Datenqualität verbessern für bessere Entscheidungen

In der heutigen Welt ist Daten überall. Unternehmen aus verschiedenen Bereichen, von Einzelhandel bis Gesundheitswesen, verlassen sich stark auf Daten, um ihre Abläufe zu verbessern. Aber nicht alle Daten sind gute Daten. Schlechte Datenqualität kann zu falschen Entscheidungen, verschwendeten Bemühungen und finanziellen Verlusten führen. Dieser Artikel behandelt, wie man die Qualität von Daten automatisch überprüfen und verbessern kann, ohne spezifisches Wissen darüber zu haben.

#Warum Datenqualität wichtig ist

Datenqualität ist entscheidend, weil sie die Zuverlässigkeit der Entscheidungen beeinflusst, die auf diesen Daten basieren. Wenn Daten Fehler aufweisen, unvollständig oder inkonsistent sind, können die daraus gewonnenen Erkenntnisse irreführend sein. Zum Beispiel, wenn ein Unternehmen auf fehlerhaften Daten basiert, um den Verkauf zu schätzen, könnte es am Ende zu viel oder zu wenig Produkte auf Lager haben, was die Gewinne schädigen kann.

Wenn Organisationen mit grossen Datensätzen (Big Data) arbeiten, wird die Aufgabe, die Datenqualität zu gewährleisten, noch wichtiger. Viel Zeit und Ressourcen können in die Bereinigung und Vorbereitung von Daten fliessen, bevor sie für die Analyse genutzt werden können. Studien zeigen, dass mehr als die Hälfte der Zeit, die mit Datenumgang verbracht wird, auf die Vorbereitung der Daten entfällt. Da die Datenmenge und -komplexität weiter wächst, ist es entscheidend, die Datenqualität effizient zu verbessern.

#Häufige Datenprobleme

Oft können Daten drei Hauptprobleme aufweisen:

1. Abwesenheit: Dies bezieht sich auf Fehlende Daten. Zum Beispiel, wenn eine Umfrage nach dem Alter einer Person fragt und die Antwort leer bleibt, gilt dieser Datenpunkt als abwesend.

2. Redundanz: Redundante Daten treten auf, wenn es doppelte Einträge gibt. Zum Beispiel, wenn Kundeninformationen zweimal in einer Datenbank erfasst werden, entsteht Redundanz.

3. Inkonsistenz: Inkonsistente Daten sind, wenn dieselbe Art von Informationen auf unterschiedliche Weise erfasst wird. Zum Beispiel, wenn einige Kundenadressen als "Strasse" und andere als "Str." für dieselbe Strasse geschrieben werden, kann diese Inkonsistenz Verwirrung stiften.

Um diese Probleme zu lösen, muss eine klare Methode zur Überprüfung und Korrektur der Daten etabliert werden.

#Die Notwendigkeit von Erklärungen

Beim Umgang mit Datenqualität ist es wichtig, dass alle vorgenommenen Verbesserungen verständlich sind. Wenn eine Person sich auf einen automatisierten Prozess verlässt, um Datenfehler zu beheben, sollte sie wissen, warum eine bestimmte Entscheidung getroffen wurde. Dieses Verständnis schafft Vertrauen in den Prozess. Wenn beispielsweise ein Algorithmus einen Datenpunkt als Fehler identifiziert, sollte der Benutzer die Begründung für diese Wahl sehen können.

Um dies zu erreichen, muss der Prozess technisches Wissen mit Klarheit ausbalancieren. Die verwendeten Methoden sollten nicht nur die Daten korrigieren, sondern auch Erklärungen dafür liefern, wie und warum die Korrekturen vorgenommen wurden.

#Ein Schritt-für-Schritt-Ansatz zur Verbesserung der Datenqualität

Um diese Probleme mit der Datenqualität anzugehen, stellen wir einen systematischen Ansatz vor, der sich auf mehrere wesentliche Schritte konzentriert:

#Schritt 1: Wichtige Datenmerkmale identifizieren

In jedem Datensatz ist der erste Schritt, wichtige Identifikatoren zu finden. Diese Identifikatoren helfen, Datenpunkte effektiv zu verfolgen und zu verwalten. Zum Beispiel können eindeutige Kunden-IDs verwendet werden, um sicherzustellen, dass die Informationen jedes Kunden eindeutig und leicht zugänglich sind.

#Schritt 2: Auf Redundanz prüfen

Als nächstes müssen wir nach doppelten Einträgen suchen. Das kann beinhalten, das Dataset zu scannen und nach wiederholten Kunden-IDs oder anderen wichtigen Identifikatoren zu prüfen. Wenn Duplikate gefunden werden, sollte das System in der Lage sein, einen Eintrag beizubehalten und den Rest zu entfernen.

#Schritt 3: Fehlende Werte behandeln

Den Umgang mit fehlenden Daten kann knifflig machen. Der erste Schritt ist, zu identifizieren, welche Felder fehlende Einträge haben. Wenn ein Feld zu viele fehlende Werte hat, könnte es sich nicht lohnen, diese Lücken zu füllen. Wenn beispielsweise über 90 % der Einträge für ein bestimmtes Feld fehlen, ist dieses Feld möglicherweise nicht für die Analyse geeignet.

