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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

May 28th, 2024

Saubere und genaue Daten sind die Grundlage der Entscheidungsprozesse von Unternehmen und der Grund, warum sie stark in Datenqualitätslösungen investieren. Der globale Markt für Datenqualitätstools wurde mit bewertet $ 3.23 Milliarden in 2023, und Prognosen zeigen, dass es bis 8 die 2030-Milliarden-Dollar-Marke überschreiten wird. 

Die Beschaffung qualitativ hochwertiger Daten gehört zu den Hauptzielen der Datenaufbereitung in verschiedenen Branchen und Sektoren. Hier kommt die Datenprofilierung ins Spiel. Es bietet Unternehmen einen Gesamtüberblick über alle ihre Daten, den sie dann zur Erkennung von Fehlern und Inkonsistenzen nutzen können. 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? 

Durch die Datenprofilierung wird sichergestellt, dass die Daten in gutem Zustand und für den vorgesehenen Verwendungszweck geeignet sind. Es ist im Wesentlichen der erste Schritt im Prozess der Verwaltung und Nutzung von Daten.   

Mithilfe von Datenprofilen können eine Reihe von Datenqualitätsproblemen aufgedeckt werden, beispielsweise fehlende Daten, Duplikate und Ungenauigkeiten. Außerdem werden Muster, Regeln und Trends innerhalb der Daten hervorgehoben. 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.

Arten der Datenprofilierung

Datenprofilierung kann in drei Haupttypen eingeteilt werden: 

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. 

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. 

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

Die Profilerstellung von Daten umfasst eine Vielzahl von Techniken, die dabei helfen, Daten zu analysieren, zu bewerten und zu verstehen. Vier Haupttechniken 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 und -bereinigung: 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.

Eine Tabelle mit den Unterschieden zwischen Datenprofilierung und Data Mining.

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. Diese Techniken können bei verschiedenen Aufgaben hilfreich sein, darunter: 

  • Mustererkennungsvorrichtung 
  • Klassifizierung und Vorhersage 
  • Clustering 
  • Erkennung von Anomalien 
  • Assoziationsregel Mining 
  • Merkmalsauswahl und Dimensionsreduzierung 
  • Text- und Bild-Mining 
  • Modellbewertung und -optimierung 

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. 

Herausforderungen bei der Datenprofilierung 

Das Verständnis der Herausforderungen und Grenzen der Datenprofilierung ist der Schlüssel zur Gewährleistung der Wirksamkeit der Datenprofilierungsmethoden. Hier sind einige der Herausforderungen bei der Datenqualität und wie man sie bewältigt:  

Skalierbarkeit 

Wenn Datensätze im Laufe der Zeit wachsen und immer komplexer werden, erweisen sich herkömmliche Datenprofilierungstechniken möglicherweise als unzureichend, um das wachsende Datenvolumen zu bewältigen. Wenn dies nicht aktiviert wird, kann dies dazu führen, dass Datenprofilierungsaufgaben ressourcenintensiver und zeitaufwändiger werden – was letztendlich die Datenvorbereitung verzögert und die zeitnahe Analyse stört. 

Organisationen können Skalierbarkeitsprobleme durch die Implementierung der Parallelverarbeitung lösen. Parallele Verarbeitungstechniken verteilen Profilierungsaufgaben auf mehrere Knoten oder Prozessoren. Diese Maßnahme steigert die Effizienz und verkürzt die Verarbeitungszeit bei größeren Datensätzen deutlich. 

Ressourcenanforderungen 

Die Datenprofilerstellung kann erhebliche Rechenressourcen wie Arbeitsspeicher, Speicherkapazität und Verarbeitungsleistung erfordern. Unzureichende Ressourcen führen zu Leistungsengpässen und verlangsamen Profiling-Prozesse, was sich negativ auf Produktivität und Effizienz auswirkt. 

Unternehmen können Engpässe abmildern und die Produktivität steigern, indem sie die Ressourcenzuteilung auf folgende Weise optimieren: 

  • Investieren Sie in eine skalierbare Infrastruktur, beispielsweise cloudbasierte Lösungen, um Flexibilität zu gewährleisten. 
  • Implementierung einer dynamischen Ressourcenzuweisung basierend auf sich ändernden Arbeitslastanforderungen. 

Komplexe Datenstrukturen 

Moderne Datenumgebungen weisen typischerweise unterschiedliche Datenformate und -strukturen auf. Sie enthalten auch große Mengen halbstrukturierter und unstrukturierter Daten. Herkömmliche Datenprofilierungstechniken sind möglicherweise nicht so nützlich für die Analyse solch komplexer Datenstrukturen, was dazu führt, dass sie ungenaue oder unvollständige Profilierungsergebnisse generieren. 

Glücklicherweise können Unternehmen dieses Problem lösen, indem sie fortschrittliche Profilierungstechniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und Algorithmen für maschinelles Lernen integrieren. Diese modernen Techniken können Beziehungen und Muster in unstrukturierten und halbstrukturierten Daten identifizieren und dabei helfen, genauere Profilierungsergebnisse zu erhalten. 

