Weißes Muster

Datenvorbereitung

Weißes Muster
Content

Was ist Datenvorbereitung?

Bei der Datenvorbereitung, die auch als „Vorverarbeitung“ bezeichnet wird, werden Rohdaten bereinigt und konsolidiert, bevor sie für Geschäftsanalysen verwendet werden. Dies mag nicht die beliebteste Aufgabe sein, aber eine sorgfältige Datenvorbereitung ist ein wichtiger Bestandteil einer erfolgreichen Datenanalyse.

Die ordnungsgemäße Validierung, Bereinigung und Ergänzung von Rohdaten ist unerlässlich, um daraus korrekte, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Die Gültigkeit und Aussagekraft jeder erstellten Geschäftsanalyse ist nur so gut wie die Datenvorbereitung, die in den frühen Phasen des Prozesses vorgenommen wird.

Warum ist Datenvorbereitung wichtig?

Die Entscheidungen, die Führungskräfte treffen, sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie aufbauen. Eine sorgfältige und umfassende Datenvorbereitung stellt sicher, dass Analysten ihren Daten vertrauen, diese verstehen und auf ihrer Grundlage bessere Fragen stellen, sodass ihre Analysen genauer und aussagekräftiger sind. Aus aussagekräftigeren Datenanalysen lassen sich bessere Erkenntnisse ableiten und natürlich bessere Ergebnisse erzielen.

Um tiefgreifendste Analysen und Erkenntnisse zu erlangen, müssen erfolgreiche Teams und Organisationen eine Strategie zur Datenvorbereitung implementieren, die folgende Prioritäten setzt:

  • Zugänglichkeit: Jeder – unabhängig von seiner Kompetenz – sollte in der Lage sein, sicher von einer zentralen Informationsquelle aus auf Daten zuzugreifen.
  • Transparenz: Jeder sollte in der Lage sein, jeden Schritt des End-to-End-Datenvorbereitungsprozesses, der durchgeführt wurde, zu sehen, prüfen und verfeinern.
  • Wiederholbarkeit: Datenvorbereitung ist bekannt dafür, zeitaufwendig und repetitiv zu sein. Deshalb investieren erfolgreiche Strategien zur Datenvorbereitung in Lösungen, die auf Wiederholbarkeit ausgelegt sind.

Mit der richtigen Lösung können Analysten und Teams den Datenvorbereitungsprozess optimieren und stattdessen mehr Zeit damit verbringen, wertvolle Geschäftserkenntnisse und -ergebnisse zu erlangen, und das schneller.

Welche Schritte sind Teil von Datenvorbereitungsprozessen?

Data Preparation Process

Der Datenvorbereitungsprozess kann je nach Branche oder Bedarf variieren, besteht aber in der Regel aus den folgenden Schritten:

  • Erfassung von Daten: Ermitteln, welche Daten benötigt werden, Sammeln von Daten und Aufbau eines konsistenten Zugriffs, um leistungsstarke, zuverlässige Analysen zu erstellen
  • Exploration von Daten: Ermittlung der Datenqualität, Untersuchung der Verteilung und Analyse der Beziehung zwischen den einzelnen Variablen, um besser zu verstehen, wie eine Analyse aufgebaut werden kann
  • Bereinigung von Daten: Verbesserung der Datenqualität und Gesamtproduktivität, um fehlerfreie Erkenntnisse zu gewinnen
  • Transformation von Daten: Formatieren, Ausrichten, Aggregieren und Anreichern von Datasets, die in einer Analyse verwendet werden, um aussagekräftigere Erkenntnisse zu gewinnen

Obwohl Datenvorbereitungsprozesse serialisiert aufeinander aufbauen, sind sie nicht immer linear. Die Reihenfolge dieser Schritte kann sich je nach den Daten und den gestellten Fragen ändern. Es ist üblich, einen vorherigen Schritt zu wiederholen, wenn neue Erkenntnisse gewonnen oder neue Datenquellen in den Prozess integriert werden.

Der gesamte Datenvorbereitungsprozess kann sehr zeitintensiv, iterativ und repetitiv sein. Deshalb ist es wichtig, sicherzustellen, dass die einzelnen Schritte leicht verstanden, wiederholt, neu betrachtet und überarbeitet werden können, damit Analysten weniger Zeit für die Vorbereitung und mehr Zeit für die Analyse aufwenden können.

Nachstehend ein genauerer Blick auf jeden Teil des Prozesses.


Erfassung von Daten

Der erste Schritt in jedem Datenvorbereitungsprozess besteht darin, die Daten zu erfassen, die ein Analyst für seine Analyse verwenden wird. Es ist wahrscheinlich, dass Analysten sich auf andere (wie das IT-Team) verlassen, um Daten für ihre Analyse zu erhalten, wahrscheinlich aus einem Unternehmenssoftwaresystem oder einem Datenmanagementsystem. Die IT-Abteilung stellt diese Daten in der Regel in einem zugänglichen Format wie einem Excel-Dokument oder einer CSV-Datei bereit.

Moderne Analysesoftware kann die Abhängigkeit von einem datenverarbeitenden Dritten aufheben und direkt auf vertrauenswürdige Quellen wie SQL, Oracle, SPSS, AWS, Snowflake, Salesforce und Marketo zuzugreifen. Das bedeutet, dass Analysten die entscheidenden Daten für ihre regelmäßig geplanten Berichte sowie neue Analyseprojekte selbst erfassen können.


Exploration von Daten

Durch die Untersuchung und Profilierung von Daten können Analysten besser verstehen, wie ihre Analyse beginnt, Form anzunehmen. Sie können visuelle Analysen und zusammenfassende Statistiken wie Bereich, Mittelwert und Standardabweichung nutzen, um ein erstes Bild ihrer Daten zu erhalten. Wenn die Datenmenge zu groß ist, um problemlos damit zu arbeiten, kann eine Segmentierung hilfreich sein.

