Sie können nicht über Analysen sprechen, ohne zumindest die Bedeutung sauberer Daten zu erwähnen. Derzeit durchlaufen Internetnutzer beispiellose Datenmengen. Das meiste davon ist jedoch unstrukturiert und sogar irrelevant. Geben Sie die Datenbereinigung ein, ein zentraler Bestandteil jeder modernen Analyselösung. Dieser Prozess entfernt unnötige Daten entsprechend Ihrer vorgegebenen Verwendung.

Wie funktioniert eine Analyselösung für ein Unternehmen? Der Begriff "Datenanalyse”Bezieht sich darauf, wie ein Unternehmen Daten verwendet. Jeden Tag werden Informationen aus allen Arten von Aktivitäten gesammelt - spezifische Details von Kunden, Mitarbeitern, Transaktionshistorien und mehr. Sobald es in das System eingeht, filtert Analytics diese Daten, damit eindeutige Stakeholder sie verwenden können, um Prozesse zu aktualisieren, Geschäftsansätze anzupassen und andere hilfreiche Änderungen vorzunehmen.

Ein Missverständnis, das Menschen häufig haben, ist, dass Datenanalysen nur für große Unternehmen nützlich sind. Gute Daten kommen Unternehmen jeder Größe zugute, und man könnte sagen, je höher der Einsatz einer potenziellen Entscheidung ist - wie bei einem kleinen Unternehmen -, desto wichtiger ist es, über die Insights-Analysetools zu verfügen. Der Schlüssel liegt in den richtigen Datenanalysetools.

Wie macht ein Unternehmen Daten härter und erreicht mehr? Diese Diskussion führt Sie durch einen kurzen Überblick über die Datenbereinigung, von der grundlegenden Definition über die potenziellen Verwendungszwecke bis hin zur Art und Weise, wie moderne Unternehmen sie im täglichen Betrieb einsetzen.

Analytics Tools Bereinigen Sie Ihre Daten automatisch

Was ist Datenbereinigung?

Wie von Techopedia definiert, Datenbereinigung ist:

Der Prozess des Änderns von Daten in einer bestimmten Speicherressource, um sicherzustellen, dass diese korrekt und korrekt sind. Es gibt viele Möglichkeiten, die Datenbereinigung in verschiedenen Software- und Datenspeicherarchitekturen durchzuführen. Die meisten von ihnen konzentrieren sich auf die sorgfältige Überprüfung von Datensätzen und Protokollen, die mit einer bestimmten Datenspeichertechnologie verbunden sind.

Mit anderen Worten, es besteht darin, sicherzustellen, dass alle Daten, die Sie für die Analyse verwenden, vollständig, korrekt, relevant, singulär und ordnungsgemäß formatiert sind. Das bedeutet, den Eingabeprozess als mehr als nur das Löschen irrelevanter Daten zu betrachten. Durch die Festlegung eines proaktiven Ansatzes wird sichergestellt, dass alle in Analytics und Business Intelligence verwendeten Daten umsetzbar sind.

Nicht jeder nennt diesen Prozess mit demselben Namen. Möglicherweise wird es auch als Datenbereinigung oder Datenbereinigung bezeichnet.

Die Bedeutung der Datenbereinigung in jedem modernen Unternehmen

Denken Sie an das schiere Datenvolumen, das jede Minute des Tages in Ihr Unternehmen und Ihre Systeme fließt. Überlegen Sie sich dann, wie sehr Sie sich auf diese Daten verlassen, um Ihre Zielgruppe zu verstehen, Umsatzzyklen zu prognostizieren und wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Was passiert, wenn die Daten für den Stakeholder, der sie liest, ungenau oder irrelevant sind? Die daraus resultierenden Erkenntnisse, Einsichten und Entscheidungen werden natürlich ebenfalls fehlerhaft. Darüber hinaus können schmutzige Daten in Branchen, in denen Compliance von entscheidender Bedeutung ist, zu potenziell erheblichen Compliance-Problemen führen.

Gute Datenoperationen versuchen, eine saubere, gut formulierte Datenaufnahme sicherzustellen. Einige ungenaue oder falsche Daten werden unweigerlich durchgehen oder im Laufe der Zeit fehlerhaft werden. Aus diesem Grund muss jedes Unternehmen über Datenbereinigungsprozesse verfügen und Feedback von denjenigen einholen, die sich bei der Erledigung ihrer Aufgaben darauf verlassen.

