Daten … das ist qualitativ Daten.

Ein Beispiel für unstrukturierte Daten ist natürliche Sprache aus Text-, Audio- und Videoquellen. Eine gängige Methode im Marketing ist das Erfassen der Markenstimmung aus Online-Bewertungen. Die Sternoption ist strukturiert (z. B. Bewertung von 1 bis 5 Sternen), aber der Kommentar ist unstrukturiert und die qualitativen Daten müssen durch Verarbeitung natürlicher Sprache verarbeitet werden (NLP) Algorithmen, um einen quantitativen Stimmungswert zu bilden.

Wie stellt man saubere Daten sicher?

Das effektivste Mittel, um saubere Daten sicherzustellen, besteht darin, jeden Einstiegspunkt in Ihre Plattformen zu prüfen und sie programmgesteuert zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß eingegeben werden. Dies kann auf verschiedene Weise erreicht werden:

  • Benötigte Felder – Sicherstellen, dass ein Formular oder eine Integration bestimmte Felder passieren muss.
  • Verwenden von Felddatentypen – Bereitstellen begrenzter Auswahllisten, regulärer Ausdrücke zum Formatieren von Daten und Speichern von Daten in den richtigen Datentypen, um Daten auf das richtige Format und den richtigen gespeicherten Typ zu beschränken.
  • Integration von Drittanbieterdiensten – Die Integration von Tools von Drittanbietern, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß gespeichert werden, wie z. B. ein Adressfeld, das die Adresse validiert, kann konsistente, qualitativ hochwertige Daten liefern.
  • Bestätigung – Wenn Ihre Kunden ihre Telefonnummer oder E-Mail-Adresse validieren, kann sichergestellt werden, dass korrekte Daten gespeichert werden.

Ein Einstiegspunkt muss nicht nur ein Formular sein, er sollte die Verbindung zwischen allen Systemen sein, die Daten von einem System zum anderen weitergeben. Unternehmen nutzen häufig Plattformen zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) von Daten zwischen Systemen, um sicherzustellen, dass saubere Daten gespeichert werden. Unternehmen werden zur Leistung ermutigt Datenerkennung Audits, um alle Eingangs-, Verarbeitungs- und Verwendungspunkte für die Daten in ihrer Kontrolle zu dokumentieren. Dies ist auch für die Einhaltung von Sicherheitsstandards und Datenschutzbestimmungen von entscheidender Bedeutung.

So bereinigen Sie Ihre Daten

Während es optimal wäre, saubere Daten zu haben, gibt es oft veraltete Systeme und eine laxe Disziplin für das Importieren und Erfassen von Daten. Dies macht die Datenbereinigung zu einem Teil der Aktivitäten der meisten Marketingteams. Wir haben uns die Prozesse angesehen, die Datenbereinigungsprozesse beinhalten. Hier sind die optionalen Möglichkeiten, wie Ihr Unternehmen die Datenbereinigung implementieren kann:

Option 1: Verwenden eines codebasierten Ansatzes

Python und  R sind zwei häufig verwendete Programmiersprachen zum Codieren von Lösungen zur Manipulation von Daten. Das Schreiben von Skripten zum Bereinigen von Daten kann vorteilhaft erscheinen, da Sie die Algorithmen an die Art Ihrer Daten anpassen können. Dennoch kann es schwierig sein, diese Skripte im Laufe der Zeit zu warten. Darüber hinaus besteht die größte Herausforderung bei diesem Ansatz darin, eine verallgemeinerte Lösung zu codieren, die gut mit verschiedenen Datensätzen funktioniert, anstatt bestimmte Szenarien fest zu codieren. 

Option 2: Verwenden von Plattformintegrationstools

Viele Plattformen bieten Programmatic oder Codeless an Anschlüsse um Daten zwischen Systemen im richtigen Format zu verschieben. Integrierte Automatisierungsplattformen werden immer beliebter, damit sich Plattformen einfacher zwischen den Toolsets ihres Unternehmens integrieren lassen. Diese Tools enthalten häufig ausgelöste oder geplante Prozesse, die beim Importieren, Abfragen oder Schreiben von Daten von einem System in ein anderes ausgeführt werden können. Einige Plattformen, wie z Roboter-Prozessautomatisierung (RPA)-Plattformen können sogar Daten in Bildschirme eingeben, wenn keine Datenintegrationen verfügbar sind.

Option 3: Einsatz künstlicher Intelligenz

Datensätze aus der realen Welt sind sehr unterschiedlich, und die Implementierung direkter Einschränkungen für die Felder kann zu ungenauen Ergebnissen führen. Hier setzt künstliche Intelligenz (AI) kann sehr hilfreich sein. Das Trainieren von Modellen mit korrekten, gültigen und genauen Daten und das anschließende Verwenden der trainierten Modelle mit eingehenden Datensätzen kann dabei helfen, Anomalien zu erkennen, Bereinigungsmöglichkeiten zu identifizieren usw.

Einige der Prozesse, die während der Datenbereinigung mit KI verbessert werden können, sind im Folgenden aufgeführt:

  • Erkennen von Anomalien in einer Säule.
  • Identifizieren falscher relationaler Abhängigkeiten.
  • Finden doppelter Datensätze durch Clustering.
  • Auswählen von Stammdatensätzen basierend auf der berechneten Wahrscheinlichkeit.

Option 4: Verwenden von Self-Service-Datenqualitätstools

Bestimmte Anbieter bieten verschiedene Datenqualitätsfunktionen als Tools verpackt an, z Datenbereinigungssoftware. Sie verwenden branchenführende sowie proprietäre Algorithmen zum Profilieren, Bereinigen, Standardisieren, Abgleichen und Zusammenführen von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Solche Tools können Plug-and-Play-fähig sein und erfordern im Vergleich zu anderen Ansätzen die geringste Onboarding-Zeit. 

Datenleiter

Die Ergebnisse eines Datenanalyseprozesses sind so gut wie die Qualität der Eingabedaten. Aus diesem Grund kann das Verständnis der Herausforderungen der Datenqualität und die Implementierung einer End-to-End-Lösung zur Behebung dieser Fehler dazu beitragen, Ihre Daten sauber, standardisiert und für jeden beabsichtigten Zweck nutzbar zu halten. 

Data Ladder bietet ein funktionsreiches Toolkit, das Ihnen hilft, inkonsistente und ungültige Werte zu eliminieren, Muster zu erstellen und zu validieren und eine standardisierte Ansicht über alle Datenquellen hinweg zu erreichen, wodurch eine hohe Datenqualität, Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit sichergestellt wird.

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