Wat is gegevensstandaardisatie? Een complete gids

Moderne bedrijven zijn voor hun besluitvormingsprocessen sterk afhankelijk van data. Een slechte consistentie en kwaliteit van de gegevens kunnen echter tot onnauwkeurige conclusies leiden. Gartner's Het rapport uit 2018 benadrukt dat organisaties jaarlijks gemiddeld 15 miljoen dollar kosten als gevolg van de slechte datakwaliteit. Dat is een substantiële financiële impact die kan worden vermeden door datastandaardisatie.

Wat is gegevensstandaardisatie?

Gegevensstandaardisatie is het proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden omgezet in een consistent formaat. Het omvat het definiëren en implementeren van gemeenschappelijke datastandaarden en protocollen voor het vastleggen, opslaan en delen van gegevens. Het gegevensstandaardisatieproces stelt richtlijnen vast voor gegevenselementen, zoals naamgevingsconventies, meeteenheden en categorische waarden, om de integratie en interpretatie van gegevens te vergemakkelijken.

Soorten inconsistenties in gegevenssets

Fouten in de dataset kunnen om verschillende redenen optreden en de kwaliteit en betrouwbaarheid van de data beïnvloeden. De onderstaande tabel toont enkele inconsistenties in de dataset die kunnen worden opgelost door gegevens te standaardiseren.

Datumnotaties	Verschillende interpretaties van datums (bijvoorbeeld “01/02/2023” en “1st 23 februari")
Numerieke indelingen	Variatie in decimale scheidingstekens (bijvoorbeeld “1,000.50” vs. “1000.50”)
Eenheden en afmetingen	Metrisch versus imperiaal: onjuist gebruik van eenheden (bijvoorbeeld meters versus voet)
Inconsistente spelling	Verschillende spellingen voor dezelfde categorie (bijvoorbeeld 'VS' versus 'Verenigde Staten').
Afkorting Variaties	Inconsistente afkortingen (bijvoorbeeld 'St.' versus 'Straat' versus 'Str.')
Hoofdlettergevoeligheid	Verkeerde classificatie vanwege hoofdlettergevoeligheid (bijvoorbeeld 'appel' versus 'Apple')
Gegevenstypen	Ongepaste gegevenstypen voor attributen (bijvoorbeeld getallen als tekenreeksen behandelen)
Data Format	Telefoonnummers worden inconsistent opgeslagen met en zonder scheidingstekens, zoals “+1 316-465-3322” en “3164653322”.

Het belang van gegevensstandaardisatie

Datastandaardisatie maakt consistente gegevensuitwisseling tussen verschillende systemen mogelijk. Dit betekent dat organisaties ervoor kunnen zorgen dat iedereen dezelfde datataal spreekt door data over verschillende systemen, afdelingen en externe partners te standaardiseren, waardoor een holistisch beeld ontstaat van de activiteiten, klanten en markten van het bedrijf.

Deze aanpak bevordert de interoperabiliteit tussen verschillende systemen en platforms. Wanneer gegevens worden gestandaardiseerd, wordt het eenvoudiger om informatie tussen verschillende softwareapplicaties en databases te integreren en te synchroniseren. Het identificeren en corrigeren van fouten is ook eenvoudiger, waardoor het risico wordt verkleind dat beslissingen worden genomen op basis van onjuiste of onvolledige informatie.

Daarom helpt datastandaardisatie de datakwaliteit te verbeteren, waardoor nauwkeurige analyses, betrouwbare rapportage en geïnformeerde besluitvorming mogelijk worden.

Het gegevensstandaardisatieproces

Het gegevensstandaardisatieproces omvat verschillende stappen die gegevens omzetten in een geharmoniseerd formaat, waardoor nauwkeurige analyse en interpretatie mogelijk wordt.

