Was ist Datenprofilierung? Definition und Typen • BUOM

15. Juli 2021

Mithilfe von Datenprofilen können Unternehmen ihre Datenprozesse schnell, genau und effizient gestalten. Unternehmen können einen Datenprofilierungsprozess aufrechterhalten, um Probleme zu identifizieren und zu lösen, was ihnen die Verwaltung und Kommunikation von Daten erleichtern kann. Das Verständnis dieser Prozesse kann Ihnen helfen, die Daten Ihres Unternehmens korrekt und organisiert zu halten, sodass Sie bessere Möglichkeiten für deren Verwaltung entwickeln können. In diesem Artikel besprechen wir die Datenprofilierung, ihre Bedeutung, die Gründe und Methoden für ihre Verwendung sowie ihre Arten und Vorteile.

Was ist Datenprofilierung?

Unter Datenprofilierung versteht man den Prozess der Untersuchung und Aufzeichnung von Statistiken aus Daten, um deren Genauigkeit sicherzustellen. Dadurch erhalten Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um Informationen in einem Data Warehouse (DW) einzugeben und zu speichern, das Daten aus mehreren Quellen wie Websites, sozialen Medien und E-Mails speichert. Data Warehouses verwenden einen Prozess namens „Extrahieren, Transformieren, Laden“, um Daten zu kopieren und in ein neues System zu übertragen. Durch Datenprofilierung können auch Datenprobleme im ETL-Prozess aufgedeckt werden, die Experten beheben oder verbessern können.

Warum ist Datenprofilierung wichtig?

Datenprofilierung ist wichtig, da die Überwachung der Daten eines Unternehmens dazu beiträgt, Genauigkeit, Vollständigkeit und Qualität sicherzustellen. Unternehmen verfügen oft über mehrere Datenquellen, darunter Websites, Blogs, soziale Medien und andere Plattformen. Durch die Datenprofilierung werden diese Daten für Übertragungszwecke validiert, sodass Unternehmen bei Bedarf auf die Daten zugreifen, sie verwenden und ändern können. Außerdem können Unternehmen damit die Qualität ihrer Daten sicherstellen, bevor sie diese von einem Altsystem auf ein neues übertragen.

Gründe, warum Unternehmen Datenprofilierung nutzen

Hier sind einige Gründe, warum Unternehmen Datenprofilierung nutzen könnten:

• Daten organisieren und verstehen

• Stellen Sie sicher, dass die Daten statistischen und organisatorischen Standards entsprechen

• Erkennen von Datenqualitätsproblemen

• Identifizieren Sie spezifische Daten, die korrigiert werden müssen

• Identifizieren der Ursachen von Datenqualitätsproblemen

Zu den Mängeln, die Unternehmen in Daten finden, gehören fehlende Werte, Duplikate und anomale Muster. Sobald sie diese Probleme gefunden haben, können sie Abhilfemaßnahmen wie Datenbereinigungssoftware nutzen, um die Probleme zu beheben und die Daten für die Speicherung oder Übertragung vorzubereiten.

Weiterlesen: (Ein umfassender Leitfaden zum Data Warehousing: Was es ist, Verwendungsmöglichkeiten, Ansätze und Beispiele)(Karriereberatung/Karriereentwicklung/Data-Warehousing)

Techniken zur effektiven Nutzung von Datenprofilen

Hier sind vier gängige Methoden für eine effektive Datenprofilerstellung:

Säulenprofilierung

Beim Profilieren von Spalten durchsucht das Programm Tabellen und zählt, wie oft jeder Wert in jeder Spalte vorkommt. Unternehmen verwenden diese Methode, um die Häufigkeitsverteilung und Muster von Datenattributen zu bestimmen, darunter:

• Reichweitenanalyse

• Bewerten Sie das Formular

• Vorlagenverteilung

• Leistung

• Einzigartigkeitsanalyse

• Sparsamkeit

• Kein Wert

• Abstrakte Typerkennung

• Attributüberlastungsanalyse

Unternehmen können die Spaltenprofilierung mithilfe von Hash-Tabellen implementieren, bei denen es sich um Datenstrukturen handelt, die Schlüssel Werten zuordnen, also miteinander verknüpfen. Mithilfe von Hash-Tabellen können Unternehmen Datenspalten visuell organisieren, sodass sie problemlos auf die Daten zugreifen können.

Spaltenübergreifendes Profiling

Um die spaltenübergreifende Profilerstellung zu verwenden, sammeln Sie Informationen darüber, wie die Werte und Felder in einer Tabelle zueinander in Beziehung stehen. Dies umfasst zwei Hauptprozesse: Schlüsselanalyse und Abhängigkeitsanalyse. Bei der Schlüsselanalyse suchen Sie in Informationsfeldern nach dem Primärschlüssel oder der Spaltenbezeichnung, der den Rest Ihrer Daten identifiziert. Bei der Abhängigkeitsanalyse untersuchen Sie die Beziehungen zwischen Feldern in einem Datensatz.

