Verbessern Sie die Datenzuverlässigkeit mit Data Scrubbing

Eines der wichtigsten Vermögenswerte eines Unternehmens sind seine Daten, weshalb ein gutes Datenmanagement der Schlüssel zur Führung eines erfolgreichen Unternehmensimperiums ist. Wenn Unternehmen wachsen, nimmt ihr Datenvolumen zu, was es schwierig macht, darin möglicherweise enthaltene Ungenauigkeiten oder Fehler manuell zu identifizieren.

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

Beginnen wir damit, zu verstehen, warum dies wichtig ist und wie Tools zur Datenbereinigung diesen Prozess vereinfachen.

Was ist Datenbereinigung?

Beim Scrubbing von Daten werden Rohdaten bereinigt und in ein genaues, sauberes und fehlerfreies Format übersetzt. Daten können aus verschiedenen Gründen fehlerhaft sein, z. B. aufgrund falscher Formatierung, menschlicher Fehler bei der Dateneingabe, fehlender Daten usw.

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

Automatisieren Sie den Datenbereinigungsprozess mit einem automatisierten ETL-Tool

Sehen Sie, wie es gemacht wird

Unterscheidet es sich von der Datenbereinigung?

Datenbereinigung und Datenbereinigung werden oft als Synonyme verwendet. Oberflächlich betrachtet können die beiden Begriffe austauschbar verwendet werden. Datenbereinigung und Datenbereinigung unterscheiden sich jedoch auf technischer Ebene. Datenbereinigung ist der umfassendere Begriff für die Aufbereitung analysebereiter Daten. Die Datenbereinigung fällt unter den Begriff Datenbereinigung, bei der es darum geht, Dateninkonsistenzen zu beseitigen und die richtige Formatierung sicherzustellen.

Bedeutung des Datenbereinigens

Effektiv Datenbereinigung oder Scrubbing ist unerlässlich, da es Unternehmen hilft, ihre Ressourcen auf wertschöpfende Aktivitäten statt auf manuelle Datenbereinigung und -bereinigung zu konzentrieren. Gleichzeitig werden Möglichkeiten zur Kostensenkung aufgezeigt. Mit sauberen, vertrauenswürdigen Daten können Unternehmen ihre täglichen Abläufe reibungslos abwickeln und langfristig genauere Entscheidungen treffen.

Betrachten Sie das Beispiel einer Logistikfunktion bei einem E-Commerce-Unternehmen.

Angenommen, das Unternehmen verfügt über saubere, konsistente Kundendaten. Das Unternehmen kann schnell auf wichtige Erkenntnisse zugreifen, z. B. welche Regionen die meisten Bestellungen generieren, welche Produkte derzeit beliebt sind und wie hoch die durchschnittliche Bestellgröße ist.

Mit diesen Informationen kann die Abteilung ihre Lager- und Lieferprozesse so gestalten, dass eine schnellere und kostengünstigere Auftragsabwicklung, Kundeninformationsverwaltung und genauere Markt- und Verkaufstrendanalysen gewährleistet werden. Diese Informationen müssen zuverlässig und vertrauenswürdig sein, damit das Unternehmen fundierte Entscheidungen zur Entwicklung erfolgreicher Strategien treffen kann.

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
• Weniger 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.

Eine Organisation sammelt Daten 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.

Quelle: Alliierte Infoline

Wie Data Scrubbing die Datenverwaltung vereinfacht

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

Datenintegration

Einer der zentralen Datenverwaltungsprozesse ist Datenintegration. Es ist der Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, um sie auf einer einzigen Plattform zu konsolidieren. 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 Zieldaten korrekt formatiert und strukturiert sind und es keine Duplikate gibt. Auch bei der Übertragung fallen große Datenmengen an. Datenbereinigungstools helfen dabei, Ihre Informationen effizient zu bereinigen und sorgen so 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 hinsichtlich Format, Struktur usw. zu erfüllen. Datenumwandlung Dabei werden bestimmte Regeln, Filter und Ausdrücke auf die Daten angewendet, bevor diese in ein System geladen werden. Ein Datenbereinigungstool hilft dabei, die Daten mithilfe integrierter Transformationen zu bereinigen, sodass Sie die gewünschten betrieblichen oder technischen Anforderungen im Voraus erfüllen können.

