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Data Wrangling: Der Schlüssel zur Datenoptimierung

Janina Horn

Data Wrangling ist die Methode, mit der Sie den Wert von Daten entschlüsseln, indem es sie bereinigt, transformiert und harmonisiert. Doch dieser Prozess ist nicht ohne Herausforderungen – von inkonsistenten Formaten bis zu fehlenden Werten. 

In diesem Blogartikel erfahren Sie alles zum Thema Data Wrangling, verstehen die entscheidende Rolle dieses Prozesses und wie innovative Technologien wie Konfuzio Unternehmen dabei unterstützen, Herausforderungen bei der Datenverarbeitung zu meistern. 

Data Wrangling – Definition

data wrangling definition

Data Wrangling ist der Prozess der systematischen Vorbereitung von Daten für Analysen. Dies umfasst Datensammlung, Auswahl, Reinigung, Integration, Formatierung und Aggregation. 

Tools wie Pandas oder SQL helfen dabei, Daten für die Analyse vorzubereiten. Herausforderungen sind dabei fehlende Daten, Konsistenzprobleme und die Bewältigung großer Datensätze. 

Best Practices beinhalten die Dokumentation von Schritten, den Einsatz automatisierter Prozesse und die Validierung der Ergebnisse. 

Insgesamt ermöglicht Data Wrangling fundierte Analysen und datenbasierte Entscheidungsfindung.

data wrangling process

Der Data-Wrangling-Prozess

Der Data Wrangling-Prozess, auch als Datenbereinigung oder Datenpräparation bekannt, ist entscheidend, um Rohdaten in eine nutzbare Form für Analysen und Modellierung zu überführen. Der Prozess umfasst mehrere aufeinanderfolgende Schritte:

  1. Datensammlung

Bei der Datensammlung werden Informationen aus verschiedenen Quellen bezogen, wie beispielsweise Datenbanken, Dateien oder APIs. 

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen sammelt Transaktionsdaten, Kundenbewertungen und Bestandsdaten aus verschiedenen Online-Plattformen.

  1. Datenauswahl

In diesem Schritt werden die relevanten Daten identifiziert und ausgewählt, die für das spezifische Analyseziel oder Projekt von Bedeutung sind. 

Beispiel: Ein Marktforschungsunternehmen wählt nur die demografischen und kaufbezogenen Daten für eine Verbraucherumfrage aus, um gezielte Einblicke zu erhalten.

  1. Datenreinigung

Die Datenreinigung (engl. Data Cleaning) konzentriert sich darauf, Unregelmäßigkeiten und Fehler in den Daten zu korrigieren. Das beinhaltet die Behandlung von fehlenden Werten, Ausreißern und inkonsistenten Datensätzen. 

Beispiel: Identifizierung und Korrektur von fehlerhaften Einträgen in einer Kundendatenbank, um konsistente Kundennamen und Adressen sicherzustellen.

  1. Datenintegration

Hier werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, um umfassendere und kohärentere Datensätze zu erstellen. 

Beispiel: Integration von Vertriebsdaten aus verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens, um einen einheitlichen Überblick über die Gesamtperformance zu erhalten.

  1. Datenformatierung

Bei der Datenformatierung werden Strukturen, Einheiten und Formate der Daten angepasst, um eine konsistente Darstellung sicherzustellen. 

Beispiel: Umwandlung von Datumsangaben in ein einheitliches Format, um eine einfache zeitliche Analyse zu ermöglichen.

  1. Datentransformation

Datentransformation umfasst Operationen wie Umwandlungen, Aggregationen oder Berechnungen. Diese Schritte werden durchgeführt, um neue Erkenntnisse zu generieren oder die Daten für spezifische Analysen vorzubereiten. 

Beispiel: Berechnung des durchschnittlichen Warenkorbwerts aus den Transaktionsdaten für eine E-Commerce-Analyse.

  1. Datenaggregation

Durch die Zusammenfassung von Daten auf höheren Abstraktionsebenen werden Muster und Trends identifiziert. Dieser Schritt erleichtert die Ableitung von Erkenntnissen und hilft, den Fokus auf relevante Informationen zu lenken. 

Beispiel: Aggregation von täglichen Verkaufsdaten zu monatlichen Umsatzsummen für eine bessere Übersicht.

