Eine Umfrage ergab, dass 76 % der Datenwissenschaftler betrachten die Datenaufbereitung als den am wenigsten beliebten Teil ihrer Arbeit, obwohl sie den Großteil ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen.

Dennoch ist eine Datenaufbereitung erforderlich, um die Rohdaten für die Analyse und Nutzung vorzubereiten und wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen.

Wie können Sie also Daten vorbereiten, ohne mehrere Stunden zu investieren? Gerangel es? Dieser umfassende Leitfaden zur Datenaufbereitung behandelt das Konzept, seine Bedeutung, Vorteile, Herausforderungen, Datenaufbereitungstools und eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Durchführung der Datenaufbereitung. Bonus: ein Abschnitt zur Datenaufbereitung in der Cloud und warum Sie darüber nachdenken sollten!

Was ist Datenvorbereitung?

Datenaufbereitung (auch bekannt als Datenvorbereitung) ist das Wesentliche Prozess der Verfeinerung von Rohdaten, um sie für die Analyse und Verarbeitung geeignet zu machen. Rohdaten, die mit Fehlern, Duplikaten und fehlenden Werten gefüllt sind, haben Auswirkungen Datenqualität und letztendlich datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Die Datenvorbereitung ist von entscheidender Bedeutung, da sie in einem maschinellen Lernprojekt bis zu 80 % der Zeit in Anspruch nehmen kann. Um diesen Prozess zu rationalisieren und zu optimieren, ist der Einsatz spezieller Datenaufbereitungstools unerlässlich.

Laut Umfragen von Anaconda und Forbes geben Datenwissenschaftler Geld aus 45-60 % ihrer Zeit Sammeln, Organisieren und Aufbereiten von Daten, mit Datenbereinigung verantwortlich für mehr als ein Viertel ihres Tages. Dadurch wird wertvolle Zeit von ihren Kernaufgaben wie Modellauswahl, Schulung und Bereitstellung verschwendet. Daher bezweifeln viele, dass es sinnvoll ist, hochqualifizierte Datenwissenschaftler damit zu beauftragen, das Äquivalent einer digitalen Hausmeisterarbeit zu übernehmen.

[Herausforderungen bei der Datenvorbereitung über Statista] 

Warum ist eine Datenvorbereitung notwendig??

Rohdaten sind chaotisch, unvollständig und inkonsistent. Darüber hinaus ist es über verschiedene Quellen, Formate und Typen verteilt. DDie ata-Vorbereitung hilft Unternehmen durch: 

Extrahieren unstrukturierter Daten 

Die Datenaufbereitung ist unerlässlich für Extrahieren von Daten aus unstrukturierten Quellen B. PDFs, .TXT, .CSV usw. Bei der Datenvorbereitung geht es darum, unstrukturierte Daten in ein Format umzuwandeln, das für die Analyse und die Erschließung von Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen geeignet ist.  

Durch die Datenaufbereitung können Sie beispielsweise Finanzdaten aus PDFs und CSV-Dateien extrahieren, um Trends und Muster bei Einnahmen, Ausgaben und Gewinnen zu analysieren. Durch die Umwandlung unstrukturierter Daten in ein strukturiertes Format ermöglicht die Datenvorbereitung eine umfassende Datenanalyse, die verborgene Erkenntnisse und Chancen aufdecken kann. 

Verbesserung der Datenqualität 

Die Datenvorbereitung verbessert die Datenqualität durch die Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen, fehlenden Werten, Ausreißern und mehr. Außerdem validiert und verifiziert es die Daten, um ihre Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. Zum Beispiel effektiv Datenqualitätsmanagement kann ungenaue Analysen verhindern, indem doppelte Einträge von einem Kunden entfernt werden Datenbank. 

Wert steigern  

Die Datenaufbereitung steigert den Wert der Daten durch die Einbeziehung zusätzlicher Informationen wie Geolokalisierung, Stimmungsanalyse und Themenmodellierung. Es hilft auch dabei, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, um einen zusammenhängenden Überblick zu schaffen. Beispielsweise kann ein Datenwert die Kundenzufriedenheit aufzeigen, indem Sentimentanalyse-Scores zu Feedback-Kommentaren hinzugefügt werden. 

