Die Datenaufbereitung ist ein mehrstufiger Prozess zur Verfeinerung der Rohdaten aus den Quellsystemen und zur Vorbereitung auf die Datenanalyse.
Warum ist Datenvorbereitung wichtig?
Die Datenaufbereitung ist eine wesentliche Voraussetzung für die Bereitstellung hochwertiger Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Die meisten Unternehmen verfügen über eine Fülle von Daten, aber oft fehlen ihnen die Ressourcen, um diese Daten ausreichend zu nutzen. Die Datenaufbereitung bietet eine Möglichkeit, Rohdaten effizient in eine Form umzuwandeln, die leicht zu analysieren ist.
Als Hadoop zum ersten Mal auf den Markt kam, stand der IT-Welt plötzlich ein kostengünstiges, hoch skalierbar zur Verfügung, mit dem sich ein Lager potenziell nützliche Daten schaffen ließ und „Big Data“-Bewegung zu schaffen. Cloud Speicher wurde bald kostengünstiger als On-Premises , sodass Unternehmen Data Lakes in öffentlichen Clouds einrichteten. Das Problem bei diesem Ansatz war, dass Datenbestände schwer zu finden waren und aufbereitet werden mussten, um nutzbar zu sein. Software und Prozesse zur Datenaufbereitung sowie Datenintegrationslösungen automatisierten schließlich die Bereitstellung hochwertiger Daten für Data Warehouses, Data Lakes und Daten-Lake , Data Meshes und Data Fabrics. Endlich verfügen Analysten und Datenwissenschaftler über die benötigten Daten in einer Form, die genutzt werden kann, um durch Data Analytics Maschinelles Lernen Erkenntnisse zu gewinnen.
Schritte der Datenaufbereitung
Die Datenaufbereitung besteht aus mehreren Schritten, die Folgendes umfassen können:
Zugriff auf Daten
Der Dateneingang ist der allererste Schritt der Datenaufbereitung. Er umfasst das Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Protokolldateien, bestehenden Data Lakes und social media und das Laden dieser Daten in ein zentrales Lager oder eine Datenverarbeitungsumgebung. Datenintegrationstechnologie wie DataConnect kann dabei helfen, eine Verbindung zu all diesen Quellen herzustellen und sie in Ihr Ziel zu laden. Es gibt vorgefertigte Konnektoren für die meisten Datenquellen und die Möglichkeit, schnell eigene Konnektor für hausgemachte Datenformate zu erstellen.
Profiling-Daten
Bei der Datenprofilierung werden Regeln verwendet, um die Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität, Gültigkeit, Einzigartigkeit usw. von Quelldaten zu bewerten. Dies hilft, die Qualität der Quelldaten schnell zu bestimmen, die Art der Probleme zu identifizieren und Probleme zu reduzieren, die sich aus der Weitergabe von schlechten Daten an nachgelagerte Systeme und Anwendungen ergeben.
Daten filtern
In diesem Stadium hat eine Organisation entschieden, welche Fragen mit den Daten beantwortet werden sollen. Irrelevante oder überflüssige Datensätze und Felder können herausgefiltert werden, um den resultierenden Datensatz kompakter und schneller analysierbar zu machen. Alle abweichenden Werte können herausgefiltert werden, um Datenverzerrungen zu vermeiden.
Füllen von Lücken
Fehlende Werte können gegebenenfalls durch die Verwendung von Standardwerten oder durch Extrapolation oder Interpolation ersetzt werden, wenn die Quelldaten korrekt geordnet sind.
Zusammenführung von Daten
Datensätze müssen oft kombiniert werden, um ein vollständiges Bild zu erhalten. Bei der Zusammenführung multiple data muss sorgfältig vorgegangen werden, um die Erstellung doppelter Datensätze zu vermeiden. In Fällen, in denen zwei Datensätze mit demselben Schlüssel kombiniert werden müssen, werden Abgleichsregeln verwendet. Die Regeln helfen dabei, Lücken zu schließen oder den neueren Daten den Vorrang zu geben. Durch die Überprüfung von Daten aus mehreren Quellen können auch Datenwerte validiert werden, um die Datenqualität zu verbessern.
Transforming Data
Die Datentransformation ist ein wichtiger Schritt im Prozess, bei dem Rohdaten konvertiert, manipuliert oder umgestaltet werden, um sie für die Analyse, Modellierung oder Visualisierung geeignet zu machen.
Laden von Daten
Der nächste Schritt ist das Laden der Daten. Die beste Methode zur Datenanalyse ist das Laden der Daten in eine analytikorientierte Datenbank wiedie Actian Analytics Engine. Hochgeschwindigkeits-Lader können die SQL-API umgehen und bei großen Datensätzen paralleles Laden nutzen. Um zu verhindern, dass die Eingabedatei zu einem E/A-Engpass wird, können die Daten zur Maximierung des Durchsatzes auf mehrere Dateien auf verschiedenen physischen Geräten aufgeteilt werden.
Validierung von Daten
Bei der Datenvalidierung wird geprüft, ob die Daten den Datenqualitätsstandards entsprechen und ob durch die Umwandlungs- und Ladevorgänge keine Fehler entstanden sind.