  1. Datenvalidierung

Die Validierung der Daten ist entscheidend für deren Zuverlässigkeit. Hier werden die Daten auf Genauigkeit und Konsistenz überprüft, um sicherzustellen, dass sie den Qualitätsstandards entsprechen. 

Beispiel: Überprüfung von Bestandsdaten durch Abgleich mit physischen Inventurdaten, um Genauigkeit sicherzustellen.

  1. Dokumentation

Eine detaillierte Dokumentation aller durchgeführten Schritte, Transformationen und getroffenen Entscheidungen gewährleistet die Nachvollziehbarkeit des gesamten Wrangling-Prozesses. 

Beispiel: Erstellung eines Protokolls, das die angewendeten Filter, Berechnungen und Änderungen an den Daten umfassend dokumentiert.

  1. Automatisierung

Die Integration von automatisierten Prozessen hilft dabei, den Wrangling-Prozess effizienter und wiederholbar zu gestalten. Automatisierung minimiert manuelle Fehler und beschleunigt den gesamten Ablauf. 

Beispiel: Einrichtung von Skripten oder Workflow-Automatisierungstools, um wiederkehrende Wrangling-Aufgaben zu automatisieren, wie die regelmäßige Aktualisierung von Datenfeeds.

data wrangling tools

Werkzeuge und Techniken für Data Wrangling

Unternehmen können eine Vielzahl von Werkzeugen und Techniken für Data Wrangling einsetzen, um Daten für Analysen und Modelle vorzubereiten. Hier sind einige häufig verwendete Tools und Techniken:

  • Pandas (Python-Bibliothek): Pandas ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek für Datenmanipulation und -analyse. Sie bietet Funktionen zur Datenauswahl, -filterung, -aggregation und -transformation.
  • dplyr (R-Paket): dplyr ist ein R-Paket, das Datenmanipulation und -analyse erleichtert. Es bietet Funktionen wie filter(), select(), mutate() und summarise(), um Daten effizient zu wranglen.
  • SQL (Structured Query Language): SQL wird häufig für die Datenmanipulation in relationalen Datenbanken verwendet. SELECT-, UPDATE- und JOIN-Anweisungen ermöglichen die Auswahl, Aktualisierung und Zusammenführung von Daten.
  • OpenRefine: OpenRefine ist ein Open-Source-Tool zur Bereinigung und Transformation von Daten. Es erleichtert die Bearbeitung von großen Datensätzen durch eine benutzerfreundliche Oberfläche.
  • Microsoft Excel: Excel wird oft für einfache Data-Wrangling-Aufgaben verwendet. Funktionen wie Sortieren, Filtern, Pivot-Tabellen und Formeln ermöglichen grundlegende Datentransformationen.
  • Apache Spark: Apache Spark ist eine verteilte Datenverarbeitungsplattform, die auch Funktionen für die Datenmanipulation bietet. Spark DataFrames ermöglichen ähnliche Operationen wie Pandas, aber auf verteilten Daten.
  • Python-Scikit-Learn-Pipeline: Scikit-Learn bietet Pipelines, die es ermöglichen, Datenpräparationsschritte mit maschinellem Lernen zu kombinieren. Dies fördert die Wiederverwendbarkeit und Konsistenz.

Die Wahl des geeigneten Tools hängt von den spezifischen Anforderungen, der Datenmenge und den Fähigkeiten des Teams ab. Einige Unternehmen setzen möglicherweise auf eine Kombination verschiedener Werkzeuge, um ihre Data-Wrangling-Bedürfnisse zu erfüllen.

