Was ist Data-Profiling?

Tools und Beispiele

Der Gesundheitszustand Ihrer Daten hängt davon ab, wie gut Sie sie profilieren. Bewertungen der Datenqualität haben ergeben, dass nur etwa 3 % der Daten den Qualitätsstandards entsprechen. Das bedeutet, dass schlecht verwaltete Daten Unternehmen Millionen von Dollar in Form von verschwendeter Zeit, Geld und ungenutztem Potenzial kosten.

Gesunde Daten sind leicht auffindbar, verständlich und für die Personen, die sie nutzen müssen, von Wert; und das ist etwas, wonach jedes Unternehmen streben sollte. Data-Profiling hilft Ihrem Team, Ihre Daten so zu organisieren und zu analysieren, dass sie ihren maximalen Wert entfalten können und Ihnen einen klaren Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen. In diesem Artikel gehen wir auf den Prozess beim Data-Profiling ein und zeigen auf, wie Sie Rohdaten in Business Intelligence und umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können.

Grundlagen von Data-Profiling

Beim Data-Profiling werden Daten untersucht, analysiert und auf übersichtliche Weise zusammengefasst. So erhält man einen klaren Überblick, der es rganisationen erlaubt, Probleme, Risiken und allgemeine Trends rund um die Datenqualität besser zu erkennen. Durch Data-Profiling können Unternehmen wichtige datenbasierte Erkenntnisse gewinnen und zu ihrem Vorteil nutzen.

Konkret geht es beim Data-Profiling darum, Daten genau zu durchleuchten, um sich einen genauen Eindruck von ihrer Zulässigkeit und Qualität zu verschaffen. Analysealgorithmen erkennen wesentliche Merkmale von Datensätzen (z. B. Mittelwert, Minimum, Maximum, Perzentil und Häufigkeit), sodass Daten bis ins kleinste Detail untersucht werden können. Anschließend werden Analysen durchgeführt, um Metadaten, einschließlich Häufigkeitsverteilungen, Schlüsselbeziehungen, Fremdschlüsselkandidaten und funktionale Abhängigkeiten, zu ermitteln. Schließlich werden all diese Informationen genutzt, um aufzuzeigen, wie diese Faktoren mit den Standards und Zielen Ihres Unternehmens übereinstimmen.

Data-Profiling kann teure Probleme und Ungereimtheiten beseitigen, die häufig in Kundendatenbanken vorkommen. Dazu gehören Nullwerte (unbekannte und fehlende Werte), Werte, die nicht einbezogen werden sollten, Werte mit ungewöhnlich hoher oder niedriger Häufigkeit, Werte, die nicht den erwarteten Mustern entsprechen, und Werte außerhalb des Normbereichs.

Erfahren Sie, wie Data-Profiling Datenintegritätsrisiken reduziert.

Vier Vorteile von Data-Profiling

Schlechte Daten können Unternehmen 30 % oder mehr ihrer Einnahmen kosten. Für viele Unternehmen bedeutet dies, dass Millionen von Dollar verschwendet werden, Strategien neu berechnet werden müssen und das Image leidet. Wie kommt es also zu Problemen mit der Datenqualität?

Häufig liegt das Problem darin, dass Fehler übersehen werden. Unternehmen sind manchmal so beschäftigt damit, Daten zu sammeln und Prozesse zu verwalten, dass die Effizienz und die Qualität der Daten darunter leiden. Mögliche Folgen sind Produktivitätsverluste sowie verpasste Umsatz- und Gewinnchancen. Und genau hier kommen Data-Profiling-Anwendungen ins Spiel.

Sobald eine Data-Profiling-Anwendung aktiviert ist, analysiert sie diese kontinuierlich, bereinigt und aktualisiert sie, um wertvolle Erkenntnisse zu generieren, die Sie direkt auf Ihrem Laptop nutzen können. Insbesondere ermöglicht Data-Profiling:

Bessere Datenqualität und Glaubwürdigkeit

Nach der Datenanalyse kann die Anwendung Dubletten oder Anomalien beseitigen. Qualitätsprobleme innerhalb von Systemen identifizieren und nützliche Informationen herausfiltern, die sich auf wichtige Entscheidungen auswirken könnten. Darüber hinaus lassen sich damit Aussagen über die künftige Entwicklung eines Unternehmens erzielen.

