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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Datenprofilierung: Typen, Techniken und Best Practices

Mariam Anwar

Produktvermarkter

Januar 31st, 2024

Saubere und genaue Daten sind die Grundlage für die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens. Studien zeigen jedoch nur das 3 % der Daten in einer Organisation trifft auf Basic Datenqualität Standards, die es erforderlich machen, Daten vor der Analyse effektiv aufzubereiten. Hier kommt die Datenprofilierung ins Spiel.

Es bietet Unternehmen einen umfassenden Überblick über Fehler und Inkonsistenzen in ihren Daten. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Probleme umgehend zu beheben, fundierte Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern.

Lassen Sie uns in die Besonderheiten der Datenprofilerstellung eintauchen und wie sie bei der Datenaufbereitung hilft.

Was ist Datenprofilerstellung?

Vereinfacht ausgedrückt stellt die Datenprofilierung sicher, dass die Daten in gutem Zustand und für den vorgesehenen Verwendungszweck geeignet sind.

Das Datenprofiling ist im Wesentlichen der erste Schritt im Prozess der Verwaltung und Nutzung von Daten. Dabei handelt es sich um eine Methode zur Diagnose des Zustands der Daten durch eine gründliche Untersuchung ihrer Struktur, ihres Inhalts und ihrer Beziehungen. Es stellt sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und eindeutig sind, bevor sie verwendet werden ETL und Datenanalyse.

Mithilfe von Datenprofilen können auch eine Reihe von Datenqualitätsproblemen aufgedeckt werden, beispielsweise fehlende Daten, Duplikate und Ungenauigkeiten. Es kann auch Muster, Regeln und Trends innerhalb der Daten hervorheben. Diese Informationen sind von entscheidender Bedeutung, da sie Unternehmen dabei helfen, die Datenqualität zu verbessern und zu rationalisieren Datenumwandlungund fundierte Entscheidungen treffen.

Datenprofilerstellung in Astera Datenstapel

Arten der Datenprofilierung

Datenprofilierung kann in drei Haupttypen eingeteilt werden:

  1. Strukturerkennung: Dieser Prozess konzentriert sich auf die Identifizierung der Organisation und Metadaten von Daten, wie z. B. Tabellen, Spalten und Datentypen. Dies bescheinigt, dass die Daten konsistent und richtig formatiert sind. Beispielsweise deckt die Strukturerkennung in einer Gesundheitsdatenbank das Vorhandensein von Tabellen wie „Patienten“ und „Termine“ mit Spalten wie „PatientID“, „AppointmentDate“ und Datentypen wie „Ganzzahl“ und „Datum“ auf.
  2. Inhaltserkennung: Dabei geht es darum, tief in den eigentlichen Inhalt der Daten einzutauchen. Es untersucht einzelne Datensätze, um Fehler zu identifizieren. Beispielsweise zeigt die Inhaltserkennung in einer Kundendatenbank, dass die Spalte „Telefonnummer“ zahlreiche fehlende Werte enthält, was auf unvollständige Kontaktinformationen für bestimmte Kunden hinweist.
  3. Beziehungserkennung: Dieser Prozess identifiziert die Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Datenelementen. In einer Einzelhandelsdatenbank würde die Beziehungserkennung beispielsweise die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Feldern und Tabellen analysieren, beispielsweise die Beziehung zwischen der Tabelle „Kunden“ und der Tabelle „Bestellungen“, um zu verstehen, wie verschiedene Datenelemente miteinander verbunden sind und wie sie sich gegenseitig beeinflussen .

Datenprofilierungstechniken

Profiling-Daten umfassen eine Vielzahl von Techniken, die dabei helfen, Daten zu analysieren, zu bewerten und zu verstehen. Einige von ihnen sind:

