Theorie: Datenbereinigung und Datenformate

1. Datenbereinigung

Datenbereinigung, auch Data Cleaning oder Data Scrubbing genannt, ist ein kritischer Prozess in der Datenverarbeitung, der sich mit der Identifizierung und Korrektur von fehlerhaften, unvollständigen oder irrelevanten Daten in Datensätzen befasst. Ziel ist es, die Datenqualität zu verbessern, indem Fehler behoben, veraltete Informationen entfernt und Duplikate eliminiert werden. Damit Business Intelligence (BI) und Data Science Anwendungen zuverlässige Grundlagen für Unternehmensentscheidungen liefern können, ist die Qualität der Daten entscheidend!

In einer zunehmend datengetriebenen Welt ist die Rolle der Datenbereinigung unerlässlich für nahezu alle Branchen, von Einzelhandel bis hin zu Finanzdienstleistungen. Korrekte und saubere Daten unterstützen nicht nur effektive Geschäftsentscheidungen und Strategien, sondern fördern auch die Effizienz, reduzieren Kosten und steigern den Umsatz.

Trotz möglicher Herausforderungen in der Datensammlung und Datenverarbeitung, wie zeitaufwändige Prozesse und der Schwierigkeit, die Konsistenz (bedeutet, dass überall die gleichen Daten vorhanden sind) der Daten über verschiedene Systeme hinweg sicherzustellen, ist Datenbereinigung ein entscheidender Schritt zur Sicherung hochwertiger, nutzbarer Datenbestände in Unternehmen.

Wie geht das denn?

1. Duplikate entfernen: Entfernen von wiederholten Einträgen, die häufig durch menschliche Fehler entstehen und Daten verzerren sowie die Analyse erschweren.

2. Entfernen irrelevanter Daten: Ausschluss unnötiger Informationen wie personenbezogene Daten, URLs und übermässiger Leerzeichen.

3. Standardisierung der Gross- und Kleinschreibung: Sorgen für Textkonsistenz zur genauen Kategorisierung und Vermeidung potenzieller Übersetzungsprobleme.

4. Konvertierung von Datentypen: Umwandlung von Texteinträgen von Zahlen oder Daten in numerische Formate für mathematische Berechnungen und einheitliches Formatieren.

5. Formatierung bereinigen: Beseitigen komplexer Dokumentformatierungen zur Vereinfachung der Datenverarbeitung und Analyse.

6. Fehler beheben: Beheben von Tippfehlern, Rechtschreibfehlern und Formatierungsunterschieden, die zu Fehlinterpretationen oder Kommunikationsproblemen führen könnten.

7. Sprachübersetzung: Sicherstellung der Datenkonsistenz durch Übersetzung aller Inhalte in eine einzelne Sprache.

8. Umgang mit fehlenden Werten: Entscheiden, ob fehlende Daten entfernt oder ergänzt werden sollen, basierend auf Analysezielen, und fehlende Felder gegebenenfalls durch geeignete Platzhalter ersetzen.

2. Datenformate

• Zeichenformat (ABC..XYZ)

• Numerischer Datentyp (1234567890)

• Datentyp "Datum" (DDMMYY, D MMM YYYY, YYMMDD, etc)

• Datentyp "Zeit" (HH:MM, MM:SS, H:M:S)

3. Nicht-destruktive Vorgehensweise

Im Kontext des Datenmanagements und von Umfragen bezieht sich eine "nicht-destruktive Vorgehensweise" auf Methoden, die sicherstellen, dass Daten analysiert, verwendet oder modifiziert werden, ohne den Originaldatensatz zu verändern. Dieses Prinzip ist entscheidend, um die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten.

In praktischer Hinsicht bedeutet dies, dass bei der Anwendung eines nicht-destruktiven Ansatzes im Umfragedatenmanagement die ursprünglichen Daten, die von den Befragten erhoben wurden, in ihrer Rohform erhalten bleiben. Jegliche Modifikationen, wie Bereinigung, Transformation oder Analyse der Daten, werden an Kopien des Datensatzes durchgeführt. Dadurch bleibt der Originaldatensatz intakt und kann bei Bedarf immer wieder eingesehen oder erneut analysiert werden.

Dieser Ansatz hat mehrere Vorteile:

1. Genauigkeit und Wiederholbarkeit: Indem die ursprünglichen Daten unberührt bleiben, können Forscher immer zum Ursprung zurückkehren, wenn Fragen zur Analyse auftauchen oder wenn sie die Daten mit anderen Kriterien oder Methoden erneut analysieren möchten.

