Das aufregende Feld der Datenanalyse bieten fast unendliche Möglichkeiten, neue Dinge zu entdecken, Trends offenzulegen, sogar die Zukunft vorauszusagen. Aber bevor all dies möglich wird, muss eine oftmals ungeliebte Tätigkeit durchgeführt werden:
Data Cleaning
Daten müssen „gesäubert“ werden, bevor man ordentlich damit arbeiten kann. An sich ist diese Nachricht nicht neu, aber diesen Umstand rufen wir gerade Usern ins Gedächtnis, die beginnen mit Visualisierungs- und Datenanalysesoftware zu arbeiten (wie etwas Microsoft Power BI oder Microsoft Fabric). Wir schauen uns vier konkrete Vorteile von Data Cleaning an und ergründen, wie es unsere Arbeit nicht nur besser, sondern auch sicherer macht.
1. Verbesserung der Entscheidungsqualität
Unzureichend oder gar nicht bereinigte Daten können zu falschen Schlussfolgerungen und Entscheidungen auf schlechter Informationsbasis führen. Die Bereinigung stellt sicher, dass Entscheidungsträger auf präzise und aktuelle Informationen zugreifen. Das Treffen von geschäftsrelevanten Entscheidungen ist schon herausfordernd genug. Damit wir Fehler bereits in der Frühphase der Entscheidungsfindung ausschließen können, müssen die Daten einwandfrei sein.
2. Effizienzsteigerung
Saubere Daten tragen erheblich dazu bei, Datenanalysen zeiteffektiver zu gestalten, weil weniger Zeit für die Korrektur von Fehlern während der laufenden Analyse benötigt wird. Kaum etwas ist nerviger, als in laufenden Analysen qualitativ nachzuarbeiten. Mit einem Hin- und Herspringen zwischen Analyse- und Transformationstool bringt sich selbst der effizienteste Analyst aus dem Rhythmus.
3. Erhöhung der Genauigkeit in der Analyse
Analysemodelle sind nur so gut wie die Daten, die ihnen zugrunde liegen. Bereinigte Daten sorgen für eine höhere Genauigkeit bei Vorhersagemodellen und anderen analytischen Verfahren. Dies spielt direkt mit der Entscheidungsqualität zusammen. Wir wollen möglichst genaue Daten verarbeiten, um genaue Entscheidungen zu treffen.
4. Einhalten von Compliance-Standards
Viele Branchen und Unternehmen haben strenge Vorgaben hinsichtlich der Datenqualität. Die Datenbereinigung hilft dabei, diese regulatorischen Anforderungen zu erfüllen. Besonders in datensensiblen Branchen ist dies unumgänglich. Damit kommt ein wesentlicher Sicherheitsaspekt ins Spiel, der hin und wieder übersehen wird. Auch wenn dies nicht immer offensichtlich ist, sorgen bereinigte Daten für mehr Kontrolle und ein Ausschließen von sicherheitsrelevanten Fehlerquellen.
Herausforderungen bei der Datenbereinigung
Obwohl die Datenbereinigung von entscheidender Bedeutung ist, kann sie herausfordernd und zeitaufwendig sein. Zu den Hauptproblemen gehören die Identifizierung der zu bereinigenden Daten, die Auswahl der geeigneten Bereinigungsmethoden und letztendlich der Zeitaufwand selbst. Außerdem kann es schwierig sein, ein Gleichgewicht zwischen der Entfernung fehlerhafter Daten und dem Erhalt der Datenintegrität zu finden. Sind leere Felder wie Null-Werte zu behandeln? Darf ich statistische Ausreißer einfach rauswerfen? Diese Fragen müssen immer im Zusammenhang mit den Gesamtdaten und dem Erkenntnisinteresse betrachtet werden.
Unser Fazit
Datenbereinigung ist ein unverzichtbarer Schritt, um sicherzustellen, dass Daten zuverlässig, genau und somit wertvoll sind. Während die Datenbereinigung ihre Herausforderungen mit sich bringt, überwiegen die Vorteile bei weitem die Anstrengungen und Ressourcen, die dafür aufgewendet werden müssen. In einer zunehmend datenorientierten Welt ist die Fähigkeit, saubere und präzise Daten zu nutzen, ein entscheidender — wenn nicht sogar DER — Faktor für den Erfolg.