Erleichterung der Datenanalyse 

Die Datenvorbereitung erleichtert die Datenanalyse, indem sie Daten in ein konsistentes Format umwandelt, das mit Analysetools und -anwendungen kompatibel ist. Es hilft auch dabei, Muster, Trends, Korrelationen und andere Erkenntnisse zu entdecken. Beispielsweise kann die Datenanalyse die Zeitreihenanalyse vereinfachen, indem sie verschiedene Datumsformate in eine standardisierte Struktur umwandelt. 

Verbesserung des Datenverbrauchs 

Durch die Datenaufbereitung werden Daten besser nutzbar, indem Metadaten und Dokumentation bereitgestellt werden, die Transparenz und Benutzerfreundlichkeit gewährleisten. Es gibt auch Daten weiter APIs, Webdienste, Dateien oder Datenbanken, um sie für verschiedene Benutzer und Anwendungen zugänglich zu machen. Beispielsweise kann der Datenverbrauch das Benutzerverständnis verbessern, indem eine Datendokumentation bereitgestellt wird, die den Ursprung und die Definitionen jedes Felds detailliert beschreibt.

Nachdem Sie nun die Bedeutung sauberer, gesunder Daten verstanden haben, wollen wir uns direkt damit befassen, wie Sie und Ihr Team Daten aufbereiten können.

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Was sind die Vorteile der Datenaufbereitung?

Eine effektive Datenaufbereitung stellt sicher, dass die Rohdaten sauber, strukturiert und bereit zur Analyse sind. Dieser Prozess bietet mehrere Vorteile, wie zum Beispiel:

• Verbesserte Datenqualität: Das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern, Inkonsistenzen und fehlenden Werten führt zu zuverlässigeren Datensätzen für die Entscheidungsfindung.
• Genauere Einblicke: Saubere und gut strukturierte Daten reduzieren Verzerrungen und verbessern die Genauigkeit von Analyse- und maschinellen Lernmodellen.
• Mehr Effizienz: Durch die Automatisierung der Datenaufbereitung wird der zum Bereinigen, Transformieren und Integrieren von Daten erforderliche Zeit und Aufwand reduziert, sodass sich die Teams auf die Analyse statt auf die Datenbearbeitung konzentrieren können.
• Nahtlose Datenintegration: Durch die Standardisierung von Formaten und die Behebung von Diskrepanzen zwischen mehreren Datenquellen wird eine einheitliche Ansicht der Geschäftsinformationen ermöglicht.
• Bessere Compliance und Governance: Eine ordnungsgemäße Datenvalidierung und -dokumentation hilft Unternehmen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und die Datensicherheit zu gewährleisten.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Gut aufbereitete Daten ermöglichen es Unternehmen, ihre Analysevorgänge effizient zu skalieren, ohne auf Qualitäts- oder Leistungsprobleme zu stoßen.

9 Schritte zur Vorbereitung wichtiger Daten  

Schritt 1: Ziele und Anforderungen definieren 

Sie müssen mit der Datenvorbereitung beginnen, indem Sie Ihre Ziele und Anforderungen für das Datenanalyseprojekt definieren. Stellen Sie sich folgende Fragen: 

• Was ist Zweck und Umfang des Datenanalyseprojekts? 
• Was sind die wichtigsten Fragen oder Hypothesen, die Sie anhand der Daten testen oder untersuchen möchten? 
• Wer sind die vorgesehenen Nutzer und Konsumenten der Datenanalyseergebnisse? Was sind ihre Rollen und Verantwortlichkeiten? 
• Auf welche Datenquellen, Formate und Typen müssen Sie zugreifen und diese analysieren? 
• Welche Qualitäts-, Genauigkeits-, Vollständigkeits-, Aktualitäts- und Relevanzkriterien müssen Sie für die Daten erfüllen? 
• Welche ethischen, rechtlichen und regulatorischen Implikationen und Einschränkungen müssen Sie berücksichtigen? 

Die Beantwortung dieser Fragen kann Ihnen helfen, die Ziele, den Umfang und die Anforderungen Ihres Datenanalyseprojekts zu klären und die potenziellen Herausforderungen, Risiken und Chancen zu identifizieren, denen Sie dabei begegnen könnten. 

