Was ist Datenkuration? (mit Schritten und Vorteilen) • BUOM

22. Juli 2021

Unternehmen können die Datenkuration nutzen, um wichtige Informationen und wertvolle Forschungsergebnisse zu speichern. Dadurch können die Daten in einem organisierten und sauberen Format vorliegen, was dazu beiträgt, Datensätze klar und prägnant zu gestalten. Wenn Sie wissen, was Datenkuration ist, können Sie Wege finden, Daten so zu verwalten und zu kommunizieren, dass sie fehlerfrei und leicht verständlich sind. In diesem Artikel besprechen wir, was Datenkuration ist, erklären, wer sie nutzt, stellen eine Liste der Schritte im Kurationsprozess bereit und betrachten die Vorteile, die sie für Unternehmen hat.

Was ist Datenkuration?

Unter Datenkuration versteht man das Sammeln und Verwalten von Daten für Analysezwecke. Datenkuratoren kuratieren Daten für eine Vielzahl von Branchen, darunter Hochschulen, Unternehmen, Labore und Gesundheitseinrichtungen. Zweck der Datenverarbeitung ist die Steigerung des Bewusstseins und des Wissens zu einem bestimmten Thema. Datenkuratoren können neue Daten sammeln oder gründlichere Analysen bestehender Studien durchführen.

Der datenwissenschaftliche Prozess umfasst das Sammeln von Informationen mithilfe von Forschungsmethoden und die anschließende Umwandlung unabhängiger Daten in organisierte Datensätze. Unternehmen können Datenkuratoren einstellen, um Daten zu kuratieren, oder Datenkuratoren können selbst Daten sammeln, während sie ein bestimmtes Thema recherchieren. Hier sind einige Gründe, warum Unternehmen Datenkuration nutzen:

• Um ihr Wachstumspotenzial besser zu verstehen

• Den Stakeholdern einen Mehrwert bieten

• Um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten

• Um neue Informationen und Fortschritte in Ihrer Branche zu entdecken

Wer nutzt die Datenkuration?

Hier sind einige Branchen, die von der Datenkuratierung profitieren:

• Verkäufe: Unternehmen, die Produkte und Dienstleistungen verkaufen, können mithilfe der Datenerfassung ihr Umsatzwachstum analysieren und potenzielle Umsätze abschätzen. Beispielsweise könnte ein Unternehmen Daten über die Anzahl der Produkte sammeln, die es in einem Monat verkauft, und dann die Informationen zu jedem einzelnen Verkauf in einer Tabelle organisieren, um zu verstehen, welche Produkte am beliebtesten sind.

• Die Wissenschaft. Wissenschaftsexperten können Data Science nutzen, um große Datenmengen in kleinere Mengen zu organisieren, um Informationen besser analysieren und vergleichen zu können. Wenn beispielsweise ein Chemiker ein Experiment durchführt, kann er seine Ergebnisse mithilfe der Datenverarbeitung in verschiedenen Grafiken und Diagrammen organisieren, um die Daten zu analysieren.

• Gesundheitswesen: Angehörige der Gesundheitsberufe können Datenwissenschaft nutzen, um medizinische Informationen wie Krankheiten, Behandlungspläne und Medikamente besser zu verstehen. Beispielsweise könnte das Krankenhauspersonal Patienten ein experimentelles Medikament verabreichen und anhand der Daten vergleichen, wie jeder Patient auf die Behandlung reagiert.

• Bildung: Bildungsexperten können Datenwissenschaft nutzen, um schulische Unterrichtspraktiken zu analysieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Beispielsweise könnte ein Lehrer Daten über die Anzahl der Schüler sammeln, die bei einem Test gut abgeschnitten haben, und die Daten dann in einem Diagramm organisieren, um die Testergebnisse zu vergleichen.

