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Inhaltsverzeichnis
Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

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

Was ist Datenstandardisierung? Ein vollständiger Leitfaden

Abeeha Jaffery

Leitung – Kampagnenmarketing

April 1st, 2024

Moderne Unternehmen sind in hohem Maße auf Daten angewiesen, um ihre Entscheidungsprozesse voranzutreiben. Eine schlechte Datenkonsistenz und -qualität kann jedoch zu ungenauen Schlussfolgerungen führen. Gartner's Der Bericht aus dem Jahr 2018 hebt hervor, dass Unternehmen aufgrund schlechter Datenqualität durchschnittliche Kosten von 15 Millionen US-Dollar pro Jahr verursachen. Das sind erhebliche finanzielle Auswirkungen, die durch Datenstandardisierung vermieden werden können.

Was ist Datenstandardisierung?

Unter Datenstandardisierung versteht man den Prozess der Umwandlung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches Format. Dazu gehört die Definition und Implementierung gemeinsamer Datenstandards und Protokolle zur Erfassung, Speicherung und Weitergabe von Daten. Der Datenstandardisierungsprozess legt Richtlinien für Datenelemente fest, z. B. Namenskonventionen, Maßeinheiten und kategoriale Werte, um die Integration und Interpretation von Daten zu erleichtern.

Arten von Datensatzinkonsistenzen

Datensatzfehler können aus verschiedenen Gründen auftreten und die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten beeinträchtigen. Die folgende Tabelle zeigt einige Datensatzinkonsistenzen, die durch Standardisierung von Daten behoben werden können.

Datumsformate Unterschiedliche Interpretationen von Datumsangaben (z. B. „01“ und „02st 23. Februar“)
Numerische Formate Variation der Dezimaltrennzeichen (z. B. „1,000.50“ vs. „1000.50“)
Einheiten und Maße Metrisch vs. Imperial: Falsche Verwendung von Einheiten (z. B. Meter vs. Fuß)
Inkonsistente Rechtschreibung Verschiedene Schreibweisen für dieselbe Kategorie (z. B. „USA“ vs. „Vereinigte Staaten“).
Abkürzungsvarianten Inkonsistente Abkürzungen (z. B. „St.“ vs. „Street“ vs. „Str.“)
Groß- und Kleinschreibung Fehlklassifizierung aufgrund der Groß-/Kleinschreibung (z. B. „Apfel“ vs. „Apfel“)
Datentypen Ungeeignete Datentypen für Attribute (z. B. die Behandlung von Zahlen als Zeichenfolgen)
Data Format Telefonnummern werden inkonsistent mit und ohne Trennzeichen gespeichert, z. B. „+1 316-465-3322“ und „3164653322“.

Die Bedeutung der Datenstandardisierung

Die Datenstandardisierung ermöglicht einen konsistenten Datenaustausch über verschiedene Systeme hinweg. Das bedeutet, dass Unternehmen sicherstellen können, dass alle die gleiche Datensprache sprechen, indem sie Daten über verschiedene Systeme, Abteilungen und externe Partner hinweg standardisieren und so einen ganzheitlichen Überblick über die Abläufe, Kunden und Märkte des Unternehmens bieten.

Dieser Ansatz fördert die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Plattformen. Wenn Daten standardisiert sind, wird es einfacher, Informationen über verschiedene Softwareanwendungen und Datenbanken hinweg zu integrieren und zu synchronisieren. Auch das Erkennen und Korrigieren von Fehlern ist einfacher, wodurch das Risiko verringert wird, Entscheidungen auf der Grundlage falscher oder unvollständiger Informationen zu treffen.

Daher trägt die Datenstandardisierung dazu bei, die Datenqualität zu verbessern und eine genaue Analyse, zuverlässige Berichterstattung und fundierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Der Datenstandardisierungsprozess

Der Datenstandardisierungsprozess umfasst mehrere Schritte, die Daten in ein harmonisiertes Format umwandeln und so eine genaue Analyse und Interpretation ermöglichen.