ETL-Prozess

Die Datenbereinigung hilft bei der Vorbereitung von Daten für die Berichterstellung und Analyse 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 Datenbereinigungstool würde die Inkonsistenzen in den Daten identifizieren und korrigieren. Die bereinigten Daten werden dann in das Standardformat konvertiert und in eine Zieldatenbank geladen oder Data Warehouse.

Schritte zur Datenbereinigung

Hier sind einige Schritte, die Sie unternehmen können, um sicherzustellen, dass Ihre Daten ordnungsgemäß bereinigt werden:

1. Identifizieren Sie Datenqualitätsprobleme:

   Beginnen Sie mit der Analyse der Daten, um potenzielle Qualitätsprobleme zu identifizieren. Dabei werden die Daten auf Inkonsistenzen, Fehler, Duplikate, fehlende Werte, Formatierungsprobleme und andere Anomalien untersucht, die sich auf die Datenqualität auswirken können.

2. Definieren Sie Datenqualitätsregeln:

   Legen Sie Datenqualitätsregeln fest, die auf Geschäftsanforderungen und Best Practices der Branche basieren. Diese Regeln definieren die Kriterien, die Daten erfüllen müssen, um als sauber und genau zu gelten. Regeln können beispielsweise gültige Wertebereiche, Datenformate, Eindeutigkeitsbeschränkungen oder referenzielle Integritätsanforderungen festlegen.

3. Daten bereinigen und standardisieren:

   Wenden Sie Bereinigungstechniken an, um Probleme mit der Datenqualität zu beheben. Dazu gehören das Entfernen oder Korrigieren von Fehlern, das Auffüllen fehlender Werte, das Standardisieren von Formaten und das Beheben von Inkonsistenzen. Techniken wie Datenanalyse, Datenvalidierung und Datentransformation werden eingesetzt, um die Daten mit definierten Qualitätsregeln in Einklang zu bringen.

4. Duplikate entfernen:

   Identifizieren und entfernen Sie doppelte Datensätze aus dem Datensatz. Doppelte Daten können zu Ungenauigkeiten führen und Analyseergebnisse verfälschen. Techniken wie Datensatzvergleich, Fuzzy-Matching und Datendeduplizierungsalgorithmen werden verwendet, um Duplikate effektiv zu identifizieren und zu entfernen.

5. Behandeln Sie fehlende Daten:

   Entwickeln Sie Strategien, um mit fehlenden Daten angemessen umzugehen. Abhängig von der Situation können Sie sich dafür entscheiden, unvollständige Datensätze zu verwerfen, fehlende Werte mithilfe statistischer Verfahren zu unterstellen oder zusätzliche Informationen aus zuverlässigen Quellen zu sammeln, um die Lücken zu schließen.

6. Adressinkonsistenzen:

   Beheben Sie Inkonsistenzen innerhalb der Daten. Dies kann das Identifizieren und Korrigieren von Diskrepanzen zwischen verwandten Datenfeldern umfassen, beispielsweise die Sicherstellung der Konsistenz zwischen Namen und entsprechenden IDs oder das Abgleichen von Daten mit vordefinierten Standards oder Referenzdaten.

7. Prozess der Dokumentdatenbereinigung:

   Sorgen Sie für eine umfassende Dokumentation des Datenbereinigungsprozesses. Dazu gehört die Aufzeichnung der durchgeführten Bereinigungsschritte, der angewandten Datenqualitätsregeln und aller während des Prozesses getroffenen Annahmen. Die Dokumentation sorgt für Transparenz, erleichtert zukünftige Analysen und hilft bei der Fehlerbehebung.

