Was ist Datenaufbereitung?

Die Datenaufbereitung bietet zahlreiche Vorteile: Sie ermöglicht effiziente Analysen, reduziert die Anzahl von Fehlern und Ungenauigkeiten während der Datenverarbeitung und macht alle verarbeiteten Daten für Benutzer leichter zugänglich. Dank neuer Tools können außerdem sämtliche Nutzer spielend leicht ihre Daten bereinigen und qualifizieren.

Was ist Datenaufbereitung?

Unter Datenaufbereitung versteht man die Bereinigung und Transformation von Rohdaten vor der eigentlichen Verarbeitung und Analyse. Die Aufbereitung ist ein wichtiger Schritt vor der Verarbeitung und umfasst häufig das erneute Formatieren von Daten, die Berichtigung von Informationen und die Kombination von Datensätzen zur Anreicherung dieser Daten.

Die Datenaufbereitung ist häufig eine langwierige Aufgabe für Datenexperten oder Business-Anwender – trotzdem ist sie eine wichtige Voraussetzung, um einen Zusammenhang zwischen den Daten herzustellen. Nur so lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen und eine Verzerrung der Informationen aufgrund schlechter Datenqualität vermeiden.

Die Datenaufbereitung umfasst typischerweise die Standardisierung von Datenformaten, die Anreicherung von Quelldaten und/oder die Beseitigung von Ausreißern.

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Vorteile der Datenaufbereitung und der Cloud

76 Prozent der Data-Scientists meinen, dass die Datenaufbereitung der schlimmste Teil ihres Jobs ist – aber sie wissen auch, dass effiziente, präzise Geschäftsentscheidungen nur auf der Grundlage sauberer Daten möglich sind. Die Datenaufbereitung bietet u. a. folgende Vorteile:

  • schnelle Fehlerbehebung: Durch die Datenaufbereitung lassen sich Fehler vor der Verarbeitung identifizieren und beheben. Nachdem die Daten ihre ursprüngliche Quelle verlassen, ist es schwieriger, diese Fehler zu verstehen und zu korrigieren.
  • Generierung hochwertiger Daten: Durch die Bereinigung und erneute Formatierung von Datensätzen wird sichergestellt, dass alle für die Analyse verwendeten Daten von hoher Qualität sind.
  • bessere Geschäftsentscheidungen: Durch eine schnellere und effektivere Verarbeitung und Analyse hochwertiger Daten lassen sich effizientere und fundiertere Geschäftsentscheidungen innerhalb kürzerer Zeit treffen.

Immer mehr Daten und Datenprozesse werden in die Cloud verlagert. Auch für dieses Szenario bietet die Datenaufbereitung enorme Vorteile, wie zum Beispiel:

  • überragende Skalierbarkeit: Cloudbasierte Datenaufbereitungslösungen können mit dem Unternehmen mitwachsen. Organisationen müssen sich keine Gedanken über die Infrastruktur machen oder die weitere Entwicklung vorwegnehmen.
  • Zukunftssicherheit: Cloudbasierte Datenaufbereitungslösungen werden automatisch upgegradet, sodass neue Funktionen oder Bugfixes direkt nach ihrem Release zur Verfügung stehen. Auf diese Weise können Unternehmen ihren Innovationsvorsprung ohne Verzögerungen und zusätzliche Kosten halten.
  • schnellere Datennutzung und Zusammenarbeit: Eine cloudbasierte Datenaufbereitung bietet den Vorteil, dass die Lösung ständig verfügbar ist und keine Installation erfordert. Außerdem können Teams gemeinsam an einer Aufgabe arbeiten und so schnellere Ergebnisse liefern.

Ein gutes cloudnatives Datenaufbereitungstool bietet darüber hinaus weitere Vorteile (wie ein intuitives und benutzerfreundliches GUI) für eine einfachere und effizientere Aufbereitung.

Schritte des Datenaufbereitungsprozesses

Die spezifischen Schritte der Datenaufbereitung variieren je nach Industrie, Organisation und Anforderungen, aber das Grundprinzip bleibt im Großen und Ganzen gleich.

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Schritte des Datenaufbereitungsprozesses

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1. Sammlung der Daten

Der Datenaufbereitungsprozess beginnt mit der Identifizierung der benötigten Daten. Diese können aus einem bestehenden Datenkatalog stammen oder ad hoc hinzugefügt werden.

2. Ermittlung und Bewertung der Daten

Ein wichtiger Schritt nach der Datenerfassung ist die Ermittlung aller Datensätze. Dies dient dazu, die Daten zu verstehen und festzustellen, welche Maßnahmen nötig sind, um die Daten für einen bestimmten Zusammenhang nützlich zu machen.

Data-Discovery ist keine leichte Aufgabe. Gut, dass die Talend-Datenaufbereitungsplattform effiziente Visualisierungstools bietet, mit denen sich Daten ganz einfach durchsuchen und einem Profiling unterziehen lassen.