Schritt 2: Daten sammeln 

Als Nächstes müssen Sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, z. B. Dateien, Datenbanken, Webseiten, sozialen Medien und mehr. Nutzen Sie zuverlässige und vertrauenswürdige Datenquellen, um hochwertige und relevante Daten für Ihre Analyse bereitzustellen.  

Fühlen Sie sich frei, geeignete Tools und Methoden zu nutzen, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu erfassen, wie z. B. Web Scraping, APIs, Datenbanken, Dateien usw. 

Das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen hilft Ihnen, ein umfassenderes und genaueres Verständnis Ihres Geschäftsproblems zu erlangen. Verschiedene Quellen können unterschiedliche Arten von Daten liefern, beispielsweise quantitative oder qualitative, strukturierte oder unstrukturierte oder primäre oder sekundäre. 

Darüber hinaus hilft Ihnen das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen, Verzerrungen zu reduzieren und die Zuverlässigkeit und Validität Ihrer Daten zu erhöhen. Gleichzeitig hilft Ihnen das Sammeln von Daten aus mehreren Quellen, neue Chancen und potenzielle Bedrohungen zu erkennen. Sie können Einblicke in Markttrends, Branchenleistung, Kundenverhalten und Wettbewerbsstrategien gewinnen.  

Schritt 3: Daten integrieren und kombinieren 

Datenintegration bedeutet, Daten aus verschiedenen Quellen oder Dimensionen zu kombinieren, um eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zu erstellen. Es hilft Ihnen, Ihre Daten zusammenzuführen, um einen umfassenden und einheitlichen Datensatz zu erstellen. 

Datenintegrationstools können Operationen wie Verkettung, Vereinigung, Schnittmenge, Differenz, Verknüpfung usw. ausführen. Sie können auch verschiedene Arten von Datenschemata oder -strukturen verarbeiten. 

Bei der Integration und Kombination von Daten müssen Sie jedoch mehrere wichtige Vorgehensweisen berücksichtigen. Zunächst müssen Sie ein gemeinsames Standardformat und eine gemeinsame Standardstruktur zum Speichern und Organisieren Ihrer Daten verwenden. Formate wie CSV, JSON oder XML sorgen für Konsistenz und machen Daten zugänglicher und verständlicher.  

Sie müssen außerdem Ihre Datenspeicherung und -verwaltung mithilfe von Optionen wie Cloud-Speicher usw. zentralisieren Data Warehouseoder ein Datensee. Eine zentralisierte Plattform optimiert den Datenzugriff, gewährleistet Datenkonsistenz und vereinfacht die Datenverwaltung.  

Darüber hinaus müssen Sie für Sicherheit und Zuverlässigkeit sorgen Datenmanagement Verfahren. Setzen Sie robuste Maßnahmen wie Verschlüsselung, Authentifizierung, Autorisierung, Sicherung, Wiederherstellung und Prüfmechanismen ein. Die Verschlüsselung schützt Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, während Authentifizierung und Autorisierung den Zugriff auf vertrauliche Informationen steuern.  

Schritt 4: Profilerstellung der Daten 

Datenprofilierung ist der Prozess der Untersuchung eines Datensatzes, um ein tiefgreifendes Verständnis seiner Eigenschaften, Qualität, Struktur und seines Inhalts zu erlangen. Es hilft Benutzern, Datenqualitätsstandards innerhalb eines organisatorischen Rahmens einzuhalten. Im Kern trägt die Datenprofilerstellung dazu bei, sicherzustellen, dass Datenspalten Standarddatentypen entsprechen, und verleiht dem Datensatz so eine zusätzliche Präzisionsebene.  

Letztendlich hilft die Datenprofilerstellung dabei, Einblicke in die Einheitlichkeit der Daten oder eventuell vorhandene Diskrepanzen, einschließlich Nullwerte, zu gewinnen. Zunächst müssen Sie die Quelldaten überprüfen, auf Fehler, Inkonsistenzen und Anomalien prüfen und die Struktur, den Inhalt und die Beziehungen von Dateien, Datenbanken und Webseiten verstehen. 

Darüber hinaus müssen Sie Aspekte prüfen wie:

• Vollständigkeit.
• Richtigkeit.
• Konsistenz.
• Gültigkeit.
• Aktualität.