5 Bereiche, auf die Unternehmen abzielen können, um den Datenerfolg zu steigern

Automatisierte Analyselösungen sind ein universeller Bedarf im gesamten Unternehmen. In einigen Bereichen wird die Umsetzung besonders wichtig und sollte Priorität haben:

  1. Erweiterte Analyse. Wir haben dieses Konzept oben angesprochen. Moderne Analytik geht weit über die bloße Betrachtung historischer Trends hinaus und versucht, ihre Fähigkeit zur Umsatzprognose und zur Entscheidungsfindung im Kerngeschäft vorauszusagen. Durch saubere Daten werden diese Vorhersagen und Erkenntnisse genauer.
  2. Das Internet der Dinge (IoT). Das IoT ist zu einer der größten Datenquellen geworden, aber vieles davon kann irrelevant oder sogar fehlerhaft sein. Ein effizienter Datenbereinigungsprozess löscht eingehende Datenschreie, reduziert Unregelmäßigkeiten und verbessert die Gültigkeit der in das System fließenden Informationen.
  3. Intelligente Prozesse. Insbesondere in der Fertigung haben intelligente Prozesse die Effizienz von Fabrikhallen drastisch verbessert. Die einzige Möglichkeit, Genauigkeit und tatsächliche Effizienzverbesserungen sicherzustellen, besteht in sauberen Daten, die den Prozess verbessern und nicht stören.
  4. Künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenz ist zunehmend ein zentraler Bestandteil der modernen Business Intelligence und kann ohne saubere Daten nicht implementiert oder ausgeführt werden. Jedes Unternehmen, das KI nutzen möchte, muss über ausreichende Reinigungsprozesse verfügen.
  5. Maschinelles Lernen. In engem Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz nutzt maschinelles Lernen Datentrends, um neue Schlussfolgerungen zu ziehen und sich im Laufe der Zeit selbst zu verbessern. Auch hier ist die Notwendigkeit sauberer Daten für die erfolgreiche Umsetzung dieser Konzepte selbstverständlich.

Ein grundlegender Datenbereinigungsprozess, um mit der Implementierung zu beginnen

Die Nuancen der Datenbereinigung sind komplex und gehen weit über den Rahmen dieser Einführung hinaus. Es ist jedoch von Vorteil, eine grundlegende Vorstellung davon zu haben, wie diese Prozesse aussehen, wenn Sie nach einer Implementierung in Ihrem Unternehmen suchen. Im Kern besteht diese Sequenz aus 5 notwendigen Schritten:

  1. Analysieren Sie Ihre falschen Daten. Wenn Sie ungenaue Informationen finden, verfolgen Sie, wo diese in das System gelangen. Auf diese Weise können Sie Trends identifizieren und Probleme im Kern beheben, nicht nur die Symptome.
  2. Optimieren Sie Ihre Datenaufnahme. Je weniger Möglichkeiten Sie haben, Informationen in das System zu gelangen, desto schneller können Sie Ihre absichtlichen Engpässe überprüfen und sicherstellen, dass Sie Fehler am Gate erkennen.
  3. Beseitigen Sie Duplikate. Stellen Sie sicher, dass Systeme vorhanden sind, die nach doppelten Einträgen suchen, damit Sie diese nicht doppelt zählen.
  4. Überprüfen Sie Ihre Daten kontinuierlich. Suchen Sie nach Tools, mit denen Sie Ihre Informationen bereinigen und regelmäßig mit anderen Quellen oder Testalgorithmen vergleichen können.
  5. Erstellen Sie Testberichte. Bevor Sie sich auf Ihre Analysen verlassen, stellen Sie sicher, dass Ihre Berichtslösungen keine fragwürdigen Daten ausgeben, die zu fehlerhaften Entscheidungen oder Ergebnissen führen können.

Die Datenbereinigung ist im Kern ein Problem der Datenverwaltung. Die oben genannten Schritte sollten nicht einmal, sondern fortlaufend in Echtzeit ausgeführt werden, um Ihre Informationen korrekt und umsetzbar zu halten. So optimieren Sie Ihre Prozesse und verbessern dabei Ihre Business Intelligence.

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