So bereinigen Sie unübersichtliche oder inkonsistente Unternehmensdaten

Anzeichen dafür, dass Ihre Unternehmensdaten bereinigt werden müssen

Ihre Daten müssen bereinigt werden, sobald ein und dieselbe Tatsache zwei verschiedene Bedeutungen annimmt, je nachdem, welches System Sie an diesem Tag gerade überprüfen.

• Doppelte Datensätze für denselben Kunden, dasselbe Produkt oder dieselbe Transaktion, meist mit leicht abweichenden Schreibweisen oder Abkürzungen.
• Leere oder fehlende Felder an Stellen, die immer ausgefüllt werden sollten.
• Dieselbe Tatsache, die je nachdem, aus welchem System oder Bericht man sie entnimmt, unterschiedliche Werte anzeigt.
• Formate, die von Aufzeichnung bis Aufzeichnung variieren: Datumsangaben in drei verschiedenen Schreibweisen, Telefonnummern mit und ohne Vorwahl, uneinheitliche Groß- und Kleinschreibung bei Firmennamen.
• Teams, die wertvolle Besprechungszeit darauf verwenden, Zahlen manuell doppelt zu überprüfen, bevor ihnen jemand lautstark Vertrauen schenkt.
• Integrationen, die jedes Mal fehlschlagen oder manuell korrigiert werden müssen, wenn zwei Systeme versuchen, sich zu synchronisieren.

Legen Sie zunächst Ihre Datenqualitätsstandards fest

Bevor Sie auch nur eine einzige Aufzeichnung ändern, sollten Sie klären, was „„bereinigt“ “ für jedes Feld in Ihrem Schema bedeutet. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, wird“ für jedes Feld in Ihrem Schema bedeutet. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, wird die Bereinigung zu einem beweglichen Ziel, was dazu führt, dass Fehler wieder auftreten, sobald Teammitglieder vergessen, warum sie eine Korrektur vorgenommen haben.

• Festlegung der Akzeptanzkriterien: Legen Sie für jeden Bereich explizite Standards fest – einschließlich gültiger Formate, erforderlicher Vollständigkeitsprozentsätze und zulässiger Zahlenbereiche.
• Ein Datenwörterbuch pflegen: Veröffentlichen Sie eine einfache Referenz, in der jedes Feld, seine zulässigen Werte und der zuständige Verantwortliche aufgeführt sind.
• Erstellen Sie eine Richtlinie für Altdaten: Legen Sie fest, wie mit historischen Daten umgegangen werden soll, die vor Inkrafttreten der neuen Standards entstanden sind. Passen Sie geschäftskritische Felder rückwirkend an und behalten Sie nicht wesentliche Altdatensätze bei.

Erstellen Sie ein Profil und bewerten Sie, womit Sie arbeiten

Die Bestandsaufnahme erfolgt vor der Behebung, nicht danach. Führen Sie zunächst eine umfassende Bestandsaufnahme in allen Bereichen durch, bevor Sie irgendetwas ändern, damit Sie genau wissen, wie gravierend das Problem tatsächlich ist, anstatt sich auf die Ergebnisse einer mangelhaften Besprechung zu verlassen.

• Führen Sie vor jeder Korrektur einen Profiling-Durchlauf durch: Zählen Sie die Nullwerte, Duplikate und Werte außerhalb des zulässigen Bereichs pro Feld.
• Verfolgen Sie jedes wiederkehrende Problem bis zu seiner tatsächlichen Ursache zurück – sei es ein bestimmtes Formular, eine fehlerhafte Integration oder ein Altsystem –, anstatt lediglich die Symptome aufzulisten.
• Kennzeichnen Sie, welche Felder geschäftskritisch sind und bei welchen es vorerst in Ordnung ist, wenn sie noch nicht vollständig ausgefüllt sind.

Wenn Sie feststellen, dass Sie denselben Datensatz oder dasselbe fehlerhafte Datumsformat mehr als einmal korrigieren müssen, ist das ein Zeichen dafür, dass Sie nur ein Symptom behoben haben, anstatt die Ursache zu beseitigen.

Formate und Feldkonventionen vereinheitlichen

Standardisierung bedeutet, dass sich alle Systeme darüber einig sind, wie ein Datum, ein Name oder eine Zahl aussehen soll.

• Wandeln Sie jedes Datumsfeld in allen betroffenen Systemen in ein einheitliches Format um.
• Standardisiere Firmen- und Personennamen so, dass sie einheitlich in Groß- und Kleinschreibung geschrieben werden und einheitliche Endungen aufweisen.
• Speichern Sie Zahlen als Zahlen und nicht als Text, damit nachfolgende Berechnungen nicht unbemerkt fehlschlagen.
• Passen Sie die Maßeinheiten und Währungen vor dem Zusammenführen der Datensätze an.

