Definition, Bedeutung und wie man es macht • BUOM

2. September 2021

In den Bereichen Datenanalyse, Statistik und Technologie ist die Datenbereinigung unerlässlich, um die Genauigkeit und Integrität der gesammelten Daten sicherzustellen. Bevor Daten zur Speicherung und Analyse geladen werden, werden die Rohdaten durch die Bereinigung sortiert und organisiert, um Unternehmen die Interpretation wichtiger Informationen zu erleichtern. In vielen technischen Anwendungen ist die Datenbereinigung von entscheidender Bedeutung, um Unternehmen und Organisationen bei der Speicherung und Nutzung korrekter Daten zu unterstützen. In diesem Artikel schauen wir uns an, was Datenbereinigung ist, warum sie wichtig ist und wie Sie Ihre Daten mit einigen Tools und Ressourcen bereinigen, die dabei hilfreich sein können.

Was ist Datenbereinigung?

Unter Datenbereinigung versteht man den Prozess des Sortierens, Auswertens und Aufbereitens von Rohdaten für die Übertragung und Speicherung. Bei der Datenbereinigung oder -bereinigung geht es darum, zu ermitteln, wo fehlende Datenwerte und Fehler auftreten, und diese Fehler zu korrigieren, sodass alle Informationen korrekt sind und in die entsprechende Datenbank geladen werden. Vor der Analyse von Daten für geschäftliche Zwecke durchlaufen Datenanalysten einen Bereinigungsprozess, um sicherzustellen, dass sie nur relevante Informationen organisieren und speichern.

Warum ist die Datenbereinigung wichtig?

Neben der Organisation von Rohdaten in verständliche Informationen ist die Datenbereinigung aus verschiedenen Gründen nützlich, darunter:

Bietet genaue Analyse

Einer der Vorteile einer effektiven Datenbereinigung besteht darin, dass die Analyse genauer wird. Durch die Eliminierung irrelevanter und doppelter Daten können Sie sicherstellen, dass Ihre Rohdaten vollständig und fehlerfrei sind. Dadurch erhalten Analysten Datendateien, die leichter zu interpretieren und für Geschäftsanwendungen wie Vertrieb, Marketing und Finanzanalysen zu verwenden sind.

Bereitet Daten für die Transformation vor

Vor der Konvertierung von Rohdaten von einem Format in ein anderes müssen die Daten frei von irrelevanten Werten, Fehlern und Duplikaten sein. Durch die Datenbereinigung wird außerdem sichergestellt, dass Sie genaue Datensätze für die Analyse konvertieren. Das Bereinigen von Daten vor der Transformation gewährleistet einen effizienten Betrieb von Data Warehouses und Speicherprozessen.

Entfernt unnötige Informationen

Der Datenbereinigungsprozess hilft dabei, alle nicht zusammenhängenden Datenpunkte aus den Sätzen zu entfernen, die Sie analysieren möchten. Bei der Erfassung von Rohdaten können irrelevante Informationen zu Ungenauigkeiten und Fehlern in den Berechnungen führen, wenn Sie die Daten vor der Bereinigung übertragen. Um die Genauigkeit und Qualität der Informationen sicherzustellen, ist es notwendig, alle Daten zu identifizieren und zu entfernen, die für die von Ihnen durchgeführte Analyse nicht relevant sind.

Macht die Daten konsistent

Datenkonsistenz ist bei der Durchführung von Geschäfts- und Finanzanalysen von entscheidender Bedeutung. Daher kann das Bereinigen oder Bereinigen von Daten vor dem Speichern dazu beitragen, Fehler, Duplikate und fehlende Informationen zu reduzieren. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten, die Ihr Unternehmen für den Geschäftsbetrieb organisiert, sortiert und speichert, konsistenter sind und für alle Mitarbeiter leichter zugänglich und nutzbar sind.

So löschen Sie Daten

Die Datenbereinigung kann kompliziert werden. Die Einhaltung eines Frameworks kann Ihnen jedoch dabei helfen, jeden Prozess zu trennen, sodass Sie die Datenbereinigung einfacher angehen können. Berücksichtigen Sie beim Starten einer Datenbereinigung die folgenden Schritte:

1. Legen Sie Ziele für die Datenbereinigung fest

Bei der Datenbereinigung ist es wichtig, die Rohdaten vor der Durchführung des Bereinigungsprozesses anhand bestimmter Kriterien zu bewerten. Typischerweise erfolgt die Datenbereinigung innerhalb einer einzelnen Datenbank, beispielsweise im internen Data Warehouse eines Unternehmens oder einer Abteilung. Berücksichtigen Sie bei der Auswertung von Rohdaten das vorhandene Datenvolumen, damit Sie alles zur Bereinigung an einem Ort sammeln können.