1.     Gegevensbronnen identificeren

De eerste stap in het gegevensstandaardisatieproces is het identificeren van alle gegevensbronnen, waaronder mogelijk interne databases, externe gegevensproviders en API's. Hierdoor kunnen organisaties inzicht krijgen in het datalandschap en de reikwijdte van standaardisatie-inspanningen bepalen. Ze kunnen onder meer de betrouwbaarheid en nauwkeurigheid van de gegevens beoordelen, de frequentie bepalen van nieuwe informatie die aan de dataset wordt toegevoegd en de gegevenselementen identificeren die standaardisatie vereisen.

2.     Gegevensstandaarden definiëren

Het definiëren van regels en richtlijnen voor elk gegevenselement en ervoor zorgen dat de gegevens consistent, geldig en betrouwbaar zijn, is ook belangrijk. Deze standaarden kunnen gegevensformaten, toegestane waarden, validatieregels en transformatievereisten omvatten. Door duidelijke standaarden te definiëren, kunnen organisaties ervoor zorgen dat gegevens consistent worden geïnterpreteerd in verschillende systemen en processen.

3.     Reinigingsgegevens

Dataopschoning betekent het identificeren en corrigeren van datafouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden. Dit proces omvat het verwijderen van dubbele vermeldingen, het corrigeren van spelfouten en het oplossen van ontbrekende of onvolledige gegevens. Het opschonen van gegevens is geen eenmalige taak, maar een iteratief proces dat voortdurende monitoring en onderhoud vereist om de voortdurende nauwkeurigheid en kwaliteit van de gegevens te garanderen.

4.     Gegevenstransformatie uitvoeren

De volgende stap is het converteren van de gegevens naar een consistent formaat en structuur om ervoor te zorgen dat alle gegevens eenvoudig kunnen worden vergeleken en geanalyseerd. Dit omvat taken zoals het wijzigen van datums in een gestandaardiseerd formaat of het converteren van meeteenheden naar een gemeenschappelijke standaard. Tijdens het datatransformatieproces moeten organisaties mogelijk ook problemen aanpakken zoals datanormalisatie, waarbij data worden geschaald of aangepast om redundanties te elimineren en de data-integriteit te verbeteren.

5.     Gegevens valideren

De cruciale volgende stap is valideren van gegevens door tests en controles op de gegevens uit te voeren, zoals het verifiëren van de gegevensintegriteit, het controleren op uitschieters of afwijkingen, en het valideren aan de hand van vooraf gedefinieerde regels of beperkingen. Gebruikers moeten eventuele inconsistenties of fouten die tijdens het validatieproces worden vastgesteld, onmiddellijk corrigeren. Het kan inhouden dat de voorgaande stappen in het gegevensstandaardisatieproces opnieuw worden bekeken, zoals het opschonen of transformeren van gegevens, om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de gegevens te garanderen.

De traditionele methode om het gebruik van Excel te standaardiseren

Handmatige standaardisatie met behulp van Excel is een van de meest voorkomende technieken om gegevens te standaardiseren. Deze traditionele methode vereist uitgebreide berekeningen en toepassing van formules om de gegevens handmatig te valideren.

De formule voor standaardisatie is:

Waar:

• x is een gegevenspunt.
• μ is het gemiddelde van de dataset.
• σ is de standaardafwijking van de dataset.

Note: De functies “Z-test” en “Standaardiseren” voeren gegevensstandaardisatie uit in Excel.

Deze handmatige benadering van gegevensstandaardisatie vereist menselijke tussenkomst, aandacht voor detail en expertise om de gegevens te transformeren en te valideren. Analisten moeten de gegevens zorgvuldig beoordelen om consistentie en nauwkeurigheid te garanderen. Daarom kan deze aanpak tijdrovend zijn. Hoewel deze methode nuttig is voor kleinschalige projecten die snellere analyses voor kleinere datasets vereisen, maakt het handmatige karakter van het proces het minder efficiënt bij het omgaan met grote hoeveelheden gegevens.