Ein Datum, das in einem System als Text und in einem anderen als Zeitstempel gespeichert ist, kann zwar alle Validierungsprüfungen bestehen, dennoch aber den Bericht beeinträchtigen, in dem beide Daten miteinander verknüpft werden.

Doppelte Datensätze entfernen

• Legen Sie fest, was pro Entität als Duplikat gilt, bevor Sie ein Abgleichstool ausführen: Eine gemeinsame E-Mail-Adresse bedeutet nicht immer, dass es sich um dasselbe Unternehmen handelt.
• Verwenden Sie Fuzzy-Matching und nicht nur Regeln für exakte Übereinstimmungen, um Beinahe-Duplikate wie „Smith, John“ und „John Smith“ zu erkennen.
• Offensichtliche Übereinstimmungen sollten automatisch zusammengeführt werden, Übereinstimmungen mit geringer Zuverlässigkeit sollten jedoch an eine Person weitergeleitet werden, anstatt sie blind zusammenzuführen.
• Halten Sie fest, welches „ Aufzeichnung “ im Konflikt gewinnt, damit die Regel beim nächsten Mal einheitlich angewendet wird.

Fehlende Werte nach klaren Richtlinien behandeln

Fehlende Daten lassen sich in zwei verschiedene Kategorien einteilen: kritische Felder, die nachgelagerte Prozesse unterbrechen, und nicht kritische Felder, die leer bleiben können.

1. Wichtige Felder: Konto-IDs, Steuernummern und Primärschlüssel müssen ausgefüllt oder gekennzeichnet sein, bevor Datensätze Ihre Pipeline durchlaufen.
2. Nicht kritische Felder: Angaben zu sekundären Kontaktdaten oder Umfrageantworten können leer bleiben, ohne dass dies die nachfolgende Analyse beeinträchtigt.
3. Imputationsmethoden: Verwenden Sie beim Ausfüllen von Lücken explizite statistische Methoden anstelle willkürlicher Standardwerte:
   • Numerische Daten: Wenden Sie bei normalverteilten Werten eine Imputation mit Mittelwert oder Median an oder verwenden Sie k-Nearest-Neighbors (k-NN)- bzw. Regressionsmodelle für komplexe Datensätze.
   • Kategoriale Daten: Verwenden Sie die Modus-Imputation oder kennzeichnen Sie Einträge explizit als „UNKNOWN“.
   • Nachvollziehbarkeit: Kennzeichnen Sie in Ihrem „ Metadaten “ stets imputierte Werte, damit statistische Schätzungen niemals mit den ursprünglichen, vom Kunden gemeldeten Daten verwechselt werden.
4. Löschen oder Beibehalten: Zeilen sollten nur dann entfernt werden, wenn fehlende Werte die gesamte „ Aufzeichnung “ unbrauchbar machen. Die standardmäßige Zeilenlöschung verringert die Stichprobengröße und verwirft dabei unbemerkt gültige, wertvolle Signale.

Verbleibende Fehler überprüfen und korrigieren

Die Validierung deckt auf, was in früheren Schritten übersehen wurde: eine „ Aufzeichnung “, die zwar alle Überprüfungen auf Feldebene besteht, aber scheitert, sobald sie anhand einer Regel geprüft wird, die sich über mehrere Felder oder Systeme erstreckt.

Beginnen Sie mit Bereichs- und Logikprüfungen, die als CHECK-Einschränkungen auf Datenbankebene oder als Pipeline-Assertions durchgesetzt werden, wenn Sie die Validierung vor dem Laden durchführen. Ein Prozentsatz darf 100 nicht überschreiten. Ein Enddatum darf nicht vor einem Startdatum liegen. Ein Fremdschlüssel muss auf eine tatsächlich existierende „ Aufzeichnung “ verweisen. Damit werden Fehler erkannt, die keine Formatierungsregel jemals aufdecken würde, da die einzelnen Werte für sich genommen technisch alle gültig sind.

Vergleichen Sie wichtige Felder wie Namen, Adressen, E-Mail-Adressen und Steuer-IDs mit einer externen Quelle, sofern eine solche verfügbar ist: eine API zur Adressvalidierung, einen E-Mail-Verifizierungsdienst oder eine Abfrage in einem behördlichen Register. Überlassen Sie die strukturelle Bereinigung – Groß- und Kleinschreibung, überflüssige Leerzeichen und abschließende Zeichen – dem Schluss. Ein TRIM()-Aufruf und eine Überprüfung mit regulären Ausdrücken sind zwar trivial durchzuführen, doch wenn Sie diese vor der Logik- und Referenzprüfung ausführen, bedeutet dies lediglich, dass Sie die Arbeit erneut erledigen müssen, sobald ein tiefer liegendes Problem zutage tritt.