2. Erstellen Sie eine Vorlage, der Sie folgen können

Das Bereinigen großer Datenmengen kann eine entmutigende Aufgabe sein. Daher ist es hilfreich, eine Vorlage oder ein Flussdiagramm zu erstellen, das bei jedem Schritt des Bereinigungsprozesses befolgt werden kann. Erwägen Sie die Verwendung einer Tabelle oder Tabelle, in der Sie die gesuchten Kriterien organisieren können. Zu den Dingen, auf die Sie Ihre Daten auswerten sollten, gehören nicht verwandte Datenwerte, doppelte Daten, Fehler und unvollständige Datensätze. Während Sie jeden Bereinigungsprozess durchlaufen, können Sie Ihre Tabelle aktualisieren, um jeden von Ihnen abgeschlossenen Schritt widerzuspiegeln.

3. Identifizieren von Fällen von Datenduplizierung

Achten Sie beim Bereinigen Ihrer Daten auf doppelte Informationen. Eliminieren Sie Fälle, in denen sich Kennzahlen wiederholen, beispielsweise dieselben Verkaufstransaktionen oder Umsatzzahlen. Es ist auch wichtig zu ermitteln, ob Duplikate in den Daten erforderlich sind. Wenn Sie beispielsweise Verkaufstransaktionsdaten betrachten, verfügen Sie möglicherweise über doppelte Daten für die Daten, da verschiedene Transaktionen am selben Tag stattfinden können.

4. Entfernen Sie alle Ausreißer

Ausreißer sind ungewöhnliche oder unerwartete Werte in Ihren Daten. Obwohl in einigen Fällen Ausreißer erforderlich sein können, um ein klareres Verständnis der Stichprobensätze zu erlangen, ist in den meisten Fällen eine Datenbereinigung erforderlich, um Ausreißer zu entfernen. Dies liegt daran, dass Ausreißer zu extremen Abweichungen in Ihren Daten führen können, was zu weniger genauen Messungen führt. Durch die Eliminierung unnötiger Ausreißer werden die Daten repräsentativer für die Stichprobe. Darüber hinaus können Ausreißer auch aufgrund von Fehlern bei der Datenerfassung auftreten. Daher ist es wichtig, alle Ausreißer zu bewerten, um zu verstehen, wie sie sich auf die Datenstichprobe auswirken.

5. Beseitigen Sie fehlende Daten

Manchmal werden Rohdaten aus Studien oder Studien mit fehlenden Daten heruntergeladen. Fehlende Daten können aus verschiedenen Gründen auftreten, einschließlich Stichprobenfehlern, Rechtschreibfehlern oder falscher Darstellung von Datenwerten. Bei der Datenbereinigung werden fehlende Daten jedoch wie folgt behoben:

• Beseitigen Sie Datenfelder mit fehlenden Werten

• Umprogrammierung fehlender Werte in andere Formate

• Ergänzung fehlender kategorialer Daten durch neue Klassen

• Korrektur fehlender numerischer Daten durch Schätzung

6. Überprüfen Sie den gesamten Datensatz auf Richtigkeit

Nach dem Datenbereinigungsprozess ist es sehr wichtig, die organisierten Daten auf Genauigkeit und Qualität zu bewerten. Der Qualitätssicherungsprozess umfasst die Beurteilung, ob der saubere Datensatz Ihren Kriterien entspricht und die Abläufe und aktuellen Ziele Ihres Unternehmens genau widerspiegelt. Wenn es Inkonsistenzen gibt oder die Daten noch unvollständig sind, können Sie alle weiteren Probleme vor der Konvertierung in die Speicherung und Analyse beheben.

Datenbereinigungstools

Es stehen zahlreiche Ressourcen und Tools zur Verfügung, die den Datenbereinigungsprozess vereinfachen. Mithilfe von Software und Anwendungen können Sie große Datensätze einfacher organisieren und Fehler, Duplikate und fehlende Informationen schneller erkennen. Zu den Tools und Ressourcen für den Einstieg gehören:

• Visualisierungs- und Modellierungssoftware, die Daten in Form von Diagrammen, Grafiken sowie 2D- und 3D-Modellen zusammenfasst.

• Datentransformations- und Verarbeitungstechniken zum Kombinieren, Organisieren, Sortieren, Filtern und Transformieren vollständiger Datensätze von der Bereinigung bis zur Speicherung.

• Multimedia-, E-Mail- und Intranet-Protokolle zur Kategorisierung, Sortierung und Interpretation von Daten für Geschäfts-, Vertriebs-, Marketing- und Finanzanalysen.