Unternehmensinformationen ändern sich ständig aufgrund von Datenaktualisierungen, -änderungen, -löschungen oder -abfragen, sodass gültige Daten eher eine Notwendigkeit als eine Ausnahme sind. Damit eine Organisation Vertrauen in Daten aufbauen kann, ist die Datenvalidierung unerlässlich, um Konsistenz und Genauigkeit bei Berichten und Analysen sicherzustellen.
Erkenntnisse, die auf ungültigen Daten basieren, wirken sich nicht nur auf das Geschäftsergebnis aus, sondern können auch zum Verlust von Geschäftschancen, Kundenabwanderung oder Ertragsverlusten führen, wodurch ein Unternehmen wertvolle Geschäftschancen verliert. Ähnlich wie bei der Internet-Filterblase, die Sie auf den Weg falscher Informationen führen kann, können ungenaue oder ungültige Daten dazu führen, dass Sie falsche Entscheidungen treffen, die auf lange Sicht Kosten verursachen.
Eine Umfrage von Convertr, eine Plattform zur Kundenakquise, kam zu dem Schluss, dass 1 in 4-Leads, die verarbeitet werden, als ungültig eingestuft werden, weil 27-Prozent falsche Namen haben, 28-Prozent eine ungültige E-Mail-Adresse haben und 30-Prozent falsche Telefonnummern haben.
Bedeutung der Datenvalidierung für Unternehmen
Das Abfangen und Beheben ungültiger Datenpunkte in einem frühen Stadium der Datenübertragung kann erhebliche Verarbeitungszeiten einsparen und die Gesamtleistung verbessern. Hier kommt die Datenvalidierung ins Spiel. Diese Art der Datenbereinigung überprüft die Datenqualität und -genauigkeit, bevor Daten verarbeitet und geladen werden. Der Hauptzweck der Datenvalidierung besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten:
- Umfassend, dh enthält keine Nullwerte
- Einzigartig und frei von Vervielfältigungen
- Konform mit den Geschäftsanforderungen
Die Bedeutung der Validierung von Daten für verschiedene Datenprozesse, wie z ETL, ELT und Data Warehousing, bei dem das Endziel darin besteht, die Genauigkeit der Ergebnisse sicherzustellen, ist vielfältig. Die Arbeit mit zuverlässigen Daten gibt Unternehmen die Gewissheit, zeitnahe Entscheidungen ohne Zögern zu treffen.
Probleme, die sich auf die Datengültigkeit auswirken
Im Folgenden sind einige Probleme aufgeführt, die sich auf die Gültigkeit von Daten auswirken:
- Ungültige Werte: Wenn die Datensätze bekannte Werte haben, wie z. B. 'M' für männlich und 'F' für weiblich, kann eine Änderung dieser Werte dazu führen, dass Daten ungültig werden.
- Fehlende Werte: Vorhandensein von Null- oder Leerwerten im Datensatz.
- Vervielfältigung: Die Wiederholung von Daten kommt häufig in Organisationen vor, in denen Daten aus mehreren Kanälen in mehreren Phasen gesammelt werden.
- Attributabhängigkeit: Die durch den Wert eines Feldes verursachte Ungenauigkeit hängt von einem anderen Feld ab. Zum Beispiel ist die Richtigkeit von Produktdaten von den Informationen abhängig, die sich auf Lieferanten beziehen. Fehler in den Lieferantendaten spiegeln sich daher auch in den Produktdaten wider.
- Unzureichende Datenwiederherstellung: Schlecht wiederhergestellte Daten können die Suche nach den erforderlichen Datensätzen erschweren.
- Formatabweichungen: Es ist möglich, dass Daten in einem Format eingegeben werden, das sich von den übrigen Geschäftsdaten unterscheidet.
- Rechtschreibfehler: Falsche Schreibweise
Abbildung 1: Faktoren, die zu ungültigen Daten führen (Quelle: QuantDare)
Wie funktioniert ein automatisiertes Datenvalidierungstool?
Die automatisierte Datenvalidierung ist ein wichtiger Bestandteil der Datenprozesse eines Unternehmens, da sie zur Verbesserung der Datengenauigkeit beiträgt, die zu fundierteren Entscheidungen führt. Datenverwaltungstools, wie z Astera Centerprise, unterstützt die Datenvalidierung durch integrierte Funktionen Datenprofilierung, Qualität und reinigen Transformationen. Über standardmäßige Konnektoren in einer grafischen Benutzeroberfläche können Sie Daten aus über 40 verfügbaren Quellen integrieren, transformieren und validieren.
Die Software hilft bei der Automatisierung von Datenvalidierungsaufgaben, befreit die Mitarbeiter von dem sich wiederholenden und manuellen Aufwand, fehlerhafte Datensätze zu identifizieren und zu korrigieren, und standardisiert Daten, um sie nutzbar zu machen.
