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Data Cleaning: Definition, Techniken, Bedeutung in der Data Science

- Lesedauer: 5 Minuten

Data Cleaning oder Datenbereinigung ist ein unverzichtbarer Schritt in der Data Science und im Machine Learning. Es geht darum, Probleme in den Datensätzen zu lösen, damit sie später genutzt werden können. Definitionen, Techniken, Anwendungsbeispiele, Schulungen...

Daten sind für Data Science, künstliche Intelligenz und Machine Learning unverzichtbar. Sie sind sozusagen der Treibstoff für diese Technologien.

Daher ist es sehr wichtig, die Qualität der Daten zu gewährleisten. Heutzutage ist es sehr einfach, saubere und strukturierte Daten von guter Qualität auf speziellen Marktplätzen zu finden. Wenn ein Unternehmen hingegen seine eigenen internen Daten bereinigen will, muss ein Unternehmen auf Data Cleaning zurückgreifen.

Was genau ist Data Cleaning?

Data Cleaning (auch Data Cleansing oder Data Scrubbing genannt) umfasst mehrere Prozesse, die darauf abzielen, die Qualität der Daten zu verbessern. Es gibt viele Werkzeuge und Praktiken, um Probleme in einem Dataset zu beseitigen.

Diese Prozesse dienen dazu, ungenaue Datensätze in einer Datenbank oder einem Datensatz zu korrigieren oder zu entfernen. Im Allgemeinen geht es darum, unvollständige, ungenaue, korrupte oder irrelevante Daten oder Datensätze zu identifizieren und zu ersetzen.

Am Ende eines korrekt durchgeführten Data Cleanings sollten alle Datensätze konsistent und fehlerfrei sein. Dies ist für die Verwendung und Nutzung der Daten unerlässlich.

Ohne Bereinigung können die Ergebnisse von Analysen verfälscht werden. Ebenso kann ein Machine-Learning- oder KI-Modell, das mit den falschen Daten trainiert wurde, verzerrt sein oder eine schlechte Leistung erbringen.

Data Cleaning unterscheidet sich von Data Transformation. Beim Cleaning werden die Daten von einem Format in ein anderes umgewandelt, während die Transformation (auch Wrangling oder Munging genannt) darauf abzielt, die Rohdaten in ein für die Analyse geeignetes Format umzuwandeln.

Wozu dient Data Cleaning?

Daten sind heute eine wichtige Ressource für Unternehmen in allen Branchen. Im Zeitalter von Big Data werden sie als Unterstützung für entscheidende Entscheidungen genutzt.

Laut einer von IBM durchgeführten Studie kostet schlechte Datenqualität in den USA mittlerweile 3,1 Billionen US-Dollar pro Jahr. Und diese Kosten steigen exponentiell.

Die Vorbeugung durch Data Cleaning ist relativ erschwinglich, aber die Behebung bereits bestehender Probleme kann zehnmal so teuer sein. Schlimmer noch: Die Korrektur eines Problems in den Daten, nachdem es einen Ausfall verursacht hat, ist hundertmal teurer.

Eine Vielzahl von Problemen kann durch eine niedrige Datenqualität entstehen. Eine Marketingkampagne könnte z. B. falsch ausgerichtet sein und deshalb scheitern.

Im Gesundheitswesen können schlechte Daten zu schlecht geeigneten Behandlungen und sogar zum Scheitern der Entwicklung von Medikamenten führen. Eine von Accenture durchgeführte Studie zeigt, dass der Mangel an sauberen Daten das größte Hindernis für die Einführung von KI in diesem Bereich ist.

In der Logistik können Daten zu Problemen bei der Bestandsaufnahme und der Lieferplanung führen und somit die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. In der Fertigung können Fabriken, die Roboter mit falschen Daten einrichten, ernsthafte Probleme bekommen.

Data Cleaning ist notwendig, um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten, die von Gesetzen wie der DSGVO vorgeschrieben werden. In allen Branchen kann Data Cleaning also helfen, große Probleme zu vermeiden.

Die Vorteile von Data Cleaning

Data Cleaning bietet viele Vorteile. Einer der größten Vorteile ist, dass sie eine bessere datenbasierte Entscheidungsfindung ermöglichen.

Eine hohe Qualität wirkt sich positiv auf alle Aktivitäten aus, die mit Daten zu tun haben. Daten werden in allen Bereichen immer wichtiger.

Um den vollen Nutzen aus dieser Praxis zu ziehen, muss Data Cleaning als eine unternehmensweite Anstrengung verstanden werden. Es sorgt nicht nur für reibungslosere Abläufe im Unternehmen, sondern steigert auch die Produktivität, da die Teams keine Zeit mehr mit fehlerhaften Daten verschwenden müssen.

Die Umsätze können steigen, wenn die Marketingteams Zugang zu den besten Daten haben. Die Kumulierung dieser verschiedenen internen und externen Vorteile führt zu einer höheren Rentabilität.

Die verschiedenen Arten von Datenproblemen

Unternehmen sammeln eine Vielzahl von Daten aus den unterschiedlichsten Quellen. Diese Informationen können direkt intern oder von Kunden gesammelt werden oder sogar aus dem Internet und sozialen Netzwerken erfasst werden.

