Was ist Data Wrangling? 6 wichtige Schritte

Was ist Daten Wrangling March 18, 2021

Einfuehrung in Data Wrangling

Unternehmen sammeln jeden Tag Rohdaten mit ihrem Vielfachen Business-Systeme . Entscheidungstraeger und Unternehmensfuehrer verlassen sich auf diese Kennzahlen, um ihre Geschaeftstaetigkeit zu steuern und ihr Wachstum zu steigern. Bevor jedoch extrahierte Daten verwendet werden koennen, muessen sie korrekt sein.

Andernfalls kann das Unternehmen Chancen verpassen, unnoetige Risiken eingehen oder den Betrieb verzoegern. Daher haben Unternehmen Tools zur Datenverarbeitung implementiert, um sicherzustellen, dass ihre Informationen zuverlaessig und einsatzbereit sind.

Was ist Data Wrangling?

Daten-Wrangling ist die Praxis der Bereinigung, Umstrukturierung und Anreicherung von Rohdaten. Rohdaten sind komplex, weil sie nicht verarbeitet oder in ein System integriert wurden. Mit Daten-Wrangling werden diese Datensaetze in ein Standardformat umgewandelt, das wertvolle Erkenntnisse hervorhebt. Der Prozess beinhaltet die Konsolidierung von Daten an einem Ort und die Behebung fehlender Informationen oder Fehler.

Auch bekannt als Datenvermittlung, wird das Daten-Wrangling als der zeit- und arbeitsintensivste Teil der Datenverarbeitung angesehen. Datenwissenschaftler haben gesagt, dass das Daten-Wrangling ungefaehr 75% ihrer Zeit in Anspruch nimmt. Indem sie Zeit in den Prozess investieren, koennen sich Teams darauf konzentrieren, die Datengenauigkeit sicherzustellen. Dieser Prozess ist fuer Unternehmen sehr wichtig, da er die einzige Methode ist, die Rohdaten nutzbar macht.

Effektive Datenverarbeitung wird den Fuehrungskraeften der Organisation helfen, die Sicht auf ihr gesamtes Unternehmen aus der Vogelperspektive zu foerdern. Es eliminiert auch Faelle von Datenduplizierung, die sich auf die Entscheidungsfindung ausgewirkt haetten. Da es unterschiedliche Datenquellen zentralisiert, koennen verschiedene Abteilungen in einem Unternehmen zusammenarbeiten und innovative Strategien entwickeln.

6 Schritte zum Daten-Wrangling

Unternehmen koennen sich auf viele verschiedene Arten mit Daten befassen, von der Verwendung von Automatisierung oder Software bis hin zur manuellen Eingabe von Informationen in eine Datenbank. Trotz dieser vielfaeltigen Techniken umfasst der Prozess der Datenverarbeitung 6 Kernschritte.

1. Discovery

Bevor Sie Daten-Wrangling durchfuehren, muessen Unternehmensteams vollstaendig verstehen, worum es bei ihren Daten geht. Es ist auch wichtig zu wissen, warum das Unternehmen den Datensatz benoetigt und wie er ihn nutzen wird. Dieses Wissen wird dazu beitragen, dem Team klarere Anweisungen zur Organisation und Analyse der Informationen zu geben.

2. Umstrukturierung

Eingehende Datensaetze aus mehreren Quellen und Systemen werden in verschiedenen Formaten, Groessen und Typen ankommen. Daher muessen die Daten in diesem Stadium auf ein Standardformat umstrukturiert werden. Die Daten sollten auch basierend auf ihrem Zweck kategorisiert und getrennt werden.

3. Daten-Saeuber

Der Datenbereinigungsschritt beinhaltet das Entfernen von Duplikaten, Nulleintraegen und Fehlern in der Datenbank. Teams koennen die Informationen auch weiter standardisieren. Beispielsweise kann eine Regel implementiert werden, um sicherzustellen, dass alle Daten im Format MM/DD/YYYY geschrieben sind und dass alle Bundesstaaten mit 2 Buchstaben abgekuerzt werden.