Vorteile und Herausforderungen

Vorteile von Data WranglingHerausforderungen von Data Wrangling
1. Verbesserte Datenqualität: Datenbereinigung und -prüfung führen zu zuverlässigeren Daten.1. Komplexität der Daten: Verschiedene Datenquellen können vielfältige Formate aufweisen, was die Integration erschwert.
2. Bessere Analysemöglichkeiten: Präzise Analysen und fundierte Entscheidungen werden durch gut vorbereitete Daten ermöglicht.2. Fehlende Daten: Umgang mit fehlenden oder unvollständigen Daten erfordert spezielle Strategien.
3. Effizientere Analysen: Schnellere Analysen durch reduzierten Zeitaufwand für Fehlerbehebung.3. Datenüberfluss: Große Datenmengen können den Wrangling-Prozess zeitaufwendig machen.
4. Konsistenz in der Datenstruktur: Einheitliche Struktur erleichtert die Analyse.4. Manueller Arbeitsaufwand: Einige Aufgaben erfordern möglicherweise manuelle Intervention.
5. Automatisierungspotenzial: Automatisierte Workflows beschleunigen wiederholbare Aufgaben.5. Komplexe Transformationen: Komplexe Datentransformationen erfordern oft Programmierkenntnisse.
6. Kombination verschiedener Datenquellen: Integration schafft umfassendere Datensätze.6. Datenqualitätssicherung: Sicherstellen, dass Wrangling-Schritte nicht zu Qualitätsverlust führen.
7. Bessere Visualisierungsmöglichkeiten: Gut vorbereitete Daten erleichtern die Visualisierung.7. Datenhistorie und Nachvollziehbarkeit: Dokumentation in komplexen Prozessen kann herausfordernd sein.
8. Flexibilität für Analysen: Gute Daten ermöglichen flexible Analysen und erweiterte Untersuchungen.8. Datensicherheit und Datenschutz: Bei sensiblen Daten müssen Datenschutzstandards eingehalten werden.
9. Verbesserte Zusammenarbeit: Einheitliche Daten erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Teams.9. Wartungskosten: Anpassungen bei Änderungen erfordern möglicherweise zusätzlichen Aufwand.
10. Unterstützung von maschinellem Lernen: Datenpräparation ist entscheidend für erfolgreiche ML-Modelle.10. Schulung und Ressourcen: Mitarbeiter müssen möglicherweise geschult werden, um Wrangling effektiv zu nutzen.

Data Wrangling ermöglicht eine effektive Datenpräparation, jedoch sind die Herausforderungen wie Datenkomplexität, Qualitätssicherung und manueller Aufwand zu berücksichtigen.

grüner kasten mit konfuzio logo

Data Wrangling Use Cases

Im Folgenden finden Sie 4 Use Cases, die Ihnen zeigen, wie Sie Data Wrangling in Ihrem Unternehmen gewinnbringend einsetzen können.

Use Case 1 – Data Wrangling mit Konfuzio

Konfuzio ist eine intelligente Dokumentenautomatisierungslösung, die unstrukturierte Daten analysiert und in wertvolle Erkenntnisse umwandelt. Die Plattform bietet adaptive KI-Funktionen für bestehende Prozesse, unterstützt Low-Code– und Pro-Code-Workflows und arbeitet in hybriden Multi-Cloud-Infrastrukturen.

Use Case

Problem:

Ein Unternehmen hat umfangreiche Daten in unterschiedlichen Formaten und aus verschiedenen Quellen, darunter Excel-Tabellen, PDFs und unstrukturierte Textdaten. Die Daten sind inkonsistent, enthalten Fehler und müssen für eine zuverlässige Analyse bereinigt und harmonisiert werden.

Lösung:

Konfuzio unterstützt bei diesem Data-Wrangling-Prozess entscheidend. 

Die KI-Plattform ermöglicht die Extraktion und Transformation von Daten aus verschiedenen Dokumentenformaten. Mit semantischer Analyse und intelligentem Input Management kategorisiert die Anwendung Daten automatisch und bringt sie in ein einheitliches Format. 

Die flexible Anpassbarkeit der KI ermöglicht es, auch komplexe Transformationen ohne harte Regeln durchzuführen.

Beispiel:

Vor der Anwendung von Konfuzio waren die Daten unterschiedlich strukturiert und enthielten Fehler, insbesondere in Tabellenformaten. 

Konfuzio erkennt automatisch Tabellen, extrahiert relevante Informationen und führt notwendige Datentransformationen durch. Das Unternehmen kann nun auf konsistente und bereinigte Daten zugreifen, was die Effizienz bei der Analyse und Entscheidungsfindung erheblich verbessert.

Die Anwendung von Konfuzio ermöglicht es dem Unternehmen, den Data-Wrangling-Prozess zu automatisieren und die Qualität der Daten für Analysen und Berichterstattung erheblich zu verbessern.