Daten dokumentieren
Die Dokumentation trägt zur Transparenz und Reproduzierbarkeit Ihrer Zubereitungsprozesse bei.
Automatisierung der Datenaufbereitung
Die meisten Datenanalysen werden regelmäßig durchgeführt, so dass es sinnvoll ist, den gesamten Prozess wiederholbar zu machen, um die Daten nach einem Zeitplan zu aktualisieren oder aufzufrischen. Datenintegrationstools wie DataConnect bieten die Möglichkeit, eine Datenvorbereitungspipeline zu erstellen und geplante Aufgaben mit integrierter Ausnahmebehandlung für eventuelle Überraschungen zentral zu überwachen.
Die Vorteile der Datenvorbereitung
Die folgende Liste enthält einige der am häufigsten angeführten Vorteile der Datenaufbereitung:
- Die Daten stehen kurzfristig zur Analyse zur Verfügung, so dass sich das Unternehmen schneller an Marktveränderungen anpassen kann.
- Durch die Datenaufbereitung wird ein größerer Teil der Datenbestände eines Unternehmens produktiv.
- Datenvorbereitungsskripte können wiederverwendet oder in automatisierten Datenpipelines verwendet werden.
- Mit der Datenintegrationstechnologie kann der Datenaufbereitungsprozess zentral verwaltet werden.
- Die Datenaufbereitung fördert Data Governance und Datenkatalogisierung.
- Die automatisierte Datenaufbereitung liefert ein Protokoll für die Datenprovenienz.
- Die Datenqualität wird verbessert.
- Mehr Entscheidungen werden data-driven , da Analysen mit zuverlässigen Daten einfacher durchzuführen sind.
Datenaufbereitung und -analyse mit Actian
Actian bietet eine zentrale Plattform für die Erstellung und Pflege aller Analyseprojekte. Die integrierte Datenintegration plant die Schritte zur Datenaufbereitung. Die Analysedatenbank „Analytics Engine“ nutzt eine vektorisierte spaltenorientierte Datenbank, die Alternativen um das 7,9-Fache übertrifft.
Actian and the Data Intelligence Platform
Actian Data Intelligence Platform is purpose-built to help organizations unify, manage, and understand their data across hybrid environments. It brings together metadata management, governance, lineage, quality monitoring, and automation in a single platform. This enables teams to see where data comes from, how it’s used, and whether it meets internal and external requirements.
Through its centralized interface, Actian supports real-time insight into data structures and flows, making it easier to apply policies, resolve issues, and collaborate across departments. The platform also helps connect data to business context, enabling teams to use data more effectively and responsibly. Actian’s platform is designed to scale with evolving data ecosystems, supporting consistent, intelligent, and secure data use across the enterprise. Request your personalized demo.
FAQ
Die Datenaufbereitung ist ein mehrstufiger Prozess, bei dem Rohdaten aus Quellsystemen aufbereitet und für die Datenanalyse vorbereitet werden, indem sie in eine Form umgewandelt werden, die sich leicht analysieren und für Entscheidungsfindung nutzen lässt.
Die Datenaufbereitung ist unerlässlich, um qualitativ hochwertige Daten zur Unterstützung Entscheidungsfindung bereitzustellen, Rohdaten effizient in eine verwertbare Form zu bringen und einen größeren Teil der Datenbestände eines Unternehmens für Analysen und Maschinelles Lernen nutzbar zu machen.
Zu den wichtigsten Schritten gehören der Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen, die Bewertung der Datenqualität, das Herausfiltern irrelevanter Datensätze, das Ergänzen fehlender Werte, das Zusammenführen von Datensätzen, die Umwandlung von Datenformaten, das Laden der Daten in Analysedatenbanken, die Überprüfung der Datenqualität sowie die Dokumentation des Prozesses.
Bei der Datenprofilierung werden anhand von Regeln die Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität, Gültigkeit und Eindeutigkeit der Quelldaten bewertet, um schnell das Qualitätsniveau zu ermitteln, Probleme zu identifizieren und zu verhindern, dass fehlerhafte Daten in nachgelagerte Systeme weitergeleitet werden.
Die Datentransformation ist ein entscheidender Schritt, bei dem Rohdaten umgewandelt, bearbeitet oder neu strukturiert werden, um sie für die Analyse, Modellierung oder Visualisierung geeignet zu machen.
Ja, Datenintegrationswerkzeuge wie DataConnect bieten die Möglichkeit, wiederholbare Pipelines zur Datenaufbereitung mit geplanten Aufgaben, zentraler Überwachung und integrierter Ausnahmebehandlung für regelmäßige Aktualisierungen der Datenanalyse zu erstellen.
Zu den Vorteilen zählen eine schnellere Anpassung des Unternehmens an Marktveränderungen, eine verbesserte Datenqualität, wiederverwendbare Aufbereitungsskripte, eine zentralisierte Verwaltung, Data Governance bessere Data Governance, Protokolle Nachverfolgbarkeit von Daten sowie data-driven einfachere data-driven auf der Grundlage vertrauenswürdiger Daten.