Geautomatiseerde zelfbedieningstools: het betere alternatief

Een andere moderne benadering van gegevensstandaardisatie is het gebruik van selfservice gegevensvoorbereiding tools die gebruik maken van machine learning-algoritmen en kunstmatige intelligentie om gegevens op te schonen, te transformeren en te valideren.

Automatische datastandaardisatiesoftware stelt organisaties in staat de toepassing van datastandaarden te automatiseren. Deze tools kunnen gegevenselementen identificeren, vooraf gedefinieerde regels en transformaties toepassen en gegevens automatisch opschonen en transformeren. Door gebruik te maken van deze tools kunnen organisaties tijd en moeite besparen in het gegevensstandaardisatieproces, waardoor consistente en betrouwbare gegevens worden gegarandeerd.

Deze vergelijkingstabel benadrukt de voordelen van geautomatiseerde tools voor gegevensstandaardisatie ten opzichte van Excel:

	Geautomatiseerde tools	Excel
Gegevensvolume	Efficiënt voor grote en complexe datasets	Geschikt voor kleine tot middelgrote datasets
Handmatige inspanning	Automatiseert gegevenstransformatie en opschoning	Vereist handmatige gegevensmanipulatie
normalisering	Biedt geavanceerde standaardisatie-algoritmen	Beperkte ingebouwde standaardisatiefuncties
Schaalbaarheid	Goed schaalbaar om grote datavolumes te verwerken	Niet schaalbaar voor het verwerken van uitgebreide gegevens
Tijd efficientie	Snelle gegevensverwerking, waardoor tijd wordt bespaard	Het kost veel tijd voor repetitieve taken
Complexe transformaties	Kan met gemak complexe transformaties verwerken	Niet geschikt voor complexe transformaties
foutafhandeling	Ingebouwde foutdetectie en rapportage	Beperkte foutdetectie en afhandeling
Versiebeheer	Biedt versiebeheer voor dataprocessen	Ontbreekt aan de juiste versiecontrolemechanismen
Consistentie	Biedt keer op keer consistente resultaten	Moeilijk om herhaaldelijk consistente resultaten te garanderen

gebruik Astera voor geautomatiseerde gegevensstandaardisatie

AsteraHet uniforme datamanagementplatform beschikt over geautomatiseerde datastandaardisatiemogelijkheden met rigoureuze en flexibele functies voor het opschonen, transformeren en valideren van gegevens. De point-and-click-interface maakt het eenvoudig om onvolledige of onnauwkeurige gegevens snel te corrigeren, waardoor de nauwkeurigheid en consistentie van de gegevens wordt gegarandeerd.

Astera biedt ook een dynamische rasterweergave waarmee gebruikers gegevens in realtime kunnen verkennen, visualiseren, communiceren en analyseren, waardoor directe feedback wordt gegeven over de gegevenskwaliteit. Hier vindt u een stapsgewijze handleiding over hoe gebruikers dit kunnen gebruiken Astera voor hun gebruiksscenario's voor gegevensstandaardisatie:

1. Lees het .csv-bestand in het Astera Artefact voor gegevensvoorbereiding.

2. Bekijk de algemene gegevensstatus aan de rechterkant van het venster.

 

3. Selecteer de kolom om het profiel aan de rechterkant te bekijken. De kolom “Land” is geselecteerd. Vanuit de profielbrowser aan de rechterkant kunnen we zien dat deze kolom inconsistente hoofdletters bevat: “Duitsland”, “Duitsland” en “DUITSLAND”.

 

4. Voor dit gebruik klikt u op de functie “Change Case” om het hoofdlettergebruik van de waarden in de kolom “Land” te wijzigen om de waarden consistent te maken.

 

5. Pas standaard de Change Case-transformatie toe met casetype = “Titel”.

6. Na het toepassen van de transformatie zijn alle inconsistente waarden gestandaardiseerd in de kolom “Land”.

 

Ontgrendel het ware potentieel van data voor een efficiënter data-ecosysteem en nauwkeurige inzichten. Neem contact op Astera Vandaag of aanmelden gratis 14-dag.