Stellen wir uns ein einfaches Szenario vor, in dem ein Unternehmen ABC seine Kundendaten in einer Excel-Datei konsolidiert, um seine Marketingbemühungen und Umsatzkanäle zu optimieren. Die gesammelten Daten wiesen jedoch mehrere Fehler auf. Daher entscheiden sie sich, ihre Daten mit zu validieren Astera Centerprise. Dies geschieht mit drei Transformationen: Datenprofil, Datenbereinigung, und Datenqualitätsregeln.
Abb. 2 zeigt den Datenfluss, der eine Excel source as input erstellt ein Profil für die Analyse von Quelldaten, bereinigt sie, um ungültige Datensätze zu entfernen, und wendet Datenqualitätsregeln an, um Fehler in den bereinigten Daten zu identifizieren, bevor sie in das Ziel geschrieben werden abgegrenzt Datei.
Abb.2: Ein einfacher Datenfluss zur Erläuterung der Datenvalidierung aus einer Excel-Quelle
Das Ergebnis der Datenprofil Die Transformation zeigt die Details der Daten auf Feldebene. Auf diese Weise kann die Organisation die Daten verstehen und sicherstellen, dass:
- Die Glaubwürdigkeit der Daten: Sobald die Daten analysiert wurden, können Anomalien und Duplikationen beseitigt werden, um die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. Dies hilft der Organisation weiter, Qualitätsprobleme zu identifizieren und umsetzbare Informationen zu ermitteln, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren.
- Schnellere Entscheidungsfindung: Es erstellt ein genaues Bild der Quelldaten, sodass die Organisation schneller Entscheidungen treffen kann.
- Praktisches Krisenmanagement: Profilierte Daten können verhindern, dass kleine Fehler zu kritischen Problemen werden.
Abb. 3: Profiling von Quelldaten
Das Datenbereinigung Die Transformation wird verwendet, um zwei Probleme in den Quelldaten zu beheben:
- Es entfernt abschließende und führende Leerzeichen aus den Datensätzen.
- Es identifiziert Datensätze, die ".co" enthalten, und ersetzt sie durch ".com". Dies behebt fehlerhafte Einträge in der E-Mail-Addresse.
Abb.4: Anwenden von Bedingungen zum Bereinigen von Daten
Die bereinigten Daten sind in der rechten Hälfte von Abb. 5 zu sehen, nachdem zusätzliche Leerzeichen und das falsche E-Mail-Adressformat entfernt wurden.
Mit diesen sauberen Daten kann die Organisation:
- Verbessern Sie Ihre E-Mail-Marketing-Bemühungen: Durch die Erstellung einer sauberen und fehlerfreien Version der Kundendaten stellt die Organisation sicher, dass die Daten verwendet werden können, um maximale Erträge beim E-Mail-Marketing zu erzielen.
- Einnahmen steigern: Die Verwendung korrekter E-Mail-Adressen garantiert höhere Antwortraten, was wiederum zu höheren Conversions und Umsatzchancen führt.
Abb. 5: Vergleich fehlerhafter Quelldaten mit bereinigten Daten
Nächstes Datenqualitätsregeln werden auf die bereinigten Daten angewendet, um Datensätze in der Datenbank zu identifizieren E-Mail Adresse Feld, das ein ungültiges Format hat.
Abb.7: Markieren Sie falsche Datensätze im Feld E-Mail-Adresse
Das Ergebnis ist im nächsten Screenshot zu sehen. Bewirbt sich Datenqualitätsregeln ermöglicht der Organisation:
- Erhalten Sie konsistente Daten: Durch die Korrektur von E-Mail-Adressen stellt die Organisation sicher, dass alle Abteilungen Zugriff auf konsistente und korrekte Informationen haben.
- Erleichtern Sie die Skalierbarkeit: Mit einer soliden Infrastruktur kann das Unternehmen problemlos skalieren, ohne sich um die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit seiner Daten sorgen zu müssen.
Die durch das gekennzeichneten Fehler Datenqualitätsregeln werden in eine Protokolldatei geschrieben, wohingegen die bereinigten Daten in eine Datei geschrieben werden Getrennt Datei.
In der modernen Unternehmenswelt, in der wichtige Entscheidungen aus Daten abgeleitet werden, kann die Automatisierung der Datenvalidierung erheblich Zeit sparen und Geschäftsprozesse rationalisieren. Die Code-freie Umgebung von Astera Centerprise ermöglicht es Ihnen, die Datenvalidierung als Teil des Datenflusses oder Workflows zu automatisieren. Darüber hinaus können Datenaktualisierungen abhängig vom Erfolg der Validierungstests abhängig gemacht werden, um die Vertrauenswürdigkeit Ihrer Unternehmensdaten sicherzustellen.
Um herauszufinden, wie Sie Ihre Datenvalidierungsaufgaben mit einer codelosen End-to-End-Lösung vereinfachen und automatisieren können, laden Sie die Testversion of Astera Centerprise.