Erstellen Sie ein umfassendes Datenprofil, indem Sie Quelldatendetails zusammenfassen, Metadaten, Statistiken, Definitionen, Beschreibungen und Quellen einbeziehen und Formate, Typen, Verteilungen, Häufigkeiten, Bereiche, Ausreißer und Anomalien dokumentieren. 

Schritt 5: Daten erkunden 

Unter Datenexploration versteht man den Prozess, sich mit Ihren Daten vertraut zu machen und deren Eigenschaften, Muster, Trends, Ausreißer und Anomalien zu entdecken. Mithilfe der Datenexploration können Sie Ihre Daten besser verstehen und deren Qualität und Eignung für Ihre Analyseziele beurteilen.  

Während Sie die Daten untersuchen, müssen Sie Datentypen, Formate und Strukturen in Ihrem Datensatz identifizieren und kategorisieren. Als Nächstes müssen Sie einen Überblick über die deskriptive Statistik geben und dabei Maße wie Mittelwert, Median, Modus und Standardabweichung für jede relevante numerische Variable notieren. 

Mithilfe von Visualisierungen wie Histogrammen, Boxplots und Streudiagrammen können Sie Einblicke in Datenverteilungen und zugrunde liegende Beziehungen und Muster gewinnen. Sie können auch fortgeschrittenere Methoden wie Clustering, Dimensionsreduktion und Assoziationsregeln verwenden, um verborgene Trends aufzudecken, Korrelationen zu identifizieren, Ausreißer hervorzuheben und Anomalien aufzudecken. Ebenso wichtig ist es zu bewerten, wie relevant die Daten für das sind, was Sie lernen möchten.  

Schritt 6: Daten transformieren 

Datentransformation Konvertiert Daten von einem Format, einer Struktur oder einem Wert in ein anderes und spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenvorbereitung, indem es Daten zugänglicher und für die Analyse geeigneter macht.  

Durch die Datentransformation werden Quelldaten besser mit dem Zielsystem und der Zielanwendung kompatibel, sodass sie einfacher analysiert und genutzt werden können. Es gibt verschiedene Techniken zum Transformieren von Daten, wie z. B. Normalisierung, Aggregation und Filterung – und wie Sie diese Transformationen anwenden, hängt vom Anwendungsfall ab.  

Beispielsweise kann Ihnen die Datennormalisierung in einem Verkaufsdatensatz dabei helfen, die Preise auf eine gemeinsame Währung zu standardisieren. Gleichzeitig werden Zahlungsmethoden in einheitliche Formate kategorisiert, beispielsweise durch die Änderung von „CC“, „Visa“ oder „MasterCard“ in „Kreditkarte“.  

Schritt 7: Daten anreichern  

Unter Datenanreicherung versteht man den Prozess der Verfeinerung, Verbesserung und Erweiterung eines Datensatzes durch das Hinzufügen neuer Funktionen oder Spalten. Es trägt dazu bei, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Rohdaten zu verbessern. Datenteams reichern Daten an, indem sie neue und ergänzende Informationen hinzufügen und die Informationen anhand von Drittquellen überprüfen. 

• Hängen Sie Daten an, indem Sie mehrere Datenquellen, einschließlich CRM-, Finanz- und Marketingdaten, kombinieren, um einen umfassenden Datensatz zu erstellen, der eine ganzheitliche Ansicht bietet. Diese Anreicherungstechnik umfasst auch die Integration von Daten Dritter, beispielsweise demografischen Daten, um die Erkenntnisse zu verbessern. 
• Segmentieren Sie Daten, indem Sie Entitäten wie Kunden oder Produkte auf der Grundlage gemeinsamer Attribute gruppieren und Standardvariablen wie Alter und Geschlecht verwenden, um diese Entitäten zu kategorisieren und zu beschreiben. 
• Entwickeln Sie neue Funktionen oder zusätzliche Felder, indem Sie sie aus vorhandenen Daten ableiten. Sie können beispielsweise das Alter des Kunden anhand seines Geburtsdatums berechnen. 
• Beheben Sie fehlende Werte, indem Sie sie anhand der verfügbaren Daten schätzen. Sie können beispielsweise fehlende Verkaufszahlen berechnen, indem Sie auf historische Trends zurückgreifen. 
• Identifizieren Sie Entitäten wie Namen und Adressen in unstrukturierten Textdaten und extrahieren Sie verwertbare Informationen aus Texten ohne feste Struktur. 
• Weisen Sie unstrukturierten Textdaten wie Produktbeschreibungen bestimmte Kategorien zu oder kategorisieren Sie Kundenfeedback, um Analysen zu ermöglichen und Erkenntnisse zu gewinnen. 
• Nutzen Sie verschiedene Anreicherungstechniken, um Ihre Daten mit zusätzlichen Informationen oder Kontext anzureichern, z. B. Geokodierung, Stimmungsanalyse, Entitätserkennung, Themenmodellierung usw. 
• Verwenden Sie Bereinigungstechniken, um Fehler oder Inkonsistenzen in Ihren Daten zu entfernen oder zu korrigieren, z. B. Duplikate, Ausreißer, fehlende Werte, Tippfehler, Formatierungsprobleme usw. 
• Verwenden Sie Validierungstechniken, um die Richtigkeit oder Vollständigkeit Ihrer Daten zu überprüfen oder zu bestätigen, wie z. B. Prüfsummen, Regeln, Einschränkungen, Tests usw. 