In dieser Phase sollten Analysten auch die Qualität ihres Datasets bewerten. Sind die Daten vollständig? Waren die Muster so wie erwartet? Wenn nicht, warum? Analysten sollten das, was sie sehen, mit den jeweiligen Eigentümern der Daten besprechen, etwaigen Überraschungen oder Anomalien nachgehen und überlegen, ob es überhaupt möglich ist, die Qualität zu verbessern. Es kann zwar enttäuschend sein, ein Dataset aufgrund schlechter Qualität auszusortieren, es ist aber langfristig eine gute Entscheidung. Schlechte Qualität wird nur noch verstärkt, wenn die Datenanalyseprozesse durchlaufen werden.


Bereinigung von Daten

Während der Explorationsphase bemerken Analysten möglicherweise, dass ihre Daten schlecht strukturiert sind und dass sie zur Verbesserung ihrer Qualität bereinigt werden müssen. Hier kommt die Datenbereinigung ins Spiel. Die Bereinigung von Daten umfasst:

  • Korrigieren von Eingabefehlern
  • Entfernen von Duplikaten oder Ausreißern
  • Eliminierung von fehlenden Daten
  • Maskierung sensibler oder vertraulicher Informationen wie Namen oder Adressen

Transformation von Daten

Daten gibt es in vielen Formen, Größen und Strukturen. Einige Daten sind analysebereit, während andere Datasets wie eine Fremdsprache aussehen können.

Daten zu transformieren, um sicherzustellen, dass sie in einem Format oder einer Struktur vorliegen, das bzw. die die gestellten Fragen beantworten kann, ist ein wichtiger Schritt zur Schaffung aussagekräftiger Ergebnisse. Dies hängt von der Software oder Sprache ab, die ein Analyst für seine Datenanalyse verwendet.

Einige gängige Beispiele für Datentransformationen sind:

  • Pivotisieren oder Ändern der Datenausrichtung
  • Konvertierung von Datumsformaten
  • Zeitübergreifende Aggregation von Vertriebs- und Leistungsdaten

Datenvorbereitung als Teil einer umfassenderen Datenanalyse

Eine solide Datenvorbereitung ist die Grundlage für valide, leistungsstarke Analysen. Dies ist ein wichtiger Bestandteil des umfassenderen Analyse-Ökosystems, das als Analytic Process Automation bezeichnet wird.

Mit Datenvorbereitungs- und Automatisierungsfunktionen, die über die Analytic Process Automation-Technologie bereitgestellt werden, können Datenspezialisten die Zeit und Energie, die sie bisher für manuelle Vorbereitungsarbeiten aufgewendet haben, selbst in die Hand nehmen.

Erste Schritte in der Datenvorbereitung

Mit einer Lösung wie der Analytic Process Automation™-Plattform von Alteryx könne Sie den Datenvorbereitungsprozess beschleunigen – ohne dabei Abstriche bei der Qualität machen zu müssen. Darüber hinaus wird der Prozess wiederholbarer und für den Rest Ihres Unternehmens zugänglicher.

Mit der Alteryx Plattform können Analysten, Citizen Data Scientists, Data Scientists und IT-Teams Daten in Ergebnisse umwandeln. Das bedeutet, dass Sie Daten und Analysen demokratisieren, Prozesse optimieren und automatisieren und Ihre Mitarbeiter gleichzeitig mit besseren Fähigkeiten ausstatten können.

In diesem Zeitalter unglaublich großer Datasets ist eine Plattform, die Ihre Datenanalysen vorbereiten, verarbeiten und automatisieren kann, eine Voraussetzung für den Erfolg Ihres Unternehmens.

Die End-to-End-Analyseplattform von Alteryx macht die Datenvorbereitung und -analyse intuitiv, effizient und angenehm. Abgesehen von der unübertroffenen Menge an Modulen zur Datenvorbereitung ermöglicht Alteryx es Ihnen auch, Ihre kritische Datenvorbereitungsarbeit schneller und einfacher als je zuvor zu dokumentieren, zu teilen und zu skalieren.

Aber nehmen Sie uns nicht einfach beim Wort. Testen Sie selbst unsere Lösung.

Bericht
Bericht

Thomson Reuters Report: The 2022 State of the Corporate Tax Department

Die Technologie, die zur Erfüllung der wachsenden Anforderungen der digitalen Wirtschaft benötigt wird, stellt Steuerabteilungen von Unternehmen gleichzeitig vor mehrere Herausforderungen.

Finanzen
Thomson Reuters
Jetzt lesen
Abstraktes Bild
Kundenreferenz
5 Min. Lesezeit

Neustrukturierung mehrjähriger Mitarbeiteransprüche mit Alteryx

Grant Thornton erkannte den Bedarf an Services zur Sicherstellung der Gehaltsabrechnung und kreierte ein flexibles, skalierbares und kosteneffizientes Modell, um Arbeitnehmeransprüche exakt zu berechnen.

Finanzen
Personalwesen
Asien-Pazifik-Raum
Jetzt lesen
Geldscheine
Blog
5 Min. Lesezeit

SoFi Bank optimiert Liquiditätsprognose

Benötigen Sie Hilfe bei der Liquiditätsprognose? Lesen Sie, wie die SoFi Bank ihren Prozess optimiert hat.

Finanzen
Analyse-Expertin/Experte
Führungskraft
Jetzt lesen

Starter-Kit für die Datenzusammenführung

Beginnen Sie Ihren Weg zur Beherrschung von Datenzusammenführung und zur Automatisierung sich wiederholender Workflow-Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenen.
Bild