Datenschutz und Sicherheit 

Der Zugriff auf und die Analyse sensibler Informationen – wie vertraulicher Geschäftsdaten und persönlich identifizierbarer Informationen – sind Standardbestandteile der Datenprofilierung. Die Wahrung des Datenschutzes und der Sicherheit während des gesamten Profilierungsprozesses ist von entscheidender Bedeutung, da sie dazu beiträgt, Daten vor Datenschutzverletzungen, unbefugtem Zugriff und der Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften zu schützen. 

Unternehmen können Datenschutzbedenken ausräumen, indem sie Techniken zur Datenanonymisierung und -maskierung in ihre Profilierungsmethoden integrieren. Dies ermöglicht eine aussagekräftige Analyse und schützt gleichzeitig sensible Informationen umfassend. 

5 Best Practices der Datenprofilierung 

Ein Bild, das einige Best Practices für die Datenprofilierung auflistet.

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

  1. Definieren Sie klare Ziele: Definieren Sie klar die Ziele, Vorgaben und Erwartungen, um sicherzustellen, dass sie mit den Geschäftsanforderungen und -anforderungen übereinstimmen. 
  2. Wählen Sie relevante Datenquellen: Wählen Sie relevante Datenquellen basierend auf ihrer Bedeutung, Relevanz und potenziellen Auswirkung auf Entscheidungsprozesse aus. 
  3. Legen Sie Datenqualitätsmetriken fest: Definieren Sie geeignete Metriken und Validierungsregeln, um die Qualität und Genauigkeit von Daten basierend auf Geschäftsanforderungen und Industriestandards zu bewerten. 
  4. Ergebnisse der Dokumentdatenprofilierung: Dokumentieren und kommunizieren Sie die Ergebnisse, Empfehlungen und ergriffenen Maßnahmen während der Datenprofilierung, um Verständnis, Verantwortlichkeit und Compliance zu erleichtern. 
  5. Überwachen Sie regelmäßig die Datenqualität: Implementieren Sie regelmäßige Prozesse zur Datenqualitätsüberwachung, um die Konsistenz, Genauigkeit und Compliance der Daten im Laufe der Zeit sicherzustellen. 

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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 in ein anderes oder der Entwicklung neuer Softwaresysteme hilft die Datenprofilierung dabei, potenzielle Datenprobleme zu identifizieren, Datenschemata und -strukturen zu erkennen, Datenverteilung und -muster zu bewerten und Datenabhängigkeiten und -beziehungen zu verstehen. 

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. 

Die Rolle von Data Profiling bei Data Governance und Compliance 

Die Erstellung von Datenprofilen ist für die Unterstützung organisatorischer Daten-Governance- und Compliance-Initiativen von entscheidender Bedeutung. Data Governance umfasst alle Richtlinien, Prozesse und Kontrollen, die die Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit von Datenbeständen gewährleisten. Im Gegensatz dazu umfasst Compliance die Einhaltung behördlicher Anforderungen und der Industriestandards für die Datenverarbeitung und -nutzung. 

Hier sind fünf Möglichkeiten, wie Datenprofilierung zur Datenverwaltung und -konformität beiträgt: 

  1. Bewertung der Datenqualität:

    Die Datenprofilierung dient als erster Schritt zur Bestimmung der Qualität von Datenbeständen. Die Analyse der Struktur, des Inhalts und der Beziehungen innerhalb der Daten deckt alle Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und Anomalien auf, die möglicherweise die Datenintegrität beeinträchtigen und die Compliance beeinträchtigen können. 

  2. Risikoidentifizierung und -minderung

    Mit der Datenprofilierung können Unternehmen potenzielle Risikofaktoren identifizieren, die die Datenqualität, den Datenschutz und die Sicherheit beeinträchtigen können. Dies kann ihnen dabei helfen, proaktiv mit Problemen umzugehen, die die Compliance gefährden können – wie etwa Verstöße gegen Vorschriften, Datenschutzverletzungen oder ungenaue Berichte. 

  3. Datenklassifizierung und Tagging

    Mit der Datenprofilierung können Unternehmen Daten basierend auf ihren gesetzlichen Anforderungen, ihrer Sensibilität und ihrer Kritikalität klassifizieren und kennzeichnen. Das Verständnis der Natur und des Kontexts von Datenattributen vereinfacht die Anwendung relevanter Datenklassifizierungsrichtlinien und Zugriffskontrollen. Dies hilft Unternehmen dabei, Datenschutzbestimmungen wie den California Consumer Privacy Act (CCPA) und die General Data Protection Regulation (GDPR) einzuhalten.

  4. Überwachung und Auditierung 

    Datenprofilierung unterstützt die laufenden Überwachungs- und Prüfungsprotokolle einer Organisation, um die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften zur Datenverwaltung sicherzustellen. Durch die Erstellung von Basisprofilen ihrer Datenbestände können Unternehmen die Datenqualität, -integrität und -nutzungsmuster konsistent überwachen. Es hilft ihnen auch dabei, Abweichungen zu erkennen, die möglicherweise weitere Untersuchungen oder Korrekturmaßnahmen erfordern.

  5. Dokumentation und Berichterstattung

    Die Ergebnisse der Datenprofilierung bieten aussagekräftige Einblicke in die Metadaten von Datenbeständen, indem deren Struktur und Inhalt untersucht werden. Diese Erkenntnisse sind wichtig für Dokumentations- und Berichtsinitiativen. Organisationen können Profiling-Berichte verwenden, um ihre Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Prüfungsanforderungen und interner Governance-Richtlinien nachzuweisen. 

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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