Was ist Datenbereinigung?
Datenbereinigung ist der Prozess der Vorbereitung von Daten für die Analyse durch Entfernen oder Ändern von Daten, die falsch, unvollständig, irrelevant, doppelt vorhanden oder falsch formatiert sind.
Diese Daten sind in der Regel nicht notwendig oder hilfreich, wenn es um die Analyse von Daten geht, da sie den Prozess behindern oder ungenaue Ergebnisse liefern können. Es gibt verschiedene Methoden zur Datenbereinigung, je nachdem, wie die Daten gespeichert sind und welche Antworten gesucht werden.
Bei der Datenbereinigung geht es nicht einfach darum, Informationen zu löschen, um Platz für neue Daten zu schaffen, sondern vielmehr darum, einen Weg zu finden, die Genauigkeit eines Datensatzes zu maximieren, ohne notwendigerweise Informationen zu löschen.
Zum einen umfasst die Datenbereinigung mehr als nur das Entfernen von Daten, z. B. das Korrigieren von Rechtschreib- und Syntaxfehlern, das Standardisieren von Datensätzen und das Korrigieren von Fehlern wie leeren Feldern, fehlenden Codes und das Erkennen doppelter Datenpunkte. Die Datenbereinigung gilt als ein grundlegendes Element der Data-Science-Grundlagen, da sie eine wichtige Rolle im Analyseprozess und bei der Ermittlung zuverlässiger Antworten spielt.
Das wichtigste Ziel der Datenbereinigung besteht darin, standardisierte und einheitliche Datensätze zu erstellen, damit Business-Intelligence- und Datenanalysetools problemlos auf die richtigen Daten zugreifen und diese für jede Abfrage finden können.
Wie kann ich Datenbereinigung nutzen?
Unabhängig von der Art der Analyse oder Datenvisualisierung, die Sie benötigen, ist die Datenbereinigung ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass die von Ihnen generierten Antworten korrekt sind. Beim Sammeln von Daten aus verschiedenen Datenströmen und bei der manuellen Eingabe durch die Benutzer können Informationen Fehler enthalten, falsch eingegeben werden oder Lücken aufweisen.
Die Datenbereinigung trägt dazu bei, dass die Informationen immer mit den richtigen Feldern übereinstimmen, und erleichtert den Business-Intelligence-Tools die Interaktion mit Datensätzen, um Informationen effizienter zu finden. Eines der häufigsten Beispiele für die Datenbereinigung ist die Anwendung in Data Warehouses.
Ein erfolgreiches Data Warehouse speichert eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen und optimiert sie für die Analyse, bevor eine Modellierung vorgenommen wird. Zu diesem Zweck müssen Warehouse-Anwendungen Millionen von eingehenden Datenpunkten analysieren, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind, bevor sie in die richtige Datenbank, Tabelle oder andere Struktur eingefügt werden können.
Organisationen, die Daten direkt von Verbrauchern sammeln, die Umfragen, Fragebögen und Formulare ausfüllen, verwenden ebenfalls eine umfangreiche Datenbereinigung. In diesen Fällen wird u. a. überprüft, ob die Daten in das richtige Feld eingegeben wurden, ob sie keine ungültigen Zeichen enthalten und ob es keine Lücken in den bereitgestellten Informationen gibt.
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