Für Felder mit akzeptablen Mengen an fehlenden Daten können wir Techniken wie lineare Interpolation verwenden, um Lücken basierend auf nahegelegenen Werten zu füllen. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, die Integrität des Datensatzes so gut wie möglich aufrechtzuerhalten.

#Schritt 4: Inkonsistenzen identifizieren

Wenn Daten gesammelt werden, können sie in verschiedenen Formaten vorliegen. Zum Beispiel könnten numerische Werte mit unterschiedlichen Dezimalstellen erfasst werden, oder Daten könnten inkonsistent formatiert sein. Ein Prüfmechanismus sollte jedes Feld bewerten, um diese Inkonsistenzen zu identifizieren und zu kennzeichnen.

#Schritt 5: Statistische Methoden für Ausreisser nutzen

Statistik kann eine entscheidende Rolle in der Datenqualität spielen. Ausreisser – Datenpunkte, die sich stark von anderen unterscheiden – sollten zur Überprüfung gekennzeichnet werden. Die Verwendung von Techniken, die den Durchschnitt und die Standardabweichung eines Datensatzes berechnen, hilft zu bestimmen, ob ein Wert als Ausreisser betrachtet werden sollte.

#Schritt 6: Tippfehler korrigieren

Menschliche Fehler bei der Dateneingabe können zu Tippfehlern führen. Diese müssen identifiziert und korrigiert werden. Durch die Überprüfung von Wortähnlichkeiten mittels Klangausgleichsmustererkennung können wir mögliche Rechtschreibfehler finden und beheben.

#Schritt 7: Logische Fehler aufdecken

Logische Fehler betreffen Beziehungen zwischen Datenfeldern, die keinen Sinn ergeben. Wenn zum Beispiel ein Kunde mit einem Alter von 300 Jahren erfasst wird, ist dieser Eintrag wahrscheinlich fehlerhaft. Die Analyse von Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten kann helfen, diese Fehler zu identifizieren.

#Einsatz von Maschinellem Lernen und Statistik

In unserem Ansatz kombinieren wir grundlegende statistische Methoden mit Techniken des maschinellen Lernens. Das hilft, die oben genannten Datenprobleme effektiv zu erkennen und zu beheben.

Wenn Statistiken ein grundlegendes Verständnis für die durchschnittliche Leistung und Varianz bieten, kann maschinelles Lernen helfen, den Ausreissererkennungsprozess zu verfeinern. Durch die gemeinsame Nutzung dieser Technologien können wir ein robusteres Framework zur Verbesserung der Datenqualität erreichen.

#Ein praktisches Beispiel

Um dieses System in der Praxis zu veranschaulichen, betrachten wir einen Datensatz, der Kundeninformationen für ein Einzelhandelsunternehmen enthält.

1. Schritt 1: Einzigartige Kundenidentifikatoren wie Kunden-IDs identifizieren.
2. Schritt 2: Nach doppelten Einträgen suchen, indem man Kunden-IDs im Datensatz vergleicht.
3. Schritt 3: Fehlende Einträge, wie fehlende Telefonnummern, basierend auf dem Durchschnitt ähnlicher Kunden ausfüllen.
4. Schritt 4: Adressformate standardisieren, um Konsistenz zu gewährleisten.
5. Schritt 5: Kaufbeträge analysieren, um ungewöhnliche Transaktionen zu finden und zu überprüfen, die sich erheblich von den Ausgaben der Kunden unterscheiden.
6. Schritt 6: Rechtschreibprüfungsalgorithmen verwenden, um Tippfehler bei Kundennamen und -adressen zu korrigieren.
7. Schritt 7: Nach logischen Inkonsistenzen suchen, wie einen Kunden, der sowohl als männlich als auch als weiblich im selben Konto registriert ist.

Die automatisierte Umsetzung dieser Schritte kann die Qualität des Datensatzes erheblich verbessern und gleichzeitig sicherstellen, dass die Benutzer die Begründung für jede getroffene Entscheidung nachvollziehen können.

#Die Bedeutung der Automatisierung

Bei grossen Datensätzen ist es nicht machbar, Fehler manuell zu korrigieren. Die Automatisierung des Prozesses zur Verbesserung der Datenqualität spart Zeit und ermöglicht es Organisationen, sich auf die Analyse anstelle der Datenbereinigung zu konzentrieren. Automatisierung verringert auch die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler, was zu zuverlässigeren Ergebnissen führt.

#Fazit

Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität ist entscheidend für effektive Entscheidungsfindung in jedem Unternehmen. Durch die Implementierung eines systematischen Ansatzes zur Verbesserung der Datenqualität, der maschinelles Lernen und statistische Methoden kombiniert, können Organisationen die Zuverlässigkeit ihrer Datensätze erheblich verbessern.

Auch ohne spezielles Wissen über die analysierten Daten sorgt die Implementierung eines automatisierten Rahmens für Datenaccuracy und liefert gleichzeitig Erklärungen für die notwendigen Korrekturen. Das schafft nicht nur Vertrauen in die Daten, sondern ermöglicht es den Teams auch, bessere Entscheidungen auf Grundlage hochwertiger Informationen zu treffen.

Da die Datenmengen weiter wachsen, wird die Gewährleistung ihrer Qualität eine kritische Herausforderung bleiben. Durch die Annahme effektiver Methoden zur Bereinigung und Verbesserung von Daten können Organisationen den Weg für bessere datenbasierte Strategien und Ergebnisse ebnen.