Datenbereinigung - Eine Möglichkeit zur Verbesserung der Datenzuverlässigkeit

By |2022-04-19T10:55:22+00:009. Juli 2020|

Eines der wichtigsten Vermögenswerte eines Unternehmens sind seine Daten, was ein gutes Datenmanagement zum Schlüssel für den Betrieb eines erfolgreichen Unternehmensimperiums macht. Wenn Organisationen wachsen, nimmt ihr Datenvolumen mit der Zeit zu, was es schwierig macht, Ungenauigkeiten oder Fehler, die sie möglicherweise enthalten, manuell zu identifizieren.

Fehlerhafte Daten können hohe Summen kosten. Daher müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Unternehmensdaten sauber, von guter Qualität, fehlerfrei und für Berichte und Analysen verfügbar sind, um Kosten und Zeit zu sparen. Hier kommt die Datenbereinigung ins Spiel.

Beginnen wir damit, die Datenbereinigung zu verstehen und warum sie so wichtig ist.

Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung bezieht sich auf die Bereinigung von Rohdaten und deren Übersetzung in eine genaue, saubere und fehlerfreie Form. Ihre Daten können aus verschiedenen Gründen fehlerhaft sein, wie z. B. falsche Formatierung, menschliche Fehler zum Zeitpunkt der Dateneingabe und fehlende Daten.

Datenbereinigung verbessert Datenqualität durch Entfernen doppelter, falscher, unvollständiger oder schlecht formatierter Daten.

Bedeutung des Datenbereinigens

Eine effektive Datenbereinigung oder Datenbereinigung ist unerlässlich, da sie Unternehmen dabei helfen kann, ihre Ressourcen auf wertschöpfende Aktivitäten zu lenken und gleichzeitig Möglichkeiten zur Kostensenkung aufzuzeigen. Die meisten Unternehmen arbeiten mit großen Datenmengen.

Bei richtiger Verwaltung ermöglichen diese Eingaben einen reibungslosen Ablauf des täglichen Betriebs und langfristig genauere Entscheidungen. Betrachten Sie das Beispiel einer Logistikfunktion in einem E-Commerce-Unternehmen.

Zugängliche Kundendaten liefern dieser Abteilung entscheidende Erkenntnisse, z. B. welche Regionen die meisten Bestellungen generieren, welche Produkte derzeit beliebt sind und die durchschnittliche Bestellgröße der Kunden. Ausgestattet mit diesen Informationen kann die Abteilung ihre Lager- und Lieferprozesse so arrangieren, dass eine schnellere und kostengünstigere Auftragsabwicklung, Kundeninformationsverwaltung und genauere Markt- und Verkaufstrendanalysen gewährleistet sind.
Diese Informationen müssen analysiert werden, damit das Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen kann, um erfolgreiche Strategien zu entwickeln.

Im Vergleich dazu würden fehlerhafte oder fehlerhafte Daten die Analyse verfälschen, was zu Folgendem führen kann:

  • Zeitintensive Prozesse
  • Zusätzliche Kosten
  • Zusätzliche Arbeit ist erforderlich, um die Fehler zu korrigieren
  • Geringere Effizienz
  • Geringe Produktivität
  • Schlechte Entscheidungsfindung

Langfristig können anhaltende Probleme mit der Datenqualität dazu führen, dass Ihr Unternehmen aufgrund zunehmender Ineffizienz und ständiger Fehlkommunikation Kunden verliert. Daher ist es wichtig, eine Datenqualitätsstrategie zu haben. Unzureichende Daten können das Endergebnis jeder Organisation beeinträchtigen. Die Lösung arbeitet mit sauberen, genauen Daten.

Die von einer Organisation gesammelten Daten stammen aus verschiedenen externen und internen Quellen. Um eine maximale und gültige Nutzung der Daten zu erreichen, müssen sie bereinigt und zusammengestellt werden, bevor sie andere Prozesse durchlaufen.