1. Identifizieren von Datenquellen

Der erste Schritt im Datenstandardisierungsprozess besteht darin, alle Datenquellen zu identifizieren, zu denen interne Datenbanken, externe Datenanbieter und APIs gehören können. Dies ermöglicht es Unternehmen, Einblicke in die Datenlandschaft zu gewinnen und den Umfang der Standardisierungsbemühungen zu bestimmen. Sie können unter anderem die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten beurteilen, die Häufigkeit neuer Informationen bestimmen, die dem Datensatz hinzugefügt werden, und die Datenelemente identifizieren, die einer Standardisierung bedürfen.

2. Datenstandards definieren

Wichtig ist auch die Definition von Regeln und Richtlinien für jedes Datenelement und die Sicherstellung, dass die Daten konsistent, gültig und zuverlässig sind. Diese Standards können Datenformate, zulässige Werte, Validierungsregeln und Transformationsanforderungen umfassen. Durch die Definition klarer Standards können Unternehmen sicherstellen, dass Daten in verschiedenen Systemen und Prozessen konsistent interpretiert werden.

3. Reinigungsdaten

Unter Datenbereinigung versteht man das Erkennen und Beheben von Datenfehlern, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten. Dieser Prozess umfasst das Entfernen doppelter Einträge, das Korrigieren von Rechtschreibfehlern und das Auflösen fehlender oder unvollständiger Daten. Die Datenbereinigung ist keine einmalige Aufgabe, sondern ein iterativer Prozess, der eine kontinuierliche Überwachung und Wartung erfordert, um die kontinuierliche Genauigkeit und Qualität der Daten sicherzustellen.

4. Datentransformation durchführen

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten in ein einheitliches Format und eine einheitliche Struktur umzuwandeln, um sicherzustellen, dass alle Daten leicht verglichen und analysiert werden können. Dazu gehören Aufgaben wie das Umwandeln von Datumsangaben in ein standardisiertes Format oder das Umrechnen von Maßeinheiten in einen gemeinsamen Standard. Während des Datentransformationsprozesses müssen sich Unternehmen möglicherweise auch mit Problemen wie der Datennormalisierung befassen, bei der Daten skaliert oder angepasst werden, um Redundanzen zu beseitigen und die Datenintegrität zu verbessern.

5. Daten validieren

Der entscheidende nächste Schritt ist Daten validieren durch die Durchführung von Tests und Prüfungen der Daten, wie z. B. die Überprüfung der Datenintegrität, die Prüfung auf Ausreißer oder Anomalien und die Validierung anhand vordefinierter Regeln oder Einschränkungen. Benutzer müssen alle während des Validierungsprozesses festgestellten Inkonsistenzen oder Fehler unverzüglich beheben. Dies kann die Überprüfung der vorherigen Schritte im Datenstandardisierungsprozess, wie z. B. Datenbereinigung oder -transformation, umfassen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten sicherzustellen.

Die traditionelle Methode zur Standardisierung mit Excel

Die manuelle Standardisierung mit Excel ist eine der gebräuchlichsten Techniken zur Standardisierung von Daten. Diese traditionelle Methode erfordert umfangreiche Berechnungen und die Anwendung von Formeln, um die Daten manuell zu validieren.

Die Formel zur Standardisierung lautet:

Standardisierungsformel in Excel

Wo:

  • x ist ein Datenpunkt.
  • μ ist der Mittelwert des Datensatzes.
  • σ ist die Standardabweichung des Datensatzes.

Note: Die Funktionen „Z-Test“ und „Standardisieren“ führen eine Datenstandardisierung in Excel durch.

Dieser manuelle Ansatz zur Datenstandardisierung erfordert menschliches Eingreifen, Liebe zum Detail und Fachwissen zur Transformation und Validierung der Daten. Analysten müssen die Daten sorgfältig prüfen, um Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen, weshalb dieser Ansatz zeitaufwändig sein kann. Während diese Methode für kleine Projekte nützlich ist, die schnellere Analysen für kleinere Datensätze erfordern, ist der Prozess aufgrund der manuellen Natur bei der Verarbeitung großer Datenmengen weniger effizient.

