Was ist Data Preparation?

Ähnlich wie jede andere Art der Vorbereitung ist Data Preparation die unerlässliche Bereinigung von Rohdaten. Dieser Schritt ist ein wichtiger Schritt vor jeder Art von Datenverarbeitung und Datenanalyse. Die Datenaufbereitung dient der Aufbereitung der Daten, ist aber zweifellos eine langwierige und anspruchsvolle Aufgabe. Dafür sind qualifizierte Experten, Datenmanagement und Datenqualitätsmanagement erforderlich.

Bei Data Preparation geht es zum Beispiel darum, einheitliche Formate, übertragbare Werte und die Entfernung redundanter Datensätze zu gewährleisten.

Warum ist es wichtig?

Effiziente Data Preparation gewährleistet, dass alle Funktionen, die auf der Grundlage der Daten ausgeführt werden, präzise und exakt sind. Ein Unternehmen kann Millionen einsparen, indem es Aufwand, Speicherplatz und Rechenleistung einspart. Sie können sicherstellen, dass die Maßnahmen in die richtige Richtung verlaufen (auf die richtigen Daten), wodurch die Datenqualität gewährleistet und die Business Intelligence-Fähigkeiten eines Unternehmens verbessert werden.

Gute Data Preparation ermöglicht eine effiziente Analyse, begrenzt Fehler und Ungenauigkeiten, die bei der Verarbeitung von Daten auftreten können, und erleichtert den Benutzern den Zugang zu den verarbeiteten Daten. Außerdem ist es mit neuen Tools einfacher geworden, die es jedem Benutzer ermöglichen, Daten selbst zu bereinigen und zu bewerten.

Bisher galt dies als unbedeutende Aufgabe, aber seit die Unternehmen eine datengesteuerte Unternehmensstruktur eingeführt haben, ist dies ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass die Unternehmen auf dem Weg sind, fehlerfreie und revolutionäre Dienstleistungen zu erbringen.

10 Data Preparation Maßnahmen/Schritte

Um wertvolle Informationen zu erhalten, umfasst die Data Preparation-Analyse zahlreiche Maßnahmen. Jede Maßnahme hat ihren eigenen Zweck, der sich in den zuverlässigen Eigenschaften des Endprodukts widerspiegelt. Die Data Preparation umfasst die folgenden wichtigsten Schritte:

1. Collection: Um die gesamten Daten zu erfassen.
2. Exploration: Um zu verstehen, worum es in den Daten geht.
3. Profiling: Um Muster und Bedeutung in Datenwerten zu erkennen.
4. Structurization: Um die erforderlichen Spalten und Zeilen zu bestimmen und sie auf eine brauchbare Weise zu reduzieren.
5. Cleaning: Um unnötige Elemente wie Nullwerte, wiederholte Werte und ungültige Werte zu entfernen.
6. Transformation: Um Daten in verwertbare Informationen zu verwandeln.
7. Enrichment: Um die Daten mit Hilfe von Schnittpunkten und Unions zu verbinden.
8. Shaping: Um die Daten für die Nutzung durch die Datenanalysten zu optimieren, wenn sie ETL-Techniken einsetzen.
9. Validation: Um Testläufe mit Daten durchzuführen, um deren Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz zu überprüfen.
10. Publishing: Um sie im gewünschten Lager zu speichern, wo sie zur Verwendung bereitstehen. Dies sind die Informationen, die BI-Tools nutzen, um profitable Entscheidungen zu treffen.

Data Preparation umfasst strategische Schritte, die sicherstellen, dass die Daten in eine möglichst brauchbare Form umgewandelt werden. Diese Schritte werden von Dateningenieuren, ETL-Experten und leitenden Datenexperten durchgeführt.

Vorteile von Data Preparation

Business Intelligence beruht auf gut vorbereiteten Daten und zuverlässige Data Warehouses. Data Preparation hilft, Zeit, Energie, Platz und letztendlich viel Geld zu sparen. Außerdem ermöglicht sie bessere Einnahmen zu erzielen.

Ein gut vorbereiteter Datensatz ermöglicht Folgendes:

• Die Möglichkeit Data Science und maschinelle Lernmodelle zu nutzen.
• Die Möglichkeit Business Intelligence-Techniken zu verwenden.
• Die Möglichkeit Datenanalysen durchzuführen.
• Die Möglichkeit Daten und Datennutzung zu optimieren.
• Die Möglichkeit Datenanomalien schnell zu beheben.
• Besserer ROI für die Unternehmen.

Herausforderungen

Dies sind die 5 größten Herausforderungen von Data Preparation:

Es ist zeitaufwendig.

Erfordert technische Experten.

Ignoriert aktuelle Datenprobleme.

Beschäftigt Datentechniker und überlastet sie.

Manchmal gehen bei der Bereinigung potenzielle Muster verloren.

Self-Service Tools für Data Preparation

Es gibt automatisierte Tools, die Datenbearbeitern bei der Verwaltung großer Datenmengen für die Aufgabe der Data Preparation helfen können. Die neuen Softwares ermöglichen es auch nichttechnischen Benutzern wie Vertriebsleitern, Geschäftsführern usw., Daten zu verwalten. So wird sichergestellt, dass jeder im Unternehmen die Daten nutzen kann, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen.

Da Data Preparation viel Arbeitskraft, mentale Stärke und Ressourcen erfordert, muss der Markt den Unternehmen automatisierte Tools zur Verfügung stellen, die diese Aufgaben übernehmen. Dafür spricht auch die Tatsache, dass aktuelle Untersuchungen zeigen, dass Unternehmen 80 Prozent der Zeit mit der Datenvorbereitung verbringen und nur 20 Prozent für die eigentliche Analyse übrig bleiben.

BiG EVAL unterstützt seine Kunden mit Beratung und Automatisierung im Bereich Data Preparation, je nach ihren individuellen Bedürfnissen.

Ein erfolgreiches Self-Service-Tool ist dasjenige, das weniger Fachwissen erfordert, schnell ist und auch schnell funktioniert. Ein gutes Tool zur selbständigen Data Preparation weist idealerweise die folgenden Eigenschaften auf:

Der Benutzer kann auf Daten aus verschiedenen Arten von Quellen zugreifen.

Daten lassen sich einfach bereinigen.

Daten können einfach ergänzt werden.

Exportfunktionen

Datenvisualisierung

Einfache Profilerstellung.

Versionierung und Kompatibilität.