  1. Spaltenprofilierung: Diese Technik analysiert jede Spalte in einer Datenbank. Dabei wird der Datentyp in der Spalte untersucht, wie lang die Daten sind und ob leere Werte vorhanden sind. Ein entscheidender Teil dieses Prozesses ist die Häufigkeitsanalyse, die zählt, wie oft jeder Wert auftritt, und so dabei hilft, Muster und ungewöhnliche Werte zu erkennen.
  2. Spaltenübergreifendes Profiling: Dabei liegt der Fokus auf den Beziehungen zwischen verschiedenen Spalten innerhalb derselben Tabelle. Es umfasst eine Schlüssel- und Abhängigkeitsanalyse. Die Schlüsselanalyse findet Spalten, in denen jede Zeile einen eindeutigen Wert hat, während die Abhängigkeitsanalyse untersucht, wie Werte in einer Spalte von Werten in einer anderen Spalte abhängen. Dies kann dabei helfen, Verbindungen, Überschneidungen und Inkonsistenzen zwischen Spalten zu finden.
  3. Tabellenübergreifendes Profiling: Diese Methode untersucht Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen in einer Datenbank. Es umfasst eine Fremdschlüsselanalyse, die Spalten in einer Tabelle findet, die mit eindeutigen Schlüsselspalten in einer anderen Tabelle übereinstimmen. Dies hilft zu zeigen, wie Daten in einer Tabelle mit Daten in einer anderen Tabelle zusammenhängen, und kann wichtige Informationen über die Struktur und Genauigkeit der Datenbank liefern.
  4. Datenvalidierung: Bei diesem Ansatz wird die Genauigkeit und Qualität der Daten anhand spezifischer Kriterien oder Standards überprüft. Es umfasst Formatprüfungen, Bereichsprüfungen und Konsistenzprüfungen, um sicherzustellen, dass die Daten sauber, korrekt und logisch konsistent sind.

Den Unterschied verstehen: Datenprofilierung vs. Data Mining

Datenprofilierung und Data Mining sind zwei unterschiedliche Prozesse mit unterschiedlichen Zielen und Methoden.

Die Datenprofilierung ist der erste Schritt bei der Datenaufbereitung und konzentriert sich auf das Verständnis der grundlegenden Eigenschaften, Qualität und Struktur der Daten. Es hilft, Datenprobleme wie fehlende Werte oder Anomalien zu identifizieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten für die weitere Verwendung sauber und zuverlässig sind.

Im Gegensatz dazu geht es beim Data Mining darum, die Daten mithilfe fortschrittlicher Techniken wie maschinellem Lernen zu untersuchen, um verborgene Muster, Trends und wertvolle Erkenntnisse zu entdecken. Dabei handelt es sich um den Prozess, aus den Daten aussagekräftige Informationen zu extrahieren. Data Mining ist ein wertvolles Werkzeug für prädiktive Modellierung, Anomalieerkennung und Business Intelligence.

Aspekt Datenprofilerstellung Data Mining
Zweck Bewerten Sie die Qualität und Eigenschaften der Daten Entdecken Sie Muster, Trends und Erkenntnisse
Ziel Datenstruktur und -sauberkeit verstehen Extrahieren Sie wertvolle Informationen und Wissen
Methoden Grundlegende statistische Analyse, Datentypidentifizierung, Anomalieerkennung Fortgeschrittene Techniken wie maschinelles Lernen, Clustering und Klassifizierung
Anwendungsszenarien Datenaufbereitung und -bereinigung Prädiktive Modellierung, Anomalieerkennung, Business Intelligence

Vorteile der Datenprofilierung

Datenprofilierung bietet eine Vielzahl spezifischer Vorteile, die die Leistung eines Unternehmens erheblich verbessern können Datenmanagement Strategie. Hier sind einige der entscheidenden Vorteile der Datenprofilierung:

  • Informierte Entscheidungsfindung: Die Datenprofilierung ermöglicht ein klares Verständnis der verfügbaren Daten, ihrer Qualität und ihrer Struktur. Dieses Wissen hilft dabei, fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und dadurch die strategische Planung und die betriebliche Effizienz zu verbessern.
  • Erhöhte betriebliche Effizienz: Es hilft bei der Identifizierung und Beseitigung redundanter oder irrelevanter Daten. Dies führt zu einer verbesserten Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse, was zu schnelleren Erkenntnissen, einer verbesserten Produktivität und einem besseren Endergebnis führt.
  • Risikominderung: Mithilfe von Datenprofilen können Unternehmen potenzielle Risiken und Probleme in ihren Daten erkennen, beispielsweise Compliance-Verstöße oder Sicherheitsbedrohungen. Indem Unternehmen diese Probleme proaktiv angehen, können sie Risiken mindern und kostspielige Strafen oder Reputationsschäden vermeiden.
  • Kosteneinsparungen: Durch die Verbesserung der Datenqualität und -effizienz kann die Datenprofilierung zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Unternehmen können die mit schlechter Datenqualität verbundenen Kosten wie ungenaue Entscheidungen, verschwendete Ressourcen und verpasste Chancen vermeiden.
  • Compliance-Sicherung: Mithilfe von Datenprofilen können Unternehmen die Einhaltung von Branchenvorschriften und -standards sicherstellen. Durch die Lösung von Compliance-Problemen können Unternehmen rechtliche Komplikationen vermeiden und ihre Glaubwürdigkeit auf dem Markt wahren.