Datenbereinigung für effektive Datenverwaltungsprozesse

Data Scrubbing spielt eine wichtige Rolle in einer Vielzahl von Datenverwaltungsprozessen, wie zum Beispiel:

Datenintegration

Datenintegration ist der Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, die auf einer einzigen Plattform konsolidiert werden sollen. Sicherstellung der Datenqualität in Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen mit anderen Strukturen und Formaten. Ein Datenbereinigungstool bereinigt die eingehenden Daten, sodass der integrierte Datensatz standardisiert und formatiert wird, bevor er in das Zielsystem eingespeist wird.

Datenmigration

Datenmigration beinhaltet die Übertragung von Dateien von einem System auf ein anderes. Es ist wichtig, die Datenqualität und -konsistenz während dieser Übertragung aufrechtzuerhalten, damit die richtige Formatierung und Struktur vorhanden sind und am Zielort keine Duplizierung auftritt. Dabei handelt es sich in der Regel um eine große Datenmenge. Data-Scrubbing-Tools helfen dabei, Ihre Informationen effizient zu bereinigen und sorgen für eine bessere Datenqualität im gesamten Unternehmen.

Datenumwandlung

Alle Daten müssen transformiert werden, bevor sie auf das Ziel Ihrer Wahl geladen werden, um die Systemkriterien für Format, Struktur usw. zu erfüllen. Datenumwandlung beinhaltet die Anwendung spezifischer Regeln, Filter und Datenbereinigung, bevor sie weiter analysiert werden. Ein Datenbereinigungstool hilft bei der Bereinigung der Daten mithilfe integrierter Transformationen, sodass Sie die gewünschten betrieblichen oder technischen Anforderungen im Voraus erfüllen können.

Datenbereinigung in ETL-Prozessen

Die Datenbereinigung hilft bei der Vorbereitung von Daten für Berichte und Analysen während des ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren und Laden). Die Datenaufbereitung stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Daten für die Entscheidungsfindung und Analyse verwendet werden. Beispielsweise erhält ein Einzelhandelsunternehmen Daten aus mehreren Quellen, z. B. einem CRM- oder ERP-System, die fehlerhafte Informationen oder doppelte Daten enthalten. Ein gutes Daten-Scrubbing bzw Datenbereinigungstool die Inkonsistenzen in den Daten herausfinden und berichtigen. Die bereinigten Daten werden dann in das Standardformat konvertiert und in eine Zieldatenbank oder ein Data Warehouse geladen.

Vorteile von Datenbereinigungstools

Datenbereinigungstools können Ihnen dabei helfen, den langwierigen Prozess des manuellen Durchsuchens aller Daten zu überspringen, indem Sie sie durch integrierte Transformationen bereinigen. Bei der manuellen Datenbereinigung werden die Einträge Zeile für Zeile einzeln durchgegangen und auf Ungültigkeiten, fehlende Werte etc.

Betrachten Sie beispielsweise die von Ihrem Marketingteam gelieferte Lead-Liste. Stellen Sie sich nun vor, Sie gehen den Namen jedes Kontakts durch, um die vollständigen Adressen, Telefonnummern und E-Mail-IDs zu überprüfen. Denken Sie daran, wie viel Zeit dieser Prozess in Anspruch nimmt und welche betrieblichen Probleme entstehen könnten, wenn nur ein paar fehlerhafte Einträge unkorrigiert bleiben. Auf der anderen Seite können Datenbereinigungstools Ihnen helfen, Fehler durch automatisierte Prozesse zu beseitigen, um die Daten systematisch zu untersuchen, indem sie verschiedene Regeln und Algorithmen verwenden, um Fehler zu identifizieren und zu korrigieren. Dadurch werden Analyse und Business Intelligence einfacher und effektiver.

