Was ist Data Profiling? Definition, Techniken und Vorteile

Was ist Data Profiling March 25, 2021

Einfuehrung in Data Profiling

Um wertvolle und umsetzbare Erkenntnisse aus Daten effektiv zu gewinnen, muessen diese Metriken vorher profiliert werden. Durch die Durchfuehrung von Datenprofilen koennen Unternehmen die Qualitaet ihrer Informationen effektiv verwalten.

Dies wird immer wichtiger, da immer mehr Unternehmen grosse Mengen von daten jeden Tag. Derzeit verwaltet das Durchschnittsgeschaeft 162,9 Terabyte an Daten, waehrend das durchschnittliche Unternehmen ueber 347,56 Terabyte verfuegt.

Laut Harvard Business Review erfuellen jedoch nur 3% der Daten die Qualitaetsstandards. Darueber hinaus weisen durchschnittlich 47% der neuen Daten mindestens einen kritischen Fehler auf. Mit falsch verwalteten Informationen koennen Unternehmen gewinnbringende Chancen verpassen und wertvolle Zeit und Geld verschwenden. Unternehmen koennen dies verhindern, indem sie ein genau definiertes Datenprofilerstellungssystem einrichten.

Was ist Data Profiling?

Bei der Datenprofilierung wird Datensaetze ueberprueft und analysiert, um deren Struktur und Informationen zu verstehen. Dieser Prozess ermoeglicht es Unternehmen, Zusammenhaenge zwischen verschiedenen Datenbanken und Trends zu identifizieren.

Es hilft auch sicherzustellen, dass die Metriken mit den Geschaeftsregeln und den statistischen Standardmessungen uebereinstimmen. Daher sind bei der Datenprofilerstellung alle generierten Informationen konsistent und fuer die Benutzer zugaenglich. Im Folgenden sind allgemeine Prozesse aufgefuehrt, die das Profiling mit sich bringt.

Sammlung von beschreibenden Statistiken

Identifizieren Sie verschiedene Datenstrukturen, Typen und Muster

Verwenden Sie Schluesselwoerter, kategorisieren Sie Datensaetze und erstellen Sie Beschreibungen

Durchfuehrung von Pruefungen zur Datenqualitaet

Bestimmen von Metadaten, bei denen es sich um Daten handelt, die Informationen zu einem anderen Datensatz beschreiben

Lokalisieren Sie Verteilungen, funktionale Abhaengigkeiten, Abhaengigkeiten von Embedded Value und Kandidaten im Ausland in der Datenbank

Arten von Data Profiling

Es gibt drei Haupttypen von Tools zur Datenprofilerstellung, von denen Unternehmen haeufig profitieren. Die effektive Implementierung dieser Prozesse wird dazu beitragen, die Datenqualitaet zu verbessern und es den Benutzern zu ermoeglichen, mehr Einblick in ihre Informationsquellen zu erhalten. Im Folgenden sind die drei wichtigsten Moeglichkeiten zum Profilieren von Daten aufgefuehrt.

1. Struktur Discovery

Strukturentdeckung ist der Prozess von Validierung von Daten um sicherzustellen, dass es korrekt formatiert ist und mit anderen Datensaetzen uebereinstimmt. Diese Praxis, die auch als Strukturanalyse bezeichnet wird, kann fuer verschiedene Techniken verwendet werden.

Beispielsweise koennen Organisationen die Strukturermittlung fuer den Musterabgleich verwenden, bei dem Sequenzen in einem Dataset gefunden werden. Ein Unternehmen verfuegt moeglicherweise ueber eine Adressendatenbank und verwendet den Musterabgleich, um bestimmte Sets darin zu finden.

Organisationen koennen die Strukturermittlung auch nutzen, um grundlegende Statistiken zu bewerten. In dem sie Mindest- und Hoechstwerte, Durchschnittswerte, Modi und Standardabweichungen in ihren Daten identifizieren koennen.

2. Content-Ent

Bei der Content-Ermittlung wird jedes Element in einer Datenbank genau untersucht, um die Datenqualitaet sicherzustellen. Dieser Prozess hilft Geschaeftsinhabern, Null- oder fehlerhafte Werte hervorzuheben, auf die sie diese umgehend korrigieren koennen.

Content Discovery beinhaltet auch einen Standardisierungsprozess, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent sind. Beispielsweise muss eine Datenbank mit den Telefonnummern der Kunden im richtigen Format von 1-123-456-7890 vorliegen, um eine ordnungsgemaesse Analyse und Extraktion zu gewaehrleisten. Fuer den Fall, dass Daten in einem nicht standardmaessigen Format vorliegen, kann das Unternehmen nicht effektiv mit seinen Verbrauchern kommunizieren.

