Data Cleaning: Der Schlüssel zu präzisen Analysen 

Daten sind zu ein wertvoller Vermögenswert für Unternehmen in nahezu jeder Branche geworden. Sie dienen als Grundlage für strategische Entscheidungen, Kundenanalysen, Trendprognosen und vieles mehr. Hier kommt Data Cleaning ins Spiel.

Data Cleaning beinhaltet das Identifizieren und Beheben von Fehlern, Inkonsistenzen und Unregelmäßigkeiten in Datensätzen, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig und genau sind.

In diesem Blog Artikel erfahren Sie alles, was Sie zur Datenbereinigung, den verschiedenen Schritten und Tools, die diese Arbeit automatisiert übernehmen, wissen müssen. 

data cleaning definition

Data Cleaning – Definition

Data Cleaning, auch als Datenbereinigung bezeichnet, ist der Prozess, bei dem unerwünschte oder ungenaue Informationen aus einem Datensatz entfernt oder korrigiert werden, um die Datenqualität zu verbessern. 

Dies beinhaltet die Identifizierung und Behebung von Fehlern, wie fehlende Werte, Duplikate, Tippfehler und Inkonsistenzen. 

Data Cleaning ist entscheidend, um verlässliche und genaue Daten für Analysen, Berichterstattung und Entscheidungsfindung sicherzustellen.

Oft beinhaltet es folgende Vorgehensweisen:

  • Entfernen von Ausreißern
  • Normalisierung von Daten
  • Einbeziehen von fehlenden Werten
  • Vereinheitlichung von Datenformaten
  • Konsolidierung von Datensätzen aus verschiedenen Quellen

Dabei handelt es sich um einen iterativen Prozess, der Sorgfalt erfordert, um sicherzustellen, dass die bereinigten Daten den gewünschten Qualitätsstandards entsprechen.

Data Cleaning ist ein unverzichtbarer Schritt in jedem Datenanalyseprozess, der dazu dient, Daten von Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Redundanzen zu bereinigen. Zwei wichtige Techniken, die hierfür eingesetzt werden, sind Data Mapping und Data Wrangling. Sie sorgen dafür, dass die Daten korrekt interpretiert und für Analysen und Visualisierungen vorbereitet werden.

Data Cleaning können Sie manuell oder automatisiert durchführen, wobei Technologien wie Machine Learning und spezialisierte Softwaretools immer relevanter werden. 

Data Cleaning trägt dazu bei, verlässliche Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern.

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Ziele des Data Cleaning

Die Ziele des Data Cleaning sind vielfältig und dienen dazu, die Qualität von Daten zu verbessern und deren Nutzen in verschiedenen Anwendungsgebieten zu steigern. 

Verbesserung der Datenqualität

Das grundlegende Ziel der Datenbereinigung besteht darin, die Qualität von Daten zu erhöhen. 

Dies beinhaltet die Entfernung von Fehlern, wie fehlende Werte, Tippfehler und Inkonsistenzen, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und genau sind.

Erhöhung der Datenkonsistenz

Daten aus verschiedenen Quellen oder Zeitpunkten können inkonsistent sein. Data Cleaning sorgt dafür, dass Daten konsistent gestaltet werden, indem vorkommende Inkonsistenzen behoben werden.

Beseitigung von Duplikaten

Die Entfernung von Duplikaten trägt dazu bei, die Datenmenge zu reduzieren und sicherzustellen, dass Analysen und Berichte auf nicht redundante Informationen zugreifen.

Normalisierung und Standardisierung

Data Cleaning kann Daten normalisieren, indem sie in ein einheitliches Format umgewandelt werden. Das erleichtert Vergleiche und Analysen der Daten.

Vereinheitlichung von Datenformaten

Verschiedene Datenquellen nutzen häufig unterschiedliche Formate. Data Cleaning vereinheitlicht diese Formate, um die Integration und Analyse zu erleichtern.

Entfernung von Ausreißern

Data Cleaning identifiziert und beseitigt Ausreißer, die Analysen und Modelle negativ beeinflussen könnten.

