Gute Haushaltsführung: Tools zur Datenvalidierung für die Datenbereinigung verwenden

Was ist Datenbereinigung?

Datenbereinigung, auch bekannt als Data Cleaning, Data Cleanup oder Data Scrubbing, ist eine Art Sammelbegriff. Er bezieht sich auf eine Reihe von Aktivitäten zur Erkennung und Beseitigung von Fehlern und Inkonsistenzen in Daten, um deren Qualität zu verbessern und sie in ein gewünschtes Format zu bringen.

Häufig beinhaltet dieser Prozess die Anwendung komplexer Geschäftslogik, Datenmappings oder ähnlicher Schritte, um Fehler in den Quellsystemen zu korrigieren.

Warum ist die Datenbereinigung wichtig?

Selbst verhältnismäßig kleine Datenbestände wie einzelne Dateien und Datenbanken können durch Schreibfehler, unvollständige oder fehlende Informationen sowie redundante oder ungültige Daten mit Qualitätsproblemen konfrontiert sein.

Bei der Arbeit mit Data Warehouses, bei denen riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen geladen und kontinuierlich aktualisiert werden, kommen diese Probleme noch hinzu. Die Bereinigung von Daten kann aufgrund der schieren Menge an Daten und der großen Bandbreite an möglichen Fehlern eine besondere Herausforderung beim Data Warehousing darstellen. Zugleich ist die Genauigkeit der Daten von größter Bedeutung, da Data Warehouses eine Schlüsselrolle bei der Entscheidungsfindung spielen. Es gibt verschiedene Studien darüber, wie groß diese Probleme sind: eine Studie der Forscher Tadhg Nagle, David Sammon und Thomas C. Redman

Um zu gewährleisten, dass alle Daten genau und konsistent sind, ist es unerlässlich, alle Quellen zu konsolidieren und doppelte Informationen zu beseitigen.

Bedenken bezüglich der Datenbereinigung

Wir bei BiG EVAL sind der Meinung, dass die Einbeziehung von Bereinigungsmechanismen in Datenintegrationsprozesse nicht der effektivste Weg ist, um die Qualität und Genauigkeit von Daten zu gewährleisten. Sofern möglich, ist es im Allgemeinen am besten, die Daten stattdessen in den Quellsystemen zu korrigieren. Allerdings wissen wir, dass dies eine Herausforderung sein kann. Aus diesem Grund überwacht BiG EVAL automatisch die Regeln für die Datenqualität, erkennt Probleme und Anomalien und unterstützt Sie bei der Behebung von Problemen.

6 Schritte zur Bereinigung Ihrer Daten

Für eine optimale Sicherung der Datenqualität befolgen Sie diese bewährten Verfahren:

1. Entwickeln Sie eine Strategie

Zunächst sollten Sie sich vergewissern, dass Sie die Daten verstehen, woher sie kommen und wie Sie sie verwenden wollen.

Wenn Sie das erledigt haben, bereinigen Sie einen kleinen Teil der Daten. Das sollte Ihnen eine Vorstellung davon geben, wo Sie stehen und was Sie brauchen, um einen Standardprozess für den Rest der Daten zu erstellen.

2. Erstellen Sie einheitliche Verfahren für die Dateneingabe

Um Unstimmigkeiten bei der Eingabe von Daten in die Pipeline zu minimieren, benötigen Sie eine standardisierte Methode, mit der diese Informationen in Ihre Datenbank übertragen werden.

3. Verwenden Sie Tools zur Datenvalidierung, um die Genauigkeit zu überprüfen und Duplikate zu beseitigen

Anschließend sollten Sie eine Datenvalidierung durchführen. Analysieren Sie die Daten genau, um alte, überflüssige, irrelevante oder fehlerhafte Einträge zu identifizieren und zu entfernen. Denken Sie auch daran, nach doppelten Quellen und Datensätzen zu suchen und diese zu entfernen.

4. Fügen Sie fehlende Daten hinzu

Datenbereinigung bedeutet oft das Hinzufügen von Daten. Gibt es etwas, das Sie nicht über Ihre Datenbankobjekte wissen, aber wissen sollten? Zum Beispiel müssen Sie vielleicht wissen, wo Ihre Kunden ansässig sind, um sicherzustellen, dass Sie die lokalen Vorschriften einhalten.

5. Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt eingegeben werden

Informieren Sie Ihre Kollegen über die Datenqualität bei der Eingabe von Informationen in ERP-, CRM- und andere Quellen Ihres Data Warehouse. Überprüfen Sie, ob alle Datenvalidierungsfunktionen dieser Systeme korrekt funktionieren oder erstellen Sie neue Regeln. Falls es nicht möglich ist, eine spezifische Regel zu konfigurieren, verwenden Sie ein Datenvalidierungstool wie BiG EVAL, um die Daten genau dort zu überwachen, wo sie eingegeben werden, und informieren Sie Ihre Mitarbeiter über ihre Fehler, indem Sie ihnen Datenqualitätsberichte schicken.

6. Automatisieren Sie Datenbereinigungsprozesse

Wenn Sie häufig große Datenmengen verarbeiten, sollten Sie sicherstellen, dass Ihre Bereinigungsprozesse damit Schritt halten können. Am besten tun Sie dies, indem Sie automatisierte Datentest-Tools und Testfälle verwenden, insbesondere wenn Sie sich auf manuell gepflegte Mapping-Tabellen oder Ähnliches verlassen.

Dafür gibt es einen einfachen Grund: Wo immer manuelle Arbeit geleistet wird, besteht die Gefahr menschlicher Eingabefehler. Selbstverständlich kann es sein, dass Sie Ihre Prozesse für bestimmte Projekte oder im Zuge der Erweiterung Ihres Unternehmens anpassen müssen, aber die Automatisierung sollte immer im Mittelpunkt Ihrer Bereinigungsstrategie stehen.