Daten können die Welt verändern. Aber bevor sie sich richtig nutzen und analysieren lassen, müssen sie eine Reihe von Prozessen durchlaufen. Ein wesentlicher Teilschritt ist das sogenannte Data Wrangling – das Bereinigen und Sortieren von Daten zu Beginn einer jeden Datenanalyse. Die Rohdaten werden, je nach Anwendung, manuell in verschiedene Formate transformiert und zugeordnet.

Dieser Artikel hilft Ihnen zu verstehen, was Data Wrangling ist, welche Schritte involviert sind und welchen Herausforderungen sich Unternehmen stellen müssen, wenn sie eine effektive Data-Wrangling-Strategie einführen möchten.

Was ist Data Wrangling?

Data Wrangling beinhaltet das manuelle Sammeln, Sortieren, Bereinigen und Organisieren von Daten für analytische Zwecke. Dabei werden die Daten sorgfältig überprüft und Dopplungen, Widersprüchliches, veraltete Informationen oder Faktoren entfernt, die nicht zu dem gewünschten Ergebnis passen. Data Wrangling identifiziert die wertvollsten Informationen der Daten angesichts der Parameter und Ziele eines Unternehmens.

Ist das Verfahren auch nicht sehr beliebt, so ist Data Wrangling doch der Grundpfeiler der Datenaufbereitung. Daher ist es nicht verwunderlich, dass Datenspezialisten etwa 80 Prozent ihrer Arbeitszeit mit dem Bereinigen, Sammeln und Organisieren von Datensets verbringen. Ohne diesen Prozess wären Unternehmensdaten ein unorganisiertes Chaos – sie wären schwer zu lesen, es wäre unmöglich, auf sie zuzugreifen, und man könnte sie kaum in einer nützlichen Art und Weise analysieren.

Warum ist Data Wrangling so wichtig?

Obwohl es sich um einen zeitraubenden und mühsamen Prozess handelt, ist Data Wrangling ein fundamentaler Arbeitsschritt, um historische Daten, Trends und andere Informationen zu organisieren. Basierend darauf können Unternehmen …

  • fundierte Entscheidungen treffen.
  • … ihren Kundenstamm verstehen.
  • … sowohl interne als auch externe Vorgänge optimieren.

Mithilfe dieser Form der Datenaufbereitung lassen sich auch wenig beachtete datenanalytische Insights aufdecken, um Unternehmensprozesse (z. B. Reportings oder andere Geschäftsfunktionen) zu verbessern.

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6 Schritte des Data-Wrangling-Prozesses

Angesichts der rasanten Datenflut haben Data Wrangler alle Hände voll zu tun, um die wichtigsten Informationen sowie relevante Fokusbereiche auf der Grundlage von Geschäftskriterien zu bestimmen. Ist dies erledigt, gilt es, sechs Schritte im Data-Wrangling-Prozess zu beachten:

  1. Lernen: Was ist in den Daten zu finden und wie sollen diese Informationen genutzt werden? Zu den Hauptbestandteilen des Data Wranglings gehört es, Fakten zu checken, zu verstehen, woher die Daten stammen, und ob sie aktualisiert und geprüft wurden.
  2. Organisieren: Rohdaten kommen in vielen verschiedenen Formaten daher. Diese müssen nach den speziellen Bedürfnissen und ihrer Endverwendung organisiert werden.
  3. Bereinigen: Gibt es Datenfehler, Dopplungen oder Ausreißer? Ein einfaches Beispiel hierfür sind Abkürzungen, die in verschiedenen Formen auftreten, etwa „DEU“ und „DE“ für „Deutschland“. Wenn ein Teil der Daten bereinigt ist, werden alle aktuellen und zukünftigen Daten auf dieselbe Weise formatiert.
  4. Erweitern: Berücksichtigen Sie auch die unentdeckten Schätze Ihrer Daten. Die Beziehung zwischen verschiedenen Datenaspekten oder zu ihrem Ursprung können mitunter neue Business-Intelligence -Ideen hervorbringen.
  5. Authentifizieren: Um die Einheitlichkeit, Qualität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten, müssen diese geprüft und verifiziert sein.
  6. Exportieren: Der finale Schritt im Data-Wrangling-Prozess ist, die Daten für eine bestimmte Verwendung oder Software vorzubereiten. Je leichter auf die Daten zugegriffen und diese genutzt werden können, desto besser lassen sich Erkenntnisse aus ihnen ziehen.

Weitere Herausforderungen beim Data Wrangling

Neben zeitlichen Verzögerungen, zusätzlichem Arbeitspensum oder der Verschiebung von Prioritäten bei der Produktion von Datensets können noch weitere Herausforderungen beim Data Wrangling auftreten:

  • Definition des Endergebnisses: Die Informationen, die Daten benötigen, hängen von ihrer Endverwendung ab. Ein Data Wrangler muss daher vorab genau definieren, welche Einheiten wichtig sind, ob die Daten einer sofortigen Analyse dienen oder ob sie Trends im Laufe der Zeit abbilden sollen. Wenn die Daten historisch genutzt werden, muss klar sein, welche Zeitperiode involviert ist.
  • Datenzugriff: Ein Data Wrangler sollte immer direkte Befugnis für den Zugriff auf alle Daten haben. Sind erst ausführliche Anweisungen an Dritte nötig, wenn die Daten gebraucht werden, kann dies zu Verzögerungen führen.
  • Saubere Daten: Doppelte Einträge müssen bereinigt werden. So könnte z. B. ein Kunde mehrere Accounts aufweisen, wenn er sowohl als Klaus Müller als auch als K. Müller auftaucht.
  • Quelldaten-Verhältnisse: Zu verstehen, wie Dateneinheiten zusammenhängen, kostet viel Zeit, Mühe und Überprüfungen. Die Nutzung eines Data-Warehouse-Modells kann diesen Prozess beschleunigen.
  • Manuelle Datenintegration: Manche Daten stammen von Quellen, die einem System manuell hinzuzufügen sind, etwa Dokumente in Papierform.

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Data Wrangling in der Cloud

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