Prädiktive Entscheidungsfindung

Durch das Profiling von Informationen kann man verhindern, dass aus kleinen Fehlern große Probleme werden. Außerdem lassen sich mögliche Ergebnisse für neue Szenarien aufdecken. Gleichzeitig erhält man eine genaue Momentaufnahme über die aktuelle Situation des Unternehmens, um wichtige Entscheidungsprozesse durch fundierte Informationen zu unterstützen.

Proaktives Krisenmanagement

Durch Data-Profiling kann man Probleme oft noch vor ihrer Entstehung identifizieren und beheben.

Strukturierte Sortierung

Die meisten Datenbanken interagieren mit heterogenen Datensätzen, die etwa Blogs, Social Media und andere Big-Data-Quellen umfassen. Durch Profiling lassen sich Daten an ihre ursprüngliche Quelle zurückverfolgen und somit eine angemessene Verschlüsselung für einen höheren Schutz gewährleisten. Anschließend kann ein Data-Profiler diese unterschiedlichen Datenbanken, Quellanwendungen oder Tabellen analysieren und sicherstellen, dass die Daten den standardmäßigen statistischen Methoden und spezifischen Geschäftsregeln entsprechen.

Um langfristige Ziele und ihre künftige Strategie zu definieren, sollten Organisationen die Zusammenhänge zwischen verfügbaren, fehlenden und erforderlichen Daten verstehen. Eine Data-Profiling-Anwendung erleichtert diese Aufgabe.

Arten von Data-Profiling

Im Allgemeinen analysieren Data-Profiling-Anwendungen eine Datenbank, indem sie Informationen über sie organisieren und sammeln. Dazu gehören Data-Profiling-Techniken wie Spaltenprofilierung, spaltenübergreifende Profilierung und tabellenübergreifende Profilierung. Fast alle diese Profiling-Techniken lassen sich in eine von drei Kategorien einteilen:

  • Strukturermittlung – durch die Strukturermittlung (oder -analyse) können Sie feststellen, ob Ihre Daten einheitlich und richtig formatiert sind. Die Basis dafür sind grundlegende Statistiken, die Informationen zur Gültigkeit der Daten bieten.
  • Inhaltsermittling – die Inhaltsermittlung konzentriert sich auf die Datenqualität. Daten müssen zeitnah und effizient formatiert, standardisiert und angemessen mit bestehenden Daten integriert werden. Wenn beispielsweise eine Adresse falsch formatiert ist, könnte es sein, dass bestimmte Kunden nicht erreicht werden können oder eine Lieferung falsch zugestellt wird.
  • Beziehungsermittlung – durch die Ermittlung von Beziehungen lassen sich Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Datensätzen identifizieren.

Data-Profiling in Aktion

Manche Unternehmen sind mit den enormen Datenmengen, die heute verfügbar sind und die sie erfasst haben, überfordert und schaffen es daher nicht, den gesamten Wert und Nutzen Ihrer Daten auszuschöpfen. Durch Data-Profiling lassen sich Big Data effizient organisieren und verwalten. Auf diese Weise können Sie ihr volles Potenzial realisieren und wertvolle Erkenntnisse ermöglichen. Genau hierbei kann Talend Sie mit seinen Lösungen unterstützen.

Datenflut bei Domino’s

Mit rund 14.000 Filialen war Domino’s 2015 bereits das größte Pizza-Unternehmen der Welt. Doch als das Unternehmen sein AnyWare-Bestellsystem in Betrieb nahm, brach eine regelrechte Datenflut über die Firma ein. Ab diesem Zeitpunkt konnten
Nutzer praktisch über sämtliche Geräte oder Apps Bestellungen aufgeben, zum Beispiel über Smart Watches, Smart TVs, Car-Entertainment-Systeme und Social-Media-Plattformen.