Use Case 2 – Kundenanalyse in einem Einzelhandelsunternehmen

Problem:

Ein Einzelhandelsunternehmen hat Kundendaten aus verschiedenen Quellen gesammelt, darunter Online-Käufe, In-Store-Transaktionen und Kundenbewertungen. Die Daten sind inkonsistent, enthalten fehlende Werte und müssen für eine tiefgehende Kundenanalyse bereinigt und harmonisiert werden.

Lösung:

Durch den Einsatz von Data Wrangling-Techniken werden die Kundendaten auf Konsistenz überprüft, fehlende Werte behandelt und in einem einheitlichen Format zusammengeführt. Dies ermöglicht eine zuverlässige Analyse der Kundenpräferenzen und Einkaufsmuster sowie die Entwicklung  personalisierter Marketingstrategien.

Beispiel:

Vor dem Data Wrangling war die Kundendatenbank unstrukturiert, mit verschiedenen Schreibweisen von Adressen und Namen. Nach der Bereinigung und Integration der Daten kann das Unternehmen nun genau analysieren, welche Produkte von Kunden bevorzugt werden, welche Marketingaktionen effektiver sind und wie Kunden über verschiedene Verkaufskanäle interagieren.

Use Case 3 – Finanzielle Berichterstattung in einer Bank

Problem:

Eine Bank hat Finanzdaten aus verschiedenen Abteilungen und Systemen. Die Daten enthalten Inkonsistenzen, unterschiedliche Währungsformate und müssen für die Erstellung konsistenter Finanzberichte bereinigt werden.

Lösung:

Data Wrangling standardisiert Finanzdaten, führt Währungsumrechnungen durch und behandelt Inkonsistenzen. Dies stellt sicher, dass die Berichte genau und vergleichbar sind.

Beispiel:

Vor dem Data Wrangling waren die Finanzdaten in verschiedenen Formaten gespeichert, und Wechselkurse waren nicht einheitlich angewendet. Nach der Datenbereinigung und -integration kann die Bank genauere Finanzberichte erstellen, die eine bessere Entscheidungsgrundlage für das Management bieten.

Use Case 4 – Personalmanagement in einem Technologieunternehmen

Problem:

Ein Technologieunternehmen hat Personalinformationen aus verschiedenen Systemen, darunter Einstellungsdaten, Schulungsdaten und Leistungsdaten. Die Daten müssen konsolidiert und bereinigt werden, um effektives Personalmanagement zu ermöglichen.

Lösung:

Data Wrangling vereinheitlicht Mitarbeiterinformationen, ergänzt fehlende Schulungsdaten und behandelt inkonsistente Leistungsdaten. Dies erleichtert die Erstellung von aussagekräftigen Mitarbeiterprofilen und ermöglicht datenbasierte Personalentscheidungen.

Beispiel:

Vor dem Data Wrangling waren Mitarbeiterdaten über verschiedene Abteilungen verteilt, und einige Schulungsdaten waren lückenhaft. Nach der Bereinigung und Integration können Personalabteilungen genau verfolgen, welche Schulungen Mitarbeiter absolviert haben, ihre Leistung bewerten und gezielte Entwicklungsmöglichkeiten anbieten.

Fazit – Data Wrangling für eine verbesserte Datenstruktur

Data Wrangling ist eine wichtige Anwendung, um den Rohdaten Struktur zu verleihen und ihre Qualität zu verbessern. Durch diesen entscheidenden Prozess wird die Grundlage für präzise Analysen und fundierte Entscheidungen geschaffen. 

Data Wrangling ermöglicht die Integration verschiedener Datenquellen und schafft konsistente Datenstrukturen, die eine zuverlässige Grundlage für weiterführende Analysen bilden. Die Automatisierung von wiederholbaren Aufgaben beschleunigt nicht nur den Prozess, sondern minimiert auch Fehlerquellen. 

Die Herausforderungen, wie die Bewältigung von Datenkomplexität und die Sicherstellung der Datenqualität, erfordern jedoch eine durchdachte Herangehensweise. 

Unternehmen, die Data Wrangling geschickt einsetzen, verbessern nicht nur ihre Datenqualität, sondern schaffen auch die Grundlage für datengetriebene Innovationen und optimierte Geschäftsprozesse.

Haben Sie Fragen oder Herausforderungen bei der Bereinigung und Strukturierung Ihrer Daten? Schreiben Sie uns jetzt, und einer unserer Experten wird sich umgehend bei Ihnen melden, um maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Datenherausforderungen zu besprechen.

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