Was ist Datenbereinigung?

Das Ziel der Datenbereinigung ist es, sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig, einheitlich und für die Analyse oder Entscheidungsfindung verwendbar sind. Bei der Datenbereinigung werden gängige Datenqualitätsprobleme wie Duplikate, fehlende Werte, Unstimmigkeiten, Syntaxfehler, irrelevante Daten und strukturelle Fehler behoben.

Die Datenbereinigung ist auch eine zentrale Komponente der effektiven Datenverwaltung, die dazu beiträgt, dass die Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus korrekt, sicher und zugänglich bleiben.

Qualitativ hochwertige oder „saubere“ Daten sind für den effektiven Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierungstools entscheidend. Darüber hinaus können Unternehmen KI zur Optimierung des Prozesses der Datenbereinigung nutzen.

Unternehmen mit sauberen, gut verwalteten Daten können besser zuverlässige, datengestützte Entscheidungen treffen, schnell auf Marktveränderungen reagieren und Workflow-Prozesse rationalisieren.

Die Datenbereinigung ist ein integraler Bestandteil der Data Science, da sie ein wesentlicher erster Schritt zur Datentransformation ist: Die Datenbereinigung verbessert die Datenqualität, während die Datentransformation diese hochwertigen Rohdaten in ein für die Analyse nutzbares Format umwandelt.

Die Datentransformation ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial ihrer Daten zu erschließen, um Business Intelligence (BI), Data Warehouses und Big Data Analytics zu nutzen. Wenn die Quelldaten nicht sauber sind, können die Ergebnisse dieser Tools und Technologien unzuverlässig oder ungenau sein, was wiederum zu ungünstigen Entscheidungen und Ineffizienzen führen kann.

In ähnlicher Weise sind saubere Daten auch die Grundlage für den Erfolg von KI und maschinellem Lernen (ML) in einem Unternehmen. Die Datenbereinigung trägt beispielsweise dazu bei, dass Algorithmen für maschinelles Lernen auf genauen, einheitlichen und unverzerrten Datensätzen trainiert werden. Ohne diese Grundlage sauberer Daten könnten Algorithmen ungenaue, inkonsistente oder verzerrte Vorhersagen treffen, was die Effektivität und Zuverlässigkeit der Entscheidungsfindung verringert.

Zu den wichtigsten Vorteilen der Datenbereinigung gehören:

• Fundierte Entscheidungsfindung
• Verbesserte Produktivität
• Kosteneffizienz
• Daten-Compliance und Datensicherheit
• Verbesserte Modellleistung
• Verbesserte Datenkonsistenz

Entscheidungen, die auf sauberen, qualitativ hochwertigen Daten basieren, sind mit größerer Wahrscheinlichkeit effektiv und auf die Geschäftsziele abgestimmt. Im Gegensatz dazu können Geschäftsentscheidungen, die auf unsauberen Daten basieren (mit doppelten Daten, Tippfehlern oder Inkonsistenzen), zu verschwendeten Ressourcen, verpassten Chancen oder strategischen Fehlentscheidungen führen.

Durch bereinigte Daten müssen die Mitarbeiter weniger Zeit für die Behebung von Fehlern und Unstimmigkeiten aufwenden, was die Datenverarbeitung beschleunigt. So bleibt den Teams mehr Zeit, sich auf die Datenanalyse und die Erkenntnisse zu konzentrieren.

Eine schlechte Datenqualität kann zu kostspieligen Fehlern führen, wie etwa zu überhöhten Lagerbeständen aufgrund von doppelten Datensätzen oder zu Fehlinterpretationen des Kundenverhaltens aufgrund unvollständiger Daten. Mithilfe der Datenbereinigung können solche Fehler vermieden, Geld gespart und operative Risiken reduziert werden.

Saubere Daten, die genau und aktuell sind, können Unternehmen bei der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO) helfen. Außerdem wird verhindert, dass versehentlich überflüssige oder sensible Informationen gespeichert werden, wodurch Sicherheitsrisiken verringert werden.

Die Datenbereinigung ist für das Training effektiver Modelle für maschinelles Lernen unerlässlich. Bereinigte Daten verbessern die Genauigkeit der Ergebnisse und tragen dazu bei, dass Modelle gut auf neue Daten verallgemeinert werden können. Und das wiederum resultiert in zuverlässigeren Vorhersagen.

Die Datenbereinigung trägt dazu bei, dass kombinierte Daten systemübergreifend einheitlich und nutzbar sind, und verhindert Probleme, die durch widersprüchliche Datenformate oder Standards entstehen können. Dies ist besonders im Hinblick auf die Datenintegration wichtig, da saubere und standardisierte Daten gewährleisten, dass unterschiedliche Systeme effektiv miteinander kommunizieren und Daten gemeinsam nutzen können.

Die Datenbereinigung beginnt in der Regel mit einer Datenbewertung. Diese Bewertung wird auch als Daten-Profiling bezeichnet und beinhaltet die Überprüfung eines Datensatzes, um Qualitätsprobleme mit Korrekturbedarf zu identifizieren. Wenn diese identifiziert sind, können Unternehmen verschiedene Datenbereinigungstechniken anwenden, darunter:

• Standardisierung
• Behandlung von Sonderfällen
• Deduplizierung
• Behandlung fehlender Werte
• Überprüfung

Inkonsistenzen entstehen, wenn Daten in unterschiedlichen Formaten oder Strukturen innerhalb desselben Datensatzes dargestellt werden. Eine häufige Diskrepanz ist zum Beispiel das Datumsformat, beispielsweise „MM-TT-JJJJ“ im Gegensatz zu „TT-MM-JJJJ“. Durch die Standardisierung von Formaten und Strukturen können Sie Einheitlichkeit und Kompatibilität für eine genaue Analyse sicherstellen.