3. Entdeckung von Beziehungen

Die Entdeckung von Beziehungen ist der Prozess der Identifizierung, welche Datensaetze das Unternehmen verwendet, und um die Beziehungen zwischen verschiedenen Quellen zu verstehen. Um eine Beziehungspermittlung durchzufuehren, muessen Marken Metadatenanalysen durchfuehren, um Verbindungen und ueberlappende Daten zu finden.

Techniken zur Datenprofilierung

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Laut einer Studie aus dem Jahr 2019 gelten 31% der Unternehmen als datengesteuert. Dies beinhaltet die Nutzung von Metriken und Analysen und die Verwendung von Datenverwaltungstools wie Datenprofilerstellung. Um ihre Datenverteilung effektiv zu bewerten, haben Marken das folgende Profiling verwendet Techniken .

Spalten-Profilierung

Spalten-Profiling ist die Methode zur Bewertung von Tabellen und zur Quantifizierung der Eintraege in jeder Spalte. Dies hilft, Frequenzverteilungen und Datentrends innerhalb der Spalte aufzudecken.

Spalten-Profilerstellung

Das spaltige Profiling besteht aus einer Schluesselanalyse und einer Abhaengigkeitsanalyse. Organisationen fuehren die vorherige Analyse durch, indem sie Datenwerte fuer einen Primaerschluessel bewerten. Auf der anderen Seite ist die Abhaengigkeitsanalyse eine komplexe Methode zur Identifizierung von Beziehungen und Strukturen in einem Datensatz. Mithilfe dieser beiden Analysetechniken koennen Geschaeftsteams die Abhaengigkeiten von Datenattributen in einer Tabelle analysieren.

Kreuztisch-Profilierung

Diese Praxis verwendet Schluesselanalysen, um Streudaten und semantische und syntaktische Diskrepanzen zu lokalisieren. Dies hilft dabei, Duplikate und redundante Informationen zu eliminieren und die Datenzuordnung zu optimieren. Durch die Durchfuehrung einer Cross-Table-Profilerstellung koennen Organisationen auch die Verbindung zwischen Spalten aus verschiedenen Tabellen analysieren.

Validierung von Datenregel

Die Validierung von Datenregeln bestaetigt, dass Datasets den festgelegten Regeln und Messstandards folgen. Unternehmen verwenden diese Technik, um die Qualitaet und Benutzerfreundlichkeit ihrer Daten zu verbessern.

Vorteile von Data Profiling

Das Missmanagement der Datenqualitaet kann negative Auswirkungen auf den Geschaeftsbetrieb haben. Tatsaechlich kosten Probleme mit der Qualitaet der Daten Unternehmen in den USA mehr als 3 Billionen Dollar pro Jahr. Kapital wird nicht nur verschwendet, sondern Organisationen muessen auch Zeit damit verbringen, ihren Ruf neu zu strukturieren und wieder aufzubauen. Um ihr Endergebnis zu schuetzen, muessen Unternehmen ihre eingehenden Kennzahlen profilieren und kontrollieren. Im Folgenden sind weitere Vorteile fuer die Datenprofilerstellung aufgefuehrt.

Verbesserte Datenqualitaet und Zuverlaessigkeit

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Durch Datenprofilerstellung koennen Unternehmen garantieren, dass es keine Duplikationen, Nullwerte oder Anomalien gibt. Es hilft auch beim Filtern von Daten und stellt sicher, dass die Marke nuetzliche und wertvolle Informationen zur Hand hat. Daher koennen sich Manager und Fuehrungskraefte auf Seniorenebene auf die Qualitaet und Glaubwuerdigkeit ihrer Daten verlassen, um wichtige Geschaeftsentscheidungen zu treffen.

Machen Sie datengesteuerte Prognosen

Unternehmen koennen potenzielle zukuenftige Ergebnisse in Bezug auf den Markt und ihr Unternehmen identifizieren und vorausschauende Entscheidungen mit profilierten Informationen treffen. Dies bereitet die Marke darauf vor, Probleme zu loesen, bevor sie auftreten, und ermoeglicht es ihnen, ihre finanzielle Gesundheit effektiv zu schuetzen.

Verbesserte Datenorganisation

Organisationsdaten koennen aus verschiedenen Quellen stammen, aus Unternehmenssoftware und sozialen Medien. Tools zur Datenprofilierung ermoeglichen es Geschaeftsteams, ihre Metriken bis zu ihrer Quelle zu verfolgen und die Verschluesselung aus Sicherheitsgruenden zu gewaehrleisten.