Einschluss fehlender Werte

Wenn Daten Lücken aufweisen, bietet die Datenbereinigung Strategien zur Behandlung dieser Lücken, wie die Imputation fehlender Werte.

Optimierung für Analysen

Bereinigte Daten sind besser für statistische Analysen und Modellbildung geeignet, da sie zuverlässige und aussagekräftige Ergebnisse liefern, was am Ende die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens verbessert.

Reduzierung von Datenqualitätsproblemen

Data Cleaning hilft dabei, Datenqualitätsprobleme zu reduzieren oder zu verhindern. So vermeiden Sie kostspielige Fehler oder falsche Schlussfolgerungen.

Steigerung der Effizienz von Geschäftsprozessen

In Unternehmen trägt die Datenbereinigung dazu bei, die Effizienz von Geschäftsprozessen zu steigern, indem sie sicherstellt, dass Datengrundlagen zuverlässig sind und bessere Entscheidungen ermöglicht.

Die Ziele von Data Cleaning sind für verschiedene Branchen und Anwendungsbereiche relevant und unterstützt dabei, Daten als wertvolles Vermögen zu schützen und ihre Nutzung für bessere Entscheidungsfindung und Analysen zu optimieren.

Schritte im Data Cleaning-Prozess

Der Data Cleaning-Prozess besteht aus mehreren Schritten, die darauf abzielen, Datenfehler und Unregelmäßigkeiten zu identifizieren und zu beheben, um die Datenqualität zu verbessern. 

Im Folgenden finden Sie den manuellen Data Cleaning-Prozess in aufgeschlüsselter Form. Nutzen Sie eine Software, übernimmt diese das Vorgehen für Sie.

Der grundlegende Data Cleaning-Prozess sieht folgendermaßen aus:

  1. Datenerfassung und -verständnis:

    Sammeln Sie die Rohdaten aus verschiedenen Quellen und verstehen Sie die Struktur, das Format und den Kontext der Daten.

  2. Datenprofilierung

    Führen Sie eine Datenprofilierung durch, um einen Überblick über die Daten zu erhalten, einschließlich der Anzahl der Datensätze, der Anzahl der Spalten, der Verteilung von Werten und möglicher Fehler oder Inkonsistenzen.

  3. Identifikation von Datenfehlern:

    Suchen Sie nach Datenfehlern wie fehlenden Werten, Tippfehlern, inkonsistenten Formaten, Duplikaten und Ausreißern.

  4. Bereinigung fehlender Werte

    Entscheiden Sie, wie Sie mit fehlenden Werten umgehen, indem Sie sie löschen, ersetzen oder imputieren, um Datenlücken zu füllen.

  5. Entfernung von Duplikaten

    Identifizieren und entfernen Sie Duplikate, um sicherzustellen, dass jede Zeile eindeutige Informationen enthält.

  6. Inkonsistenzen korrigieren

    Korrigieren Sie inkonsistente Daten, indem Sie Formate vereinheitlichen, Rechtschreibfehler beheben und Werte in eine konsistente Form bringen.

  7. Ausreißerbehandlung

    Identifizieren und entscheiden Sie, wie Sie Ausreißer behandeln, die außerhalb des erwarteten Wertebereichs liegen.

  8. Normalisierung und Standardisierung:

    Wandeln Sie Daten in ein einheitliches Format um, um Vergleiche und Analysen zu erleichtern.

  9. Validierung und Qualitätskontrolle

    Validieren Sie die bereinigten Daten, um sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entsprechen, und dokumentieren Sie den Bereinigungsprozess.

  10. Dokumentation

    Dokumentieren Sie alle Änderungen und Entscheidungen, die im Data Cleaning-Prozess getroffen wurden, um Transparenz und Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.

  11. Automatisierung

    Automatisieren Sie so viele Schritte wie möglich mithilfe von Softwaretools oder Skripten, um den Prozess effizienter und wiederholbar zu gestalten.