Automatisierte Self-Service-Tools: Die bessere Alternative

Ein weiterer moderner Ansatz zur Datenstandardisierung ist die Verwendung Self-Service-Datenvorbereitung Tools, die Algorithmen des maschinellen Lernens und künstliche Intelligenz nutzen, um Daten zu bereinigen, zu transformieren und zu validieren.

Mit Software zur automatischen Datenstandardisierung können Unternehmen die Anwendung von Datenstandards automatisieren. Diese Tools können Datenelemente identifizieren, vordefinierte Regeln und Transformationen anwenden sowie Daten automatisch bereinigen und transformieren. Der Einsatz dieser Tools hilft Unternehmen, Zeit und Aufwand beim Datenstandardisierungsprozess zu sparen und konsistente und zuverlässige Daten sicherzustellen.

Diese Vergleichstabelle verdeutlicht die Vorteile automatisierter Datenstandardisierungstools gegenüber Excel:

Automatisierte Tools Excel
Datenvolumen Effizient für große und komplexe Datensätze Geeignet für kleine bis mittlere Datensätze
Manueller Aufwand Automatisiert die Datentransformation und -bereinigung Erfordert manuelle Datenbearbeitung
Standardisierung Bietet erweiterte Standardisierungsalgorithmen Begrenzte integrierte Standardisierungsfunktionen
Skalierbarkeit Lässt sich gut skalieren, um große Datenmengen zu verarbeiten Nicht skalierbar für die Verarbeitung umfangreicher Daten
Zeiteffizienz Schnelle Datenverarbeitung, Zeitersparnis Repetitive Aufgaben nehmen viel Zeit in Anspruch
Komplexe Transformationen Bewältigt komplexe Transformationen problemlos Nicht für komplexe Transformationen geeignet
Fehlerbehandlung Integrierte Fehlererkennung und -berichterstattung Eingeschränkte Fehlererkennung und -behandlung
Versionskontrolle Bietet Versionskontrolle für Datenprozesse Es fehlen geeignete Mechanismen zur Versionskontrolle
Konsistenz Bietet jedes Mal konsistente Ergebnisse Es ist schwierig, wiederholt konsistente Ergebnisse sicherzustellen

Die richtigen Astera für automatisierte Datenstandardisierung

AsteraDie einheitliche Datenverwaltungsplattform von verfügt über automatisierte Datenstandardisierungsfunktionen mit strengen und agilen Datenbereinigungs-, Transformations- und Validierungsfunktionen. Die Point-and-Click-Oberfläche erleichtert die schnelle Berichtigung unvollständiger oder ungenauer Daten und sorgt so für Datengenauigkeit und -konsistenz.

Astera bietet außerdem eine dynamische Rasteransicht, die es Benutzern ermöglicht, Daten in Echtzeit zu erkunden, zu visualisieren, zu interagieren und zu analysieren und so sofortiges Feedback zur Datenqualität zu geben. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung durch Benutzer Astera für ihre Anwendungsfälle zur Datenstandardisierung:

1. Lesen Sie die CSV-Datei im Astera Datenvorbereitungsartefakt.

Die Datenstandardisierung beginnt in der Datenvorbereitung

2. Sehen Sie sich den Gesamtzustand der Daten auf der rechten Seite des Fensters an.

Gesamtzustand der Daten

 

3. Wählen Sie die Spalte aus, um ihr Profil auf der rechten Seite anzuzeigen. Die Spalte „Land“ wurde ausgewählt. Im Profilbrowser auf der rechten Seite können wir erkennen, dass diese Spalte inkonsistente Groß- und Kleinschreibung aufweist: „Deutschland“, „Deutschland“ und „DEUTSCHLAND“.

Länderdatenstandardisierung

 

4. Klicken Sie für diesen Anwendungsfall auf die Funktion „Fall ändern“, um die Groß-/Kleinschreibung der Werte in der Spalte „Land“ zu ändern, um die Werte konsistent zu machen.

Falltransformation in der Datenvorbereitung

 

5. Wenden Sie die Change Case-Transformation mit dem Case-Typ = „Titel“ als Standard an.

Falltransformation in der Datenvorbereitung (2)

6. Nach Anwendung der Transformation wurden alle inkonsistenten Werte in der Spalte „Land“ standardisiert.

Daten standardisiert in Data Prep

 

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