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Datenprofilierung

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Was ist Datenprofilierung?

Datenprofilierung hilft bei der Ermittlung, dem Verständnis und der Organisation von Daten, indem die Eigenschaften der Daten identifiziert und ihre Qualität bewertet werden. Manchmal wird dies auch Datenprofilerstellung oder englisch Daten Profiling genannt. Durch diesen Prozess können die Daten auf Vollständigkeit und Eindeutigkeit geprüft, Fehler oder ungewöhnliche Muster erkannt und die Benutzerfreundlichkeit bestimmt werden. Das Ergebnis: Unternehmen profitieren von genaueren Analysen, besseren Entscheidungen und großen Einsparungen.

Warum ist Datenprofilierung wichtig?

In den USA verursachen mangelhafte Daten jährlich Kosten in Höhe von mehr als 3 Billionen USD. Grund dafür ist das Misstrauen in die Datenqualität, die wiederholte Datenbereinigung und die Suche nach zusätzlichen Datenquellen zur Bestätigung der Datengenauigkeit. Die Profilierung stellt sicher, dass die Daten qualitativ hochwertig und glaubwürdig sind. So können Unternehmen die Eigenschaften ihrer Daten verstehen und überprüfen, Probleme mit der Datenqualität erkennen und dabei sicherstellen, dass die Daten statistischen und organisatorischen Standards entsprechen.

Arten der Datenprofilierung

Es gibt viele verschiedene Arten von Datenprofilierungsmethoden, die jedoch alle in drei Hauptkategorien fallen: Struktur-, Inhalts- und Beziehungsprofilierung. Um den Prozess der Datenprofilierung und das Zusammenspiel dieser Schritte zu verstehen, stellen Sie sich folgende Situation vor: Ein Unternehmen hat kürzlich fusioniert und muss Daten aus einem CRM-System in ein anderes integrieren. Die Profilierung hilft, die Merkmale und Qualität der Quelle (des alten Systems) und des Ziels (des neuen Systems) zu verstehen, indem es das Format, die Informationen und die Qualität der Daten sowie die Beziehungen zwischen den verschiedenen Feldern und Tabellen in der Datenbank untersucht.

Der Prozess der Datenprofilierung

Strukturermittlung

Der erste Schritt bei der Profilierung von Daten, unabhängig davon, ob es sich um eine ganze Datenbank oder nur eine Datei handelt, besteht darin, ihre Struktur und ihr Format zu untersuchen. Einige Fragen, die bei der Strukturprofilierung zu stellen sind:

  • Wie groß ist das Dataset insgesamt?
  • Welche Arten von Daten sind darin enthalten? (Z. B. Zeichenfolgen (Strings), Floats, Datum/Uhrzeit, Boolesche, Geo-Objekte)
  • Sind die Daten einheitlich und korrekt formatiert? Das ist wichtig, wenn es um die Migration von Daten in ein neues Repository geht.

Beschriften und kennzeichnen Sie anschließend die Daten mit den Ergebnissen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
Datenprofilierung-Strukturermittlung


Inhaltsermittlung

Die kognitive und visuelle Betrachtung des Inhalts kann zu einem besseren Verständnis der Daten führen und Lücken oder Fehler hervorheben. Bei der Inhaltsprofilierung sollte man:

  • Eine Zusammenfassung von Statistiken, wie z. B. Minimal-/Maximalwerte für numerische Felder und Häufigkeit von Werten für kategoriale Felder erstellen
  • Die Anzahl der Nullwerte, fehlenden und einmaligen Werte prüfen, um einen Einblick in den Bereich und die Qualität der Daten zu erhalten und um festzustellen, ob ein Feld relevant ist
  • Nach systembedingten Fehlern wie Rechtschreibfehlern und variabler Darstellung von Werten (z. B. „Doktor“ versus „Dr.“) suchen, die einen Analyseprozess stören können
Datenprofilierung-Inhaltsermittlung


Beziehung Ermittlung
Die Identifizierung der wichtigsten Beziehungen zwischen Daten kann die Bemühungen um die Kundenbindung lenken und aufzeigen, wo Daten möglicherweise umgewandelt werden müssen, um effektiver zu sein. Eine Beziehung kann so einfach sein wie eine Formel in einer Tabellenkalkulationszelle, die auf eine andere Zelle verweist, oder so komplex wie eine Tabelle mit aggregierten Verkaufsdaten aus einer Sammlung von regelmäßig aktualisierten Tabellen.
Datenprofilierung-Beziehungsermittlung

Verwendung der Datenprofilierung

Unternehmen sammeln mehr Daten als je zuvor, aber ohne die richtigen Prozesse und Tools verpassen sie die Chance, diese intelligent zu nutzen. Die Profilierung ermöglicht es Ihnen, Daten zu organisieren und zu verwalten, um aussagekräftige, nützliche Informationen zu erhalten. Es gibt einige Möglichkeiten, wie mithilfe der Profilierung:

  • Daten aus verschiedenen Quellen integriert und die Datenqualität bestimmt werden können, bevor sie in das Data Lake eines Unternehmens eingegeben werden
  • Erkenntnisse über einen Kundenstamm gewonnen werden können, um die Effizienz zu steigern, den Umsatz zu erhöhen und Betrug besser zu erkennen

Erste Schritte in der Datenprofilierung

In vielen Unternehmen wird die Profilierung sowohl von Personen mit technischem als auch mit nicht-technischem Hintergrund durchgeführt. Die Alteryx Analytic Process Automation Platform™ macht diese Aufgabe mit benutzerfreundlichen Datenprofilierungs-Tools für die Struktur-, Inhalts- und Beziehungsprofilierung zugänglich. Zu diesen Tools gehören:

  • Eingabedaten-Tool, um beliebige Daten in die Benutzeroberfläche von Alteryx Designer zu übertragen
  • Basisdatenprofil-Tool zur automatischen Analyse und Bereitstellung von Metadaten für jedes Feld
  • Durchsuchen-Tool, das Diagramme und Tabellen verwendet, um Spitzenwerte, Schlüsselstatistiken und die allgemeine „Form“ eines Datasets anzuzeigen
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