Das Ziel eines jeden Datenprojekts ist es, die vorhandenen Daten in verwertbares Wissen umzuwandeln und Ihr Unternehmen auf den Weg zu Spitzenleistungen zu bringen. Um dies zu erreichen, müssen die Daten leicht zu finden und zu katalogisieren sein. Ziel ist es, die Daten nicht nur zugänglich, sondern vor allem verständlich und nutzbar für Ihre Mitarbeiter zu machen, die täglich mit ihnen arbeiten müssen. Einer der Hebel auf dem Weg zu diesem Ziel ist das Data Profiling. Erklärungen.
Das Grundprinzip einer Datenstrategie besteht darin, Ihre Teams in die Lage zu versetzen, sich bei der Arbeit auf greifbare, repräsentative und qualitativ hochwertige Informationen zu stützen. Doch Rohdaten allein reichen nicht aus. Wie ein kostbares Erz müssen Daten methodisch aufgearbeitet werden. Eine der wichtigsten Phasen, um Daten zum Sprechen zu bringen, nennt sich Data Profiling. Das Data Profiling ist ein Prozess, der auf der Analyse und Discovery der verfügbaren Daten beruht, um zu verstehen:
- wie die Daten strukturiert sind,
- welche Informationen sie enthalten,
- welche Beziehungen zwischen den verschiedenen Datensätzen bestehen und
- wie sie effektiver verknüpft, kombiniert und genutzt werden können.
Welche Arten des Data Profilings gibt es?
Wenn Sie einen Data-Profiling-Prozess einleiten, untersuchen und analysieren Sie Ihren gesamten Datenbestand, um Struktur, Art sowie mögliche Zusammenstellungen und Kombinationen Ihrer Daten zu bestimmen. So sind Sie in der Lage, die Abhängigkeiten zwischen den Datensätzen klar zu erkennen und sie besser zum Sprechen zu bringen. Nach Ansicht von Datenexperten gibt es drei Arten von Data Profiling: Structure Profiling, Content Profiling und Relationship Profiling – die wir im Folgenden definieren.
Structure Profiling
Ein zentrales Element bei der Nutzung von Daten ist ihre optimale Organisation. Dazu müssen Sie sich mit der Struktur der Daten beschäftigen. Structure Profiling ist somit die Art von Data Profiling, die sicherstellt, dass die Daten innerhalb einer Datenbank korrekt formatiert und konsistent sind. Structure Profiling wird auch als „Structure Discovery“ bezeichnet und bezieht sich auf einen Prozess, bei dem das Format und die Konsistenz von Datensätzen validiert werden.
Content Profiling
Das Content Profiling, auch als Content Discovery bezeichnet, beruht auf der Analyse von Datenzeilen, um Fehler und systembedingte Probleme zu identifizieren. Eine der häufigsten Anwendungen besteht z. B. darin, eine Liste von Kunden auf Einträge mit ungültigen E-Mail-Adressen zu untersuchen. Das Ziel: Ungültige oder falsche Werte hervorzuheben, um sie so schnell wie möglich korrigieren zu können.
Relationship Profiling
Die dritte Art des Data Profilings, die sogenannte Relationship Discovery, wird eingesetzt, um die Beziehungen der verwendeten Daten zwischen Arbeitsblättern oder Datenbanktabellen zu analysieren und zu identifizieren. Dazu müssen Sie eine Metadatenanalyse durchführen, um mögliche Beziehungen zwischen den verschiedenen Datenquellen zu erkennen und Überschneidungen aufzuspüren.
Die Vorteile des Data Profilings
Es gibt drei gute Gründe für den Einsatz des Data Profilings. Der erste Grund ist die Zeitersparnis, bevor Sie ein Projekt in Angriff nehmen. Denn durch dieses Vorgehen begeben Sie sich auf den Weg der Discovery, um herauszufinden, ob die Ihnen zur Verfügung stehenden Daten wirklich das Wissen liefern, das Sie benötigen. Denn dann, und nur dann, können Sie Ihr Vorhaben in die Tat umsetzen.
Der zweite gute Grund für das Data Profiling ist die Aussicht auf eine Verbesserung der Datenqualität. Mit Data Profiling stellen Sie sicher, dass Ihre Daten bereinigt, präzise und bereit für die Weitergabe im gesamten Unternehmen sind.
Und drittens ermöglicht das Data Profiling eine Erweiterung der Möglichkeiten. Ihre Mitarbeiter müssen bestimmte Arten von Daten schnell und einfach finden können, die ihnen helfen, neue Projekte zu starten oder neue Märkte zu erobern. Wenn die Daten nicht durchsuchbar sind, kann es schwierig sein, sie in einer längeren Kette zu lokalisieren. Mithilfe von Data Profiling werden Daten besser identifiziert, klassifiziert und kategorisiert. Ihre Teams können sie dann leichter bearbeiten und mithilfe spezifischer Schlüsselwörter in Datenbanken zusammenstellen.
Wenn Sie den Weg des Data Profilings einschlagen, schaffen Sie die Voraussetzungen für eine optimierte Nutzung Ihrer Daten. Methodisch richtig durchgeführt, verspricht das Data Profiling Effizienz, Relevanz und Kostenoptimierung, da es Ihren Teams wertvolle Zeit spart und die Nutzung Ihrer Daten verschlankt und vereinfacht.