Profilerstellung zwischen Tabellen

Bei der Profilerstellung zwischen Tabellen werden die Beziehungen zwischen bestimmten Variablen analysiert. Der Hauptzweck der Tabelle-zu-Tabelle-Profilerstellung besteht darin, Tabellen nach Fremdschlüsseln zu durchsuchen, bei denen es sich um Beziehungen zwischen Attributsätzen in einer Tabelle und einem Primärschlüssel in einer anderen handelt. Unternehmen nutzen diesen Prozess auch, um Ähnlichkeiten und Unterschiede in Datenattributen zu identifizieren. Dadurch können sie Redundanzen finden und bestimmen, welche Datenwerte sie an andere Systeme übertragen können.

Validierung von Datenregeln

Datenregeln definieren die Arten von Informationen, die ein Benutzer in eine Zelle eingeben kann. Die Überprüfung von Datenregeln erzwingt diese Einschränkungen, indem sie überprüft, ob Datensätze bestimmten Regeln entsprechen. Fachleute können zwei Prozesse verwenden, um Datenregeln zu validieren.

Beispielsweise könnte ein Datenwissenschaftler entscheiden, dass Benutzer in einer Spalte mit Produktpreisen nur Werte zwischen 6 und 12 eingeben können. Dabei handelt es sich um eine Datenregel. Wenn der Benutzer eine Zahl außerhalb dieses Bereichs eingibt, teilt ihm das Programm mit, dass er diesen Wert nicht in diese Zelle eingeben kann. Dies ist eine Datenregelprüfung.

3 Arten der Datenprofilierung

Die drei Haupttypen der Datenprofilierung sind:

1. Öffnen der Struktur

Die Strukturerkennung, auch Strukturanalyse genannt, bestätigt die Konsistenz und Formatierung von Daten. Außerdem werden wichtige Statistiken in den Daten untersucht, z. B. Mittelwerte, Mediane, Modi und Standardabweichungen. Der Mustervergleich ist eine der gebräuchlichsten Methoden zur Strukturerkennung. Dadurch können Datenwissenschaftler Datensätze auf gültige Formate überprüfen.

2. Inhaltserkennung

Content Discovery hilft Datenwissenschaftlern, Fehler in einzelnen Datensätzen zu finden. Es identifiziert bestimmte Zeilen in der Tabelle, die behoben werden müssen, sowie systemische Probleme mit den Daten. Die Inhaltserkennung identifiziert auch Bereiche, die Null- oder ungültige Werte enthalten.

3. Die Beziehung eröffnen

Bei der Beziehungserkennung geht es darum, aktive Daten zu finden und Beziehungen zwischen Datensätzen zu identifizieren. Der Prozess beginnt mit einer allgemeinen Analyse der Daten und identifiziert schließlich Beziehungen zwischen sich überschneidenden Daten. Durch das Erkennen von Beziehungen können Sie Daten wiederverwenden und Probleme in Ihrem Data Warehouse minimieren.

Vorteile der Datenprofilerstellung

Die Erstellung von Datenprofilen bietet Unternehmen viele Vorteile, kann jedoch besonders für große Unternehmen mit umfangreichen Daten aus mehreren Quellen nützlich sein. Hier sind einige seiner Vorteile:

• Verbessern Sie die Qualität Ihrer Daten: Dieser Prozess kann Probleme mit Ihren Daten identifizieren, sodass Sie diese beheben können, bevor Sie sie speichern oder übertragen. Nach dem ersten Datenprofilierungsprozess kann die Pflege Ihrer Daten einfacher und effizienter werden.

• Krisenprävention und -management: Dieser Prozess bietet Einblicke in potenzielle Datenprobleme, die Ihnen bei der Lösung dieser Probleme helfen können, bevor sie Probleme im System verursachen.

• Verkürzen Sie die Implementierungsphase von Projekten: Dieser Prozess kann die für die Implementierung von Datenbanken erforderliche Zeit reduzieren, da Sie die Qualität Ihrer Daten validieren können, bevor Sie sie testen, installieren und das Personal in der Verwendung schulen.

• Sicherstellung der Stammdaten-Governance: Dieser Prozess spielt eine wichtige Rolle bei der Stammdaten-Governance, da er es Geschäfts- und Informationstechnologieteams ermöglicht, zusammenzuarbeiten, um Konsistenz, Genauigkeit und Verantwortlichkeit der Daten eines Unternehmens sicherzustellen.

• Verbessern Sie Ihre Entscheidungsfindung: Dieser Prozess kann Ihnen die möglichen Ergebnisse neuer Szenarien zeigen, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen können.

• Seien Sie organisiert: Dieser Prozess kann Ihnen helfen, die Beziehung zwischen den einzelnen Datenwerten zu verstehen und Daten auf organisierte Weise zu speichern und darauf zuzugreifen.