Schritt 8: Daten validieren  

Um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen, müssen Sie Leistung erbringen Datenvalidierung bevor die Daten für den Verbrauch finalisiert werden. Durch die Datenvalidierung können Sie Daten anhand vordefinierter Regeln und Kriterien überprüfen, die Ihren Anforderungen, Standards und Vorschriften entsprechen. Die folgenden Schritte können Ihnen dabei helfen, die Datenvalidierung effektiv durchzuführen: 

• Analysieren Sie die Daten, um ihre Eigenschaften wie Datentypen, Bereiche und Verteilungen zu verstehen. Identifizieren Sie potenzielle Probleme wie fehlende Werte, Ausreißer oder Inkonsistenzen. 
• Wählen Sie zur Validierung eine repräsentative Stichprobe aus dem Datensatz aus. Dieser Schritt ist bei großen Datensätzen von Vorteil, da er die Verarbeitungslast reduziert. 
• Wenden Sie die vordefinierten Validierungsregeln auf die Stichprobendaten an. Regeln können Formatprüfungen, Bereichsvalidierungen oder feldübergreifende Validierungen umfassen. 
• Identifizieren Sie Datensätze, die die Validierungsregeln nicht erfüllen. Notieren Sie die Art der Fehler und Inkonsistenzen zur weiteren Analyse. 
• Korrigieren Sie identifizierte Fehler, indem Sie Daten nach Bedarf bereinigen, transformieren oder imputieren. Es ist wichtig, einen Prüfpfad über die während dieses Prozesses vorgenommenen Änderungen zu führen. 
• Automatisieren Sie Datenvalidierungsprozesse, um wann immer möglich eine konsistente und kontinuierliche Aufrechterhaltung der Datenqualität sicherzustellen. 

Schritt 9: Daten dokumentieren und teilen 

Schließlich müssen Sie Metadaten und Dokumentation für Ihre Daten bereitstellen, z. B. Definitionen, Beschreibungen, Quellen, Formate und Typen. Ihre Daten sollten vor der Nutzung für andere Benutzer oder Anwendungen zugänglich und nutzbar sein. 

• Verwenden Sie Metadatenstandards und -formate, um Metadaten für Ihre Daten bereitzustellen, z. B. Dublin Core, Schema.org, JSON-LD usw. 
• Nutzen Sie Dokumentationstools und -methoden, um Ihre Daten zu dokumentieren, z. B. README-Dateien, Kommentare, Anmerkungen usw. 
• Nutzen Sie Datenkatalog-Tools und -Plattformen, um Ihre Daten und Metadaten zu organisieren und zu verwalten. 
• Nutzen Sie Tools und Methoden zur Datenfreigabe, um Ihre Daten für andere Benutzer oder Anwendungen verfügbar und zugänglich zu machen, z. B. APIs, Webdienste, Dateien, Datenbanken usw. 