Phasen des Datenverarbeitungsprozesses

Hier sind die Schritte, die Sie beim Kuratieren von Daten befolgen können:

1. Entscheiden Sie, worüber Sie recherchieren

Bevor Sie mit dem Prozess beginnen, ist es wichtig zu entscheiden, worüber Sie recherchieren möchten. Ein klares Verständnis des Themas, zu dem Sie recherchieren, kann Ihnen eine bessere Vorstellung davon geben, welche Ressourcen Sie zum Sammeln von Informationen nutzen können. Hier sind einige Fragen, die Sie bei der Festlegung Ihres Forschungsthemas stellen können:

• Was ist der Zweck meiner Forschung?

• Welche Aspekte sollte ich bei meinem Forschungsthema beachten?

• In welchem ​​Bereich soll diese Forschung durchgeführt werden?

2. Definieren Sie die Daten

Um mit dem Data-Science-Prozess zu beginnen, können Sie verschiedene Datenquellen identifizieren, die möglicherweise wertvolle Informationen enthalten. Überlegen Sie, welche Ressourcen Ihnen helfen können, Ihr Forschungsthema besser zu verstehen. Wenn Sie beispielsweise untersuchen, wie viele College-Studenten regelmäßig an Kursen teilnehmen, können Sie Daten auf dem College-Campus sammeln.

3. Sammeln Sie Daten

Sobald Sie potenzielle Quellen für die Datenerfassung identifiziert haben, ist es an der Zeit, die Datenerfassung durchzuführen. Sie können unterschiedliche Datenerhebungsmethoden nutzen, beispielsweise die Durchführung von Umfragen oder die Durchführung von Beobachtungen. Datenkuratoren ziehen häufig Datensätze aus bereits vorhandenen Studien, sodass sie möglicherweise keine Daten sammeln müssen, es sei denn, sie recherchieren ein Thema, für das keine bereits vorhandenen Daten vorliegen.

4. Bereinigen Sie die Daten

Sobald Sie die benötigten Daten gesammelt haben, müssen Sie die Daten bereinigen, damit sie leicht zu verstehen und in Datensätzen wie Tabellen, Grafiken und Diagrammen anzuordnen sind. Das Bereinigen Ihrer Daten umfasst das Korrigieren von Rechtschreibfehlern, das Auffinden fehlender Werte oder Zahlen und das Identifizieren falscher Datensätze. Die Datenbereinigung kann das Fehlerrisiko in Ihren Datensätzen minimieren und die Klarheit Ihrer Informationen gewährleisten.

Wenn Ihre Daten beispielsweise lange Dezimalstellen enthalten, können Sie jede Dezimalstelle in einen Prozentsatz umwandeln, damit sie besser in das Diagramm passt. An dieser Stelle können Datenkuratoren auch alle unnötigen Daten entfernen, die für die Studie nicht relevant sind.

5. Datenkonvertierung

Der letzte Schritt des Data-Science-Prozesses besteht darin, Ihre Daten in ein Format zu konvertieren, das sich vom ursprünglichen Datensatz unterscheidet. Unternehmen verlangen möglicherweise, dass Daten in einem bestimmten Format dargestellt werden, beispielsweise in einer bestimmten Tabelle oder einem bestimmten Diagramm. Typischerweise umfasst die Datentransformation die Konvertierung von Dokumenten, die Informationen über sie enthalten, in ein anderes Dokumentformat.

Unternehmen führen in der Regel bei der Installation eines neuen Systems eine Datenkonvertierung durch, da sie Daten vom alten System auf das neue übertragen müssen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise neue Software implementiert, können Datenkuratoren Informationen in die neue Software übertragen und so sicherstellen, dass die Informationen unverändert bleiben.

Warum ist Datenspeicherung für Unternehmen wichtig?

