Datenvorbereitung

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?

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.