Was sind die Herausforderungen der Datenaufbereitung

Trotz ihrer Vorteile bringt die Datenaufbereitung auch einige Herausforderungen mit sich:

• Datenqualitätsprobleme: Rohdaten enthalten häufig Duplikate, fehlende Werte und Inkonsistenzen und erfordern eine umfassende Bereinigung, bevor sie effektiv verwendet werden können.
• Verschiedene Datenquellen und -formate: Organisationen verarbeiten strukturierte und unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen (Datenbanken, APIs, Tabellen, PDFs usw.), was die Integration komplex macht.
• Zeitaufwändiger Prozess: Die manuelle Datenaufbereitung kann einen erheblichen Teil der Zeit eines Analysten in Anspruch nehmen und so Erkenntnisse und Entscheidungsfindung verzögern.
• Einschränkungen der Skalierbarkeit: Die Verarbeitung großer Datenmengen über verschiedene Plattformen und Formate hinweg erfordert robuste Tools und eine robuste Infrastruktur.
• Compliance- und Sicherheitsrisiken: Die Verwaltung vertraulicher Informationen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und HIPAA fügt eine weitere Komplexitätsebene hinzu.
• Fehlende Standardisierung: Inkonsistente Datenaufbereitungspraktiken in verschiedenen Teams können zu Diskrepanzen und unzuverlässigen Analysen führen.

Tools zur Datenaufbereitung: Worauf Sie achten sollten

Datenaufbereitungstools können eigenständig oder Teil einheitlicher Datenstapel sein, die Unternehmen dabei helfen, die Datenaufbereitung zu optimieren, indem sie den Prozess vereinfachen und automatisieren. Diese Tools bieten Funktionen wie:

• Automatisierte Datenbereinigung – Identifiziert und behebt Fehler, Duplikate und Inkonsistenzen mit minimalem manuellen Eingriff.
• Datenintegrationsfähigkeiten – Kombiniert Daten aus mehreren Quellen, darunter Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und Dateien.
• Transformation und Bereicherung – Standardisiert Formate, wendet Geschäftsregeln an und erweitert Datensätze mit zusätzlichem Kontext (z. B. Geolokalisierung, Stimmungsanalyse).
• Benutzerfreundliche Schnittstellen – No-Code- und Low-Code-Plattformen ermöglichen nicht-technischen Benutzern die Datenaufbereitung ohne umfassende Programmierkenntnisse.
• Skalierbarkeit und Leistungsoptimierung – Ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datensätze mit verteiltem Computing und Cloud-basierten Lösungen.
• Funktionen für Zusammenarbeit und Governance – Bietet Metadatenverwaltung, Dokumentation und Zugriffskontrolle, um Konsistenz und Konformität aufrechtzuerhalten.

Was ist Datenaufbereitung in der Cloud?

Angesichts der Bedeutung der Datenaufbereitung für den gesamten Datenintegrations- und Analyseprozess gewinnt die Datenaufbereitung in der Cloud an Bedeutung. Die Cloud-basierte Datenaufbereitung bietet mehrere Vorteile, wie zum Beispiel: On-Demand-Skalierbarkeit, Flexibilität, einfache Integration durch APIs und Cloud-Speicher und Datenverarbeitung in Echtzeit.

Darüber hinaus bietet die Vorbereitung Ihrer Daten in der Cloud auch Kostenvorteile, da Ihr Datenteam die möglicherweise erforderlichen Rechenressourcen nutzen kann, ohne erhebliche Vorabkosten tragen zu müssen.

Astera Macht die Datenvorbereitung einfach und effektiv

Die Datenaufbereitung ist ein entscheidender Schritt im Datenanalyseprozess, da sie die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten für die Modellierung und Entscheidungsfindung sicherstellt. Unternehmen benötigen jedoch ein Tool, das die Datenaufbereitung vereinfacht.

Astera ist eine Datenintegrationslösung ohne Code, die Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, mehr mit Ihren Daten zu erreichen, dank der Möglichkeit zur Datenvorbereitung in der Cloud.

Bei Astera, Sie können:

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• Stellen Sie die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicher. Astera stellt Tools zur Datenvalidierung und Qualitätsprüfung bereit. Sie können Fehler erkennen und korrigieren und so sicherstellen, dass Ihre Daten zuverlässig und für die Analyse bereit sind.
• Erleichtern Sie die Zusammenarbeit. Astera ermöglicht es mehreren Benutzern, gleichzeitig an Datenvorbereitungsprojekten zu arbeiten. Sie können Datenbestände teilen und wiederverwenden, die Produktivität steigern und die funktionsübergreifende Teamarbeit fördern.

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