Automatisieren Sie wiederkehrende Aufgaben und behalten Sie den Überblick

Eine Validierungsregel, die nur einmal ausgeführt wird, ist genau eine Bereinigung wert. Binden Sie dieselbe Logik in die Pipeline ein, sodass sie bei jedem neuen „ Aufzeichnung “ ausgelöst wird – nicht nur bei dem Batch, den Sie gerade gerade betrachtet haben.

• Machen Sie jede der oben genannten Regeln zu einer automatisierten Prüfung: eine Validierungsbibliothek oder ein geplanter Job in Ihrem Orchestrator, ein Airflow-DAG, eine dbt-Testsuite – aber kein Tabellenkalkulationsmakro, an dessen Ausführung jemand denken muss.
• Legen Sie Warnschwellenwerte fest, damit ein geringfügiges Anomalie, ein leicht ansteigender Null-Anteil oder eine über den Normalwert hinauskriechende Duplikatrate erkannt wird, bevor daraus ein Problem für die Berichterstattung wird.
• Führen Sie nach einem festgelegten Zeitplan erneut einen vollständigen Profiling-Durchlauf durch. Daten können sich verschieben, auch wenn keine sichtbaren Fehler auftreten.

Manuell oder automatisiert: Wann ist welche Variante sinnvoll?

Entscheiden, was zuerst gereinigt werden soll

Wenn alle unübersichtlichen Datensätze gleich behandelt werden, werden Ressourcen für isolierte Tabellen verschwendet, während wichtige, systemübergreifende Datenfeeds weiterhin nicht funktionieren. Priorisieren Sie Datensätze anhand ihrer vorgelagerten Abhängigkeiten und ihrer allgemeinen geschäftlichen Auswirkungen.

• Abhängigkeitszuordnung: Konzentrieren Sie sich zunächst auf die zentralen Zieltabellen, die mehrere nachgelagerte Analyse-Pipelines oder kundenorientierte KI-Modelle versorgen.
• Bewertungsmatrix: Gleichstände durch direkte Berechnung auflösen:

Prioritätswert = (Auswirkungen auf das Geschäft × Dringlichkeit) + Aufwand

Was tun, wenn Quellen voneinander abweichen?

Dass zwei Systeme für denselben Kunden unterschiedliche Zahlen ausweisen, ist kein Fehler bei der Dateneingabe. Es handelt sich um eine Diskrepanz in der Definition, und keine noch so umfangreiche Neuformatierung oder Dublettenbereinigung kann das Problem beheben.

• Wenn ein System eindeutig das System von Aufzeichnung ist, nutzen Sie es und dokumentieren Sie diese Entscheidung, damit dieselbe Frage nicht erneut aufkommt.
• Wenn keines der beiden Systeme eindeutig maßgeblich ist, benötigen Sie eine einheitliche, festgelegte Definition für gemeinsame Begriffe: Kunde, Umsatz, aktives Konto. Diese Definition dient beiden Systemen als Maßstab, anstatt dass jede Seite ihre eigenen Zahlen verteidigt.
• Halten Sie die Abweichung fest und benachrichtigen Sie alle, die auf diese Daten angewiesen sind. Lassen Sie nicht zu, dass sie erst später als Rätsel auftaucht, das jemand bei der Erstellung eines Berichts erst mühsam zurückverfolgen muss.

Erstellen Sie ein Backup, bevor Sie irgendetwas anfassen

Jede Reinigungsregel, die Sie schreiben, birgt das Risiko, die Situation zu verschlimmern statt sie zu verbessern. Behandeln Sie die Daten, auf die Sie zugreifen wollen, als schreibgeschützt, bis Sie nachgewiesen haben, dass die Regel tatsächlich funktioniert.

• Arbeiten Sie stets mit einer Kopie, einer Staging-Tabelle oder einem Snapshot – niemals mit dem Original aus der Produktionsumgebung –, damit eine fehlerhafte Regel nichts unwiederbringlich zerstören kann.
• Testen Sie die Reinigungsregeln zunächst an einer kleinen Stichprobe, bevor Sie sie auf die gesamte Datensatz anwenden.
• Führen Sie ein Versionsprotokoll der Bereinigungsschritte selbst, nicht nur des Endergebnisses, damit eine fehlerhafte Änderung zurückverfolgt und rückgängig gemacht werden kann.

Wie lässt sich feststellen, ob die Bereinigung tatsächlich funktioniert hat?