    Eine solche Software ist die IDP-Plattform Konfuzio, die Sie nicht nur dabei unterstützt, die Daten zu bereinigen, sondern auch den kompletten Prozess des Dokumentenmanagements individuell für jedes Unternehmen automatisiert.

  12. Wiederholung und Überwachung

    Data Cleaning ist oft ein iterativer Prozess. Es ist wichtig, den Prozess bei Bedarf zu wiederholen und Datenqualität regelmäßig zu überwachen.

  13. Datenarchivierung

    Bewahren Sie eine Kopie der ursprünglichen Rohdaten und der bereinigten Daten auf, um die Integrität der Daten zu gewährleisten und für zukünftige Analysen verfügbar zu halten.

Der Data Cleaning-Prozess erfordert Sorgfalt, Genauigkeit und einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass die bereinigten Daten zuverlässig und für Analysen und Entscheidungsfindung geeignet sind.

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Achtung – Häufige Fehler

Bei der Datenbereinigung in Unternehmen sollten Sie verschiedene häufige Fehler vermeiden:

  1. Unzureichende Dokumentation: Es ist wichtig, den gesamten Data Cleaning-Prozess sorgfältig zu dokumentieren. Wenn Änderungen an den Daten vorgenommen werden, sollte klar sein, welche Schritte durchgeführt wurden und warum. Das Fehlen einer angemessenen Dokumentation kann die Nachvollziehbarkeit beeinträchtigen.
  2. Unvollständige Datenbereinigung: Ein häufiger Fehler besteht darin, wichtige Bereiche der Daten zu übersehen oder nicht ausreichend zu bereinigen. Es ist wichtig, alle relevanten Aspekte der Daten zu berücksichtigen, um Fehler und Inkonsistenzen vollständig zu beseitigen.
  3. Fehlende Qualitätskontrolle: Datenbereinigung ohne Qualitätskontrolle kann zu neuen Fehlern oder Problemen führen. Es ist wichtig, die bereinigten Daten zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie den gewünschten Qualitätsstandards entsprechen.
  4. Überreinigung: Das zu aggressive Entfernen von Daten oder die Änderung von Werten führt zu Datenverlust und macht die Daten unbrauchbar. Data Cleaning sollten Sie deshalb präzise und maßvoll einsetzen.
  5. Fehlende Sicherung der Originaldaten: Unternehmen sollten immer Kopien der ursprünglichen Rohdaten aufbewahren, bevor sie die Datenbereinigung durchführen, um sicherzustellen, dass sie im Falle von Problemen oder Fehlern auf die Originaldaten zurückgreifen können. Hierfür eignet sich z. B. das Snapshot Feature.
  6. Mangelnde Datenvalidierung: Daten sollten nicht nur bereinigt, sondern auch validiert werden, um sicherzustellen, dass sie sinnvoll und korrekt sind. Ohne Validierung bleiben Ihnen fehlerhafte Daten unbemerkt.
  7. Fehlende Einbindung von Fachwissen: Es ist wichtig, das Fachwissen von Personen, die mit den Daten vertraut sind, in den Data Cleaning-Prozess einzubeziehen. Sie können Kontext liefern und bei der Identifizierung von Inkonsistenzen oder Fehlern helfen. Dies wird auch als Human-In-The-Loop bezeichnet.
  8. Ignorieren der Datenschutzregelungen: Unternehmen sollten Datenschutzgesetze und -richtlinien beachten, wenn sie Daten bereinigen. Das Entfernen von Daten ohne die Einhaltung rechtlicher Vorschriften hat häufig rechtliche Konsequenzen.

Vermeiden Sie diese Fehler, stellen Sie sicher, dass der Data Cleaning-Prozess die gewünschten Ergebnisse liefert und die Datenqualität aufrechterhält oder verbessert.

Best Practices & weitere Tipps

Der Data Cleaning Prozess in Ihrem Unternehmen ist kompliziert und anspruchsvoll?

