Was ist Datenaufbereitung?
Die Datenaufbereitung ist der Prozess, bei dem Rohdaten gereinigt, umformatiert und miteinander kombiniert werden, um sie für die Analyse vorzubereiten. Dieser entscheidende Schritt schafft eine Grundlage für genaue und aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihren Daten.
Warum ist Datenaufbereitung wichtig?
Beispielsweise sammeln Versicherungsunternehmen eine große Menge von Daten in Form von Versicherungspolicen und Schadensfällen. Die Rohdaten können in verschiedenen Formaten und Strukturen vorliegen, da sie von verschiedenen Quellen stammen, darunter Online-Formulare, Papieranträge und telefonische Meldungen.
In der Datenaufbereitung werden diese unterschiedlichen Datenquellen harmonisiert, um konsistente Informationen zu erhalten. Dies kann die Umwandlung von Datumsformaten, die Bereinigung von Tippfehlern und die Vereinheitlichung von Datentypen umfassen. Darüber hinaus werden fehlende Informationen ergänzt, beispielsweise, wenn einige Schadensmeldungen unvollständige Angaben enthalten.
Ohne Datenaufbereitung könnten diese unstrukturierten Daten zu Fehlinterpretationen führen und die Qualität der Schadensanalyse beeinträchtigen. Mit sinnvoll aufbereiteten Daten können Sie beispielsweise präzisere Erkenntnisse gewinnen. In der Versicherungsbranche würde dies bedeuten: Trends bei Schadensfällen erkennen, Betrug aufdecken, die Schadensabwicklung optimieren und die Tarifgestaltung verbessern.
Dies zeigt, wie entscheidend die Datenaufbereitung ist, um die Qualität und Konsistenz Ihrer Daten sicherzustellen, wertvolle Informationen aus ihnen zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
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Vorteile der Datenaufbereitung
Die Datenaufbereitung bietet entscheidende Vorteile für Sie:
- Hochwertige Daten produzieren: Die Datenaufbereitung stellt das Bereinigen von Datensätzen sicher, sodass alle in der Datenanalyse verwendeten Daten von hoher Qualität sind.
- Höhere Produktivität: Datenaufbereitung macht die Arbeit ihrer Mitarbeiter produktiver, da diese auf fehlerfreie Daten zugreifen können.
- Bessere Geschäftsentscheidungen treffen: Datenaufbereitung führt zu hochwertigen Daten, die schneller und effizienter verarbeitet und analysiert werden können, was wiederum zu zeitnahen und effizienten Geschäftsentscheidungen führt.
- Fehler schnell beheben: Die Datenaufbereitung hilft Ihnen, Fehler vor der Datentransformation zu erkennen. Nachdem die Daten aus ihrer ursprünglichen Quelle entfernt wurden, ist es schwieriger, diese Fehler zu verstehen und zu korrigieren.
- Kosteneinsparungen: Die Datenaufbereitung reduziert Ihre Kosten für Datenmanagement und Datenanalyse.
- Vermeidung von Doppelarbeit: Datenaufbereitung verhindert redundante Arbeit bei der Datenanpassung für verschiedene Anwendungen.
Schritte der Datenaufbereitung
Die spezifischen Schritte der Datenaufbereitung können je nach Branche, Unternehmensart und Anforderungen variieren, doch der grundlegende Prozess bleibt im Wesentlichen gleich.
Zu den zentralen Aufgaben bei der Datenaufbereitung gehören:
- Datensätze sammeln: Sammeln von relevanten Daten aus verschiedenen Quellen wie operationellen Systemen, Datenlagern und anderen Datenquellen.
- Datenentdeckung und Profilierung: Die erste Stufe zur Verbesserung der Datenqualität und Vorbereitung für die spätere Datenanalyse. Hierbei werden Muster, Beziehungen und andere Datenattribute identifiziert, sowie Inkonsistenzen, Anomalien und fehlende Werte aufgedeckt.
- Datenbereinigung und Plausibilitätsprüfung: Korrektur, um vollständige und genaue Datensätze zu erstellen. Dies beinhaltet das Entfernen oder Reparieren fehlerhafter Daten, das Auffüllen fehlender Werte und die Harmonisierung inkonsistenter Einträge.
- Datenstrukturierung für statistische Datenanalyse: Organisieren der Daten, um sie für statistische Methoden zur Datenanalyse zugänglich zu machen. Dies kann die Umwandlung von Daten in tabellarische Formate für den Zugriff durch Analyse-Tools umfassen.
