Definition
Datenaufbereitung (auch Datenvorbereitung genannt) bezieht sich auf den Prozess, Rohdaten in eine Form zu bringen, die für die weitere Verarbeitung oder Analyse geeignet ist. Dies kann mehrere Schritte umfassen, wie zum Beispiel das Sammeln, Bereinigen, Integrieren und Transformieren von Daten.
Einige Beispiele für Schritte, die man im Rahmen der Datenaufbereitung durchführen kann sind:
- Datensammlung: Rohdaten aus verschiedenen Quellen sammeln (wie z.B. Datenbanken, Excel-Tabellen, CSV-Dateien, etc.)
- Datenbereinigung: Unvollständige oder fehlerhafte Daten entfernen oder korrigieren, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und konsistent sind.
- Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen integrieren, um sicherzustellen, dass sie konsistent und vollständig sind. Dies kann durch den Einsatz ETL erfolgen.
- Datentransformation: Daten in eine andere Form transformieren, um sie für die weitere Verarbeitung oder Analyse geeignet zu machen. Beispiele hierfür sind das Zusammenführen von Daten, das Ändern von Datentypen oder das Berechnen von Aggregaten.
- Datenqualitätskontrolle: Nach der Datenaufbereitung werden die Daten auf ihre Qualität überprüft, um sicherzustellen, dass sie sauber und konsistent sind.
- Datenlagerung: Nach der Vorbereitung werden die Daten in einem geeigneten Datenlagerungssystem gespeichert, wie z.B. Data Warehouses oder Data Lakes, um sie für die weitere Verarbeitung und Analyse bereitzustellen.
Die Datenaufbereitung ist ein wichtiger Schritt im Prozess der Datenanalyse, da sie sicherstellt, dass die Daten sauber, konsistent und in einer geeigneten Form für die weitere Verarbeitung und Analyse vorliegen.
Wie profitieren Unternehmen von Datenaufbereitung?
Unternehmen können auf verschiedene Weise von der Datenaufbereitung profitieren:
- Erhöhung der Datenqualität: Durch die Bereinigung und Integrierung von Daten kann die Qualität der Daten erhöht werden, was zu besseren Entscheidungen und präziseren Analysen führen kann.
- Erhöhung der Analysefähigkeiten: Durch die Vorbereitung der Daten in einer geeigneten Form können Unternehmen schneller und präzisere Analysen durchführen, was zu besseren Entscheidungen führen kann.
- Erhöhung der Flexibilität: Durch die Vorbereitung der Daten in verschiedenen Formaten können Unternehmen schneller auf veränderte Anforderungen reagieren und ihre Analysefähigkeiten erweitern.
- Erhöhung der Skalierbarkeit: Durch die Optimierung der Datenstrukturen und -prozesse können Unternehmen ihre Fähigkeit erhöhen, große Datenmengen zu verarbeiten.
- Erhöhung der Sicherheit: Durch die Anwendung von Datenaufbereitungsprozessen kann die Sicherheit der Daten erhöht werden, was zu einer erhöhten Datensicherheit und Compliance führen kann.
- Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung von Datenaufbereitungsprozessen und die Vermeidung von manuellen Fehlern können Unternehmen Kosten einsparen.
Was muss ein Unternehmen dabei alles beachten?
Bei der Durchführung von Datenaufbereitung gibt es einige wichtige Faktoren, die Unternehmen beachten sollten, um erfolgreich zu sein:
- Klare Ziele und Anforderungen: Bevor mit der Datenaufbereitung begonnen wird, sollten Unternehmen klare Ziele und Anforderungen definieren. Somit ist sichergestellt, dass die Datenaufbereitung die erwarteten Vorteile bringt.
- Datenqualität: Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Datenqualität hoch ist, bevor sie mit der Aufbereitung beginnen. Somit ist gewährleistet, dass die Ergebnisse der Analyse zuverlässig sind.
- Datensicherheit: Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Datensicherheit bei der Aufbereitung gewahrt bleibt, indem sie angemessene Sicherheitsmaßnahmen ergreifen, um Datenverluste oder Datenlecks zu vermeiden.
- Prozess Automatisierung: Unternehmen sollten überlegen, ob sie Prozesse automatisieren können, um Zeit und Ressourcen zu sparen und die Effizienz zu erhöhen.
- Skalierbarkeit: Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Datenaufbereitung skalierbar ist, um sicherzustellen, dass sie in der Lage sind, mit zunehmenden Datenmengen umzugehen.
- Integration: Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Datenaufbereitung gut in bestehende IT-Systeme und Prozesse integriert werden, um Prozesse zu vereinfachen und die Effizienz zu erhöhen.
- Testing: Unternehmen sollten umfangreiche Tests durchführen, um sicherzustellen, dass die Datenaufbereitung erfolgreich ist und die erwarteten Vorteile bringt.
- Dokumentation: Unternehmen sollten die Prozesse und Regeln, die bei der Datenaufbereitung angewendet werden, dokumentieren. Dies ist wichtig um die Abläufe nachvollziehbar und wiederholbar zu halten.
- Governance: Unternehmen sollten eine Governance-Strategie aufstellen, um sicherzustellen, dass die Datenaufbereitung den Unternehmensrichtlinien und -prozessen entspricht.
- Support und Wartung: Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie die erforderliche Unterstützung und Wartung für die Datenaufbereitung bereitstellen können, um Probleme zu vermeiden und die Leistung zu gewährleisten.
Eine wichtige Phase der Datenaufbereitung ist die Datenbereinigung. Hierbei werden ungültige, fehlerhafte oder fehlende Daten identifiziert und entfernt. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Analyse auf sauberen und validen Daten basiert. Eine weitere wichtige Phase ist die Datenintegration. Hierbei werden Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt, um eine umfassendere Sicht auf die Daten zu erhalten. Dies ist besonders nützlich, wenn man Daten aus verschiedenen Unternehmensbereichen oder -abteilungen analysieren soll.
Lernen Sie in unserem Blogbeitrag mehr über Data-Governance.