Dann sind die folgenden Best Practices eine Überlegung wert:

  1. Machine Learning für Data Cleaning: Fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle unterstützen Sie bei der Identifizierung und Bereinigung von Datenfehlern und -anomalien. Dies erfordert jedoch umfangreiches Fachwissen und spezialisierte Ressourcen.
  2. Entity Resolution (Entitätsauflösung): Diese Technik hilft bei der Identifizierung und Zusammenführung von Daten, die sich auf dieselbe Entität beziehen, aber in verschiedenen Datensätzen inkonsistent sind. Das ist nützlich, wenn Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden.
  3. Textanalyse und Natural Language Processing (NLP): Bei unstrukturierten Textdaten, wie Kundenbewertungen oder Kommentaren, trägt NLP dazu bei, Muster und Fehler zu erkennen und zu korrigieren.
  4. Regression und Imputation: Fortgeschrittene statistische Modelle wie Regressionsanalysen helfen bei der Imputation von fehlenden Werten. Diese Modelle verwenden vorhandene Daten, um fehlende Werte vorherzusagen.
  5. Data Augmentation: Bei begrenzten Datensätzen werden Techniken zur Datenanreicherung angewendet, um die Menge an verfügbaren Daten zu erhöhen und die Analysegenauigkeit zu steigern.
  6. Datenqualitäts-Frameworks: Verwenden Sie spezialisierte Datenqualitäts-Frameworks oder -Tools, die erweiterte Funktionen zur Datenbereinigung und -überwachung bieten.
  7. Einbeziehung von Experten: In komplexen Domänen sollten Sie mit Experten aus dem jeweiligen Bereich zusammenarbeiten, um wertvolle Einblicke und Hilfestellung bei der Datenbereinigung zu erhalten.
  8. Benutzerdefinierte Skripte und Regeln: Erstellen Sie benutzerdefinierte Skripte und Regeln, die spezifisch auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens und Ihrer Daten zugeschnitten sind.
  9. Visualisierung zur Fehlererkennung: Nutzen Sie Datenvisualisierungstechniken, um Fehler und Inkonsistenzen in den Daten leichter zu erkennen.
  10. Automatisierung und Workflow-Orchestrierung: Implementieren Sie automatisierte Data-Cleaning-Workflows, die regelmäßig Daten bereinigen und überwachen.

Diese fortgeschrittenen Techniken und Überlegungen sind nützlich, wenn Unternehmen mit komplexen und großen Datensätzen arbeiten oder spezifische Anforderungen haben.

Sie sollten dabei jedoch beachten, dass nicht alle diese Techniken für jeden Anwendungsfall relevant oder notwendig sind, und ihre Implementierung oft zusätzliches Fachwissen und Ressourcen erfordert.

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Automatisierung mit Konfuzio

Data Cleaning ist ein wichtiger Teil des Prozesses des Dokumentenmanagements. 

Eine Software, die diesen Bereich komplett individuell für das Unternehmen mithilfe seiner IDP-Plattform automatisiert, ist Konfuzio. Dabei handelt es sich um ein vielseitiges Werkzeug für das automatische Verarbeiten von Dokumenten. 

Dabei sticht die Anwendung vor allem durch folgende Vorteile hervor:

  • Optimiertes Dokumentenmanagement durch umfangreiche Schnittstellen
  • Einfach konfigurierbare und integrierbare KI-Software
  • Individuelle Anpassungs- und Trainingsmöglichkeiten der KI
  • Viele Integrationen für nahtloses Arbeiten
  • Partner-Ökosystem zur Unterstützung bei der Umsetzung digitaler KI-Lösungen

Qualitätskontrolle

Im Folgenden finden Sie die 5 wichtigsten Tipps, damit die Qualitätskontrolle ihren hohen Ansprüchen gerecht wird: 

  1. Das Wichtigste bei der Qualitätskontrolle in der Datenbereinigung ist die klare Definition von Qualitätszielen und -kriterien, um sicherzustellen, dass die bereinigten Daten den Anforderungen entsprechen. 
  2. Sie sollten die Daten außerdem regelmäßig auf Muster, Trends und Abweichungen überprüfen, um Fehler frühzeitig zu erkennen. 
  3. Benchmarking und der Vergleich mit den Originaldaten bieten wichtige Referenzpunkte zur Bewertung der Datenqualität. 
  4. Das mehrfache Überprüfen der Daten durch verschiedene Personen und die Nutzung von automatisierten Validierungstests verbessern weiterhin die Qualitätssicherung. 
  5. Kontinuierliche Schulung und Awareness im Team fördern ein Bewusstsein für die Bedeutung der Datenqualität und ermöglichen kontinuierliche Verbesserungen.