- Datenumwandlung und -anreicherung für bessere Datenqualität: Umwandlung der Daten in einheitliche und verwendbare Formate. Dies kann das Erstellen neuer Felder oder Spalten beinhalten, die Werte aus vorhandenen Daten aggregieren. Bei Bedarf erfolgt die Anreicherung der Daten durch Hinzufügen von Informationen.
- Datenvalidierung und Fehlerbehebung: Überprüfen der Daten auf Konsistenz, Vollständigkeit und Genauigkeit mithilfe automatisierter Routinen.
- Datenveröffentlichung für effiziente Datenanalyse: Speichern und Zugänglichmachen der vorbereiteten Daten für effektive datenbasierte Methoden zur Datenauswertung im Unternehmen.
Wie hilft maschinelles Lernen bei der Datenaufbereitung?
Data Scientists verbringen oft viel Zeit damit, Daten zu sammeln und aufzubereiten, anstatt sie zu analysieren. Effiziente Datenaufbereitung ermöglicht es Ihnen, mehr Zeit für die eigentliche Datenanalyse zu verwenden, was den geschäftlichen Nutzen steigert.
Ein paar Beispiele:
Maschinelles Lernen (ML) kann Ihnen bei der intelligenten Automatisierung der Datenaufbereitung helfen. Es erkennt Muster aus wiederholter Verwendung und kann damit beginnen, Datensätze zu bereinigen, sobald sie eintreffen. Der Algorithmus erkennt beispielsweise, dass Sie regelmäßig Telefonnummern in ein einheitliches Format bringen müssen und automatische Anpassungen vornehmen.
Ebenso kann ML feststellen, dass Sie kontinuierlich Produktbewertungen von verschiedenen Online-Plattformen in Ihre Datensätze integrieren möchten, und diese automatisch hinzufügen, sobald neue Daten in die Datenbank gelangen.
Da diese Muster einfach und wiederholbar, aber aufgrund der schieren Datenmenge arbeitsintensiv sind, kann ML für Sie erheblich Zeit und Mühe im Datenaufbereitungsprozess einsparen. Darüber hinaus hilft es Ihnen, Genauigkeitsprobleme zu reduzieren, die durch menschliche Fehler verursacht werden, wie Tippfehler oder von menschlichen Augen übersehene Elemente.
Die Synergie von IDP und Datenaufbereitung in der Datenoptimierung
Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) und Datenaufbereitung sind zwei Schlüsselbegriffe im Bereich der Datenverarbeitung und Datenanalyse.
IDP konzentriert sich auf die automatisierte Verarbeitung und Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Dokumenten wie Texten, Bildern und sogar Handschriften. Das Hauptziel von IDP besteht darin, Daten aus verschiedenen Dokumenten zu erfassen, zu klassifizieren und in eine strukturierte Form zu bringen. Dies ermöglicht Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus Dokumenten zu gewinnen, ohne sie manuell durchgehen zu müssen.
Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung und Plausibilitätsprüfung, bezieht sich auf den Prozess der Vorbereitung von Rohdaten, um sie für Datenanalysen und Modelle nutzbar zu machen. Hier werden strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, bereinigt, transformiert und harmonisiert, um die Datenqualität sicherzustellen. Die Datenqualität ist entscheidend für erfolgreiche Datenanalysen und -auswertung, da Fehler in den Datensätzen die statistische Datenanalyse und die Ergebnisse beeinflussen können.
Die beiden Konzepte, IDP und Datenaufbereitung, fließen ineinander über, da IDP ein Teil des Datenaufbereitungsprozesses sein kann. Wenn Unternehmen Daten aus Dokumenten extrahieren und in ihre Datenbestände integrieren, ist dies ein wichtiger Schritt in der Datentransformation und -aufbereitung. IDP erleichtert die Erfassung von Daten, die dann in den Datenaufbereitungsprozess einfließen können, um sie mit anderen Datenquellen zu verknüpfen und zu bereinigen.
Umgekehrt kann die Datenaufbereitung auch IDP unterstützen, indem sie saubere und strukturierte Datenquellen für die intelligente Verarbeitung von Dokumenten bereitstellt. Dies verbessert die Genauigkeit und Effizienz von IDP-Systemen, was für Unternehmen bei der Datenanalyse und -auswertung von großer Bedeutung ist. Die Anwendung statistischer Datenanalyse-Methoden auf qualitativ hochwertige Datensätze unterstützt Unternehmen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Fehler zu minimieren.
Insgesamt bauen IDP und Datenaufbereitung aufeinander auf, da sie in der modernen Datenwelt eng miteinander verknüpft sind. Wenn Sie mehr zu IDP und den Vorteilen von IDP erfahren möchten, schauen Sie sich unbedingt unseren Artikel dazu an.
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