3. Bereinigung und Prüfung der Daten

Die Datenbereinigung ist oft der zeitaufwendigste Teil des Datenaufbereitungsprozesses, aber dennoch extrem wichtig, um fehlerhafte Daten zu entfernen und Lücken zu schließen. Wichtige Aufgaben sind hier u. a.:

  • Entfernung von irrelevanten Daten und Ausreißern
  • Hinzufügen fehlender Werte
  • Anpassung der Daten an ein standardisiertes Muster
  • Maskierung privater oder sensibler Dateneinträge

Nachdem die Daten bereinigt wurden, müssen sie auf Fehler im bisherigen Datenaufbereitungsprozess untersucht werden. In vielen Fällen werden Fehler im System während dieses Schrittes identifiziert und behoben.

4. Transformation und Anreicherung der Daten

Bei der Transformation von Daten geht es darum, das Format oder die eingegebenen Werte zu aktualisieren, um ein zuvor definiertes Ergebnis zu erreichen, oder die Daten für eine größere Zielgruppe verständlicher zu machen. Bei der Anreicherung von Daten werden Daten hinzugefügt und mit anderen zusammenhängenden Informationen verbunden, um tiefer gehende Erkenntnisse zu ermöglichen.

5. Speicherung der Daten

Nach der Aufbereitung können die Daten gespeichert oder in eine Drittanbieteranwendung (z. B. ein Business-Intelligence-Tool) eingespielt werden. Einer effizienten Verarbeitung und Analyse steht nun nichts mehr im Wege.

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Erfahren Sie, wie die verwalteten Selfservice-Apps von Talend durch die Kombination intuitiver Selfservice-Funktionen für Datenaufbereitung, Data-Stewardship und Datenintegration der Enterprise-Klasse häufige Herausforderungen lösen:

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Selfservice-Datenaufbereitungstools

So wichtig die Datenaufbereitung auch ist – sie erfordert extrem viele Ressourcen. Data-Scientists und Datenanalysten verbringen nach eigenen Angaben 80 Prozent ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung anstatt der Analyse.

Hat Ihr Datenteam die Zeit für eine gründliche Datenaufbereitung? Was ist mit Organisationen, die überhaupt keine Data-Scientists oder Datenanalysten haben?

Genau hier kommen Selfservice-Datenaufbereitungstools wie Talend Data Preparation ins Spiel. Cloudnative Plattformen wie Machine-Learning-Funktionen vereinfachen den Datenaufbereitungsprozess. Somit können sich Data-Scientists und Business-Anwender auf die Analyse von Daten konzentrieren – statt Zeit in deren Bereinigung zu investieren.

Darüber hinaus können auch Business-User ohne fortgeschrittene IT-Kenntnisse den Prozess eigenständig durchführen. Somit ist die Datenaufbereitung jetzt nicht mehr alleinige Aufgabe der IT, sondern es können sich alle Mitarbeiter daran beteiligen.

Damit Sie den größtmöglichen Nutzen aus Ihrem Selfservice-Datenaufbereitungstool ziehen können, sollte Ihre Plattform Folgendes bieten:

  • Datenzugriff und Data-Discovery auf Basis sämtlicher Datensätze – angefangen bei Excel- und CSV-Dateien bis hin zu Data-Warehouses, Data Lakes und Cloud-Apps wie Salesforce.com
  • Bereinigungs- und Anreicherungsfunktionen
  • automatische Erkennung, Standardisierung, Profiling, intelligente Vorschläge und Datenvisualisierung
  • Funktionen für einen Export in eine Datei (Excel, Cloud, Tableau etc.) sowie kontrollierter Export in ein Data-Warehouse oder eine Enterprise-Anwendung
  • gemeinsam nutzbare Datenaufbereitungen und Datensätze
  • Design- und Produktivitätsfeatures wie eine automatische Dokumentation, Versionierung und Operationalisierung in ETL-Prozessen

Die Zukunft der Datenaufbereitung

Konzentrierte sich die Datenaufbereitung ursprünglich auf Analysen, umfasst sie heute eine viel größere Bandbreite an Use-Cases. Außerdem können auch unerfahrene Mitarbeiter Datenaufbereitungstools nutzen.

Die Aufbereitung steigert die Produktivität einzelner Nutzer und hat sich gleichzeitig zu einem Enterprise-Tool entwickelt, das die Zusammenarbeit zwischen IT-Spezialisten, Datenexperten und Business-Anwendern unterstützt.

Wenn Sie mehr über die Zukunft der Datenaufbereitung erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf die Seite „2 Key Takeaways from the 2017 Gartner Market Guide for Data Preparation“ (Die zwei wichtigsten Erkenntnisse aus dem Gartner-Marktleitfaden für Datenaufbereitung). →

Die ersten Schritte bei der Datenaufbereitung

Durch die Datenaufbereitung lassen sich Fehler beheben und Rohdaten vor der Verarbeitung normalisieren. Auf diese Weise werden hochwertige Daten für Analysen und weitere Datenmanagementaufgaben generiert. Die Datenaufbereitung ist zwar extrem wichtig, nimmt aber gleichzeitig viel Zeit in Anspruch und erfordert unter Umständen spezielle Kenntnisse.

Dank intelligenter Datenaufbereitungstools ist der Prozess jetzt schneller und kann von viel mehr Usern genutzt werden.

Werfen Sie einen Blick auf diese Anleitungen, wenn Sie mehr über die Datenaufbereitung erfahren möchten. Sobald Sie bereit für den ersten Schritt sind, laden Sie eine kostenlose Version von Talend Data Preparation herunter.

| Zuletzt aktualisiert: February 1st, 2019