What is Data Cleansing?
Datenbereinigung, auch bekannt als Data Cleaning oder Data Scrubbing, ist ein Prozess, bei dem beschädigte, ungenaue, unvollständige oder irrelevante Daten in einem Datensatz identifiziert und korrigiert (oder entfernt) werden. Ziel ist es, die Datenqualität (EN) zu verbessern, damit sie für verschiedene Zwecke effektiver genutzt werden können, z. B: :
- Datenanalyse: Saubere Daten führen zu genaueren und zuverlässigeren Ergebnissen bei Analysen und Berichten.
- Maschinelles Lernen: Das Training von Modellen mit sauberen Daten führt zu besseren Vorhersagen und Leistungen.
- Kundenbeziehungsmanagement: Genaue Kundendaten sorgen für gezieltes Marketing und personalisierte Kundenerlebnisse (EN).
- Betrugsprävention: Das Erkennen und Entfernen ungültiger oder verdächtiger Daten hilft, betrügerische Aktivitäten zu bekämpfen.
Erfahre mehr: Was ist Datenbereinigung, und warum ist sie so wichtig?
Was beinhaltet eine Datenbereinigung?
Normalerweise gehören folgende Elemente zum Standardprozess der Datenbereinigung:
- Auffinden von Fehlern: Auffinden von Inkonsistenzen, Tippfehlern, fehlenden Werten, Ausreißern und anderen Problemen in den Daten.
- Datenvalidierung: Überprüfung der Daten anhand vordefinierter Regeln oder externer Referenzquellen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und konsistent sind.
- Berichtigung und Ergänzung: Beheben von Fehlern, Ersetzen fehlender Werte auf der Grundlage gültiger Datenpunkte oder Entfernen völlig fehlerhafter Datensätze.
- Standardisierung: Daten konsistent nach vordefinierten Regeln oder Industriestandards formatieren.
- Deduplizierung: Eliminierung von doppelten Datensätzen, um verzerrte Ergebnisse und verschwendeten Speicherplatz zu vermeiden.
Erfahre mehr: Was ist Datendeduplizierung? (EN)
Warum is Datenbereinigung wichtig?
- Verbessert die Datenqualität: Stellt sicher, dass die Daten für die weitere Verwendung korrekt, vollständig und zuverlässig sind, und verbessert die allgemeine Datenqualität (EN).
- Verbessert Analyse und Überblick: Führt zu genaueren Ergebnissen und wertvollen Erkenntnissen aus den Daten.
- Steigert Effizienz und Produktivität: Reduziert den manuellen Aufwand für Datenkorrekturen und -manipulationen.
- Reduziert Kosten: Minimiert Fehler und Nacharbeit, die durch schlechte Datenqualität entstehen.
- Verbessert die Entscheidungsfindung: Bietet eine solide Grundlage für fundierte Entscheidungen auf der Basis vertrauenswürdiger Daten.
Welche Arten der Datenbereinigung gibt es?
- Datenprofilierung: Datenanalyse, um Eigenschaften zu verstehen und mögliche Probleme zu erkennen.
- Parsing: Zerlegt die Daten in kleinere Bestandteile, um sie leichter analysieren und bearbeiten zu können.
- Musterabgleich: Identifiziert und korrigiert Daten anhand von vordefinierten Mustern oder Regeln.
- Unscharfer Abgleich: Identifizierung potenzieller Duplikate oder ähnlicher Datensätze, selbst bei geringen Abweichungen. Erfahre mehr: Was ist Fuzzy Matching? (EN)
- Clustering: Gruppierung ähnlicher Datenpunkte, um Ausreißer oder Anomalien zu identifizieren.
Die Datenbereinigung ist ein wichtiger Schritt in jedem datengesteuerten Prozess. Wenn du sicherstellst, dass deine Daten sauber und genau sind, kannst du das volle Potenzial ausschöpfen und wertvolle Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung und bessere Ergebnisse gewinnen. Es gibt einen einfachen Weg, dies zu erreichen - nutze Loqates Data Cleanse! Unsere einfach zu installierende Lösung übernimmt sowohl die Datenbereinigung als auch die Datenpflege auf Knopfdruck. Buche noch heute eine Demo mit unseren freundlichen Experten oder erfahre mehr auf unserer Seite zur Datenpflege.