Datenbereinigungstools erleichtern das Bereinigen von Daten ohne Bedenken hinsichtlich Fehlern oder Ungenauigkeiten. Gesäuberte Daten verbessern die Qualität Ihrer Unternehmensdaten und machen sie für genaue und wertvolle Datenanalysen sofort verfügbar. Daher sind Datenbereinigungstools eine lohnende Investition für Unternehmen.

So vereinfachen Sie den Datenbereinigungsprozess

Astera Centerprise bietet Geschäftsanwendern eine einfache Lösung für die Datenbereinigung und Datenintegration mit integrierten Konnektoren, die Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen abrufen können. Verschiedene Transformationen und automatisierte Datenvalidierungsprozesse helfen Benutzern bei der Durchführung einer Reihe von datenbezogenen Aufgaben, einschließlich Datenbereinigung, Datenbereinigung, Aufrechterhaltung der Datenqualität und Bereitstellung standardisierter Datensätze an ihrem gewählten Ziel.

Centerprise enthält Funktionen wie Datenbereinigungstransformation, die zum Bereinigen von Daten und zum Erreichen eines sauberen Datensatzes zur weiteren Verwendung verwendet werden können.

Sehen wir uns an, wie Daten mit der Datenbereinigungstransformation in bereinigt werden Centerprise.

Datenbereinigungswerkzeuge

Abbildung 1 - Datensatz mit Leerzeichen und Formatierungsproblemen

Der in Abbildung 1 gezeigte Datensatz enthält Informationen zu verschiedenen Kunden, und wie Sie sehen können, gibt es einige Leerzeichen zwischen den Postleitzahlen und er ist nicht richtig formatiert. Daher verwenden wir die Data-Cleanse-Transformation für diesen Datensatz.

Datenbereinigungswerkzeuge 2

Abbildung 2 - Funktionen der Datenbereinigungstransformation

Abbildung 2 zeigt die verschiedenen Bereinigungsoptionen, die bei dieser Transformation vorhanden sind. Sie können Leerzeichen, Buchstaben, Ziffern und Satzzeichen entfernen oder andere Zeichen angeben, die Sie entfernen möchten. Zweitens können Sie auch Nullzeichen ersetzen oder andere Zeichen finden und ersetzen, indem Sie zahlreiche Optionen in den Feldern mit einem Klick anwenden. Sie können auch benutzerdefinierte Ausdrücke verwenden, um Ihre Daten zu bereinigen.

Abbildung 3 zeigt die Datenvorschau nach dem Anwenden der Datenbereinigungstransformation.

Datenbereinigungswerkzeuge 3

Abbildung 3 - Gereinigter Datensatz

Wie Sie sehen können, wurden alle Leerzeichen entfernt und die Daten sind jetzt korrekt formatiert. Darüber hinaus kann es an jeden Ort Ihrer Wahl übertragen werden.

Andere Transformationen mögen Datenprofilerstellung und Datenqualitätsregeln Benutzer können Profildatensätze erstellen, um eine statistische Aufschlüsselung zu erhalten, und Qualitätsstandards festlegen, um Datensätze zu identifizieren, die Fehler oder Warnungen enthalten.

Fazit

Die benutzerfreundliche Oberfläche und Drag-and-Drop-Transformationen in Astera Centerprise Vereinfachen Sie die Informationsbereinigung. Es ermöglicht Geschäftsanwendern und Datenanalysten, Datensätze mit hohem Volumen in nur wenigen Minuten zu bereinigen, ohne Code schreiben zu müssen. Datenpipelines können für die Datenbereinigung mithilfe von Workflow-Automatisierungs- und Jobplanungsfunktionen eingerichtet werden, um Datenbereinigungsjobs ohne manuellen Eingriff auszuführen. Gesäuberte und bereinigte Daten können Ihnen helfen, beim Transformieren von Daten viel Zeit und Ressourcen zu sparen, und verhindern, dass Ihr Unternehmen in die negativen Fallen von unzureichenden Daten und schlechtem Datenmanagement tappt.