2. Transparenz und Vertrauen: Die Aufrechterhaltung des Originaldatensatzes trägt zur Transparenz im Datenhandling-Prozess bei. Interessengruppen können Vertrauen in die Datenanalyse und die Ergebnisse haben, da der Originaldatensatz überprüft werden kann.

3. Flexibilität: Es ermöglicht Forschern, verschiedene analytische Wege zu erkunden, ohne das Risiko, die Originaldaten zu verlieren oder zu beschädigen. Wenn eine Analyse nicht die erwarteten Ergebnisse liefert, können Forscher mit dem unberührten Datensatz von vorne beginnen.

Die Umsetzung einer nicht-destruktiven Vorgehensweise beinhaltet oft den Einsatz von Datenmanagement-Software, die die Versionskontrolle, die Datenvervielfältigung und die sichere Speicherung unterstützen. Diese Tools helfen dabei, Änderungen im Laufe der Zeit nachzuverfolgen und sicherzustellen, dass Modifikationen den Originaldatensatz nicht überschreiben.

4. Kontrollmechanismen

Datenkontrollen beziehen sich auf die Tricks, Regeln und Prozesse, die Unternehmen verwenden, um ihre Ziele in Sachen Datenverwaltung und -regulierung zu erreichen. Anders gesagt sind das die Regeln und Systeme, auf die Firmen zählen, um sicherzustellen, dass nur Leute mit Erlaubnis auf ihre Daten zugreifen können und sie sicher und unversehrt bleiben. Diese Kontrollen helfen, Risiken zu erkennen, Datenqualität zu managen, Richtlinien umzusetzen und diverse mögliche Sicherheitsprobleme mit Daten zu lösen.

Darum sind Datenkontrollen wichtig: Sie schützen sensible persönliche Daten vor Leaks und Angriffen. Entweder präventiv, um den Zugang zu steuern, oder nachsichtig, um den Datenzugriff und dessen Nutzung zu überwachen. Ohne diese Kontrollen wären Reaktionen auf Probleme reaktiv und könnten zu grossen Strafen führen.

Es ist echt wichtig, dass datenorientierte Firmen die richtigen Kontrollen haben, um Regelvorschriften zu erfüllen. Damit können sie ihren Kunden zeigen, dass ihre Daten bei ihnen sicher aufgehoben sind. Letztlich sind diese Kontrollen entscheidend für Einhaltung, Nachvollziehbarkeit und Transparenz und können spezielle Risiken in der Datenverarbeitung aufzeigen.

Die Qualitätskontrolle im Datenmanagement ist auch entscheidend, um die Genauigkeit, Integrität und Konsistenz der Daten in verschiedenen Phasen eines Projekts sicherzustellen. Das Kernziel besteht darin, Fehler und Diskrepanzen zu minimieren, die die Datenanalyse und Entscheidungsfindung beeinträchtigen könnten.

• Genauigkeit: Gewährleistung, dass die gesammelten, gespeicherten und analysierten Daten korrekt und fehlerfrei sind.

• Integrität: Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff oder Veränderungen, um ihre Vertrauenswürdigkeit zu erhalten.

• Konsistenz: Sicherstellen, dass die Daten in verschiedenen Datensätzen einheitlich sind, um eine zuverlässige Vergleichbarkeit und Analyse zu ermöglichen.

Bevor wir uns die verschiedenen Datenkontrollen ansehen, ist es wichtig, zwischen Datenschutzkontrolle und Datensicherheitskontrolle zu unterscheiden.

• Datenschutz dreht sich um die korrekte Behandlung von persönlichen Daten, während

• Datensicherheit Mittel, Methoden und Richtlinien beinhaltet, um sensible Daten zu sichern.

Mit der Weiterentwicklung der Datennutzung haben Zugriffskontrollmechanismen viele Formen angenommen, um die Sicherheit zu gewährleisten. Unter anderem:

• Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Erlaubt oder limitiert den Systemzugang basierend auf der Position einer Person in der Organisation.

• Attributbasierte Zugriffskontrolle: Nimmt einen flexibleren Ansatz und definiert Rollen anhand von beobachtbaren Attributen von Benutzern und Daten.

• Zweckgebundene Zugriffskontrolle: Entscheidet über den Zugriff basierend auf dem Zweck, den ein Benutzer oder Tool mit den Daten hat.