Anhand des Aussehens der Daten lässt sich nicht erkennen, ob eine Bereinigung erfolgreich war. Das lässt sich nur anhand der Messwerte vor Beginn der Bereinigung und der Messwerte danach feststellen.

• Erfassen Sie vor und nach der Umstellung eine kleine Auswahl an Kennzahlen: Fertigstellungsgrad in Prozent, Anteil der Duplikate in Prozent, Anteil der Elemente, die die Validierung bestanden haben, in Prozent.
• Setzen Sie sich ein konkretes Ziel, beispielsweise eine Validierungsquote von 98 %, anstatt eines vagen Ziels wie „sauberere Daten“.
• Überprüfen Sie dieselben Kennzahlen regelmäßig, damit Qualitätsverluste frühzeitig erkannt werden und nicht erst nach Abschluss des Projekts.

Mit Actian lässt sich dies wiederholen

Eine erfolgreiche Strategie zur Datenqualität verwandelt die manuelle Bereinigung in einen automatisierten, kontinuierlichen Hintergrundprozess.

Actian Data Intelligence-Plattform Integriert Metriken zu Echtzeitgenauigkeit, Vollständigkeit und „ Beständigkeit “ direkt in Ihre Suchergebnisse und Herkunftsdiagramme und verschafft Ihrem Team so sofortigen Einblick in den Zustand der Daten, ohne dass manuelle Überprüfungen erforderlich sind. In Kombination mit einer auf Wissensgraphen basierenden Governance und Actian DataConnect für die hybride Integration können Sie Quellenkonflikte lösen und saubere, vertrauenswürdige Daten im gesamten Unternehmen gewährleisten.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

1. Wie sieht ein realistischer Zeitplan für ein erstes Datenbereinigungsprojekt aus?

Eine gezielte erste Bereinigung, die sich auf 1–2 Datensätze mit hoher Priorität konzentriert, dauert in der Regel 2 bis 4 Wochen. Dazu gehören die Festlegung von Feldstandards, die Durchführung erster Profiling-Durchläufe, die Anwendung von Transformationen und die Überprüfung automatisierter Pipeline-Regeln.

2. Können zwei Quellsysteme gleichzeitig „richtig“ sein?

Ja. Beispielsweise verbucht ein CRM-System möglicherweise den „Umsatz“ bereits bei Vertragsunterzeichnung Aufzeichnung , während ein ERP-System ihn erst bei Zahlung der Rechnung erfasst. Beide Zahlen sind in ihrem jeweiligen Kontext korrekt, weshalb es unerlässlich ist, klare und einheitliche Definitionen systemübergreifend festzulegen.

3. Wie hoch darf das Risiko eines Datenverlusts bei der Automatisierung von Bereinigungsregeln sein?

Ein nicht wiederherstellbarer Datenverlust ist in keinem Fall akzeptabel. Führen Sie automatisierte Bereinigungsschritte stets an Staging-Kopien durch, bewahren Sie unveränderliche Sicherungskopien der Rohdaten auf und kennzeichnen oder isolieren Sie fehlerhafte Zeilen, anstatt sie dauerhaft zu löschen.

4. Bedeutet die Priorisierung des „schlimmsten“ Datensatz s jemals, dass ein kleineres, aber entscheidenderes Problem außer Acht gelassen wird?

Nein. Bei der Priorisierung sollten stets die geschäftlichen Auswirkungen und Abhängigkeiten ausschlaggebend sein und nicht das reine Fehlervolumen. Eine kleine Referenztabelle mit einer Fehlerquote von 5 %, die in die aufsichtsrechtliche Berichterstattung einfließt, hat Vorrang vor einer riesigen Protokolltabelle mit einer Fehlerquote von 30 %, die niemand abfragt.

5. Kann ein kleines Team die Datenqualität auch ohne einen eigens dafür zuständigen Datenverantwortlichen gewährleisten?

Ja, vorausgesetzt, die Validierungsregeln und die Qualitätsüberwachung sind in Ihren Datenpipelines automatisiert. Moderne Plattformen integrieren automatisierte Warnmeldungen und Qualitätsbewertungen direkt in die Arbeitsabläufe der Entwickler, sodass Entwicklerteams saubere Daten ohne manuellen Aufwand gewährleisten können.

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian ermöglicht es Unternehmen, Daten in großem Umfang sicher verwalten zu steuern. Unternehmen vertrauen auf Datenmanagement Data-Intelligence-Lösungen von Actian, um komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Die auf Flexibilität ausgelegten Lösungen von Actian lassen sich nahtlos integrieren und arbeiten zuverlässig in On-Premises, Cloud und Hybridumgebungen. Erfahren Sie mehr über Actian, den Daten- und KI-Geschäftsbereich von HCL Software, unter actian.com.