Datenmassage: Vorteile und Best Practices

Angenommen, Ihr Vorgesetzter fordert Sie auf, auf die Datenbank Ihres Unternehmens zuzugreifen und nach bestimmten Informationen zu einem bestimmten Produkt oder Kunden zu suchen. Obwohl es sich um eine einfache Aufgabe handelt, kann es schwierig sein, diese Informationen genau zu lokalisieren, wenn die Datenbank nicht wie erwartet formatiert ist. Schlimmer noch, Ihre Datenbank kann redundante Felder und beschädigte Daten enthalten.

Also, was machst du jetzt?

Hier kommt die Datenmassage ins Spiel.

Was genau ist Datenmassage? Und wie massieren Sie Daten?

In diesem Blog werden wir uns mit dem Prozess der Datenmassage befassen und einige der wichtigsten Vorteile und Best Practices behandeln.

Was ist Datenmassage?

Datenmassierung, auch bekannt als Datenbereinigung or Datenbereinigungsprozessist eine Möglichkeit, unnötige Informationen aus Daten zu entfernen oder einen Datensatz zu bereinigen, um ihn nutzbar zu machen. Dabei werden Daten verarbeitet, um Datenformate zu ändern, unerwünschte Zeichen, Duplikate, Leerzeichen und mehr zu entfernen. Einfach ausgedrückt ist die Datenmassage die „Transformation‘ Treten Sie ein ETL verarbeiten.

Anwenden von Massagetechniken auf Daten

Einige gängige Datenmassagetechniken, die Daten in eine verwendbare Form konvertieren, umfassen:

• Ändern des Formats der Quelldaten, um sie mit dem Zielsystem kompatibel zu machen (z. B. Ändern des Datumsformats von TT / MM / JJJJ in MM / TT / JJJJ).
• Ersetzen fehlender Werte durch Standardeinstellungen (z. B. Eingabe von '0', wenn keine Menge angegeben ist).
• Herausfiltern von Daten, die im Zielsystem nicht erwünscht sind.
• Überprüfen der Gültigkeit von Daten und Korrigieren von Datensätzen, die zu Fehlern führen können (z. B. Entfernen von Sonderzeichen wie * ^ &, die Daten ungültig machen).
• Standardisieren von Daten, um Abweichungen zu beseitigen (z. B. Ersetzen von Großbuchstaben durch Kleinbuchstaben oder Ersetzen von '01' durch '1').

Warum ist es wichtig, Daten zu massieren?

Laut IBM80% der Zeit eines Datenwissenschaftlers wird für die Vorbereitung, Bereinigung und Organisation von Daten aufgewendet, so dass nur 20% für die Analyse übrig bleiben.

Dies liegt daran, dass Unternehmen normalerweise ein großes Datenvolumen aus verschiedenen Quellen generieren, das aufgrund von Redundanzen oder Inkonsistenzen Mängel aufweisen kann. Damit diese Daten für die Analyse verwendet werden können, müssen sie bereinigt, formatiert und standardisiert werden. Andernfalls werden die Ergebnisse verzerrt.

Hier kommt die Datenmassage ins Spiel.

Durch Transformieren, Reinigen, Normalisieren und Daten integrieren, können Sie die Richtigkeit der Daten und damit Ihre Entscheidungsfindung sicherstellen.

Best Practices für die Datenmassage

Befolgen Sie diese Best Practices, um den Erfolg dieses Prozesses sicherzustellen:

1. Erstellen Sie einen Datenqualitätsplan

Der erste Schritt besteht darin, klare Erwartungen an Ihre Daten zu setzen und diese zu erstellen Datenqualität KPIs basierend auf spezifischen Geschäftsregeln. Überlegen Sie auch, wie Sie diese KPIs verfolgen. Dies wird Ihnen helfen, die Datenhygiene kontinuierlich aufrechtzuerhalten.

Es ist wichtig zu wissen, wo die meisten Datenqualitätsmängel auftreten, damit Sie fehlerhafte Daten eindeutig identifizieren können. Wirksam Datenqualitätsmanagement wird Ihnen helfen, diese Fehler zu identifizieren und zu beheben.

2. Strukturdaten am Einstiegspunkt

Vor der Datenmassage ist es wichtig, kritische Daten am Eingabepunkt zu überprüfen. Dies gewährleistet, dass alle Daten konsistent sind, wenn sie bei Ihnen eingehen Daten-Repository, sodass Sie Duplikate leichter erkennen können.

Erstellen Sie eine Standardarbeitsanweisung (SOP), damit Ihr Team nur strukturierte Daten in Ihre Datenbank weitergibt.

3. Überprüfen Sie die Datengenauigkeit

Verwenden Sie Datenmassagetools, die bestätigen die Genauigkeit Ihrer Daten in Echtzeit. Mit diesen Tools können Sie verschiedene Datensätze nahtlos massieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.

4. Entfernen Sie Duplikate

Doppelte Daten in Ihrem Repository verfälschen die Ergebnisse und erhöhen die Wartungskosten. Darüber hinaus wird verhindert, dass Sie eine genaue, einheitliche Ansicht der Daten erhalten. Wenn Sie Ihre Daten massieren, ist es daher wichtig, Datenreplikationen zu erkennen und zu entfernen.

5. Daten anhängen

Manchmal enthalten Ihre Quelldaten Nullwerte oder unvollständige Datensätze. Um Ihr Dataset umfassend zu gestalten, ist es wichtig, diese Nullwerte oder Leerzeichen zu entfernen. Vollständige Daten beschleunigen Business Intelligence und Analytics.

Wenn Sie Ihre Daten massieren, ist es wichtig, Daten anzuhängen, um Ihren Datensatz so vollständig wie möglich zu gestalten.

Durch die Implementierung der oben beschriebenen Best Practices können Sie irrelevante Daten identifizieren und damit eine erfolgreiche Implementierung Ihrer Datenprozesse sicherstellen.

Zusammenfassung

Der wichtigste Schritt beim Datenmassieren besteht darin, die Quellen unreiner Daten in Ihrem Repository zu erkennen. Auf diese Weise können Sie verhindern, dass sich falsche oder doppelte Daten häufen.

Wenn es um die Automatisierung der Datenmassage geht, Astera Centerprise kann Ihre ultimative Lösung sein. Es handelt sich um eine End-to-End-Datenintegrationssoftware, mit der Sie Daten mithilfe integrierter Transformationen ohne Codierung massieren können. Sie können die Prozess-Orchestrierungsfunktionen nutzen, um Integrations- und Transformationsjobs zu sequenzieren und mehrere Aufgaben parallel auszuführen.

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