Was ist Datenaufbereitung?

Wenn wir über Datenmanagementspricht man oft von "Datenaufbereitung". Laut Search Business Analytics ist die Datenaufbereitung der Prozess des Sammelns, Kombinierens, Strukturierens und Organisierens von Daten, damit sie als Teil der Datenvisualisierung, -analyse und -verarbeitung analysiert werden können. Maschinelles Lernen Anwendungen analysiert werden können. Mit anderen Worten, es ist der Prozess der Bereinigung und Umwandlung von Rohdaten vor der Analyse.

Die Datenaufbereitung ist für Daten- und Unternehmensnutzer oft ein langwieriger Prozess, der jedoch unerlässlich ist, um Daten einen Kontext zu geben und sie in wertvolle Geschäftseinblicke zu verwandeln. Laut Forbes gaben 2016 76 % der Datenwissenschaftler an, dass die Datenaufbereitung der schlimmste Teil ihrer Arbeit ist. Genaue Geschäftsentscheidungen können jedoch nur durch die Analyse von sauberen Daten getroffen werden.

Wie die Datenaufbereitung funktioniert

Die Datenaufbereitung ist ein wesentlicher Bestandteil vieler Unternehmensanwendungen, die von der IT-Abteilung verwaltet werden, wie z. B. Data Warehousing oder business intelligence. Sie ist auch eine Praxis, die von den Unternehmen für Ad-hoc-Berichte und Analysen durchgeführt wird, wobei die IT und technisch versierte Geschäftsanwender, wie z. B. Datenwissenschaftler, routinemäßig mit Anfragen zur individuellen Datenaufbereitung belastet werden.

Heutzutage besteht ein wachsendes Interesse daran, Geschäftsanwendern Self-Service für die Datenaufbereitung an die Hand zu geben, damit sie selbständig und ohne technische Kenntnisse auf Datenquellen zugreifen und diese bearbeiten können. 

Die Datenaufbereitung erfolgt in folgenden Schritten:

Schritt 1: Zugriff auf und Sammlung von Daten

Der erste Schritt bei der Datenaufbereitung besteht darin, auf Daten aus beliebigen Quellen zugreifen zu können, unabhängig von deren Herkunft, Erzählweise oder Format. Die optimale Lösung für einen unternehmensweiten Zugriff auf Daten ist die Implementierung einer Datenkatalog . Dieses unverzichtbare Werkzeug ist der Schlüssel zum Start Ihrer Datenvorbereitung Migration.

Schritt 2: Daten entdecken

Nach dem Zugriff auf und der Erfassung von Daten ist der nächste Schritt die Daten-Discovery. Daten-Discovery ermöglicht es Unternehmen, das gesamte Datenbild angemessen zu bewerten. Es hilft allen Mitarbeitern, ihre Daten und deren Kontext durch Metadaten zu verstehen. Es ist auch sehr nützlich für Unternehmen, die ein besseres Compliance-Management anstreben. Es ermöglicht Unternehmen zu wissen, welche Daten persönlich/sensibel sind und wo sie gefunden werden können. Darüber hinaus kann Daten-Discovery die Innovation fördern, da es wichtige Informationen freilegt, um Kunden zufrieden zu stellen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.

Schritt 3: Daten bereinigen

Das Bereinigen von Daten ist traditionell der zeitaufwändigste Teil der Datenaufbereitung, aber dennoch eine der wichtigsten Aufgaben zur Beseitigung schlechter Daten. Zu den schlechten Daten können veraltete Daten, doppelte Daten, unzuverlässige Daten usw. gehören. Das Bereinigen von Daten umfasst daher mühsame Aufgaben wie das Ergänzen fehlender Informationen, das Einstellen von privaten oder sensiblen Daten, das Hinzufügen von Beschreibungen und das Standardisieren von Datenmustern.

Schritt 4: Daten anreichern

Nachdem alle Daten bereinigt wurden, ist es an der Zeit, mit der Umwandlung und Anreicherung der Daten zu beginnen. Dieser Schritt umfasst die Verknüpfung Ihrer Daten mit anderen verwandten Datenquellen, um tiefere Einblicke zu erhalten. Ein Datenkatalog ist ebenfalls ein wichtiger Bestandteil dieses Schritts der Datenaufbereitung.

Schritt 5: Daten speichern

Der letzte Schritt der Datenvorbereitung ist die Speicherung der Daten. Die korrekte Speicherung Ihrer Unternehmensdaten ermöglicht es den Datenteams, frische, saubere Daten für ihre Analysen zu verwenden.

Die Zukunft der Datenaufbereitung

Ursprünglich auf Analysen ausgerichtet, hat sich die Datenaufbereitung weiterentwickelt, so dass sie für eine viel breitere Palette von Anwendungsfällen geeignet ist und von einer größeren Anzahl von Benutzern genutzt werden kann.

Obwohl es die persönliche Produktivität aller Nutzer verbessert, hat es sich zu einem Unternehmenswerkzeug entwickelt, das die Zusammenarbeit zwischen IT-Experten, Datenexperten und Geschäftsanwendern fördert.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.