Anwendungen der Datenprofilierung

Die Datenprofilierung findet in verschiedenen Bereichen und Domänen Anwendung, darunter:

  • Datenintegration und Data Warehousing: Datenprofilierung erleichtert die Integration mehrerer Datensätze in ein zentrales Data Warehouse und gewährleistet so Datengenauigkeit, Konsistenz und Kompatibilität zwischen Quellen.
  • Datenmigration und Systementwicklung: Vor der Migration von Daten von einem System auf ein anderes oder der Entwicklung neuer Softwaresysteme hilft die Datenprofilierung dabei, potenzielle Datenprobleme zu identifizieren und eine nahtlose Datenübertragung und Systeminteroperabilität sicherzustellen.
  • Datenverwaltung und Compliance: Die Erstellung von Datenprofilen spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Anforderungen, Branchenstandards und Daten-Governance-Rahmenbedingungen und minimiert rechtliche und finanzielle Risiken im Zusammenhang mit Datenmissmanagement.
  • Datenanalyse und Business Intelligence: Durch das Verständnis der Qualität, Struktur und Beziehungen innerhalb von Daten versetzt die Datenprofilierung Unternehmen in die Lage, genauere Erkenntnisse zu gewinnen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die allgemeine Geschäftsintelligenz zu verbessern.

6 Best Practices

Bei der Datenprofilerstellung sollten Unternehmen einige Best Practices befolgen, um genaue Ergebnisse und eine effiziente Analyse sicherzustellen:

  • Definieren Sie klare Ziele: Definieren Sie klar die Ziele, Vorgaben und Erwartungen, um sicherzustellen, dass sie den Geschäftsanforderungen und -anforderungen entsprechen.
  • Wählen Sie relevante Datenquellen: Wählen Sie relevante Datenquellen basierend auf ihrer Bedeutung, Relevanz und potenziellen Auswirkung auf Entscheidungsprozesse aus.
  • Legen Sie Datenqualitätsmetriken fest: Definieren Sie geeignete Metriken und Validierungsregeln, um die Qualität und Genauigkeit von Daten basierend auf Geschäftsanforderungen und Industriestandards zu bewerten.
  • Arbeiten Sie mit Daten-Stakeholdern zusammen: Beziehen Sie Dateneigentümer, Fachexperten und Stakeholder während des gesamten Datenprofilierungsprozesses ein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und eine funktionsübergreifende Abstimmung sicherzustellen.
  • Ergebnisse der Dokumentdatenprofilierung: Dokumentieren und kommunizieren Sie die Ergebnisse, Empfehlungen und ergriffenen Maßnahmen während der Datenprofilierung, um Verständnis, Verantwortlichkeit und Compliance zu erleichtern.
  • Überwachen Sie regelmäßig die Datenqualität: Implementieren Sie regelmäßige Prozesse zur Datenqualitätsüberwachung, um die Konsistenz, Genauigkeit und Compliance der Daten im Laufe der Zeit sicherzustellen.

Zusammenfassung

Da Unternehmen weiterhin die Leistungsfähigkeit von Daten nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, bleibt die Erstellung von Datenprofilen für die Sicherstellung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Durch die systematische Untersuchung und Auswertung von Daten können Unternehmen die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Compliance der Daten sicherstellen, was zu fundierteren Entscheidungen und besseren Geschäftsergebnissen führt.

Um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Daten für die Analyse verwendet werden, ist es entscheidend, in fortschrittliche Technologien zu investieren Datenprofilierungstools.

Astera zeichnet sich durch eine umfassende Lösung aus, die erweiterte Funktionen zur Datenprofilierung, -bereinigung und -validierung bietet. Es bietet Zustandsprüfungen in Echtzeit, die Ihre Datenqualität während der Arbeit kontinuierlich überwachen und sofortiges Feedback zum Gesamtzustand geben.

AsteraDie Fähigkeiten von umfassen sowohl die globale Datenanalyse als auch die Datenanalyse auf Feldebene und ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Unregelmäßigkeiten, fehlenden Werten oder Anomalien. Dieser proaktive Ansatz zur Datenqualität ermöglicht es, rechtzeitig Maßnahmen zur Behebung etwaiger Probleme zu ergreifen.

AsteraDie visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche ermöglicht es Geschäftsanwendern, die Daten zu untersuchen und auszuwerten und bei Bedarf notwendige Anpassungen zu erleichtern. Daher, Astera vereinfacht den Datenprofilierungsprozess und verbessert die Datengenauigkeit, Zuverlässigkeit und Gesamtqualität, was eine verbesserte betriebliche Effizienz und bessere Geschäftsergebnisse ermöglicht.

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