Sonderfälle sind Datenpunkte, die erheblich von den anderen in einem Datensatz abweichen, verursacht durch Fehler, seltene Ereignisse oder echte Anomalien. Diese Extremwerte können die Analyse und die Modellgenauigkeit verzerren, indem sie die Durchschnittswerte oder Trends verzerren. Datenmanagement-Experten können auf solche Sonderfälle reagieren, indem sie bewerten, ob es sich um Datenfehler oder relevante Werte handelt. Anschließend können sie entscheiden, ob diese Sonderfälle je nach Relevanz für die Analyse beibehalten, angepasst oder entfernt werden sollen.

Bei der Datendeduplizierung handelt es sich um einen Rationalisierungsprozess, bei dem redundante Daten durch die Eliminierung zusätzlicher Kopien derselben Informationen reduziert werden. Doppelte Datensätze entstehen, wenn derselbe Datenpunkt aufgrund von Integrationsproblemen, Fehlern bei der manuellen Dateneingabe oder Systemfehlern wiederholt wird. Duplikate können Datensätze unnötig aufblähen oder Analysen verzerren, was zu ungenauen Schlussfolgerungen führt.

Fehlende Werte entstehen, wenn Datenpunkte aufgrund von unvollständiger Datenerfassung, Eingabefehlern oder Systemausfällen nicht vorhanden sind. Diese Lücken können die Analyse verzerren, die Modellgenauigkeit verringern und den Nutzen des Datensatzes einschränken. Um dies zu beheben, können Datenexperten fehlende Daten durch geschätzte Daten ersetzen, unvollständige Einträge entfernen oder fehlende Werte zur weiteren Untersuchung markieren.

Eine abschließende Überprüfung am Ende des Datenbereinigungsprozesses ist von entscheidender Bedeutung. Sie soll sicherstellen, dass die Daten sauber, genau und bereit für die Analyse oder Visualisierung sind. Bei der Datenvalidierung werden häufig manuelle Inspektionen oder automatisierte Datenbereinigungstools eingesetzt, um nach verbleibenden Fehlern, inkonsistenten Daten oder Anomalien zu suchen.

Data Scientists, Datenanalysten, Dateningenieure und andere Experten für Datenverwaltung können die Datenbereinigung mit manuellen Methoden durchführen, z. B. durch visuelle Inspektion, Querverweise oder Pivot-Tabellen in Microsoft Excel-Tabellen.

Sie können auch Programmiersprachen wie Python, SQL und R zur Ausführung von Skripten und Automatisierung des Datenbereinigungsprozesses verwenden. Viele dieser Ansätze werden von Open-Source-Tools unterstützt, die Flexibilität und kostengünstige Lösungen für Unternehmen jeder Größe bieten.

KI kann jedoch auch dazu beitragen, verschiedene Schritte der Datenbereinigung zu automatisieren und zu optimieren, darunter:

• Analysieren von Quelldaten: KI-gestützte Tools zur Datenbereinigung können automatisch Muster, Anomalien und Inkonsistenzen in Quelldaten erkennen. KI kann auch relevante Geschäftsregeln vorschlagen, indem sie Datentrends und -beziehungen analysiert und damit den manuellen Aufwand für die Definition dieser Regeln reduziert. So kann KI beispielsweise feststellen, dass in einer Spalte mit Telefonnummern häufig die Ortsvorwahl fehlt, und dann eine Regel zur Standardisierung vorschlagen.

• Standardisierung von Daten: Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) können unstrukturierten Text standardisieren, so z. B. die Formatierung von Adressen oder Produktbeschreibungen. Modelle für maschinelles Lernen können auch einheitliche Formate für Daten wie Datumsangaben oder Währungen erkennen und empfehlen. KI-gestützte Generatoren für gewöhnliche Ausdrücke können die Erkennung und Normalisierung von uneinheitlichen Formaten automatisieren.

• Konsolidierung von Duplikaten: Regelbasierte oder gelernte KI-Modelle können entscheiden, welcher Datensatz beim Löschen von Duplikaten „überleben“ soll, und dabei Genauigkeit, Aktualität oder Zuverlässigkeit berücksichtigen. Die Modelle können zum Beispiel bestimmte Felder auf der Grundlage des Kontexts priorisieren, z. B. die Beibehaltung der neuesten E-Mail-Adresse im konsolidierten Datensatz.

• Anwenden von Regeln: KI-Modelle können die Erstellung und Durchsetzung von Regeln zur Datenbereinigung automatisieren, indem sie aus historischen Korrekturen und Benutzerfeedback lernen. Sie können diese Regeln dynamisch auf mehrere Datensätze anwenden und so die Einheitlichkeit zwischen den Systemen sicherstellen. KI-Systeme können auch benutzerdefinierte Regeln für bestimmte Branchen oder Bereiche erstellen, z. B. für Umsatzsteuer-Identifikationsnummern in der Europäischen Union.