8. Regelmäßige Überwachung und Aktualisierung:

   Die Datenbereinigung ist ein fortlaufender Prozess. Überwachen Sie regelmäßig die Datenqualität, identifizieren Sie auftretende Probleme und verfeinern Sie den Datenbereinigungsprozess entsprechend. Bleiben Sie bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität proaktiv und nehmen Sie Anpassungen vor, wenn sich die Daten weiterentwickeln oder neue Qualitätsanforderungen entstehen.

Auch wenn dies wie eine Menge Arbeit erscheinen mag, nehmen automatisierte Tools zur Datenbereinigung viele manuelle Schritte bei der Vorbereitung Ihrer Daten ab.

Vorteile von Datenbereinigungstools

Mithilfe von Datenbereinigungstools können Sie den mühsamen und manuellen Prozess der Datenbereinigung überspringen und sich die Mühe ersparen, die Einträge einzeln Zeile für Zeile durchzugehen und sie auf Ungültigkeiten, fehlende Werte usw. zu überprüfen. Stattdessen führt das Tool eine Bereinigung durch die Daten durch integrierte Transformationen.

Betrachten Sie beispielsweise die von Ihrem Marketingteam bereitgestellte Lead-Liste. Stellen Sie sich vor, Sie gehen den Namen jedes Kontakts durch, um die vollständigen Adressen, Telefonnummern und E-Mail-IDs zu überprüfen. Fehlerhafte Lead-Einträge können zu betrieblichen Problemen und Zeitverschwendung führen.

Datenbereinigungstools können Ihnen dabei helfen, Fehler durch automatisierte Prozesse zu beseitigen, um die Daten systematisch zu überprüfen und dabei verschiedene Regeln und Algorithmen zu verwenden, um etwaige Fehler zu identifizieren und zu beheben. Dadurch wird die Analyse und Business Intelligence einfacher und effektiver.

Gesäuberte Daten verbessern die Qualität Ihrer Unternehmensdaten und machen sie für genaue und wertvolle Datenanalysen sofort verfügbar. Somit sind sie eine lohnende Geschäftsinvestition.

So vereinfachen Sie den Datenbereinigungsprozess

Astera Centerprise bietet Geschäftsanwendern eine einfache Lösung zur Datenbereinigung, -bereinigung und -integration. Die Lösung verfügt über integrierte Konnektoren, die Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen abrufen können.

Verschiedene Transformationen und automatisierte Datenvalidierungsprozesse unterstützen Benutzer bei der Durchführung verschiedener datenbezogener Aufgaben, darunter Datenbereinigung, Datenbereinigung, Datenqualität und die Bereitstellung standardisierter Datensätze an das von ihnen gewählte Ziel.

Centerprise enthält Funktionen wie Datenbereinigungstransformation, die zum Bereinigen und Erhalten eines sauberen Datensatzes für die weitere Verwendung verwendet werden kann.

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

Abbildung 1 - Datensatz mit Leerzeichen und Formatierungsproblemen

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

Abbildung 2 - Funktionen der Datenbereinigungstransformation

Abbildung 2 zeigt die verschiedenen Bereinigungsoptionen, die in dieser Transformation vorhanden sind. Sie können Leerzeichen, Buchstaben, Ziffern und Satzzeichen entfernen oder andere Zeichen angeben, die Sie entfernen möchten. Zweitens können Sie Nullzeichen ersetzen oder beliebige andere Zeichen suchen und ersetzen, indem Sie mit einem Klick zahlreiche Optionen in den Feldern anwenden. Sie können Ihre Daten auch mit benutzerdefinierten Ausdrücken bereinigen.

Abbildung 3 zeigt die Datenvorschau nach dem Anwenden der Datenbereinigungstransformation.

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.

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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. Benutzer können auch automatisierte Datenpipelines einrichten. Diese Pipelines verwenden Automatisierungs- und Jobplanungsfunktionen, um Datenbereinigungsjobs ohne manuellen Eingriff auszuführen. Gesäuberte und bereinigte Daten können Ihnen helfen, beim Transformieren von Daten erheblich Zeit und Ressourcen zu sparen.