Data Cleaning – Use Cases

Data Cleaning ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsfeldern von entscheidender Bedeutung. 

Das sind fünf Use Cases für Data Cleaning im Unternehmenskontext in den unterschiedlichsten Branchen:

E-Commerce-Unternehmen

E-Commerce-Plattformen müssen regelmäßig Produktinformationen, Kundenbewertungen und Transaktionsdaten bereinigen. 

Ein Online-Marktplatz entfernt Dubletten von Produktlisten, um sicherzustellen, dass jedes Produkt nur einmal gelistet ist, und korrigiert Produktattribute wie Größenangaben, um eine einheitliche Darstellung sicherzustellen.

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen sind Datenqualität und -konsistenz entscheidend. 

Ein Krankenhaus validiert Patientendaten, um sicherzustellen, dass medizinische Aufzeichnungen korrekt zugeordnet sind, und entfernt oder korrigiert falsche oder unvollständige Patienteninformationen.

Finanzdienstleistungen

Finanzinstitute benötigen genaue Daten für Risikobewertungen und die Einhaltung von Vorschriften. 

Eine Bank bereinigt Transaktionsdaten, um fehlerhafte oder doppelte Überweisungen zu erkennen und zu korrigieren, um genaue Abrechnungen und Kontoauszüge zu gewährleisten.

Einzelhandel

Im Einzelhandel sind saubere Daten entscheidend, um Lagerbestände zu verwalten und Kundenbedürfnisse besser zu verstehen. 

Ein Einzelhandelsunternehmen entfernt Duplikate in der Kundendatenbank, um genauere Kundenprofile zu erstellen, und korrigiert Produktdaten, um sicherzustellen, dass Produktinformationen wie Preise und Verfügbarkeit aktuell sind.

Telekommunikation

Telekommunikationsunternehmen verwalten riesige Datenmengen über Mobilfunknutzung, Netzwerkleistung und Kundenabrechnungen. 

Ein Telekommunikationsanbieter prüft und bereinigt Rechnungsdaten, um sicherzustellen, dass Kunden korrekte Abrechnungen erhalten und falsche Gebühren oder Datennutzungsangaben korrigiert werden.

Fazit – Data Cleaning als wichtiges Tool der zukünftigen Datenverarbeitung

Die Zukunftsaussichten für Data Cleaning sind spannend: Mit dem Aufkommen von maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz werden automatisierte Data Cleaning-Verfahren immer fortschrittlicher und effizienter. 

Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten schneller und gründlicher zu bereinigen, was die Geschäftseffizienz steigert. 

Datenschutz und Compliance werden weiterhin eine wichtige Rolle spielen, da immer strengere Vorschriften die richtige Datenverarbeitung erfordern.

Die steigende Bedeutung von Big Data und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen bedeuten, dass Data Cleaning auch in Zukunft eine Schlüsselrolle in der Datenstrategie von Unternehmen spielen wird. 

Das Bewusstsein für Datenqualität und Data Cleaning wird wachsen, da Unternehmen verstärkt erkennen, dass qualitativ hochwertige Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg in einer datengesteuerten Welt spielen. 

Daher sollten Sie sich weiterhin mit Data Cleaning beschäftigen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten zuverlässig, genau und aussagekräftig sind und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Sie haben Fragen? Schreiben Sie uns eine Nachricht. Unsere Experten melden sich zeitnah bei Ihnen zurück.

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Avatar von Janina Horn

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