4. Daten-Anreicherung

Die Anreicherung von Daten bezieht sich auf die Aufnahme vorhandener Daten und das Hinzufuegen zusaetzlicher Informationen, um mehr Erkenntnisse abzuleiten. Wenn ein Einzelhaendler beispielsweise mehr ueber die Wirksamkeit seiner Social-Media-Anzeigen erfahren moechte, kann er seine Verkaufsdaten mit Marketingdaten anreichern.

5. Validierung

Der Validierungsprozess beinhaltet die Authentifizierung der Zuverlaessigkeit, Glaubwuerdigkeit und Qualitaet der bereinigten Daten. Teams muessen sicherstellen, dass alle ihre Daten korrekt sind und dass die Informationen waehrend des Daten-Wrangel-Prozesses nicht geaendert wurden.

6. Teilen von Daten

Nach der Validierung der Daten kann das Geschaeftsteam seine Berichte veroeffentlichen und teilen. In den meisten Faellen verfuegt die Organisation ueber eine gemeinsam genutzte Datei, in die autorisierte Benutzer Datenanalysen hochladen koennen. Je nach Umstand wird ein Treffen mit anderen Abteilungen, Mitarbeitern und Stakeholdern abgehalten, um die neuen Erkenntnisse auszutauschen.

Allgemeine Verwendungszwecke fuer Daten-Wrangling

Organisationen koennen Daten-Wrangling fuer viele Geschaeftsfunktionen nutzen. Im Folgenden sind die beiden haeufigsten Verwendungszwecke aufgefuehrt.

Betrugsbekaempfung

Daten-Wrangling kann Unternehmen dabei helfen, Betrugs- und Sicherheitsrisiken zu erkennen und zu verhindern. Dies geschieht durch das Abschliessen der folgenden Aufgaben.

Bewerten Sie Informationen aus E-Mails mit mehreren Parteien und Online-Chats, um ungewoehnliches Verhalten und Unternehmensbetrug zu erkennen.

Standardisieren Sie Datenstrukturen und quantifizieren Sie Datensaetze, um Praezision und reproduzierbare Modelle zu gewaehrleisten.

Erledigen Sie Sicherheitsprotokolle waehrend der Datenintegration, um sicherzustellen, dass das Unternehmen die von Regierungs- und Branchenfuehrern festgelegten Vorschriften einhaelt.

Untersuchen und befassen Sie sich taeglich mit Daten, um die Datensicherheit zu unterstuetzen.

Analyse des Kaufverhaltens von

2customer buying behavior analysis 1616000920 6055

Einzelhaendler koennen Daten-Wrangling nutzen, um Einblick in die Kaufgewohnheiten ihrer Verbraucherbasis zu erhalten. Dies kann dem Marketing- und Vertriebsteam helfen, seine Kunden zu verstehen und ihre Beduerfnisse effektiv zu erfuellen. Die folgenden Elemente zeigen, wie Daten-Wrangling die Analyse des Kundenverhaltens verbessern kann.

Reduzieren Sie den Zeitaufwand fuer die Datenaufbereitung.

Greifen Sie schnell auf aussagekraeftige und kritische Erkenntnisse ueber den Wert eines Unternehmens zu.

Statten Sie Benutzer durch Datenermittlung und visuelle Profilerstellung mit informativen Datentrends aus.

Wichtige Takeaways - Data Wrangling

Daten-Wrangling ist die Praxis, rohe, komplexe Daten in ein verdauliches Format zu bereinigen, umzustrukturieren und anzureichern.

Das Daten-Wrangling, das auch als Datenvermittlung bezeichnet wird, ist der zeitaufwendigste Teil der Datenverarbeitung, da Teams Daten sorgfaeltig auf Richtigkeit analysieren muessen.

Effektives Daten-Wrangling ermoeglicht es Unternehmen, auf genaue Daten zuzugreifen, zu denen sie ihren Gesamtbetrieb verstehen und fundierte Strategien entwickeln koennen.