Hier sind einige Gründe, warum die Datenkuratierung für Unternehmen wichtig ist:

Hilft bei der Organisation bereits vorhandener Daten

Datenwissenschaftler verarbeiten oft große Datenmengen für ein Unternehmen. Manchmal fehlt es den Daten aufgrund der großen Datenmengen, die Unternehmen ständig generieren, an einer formalen Struktur. Beispielsweise erfasst ein Online-Bekleidungsgeschäft jedes Mal Daten, wenn ein Benutzer auf seine Seite klickt, einen Artikel in seinen Warenkorb legt und eine Transaktion abschließt. Datenkuratoren helfen dabei, vorhandene Daten in Datensätzen zu organisieren, damit Unternehmen große Informationsmengen besser verstehen können.

Vereint Spezialisten aus verschiedenen Abteilungen

Wenn sich ein Unternehmen mit der Datenkuratierung beschäftigt, bringt es Spezialisten aus verschiedenen Abteilungen zusammen, die normalerweise nicht zusammenarbeiten. Datenkuratoren können mit Stakeholdern, Systementwicklern, Datenwissenschaftlern und Datenanalysten zusammenarbeiten, um Informationen zu sammeln und zu kommunizieren. Wenn ein Datenkurator beispielsweise Daten über ein IT-System sammelt, arbeitet er möglicherweise mit IT-Analysten zusammen, um die Daten zu sammeln, und arbeitet dann möglicherweise mit einem Datenwissenschaftler zusammen, um die Studie zu testen und zu validieren.

Erzeugt qualitativ hochwertige Daten

Im Allgemeinen sind qualitativ hochwertige Daten Informationen, die wenige Fehler enthalten und Organisationsmethoden verwenden, die das Verständnis erleichtern. Da der Datenkurationsprozess eine Datenbereinigung umfasst, können Kuratoren sicherstellen, dass die Recherchen und Informationen des Unternehmens von hoher Qualität sind. Durch das Entfernen irrelevanter Daten wird außerdem sichergestellt, dass die Studie prägnant ist, was eine bessere Organisation des Datensatzes ermöglichen kann.

Macht Daten leichter verständlich

Da Datenkuratoren eine klare Formatierung verwenden und sicherstellen, dass keine Fehler vorliegen, fällt es Fachleuten, die mit dem Forschungsthema nicht vertraut sind, möglicherweise leichter, den Datensatz zu verstehen. Wenn beispielsweise Datenkuratoren Daten über die Zielgruppe eines Unternehmens kuratieren, können Unternehmensspezialisten, die mit der Forschung nicht vertraut sind, den Datensatz möglicherweise besser verstehen, wenn die Forscher die Informationen klar kommunizieren.

Ermöglicht eine höhere Kosten- und Zeiteffizienz

Wenn ein Unternehmen die Datenkuratierung nicht regelmäßig nutzt, kann es mehr Geld und Zeit für die Organisation und Verteilung von Daten aufwenden. Unternehmen, die sich regelmäßig mit der Datenkuratierung befassen, können Zeit, Aufwand und Geld sparen, da sie über vorhandene Daten verfügen, die bereits organisiert und verteilt sind. Da Datenkuratoren mit Daten umgehen, können Unternehmen den Zeitaufwand für die Erfassung und Verarbeitung von Daten verkürzen.

Hilft Unternehmen, ihre Daten besser zu kontrollieren

Mit der Datenkuration können Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten haben. Dies liegt daran, dass sie Datenkuratoren über ihre Datenerfassungspräferenzen informieren können. Beispielsweise kann ein Unternehmen Details zu seiner bevorzugten Datenorganisation, -bereinigung und -transformation bereitstellen.

Erzeugt eine höhere Datenoptimierung

Datenkuratoren können Daten für ein Unternehmen basierend auf seinen Zielen optimieren. Abhängig vom Datenbedarf des Unternehmens können sie unterschiedliche Methoden zum Organisieren und Verteilen von Daten verwenden. Wenn ein Unternehmen beispielsweise seinen Umsatz steigern möchte, können Datenkuratoren Daten aus früheren Verkaufsperioden extrahieren und sie in einem Datensatz zusammenfassen, der die prognostizierten Umsätze für die Zukunft zeigt.