Bei diesem Prozess können jedoch verschiedene Probleme auftreten. Zunächst einmal kann ein Dataset doppelte Daten enthalten, d. h. mehrere identische Datensätze.

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Die Daten können auch in Konflikt zueinander stehen. Ein Satz kann mehrere ähnliche Datensätze mit unterschiedlichen Attributen enthalten.

Im Gegenteil, es kann vorkommen, dass Datenattribute fehlen. Es kann auch sein, dass die Daten nicht den Vorschriften entsprechen.

Diese Probleme können von verschiedenen Quellen verursacht werden. Es kann sich um ein Synchronisationsproblem handeln, wenn die Daten zwischen zwei Systemen nicht richtig geteilt werden.

Eine weitere Ursache kann ein Softwarefehler in Datenverarbeitungsanwendungen sein. Informationen können mit Fehlern „geschrieben“ werden, während die richtigen Daten versehentlich überschrieben werden können.

Schließlich kann die Ursache auch ganz einfach menschlich sein. Verbraucher können absichtlich unvollständige oder falsche Daten angeben, um ihre Privatsphäre zu schützen.

Was sind die Merkmale von qualitativ hochwertigen Daten?

Um als qualitativ hochwertig zu gelten, müssen Daten eine Reihe von Kriterien erfüllen. Sie müssen „gültig“ sein, d. h. sie müssen den Regeln und Einschränkungen entsprechen, die das Unternehmen festgelegt hat. Dies können Einschränkungen bezüglich der Datentypen, der Werte oder der Organisation der Daten in den Datenbanken sein.

Qualitativ hochwertige Daten müssen auch genau, vollständig, konsistent, einheitlich und nachvollziehbar sein. Dies sind die Merkmale, die sich auf die Datenqualität auswirken und die mithilfe von Data Cleaning korrigiert werden können.

Die Schritte des Data Cleaning

Um effektiv zu sein, muss Data Cleaning als ein schrittweiser Prozess betrachtet werden. Zu Beginn sollte ein Plan für die Datenqualität erstellt werden.

Bei diesem Plan geht es darum, die Hauptquelle von Fehlern und Problemen zu ermitteln und festzulegen, wie diese behoben werden können. Die Korrekturmaßnahmen sollten auf die richtigen Verantwortlichen aufgeteilt werden.

Außerdem müssen Metriken ausgewählt werden, die die Datenqualität auf klare und prägnante Weise messen. Dies ermöglicht später die Priorisierung von Data-Cleaning-Initiativen.

Schließlich muss eine Reihe von Aktionen und Maßnahmen identifiziert werden, um den Prozess in Gang zu setzen. Diese Maßnahmen werden im Laufe der Zeit, bei Änderungen der Datenqualität und der Entwicklung des Unternehmens aktualisiert.

Der zweite Schritt besteht darin, die Daten an der Quelle zu korrigieren, noch bevor sie in falscher Form in das System aufgenommen werden. Diese Praxis spart Zeit und Energie und ermöglicht es, Probleme zu beheben, bevor es zu spät ist.

Anschließend ist es wichtig, die Genauigkeit der Daten in Echtzeit zu messen. Es gibt verschiedene Werkzeuge und Techniken, die für diesen Zweck vorgesehen sind.

Wenn es dir leider nicht gelingt, Duplikate an der Quelle zu entfernen, ist es wichtig, sie aufzuspüren und später aktiv zu entfernen. Außerdem solltest du die Daten standardisieren, normalisieren, zusammenführen, aggregieren und filtern.

Im letzten Schritt werden schließlich die fehlenden Informationen ergänzt. Nachdem du diesen Prozess abgeschlossen hast, sind die Daten bereit, in einen Datenkatalog exportiert und analysiert zu werden.

Wie kann man sich in Data Cleaning ausbilden lassen?

Data Cleaning ist für die Bereiche Data Science und künstliche Intelligenz unerlässlich. Daher ist es zwingend notwendig, die verschiedenen existierenden Werkzeuge und Techniken zu beherrschen, um in diesen Bereichen arbeiten zu können.

Um diese Fähigkeiten zu erwerben, kannst du dich für die DataScientest-Ausbildung entscheiden. Unsere verschiedenen Programme Data Engineer, Data Analyst und Data Scientist geben dir die Möglichkeit, zu lernen, wie man Daten verarbeitet und insbesondere wie man sie bereinigt.

Nach Abschluss dieser berufsqualifizierenden Kurse bist du bereit, im Bereich Data Science zu arbeiten. Von den ehemaligen Lernenden haben 93 % sofort einen Job gefunden. Du erhältst außerdem ein von der Universität Sorbonne zertifiziertes Diplom.

Alle unsere Kurse werden als Bootcamp oder als Weiterbildung angeboten. Der in Frankreich innovative Blended-Learning-Ansatz bringt Fernunterricht und Präsenzunterricht in Einklang, um das Beste aus beiden Welten zu bieten. Warte nicht länger und entdecke unsere Kurse für Berufe im Bereich Data Science!

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