Datenbereinigung

Was versteht man unter Datenbereinigung?

Der Begriff „Datenbereinigung“ bezeichnet den Prozess der Identifizierung und Korrektur von Fehlern oder Unstimmigkeiten in einem Datensatz, um die Datenqualität zu verbessern. Ziel der Datenbereinigung ist es, sicherzustellen, dass die Daten korrekt, konsistent und vollständig sind, um zuverlässige Analysen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Typische Softwarefunktionen im Bereich „Datenbereinigung“:

1. Fehlererkennung: Identifizierung von fehlerhaften, unvollständigen oder inkonsistenten Daten.
2. Duplikaterkennung: Finden und Zusammenführen von doppelten Datensätzen, um Redundanz zu vermeiden.
3. Datenvalidierung: Überprüfung von Daten auf Übereinstimmung mit vordefinierten Regeln oder Standards, z.B. Formatprüfung oder Plausibilitätskontrollen.
4. Korrektur von Datenfehlern: Automatisierte oder manuelle Behebung von Fehlern, wie falsche Werte oder inkorrekte Formatierungen.
5. Normalisierung von Daten: Vereinheitlichung von Datenformaten und -werten, z.B. durch Umwandlung in standardisierte Einheiten oder Formate.
6. Vervollständigung von Daten: Ergänzen fehlender Informationen durch Datenanreicherung oder andere Quellen.
7. Konsistenzprüfung: Sicherstellen, dass Daten über verschiedene Datensätze hinweg konsistent sind, z.B. durch Abgleich von Referenzdaten.
8. Datenbereinigung im Batch-Verfahren: Durchführung von Bereinigungsprozessen für große Datenmengen in einem automatisierten Batch-Prozess.

Beispiele für „Datenbereinigung“:

1. Entfernen von doppelten Einträgen: Zusammenführen von Datensätzen, die dieselbe Entität repräsentieren, um Redundanz zu vermeiden.
2. Korrigieren von Tippfehlern: Behebung von Schreibfehlern in Textfeldern, wie z.B. Namen oder Adressen.
3. Standardisierung von Adressformaten: Vereinheitlichung von Adressen auf ein einheitliches Format, z.B. Postleitzahlen oder Straßenbezeichnungen.
4. Validierung von E-Mail-Adressen: Überprüfung, ob E-Mail-Adressen gültig und korrekt formatiert sind.
5. Vervollständigen fehlender Werte: Ergänzen von fehlenden Werten durch plausible Annahmen oder Datenanreicherung.
6. Normierung von Produktkategorien: Vereinheitlichung von Produktkategorien und -bezeichnungen, um Konsistenz in den Daten zu gewährleisten.