Nicht nur die großen Datenmengen waren eine Herausforderung, sondern vor allem die vielen  Kanäle und Quellen, aus denen die Daten stammten. Durch zuverlässiges
Data-Profiling ist Domino’s jetzt in der Lage, Daten aus sämtlichen Point-of-Sale-Systemen zu sammeln und zu untersuchen und so die Analyse und die Datenqualität zu optimieren. Auf diese Weise konnte Domino’s seine Kunden besser kennenlernen, Betrugserkennungsprozesse verbessern, die operative Effizienz steigern und den Umsatz erhöhen.

Datenqualität für Kundenloyalität

Office Depot setzt auf eine Kombination aus Onlinepräsenz und laufenden Offline-Strategien. Ein wesentlicher Bestandteil ist die Datenintegration, wobei Informationen aus drei Kanälen zusammengeführt werden: Offline-Katalog, Online-Website und Kunden-Callcenter.

Unter anderem nutzt Office Depot Data-Profiling, um Daten bestimmten Tests und Qualitätskontrollen zu unterziehen, bevor sie in den Data Lake des Unternehmens eingespeist werden. Durch die Integration von Online- und Offline-Daten profitiert Office Depot von einer umfassenden 360-Grad-Sicht auf seine Kunden. Außerdem stehen im gesamten Unternehmen hochwertige Daten für Backoffice-Funktionen bereit.

Höherer Customer Lifetime Value mit gesunden Daten

Globe Telecom bietet Konnektivitätsservices für mehr als 94,2 Millionen Mobilfunkabonnenten und 2 Millionen Breitbandkunden in ihren privaten Häusern auf den Philippinen. Die Möglichkeiten, den Marktanteil zu erweitern, sind begrenzt, daher war es entscheidend, dass Globe einen besseren Überblick über seinen bestehenden Kundenstamm erhält, damit das Unternehmen den Lifetime Value jeder Beziehung steigern konnte.

Um die Kundeninformationen zu liefern, die das Unternehmen benötigt, waren Daten notwendig, die gesund und für Anwendungen wie Datenanalysen geeignet waren. Dies erwies sich jedoch als Herausforderung in Bereichen wie der Datenbewertung, die zu diesem Zeitpunkt manuell mithilfe von Tabellen und Offline-Datenbanken erfolgte, um Validierungs- und Datenqualitätsregeln auf vorhandene Daten anzuwenden.

Heute betreibt Globe ein Zentrum der Exzellenz für seine Daten, das Datenqualität, Data Engineering und Data Governance umfasst. Talend stellt dem Unternehmen Data-Scoring-, Data-Profiling- und Datenbereinigungsfunktionen bereit. Mit gesunden Daten verbesserte Globe die Verfügbarkeit von Datenqualitäts-Scores von einmal im Monat auf jeden Tag, erhöhte die Anzahl vertrauenswürdiger E-Mail-Adressen um 400 % und erzielte einen höheren ROI pro Marketingkampagne mit Kennzahlen wie einer Kostensenkung von 30 % pro Lead, einer Verbesserung der Konversionsraten um 13 % und einer Steigerung der Click-Through-Raten um 80%.

Data-Profiling mit Data Lakes und der Cloud

Jetzt, da immer mehr Unternehmen enorme Datenmengen in der Cloud speichern, ist ein effektives Data-Profiling wichtiger denn je. Mit cloudbasierten Data Lakes können Unternehmen heute viele Petabyte an Daten speichern. Außerdem erweitert das Internet der Dinge unsere Datenkapazitäten, indem riesige Mengen an Informationen von einer ständig wachsenden Anzahl an Quellen – unserem Zuhause, unseren Wearables und den genutzten Technologien – gesammelt werden.

Um in diesem hart umkämpften, zunehmend von Cloud-nativen Big-Data-Funktionen geprägten Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen in der Lage sein, all diese Daten für sich zu nutzen. Gerade bei der Verwaltung von Datenspeichern entscheidet Data-Profiling über Erfolg und Misserfolg – egal ob es darum geht, Compliance-Standards zu erfüllen oder eine Marke aufzubauen, die für ihren überragenden Kundenservice bekannt ist.

Worauf warten Sie?

Profitieren auch Sie von effizienten Data-Profiling-Prozessen! Die effizienteste Art, den Profiling-Prozess zu verwalten, ist die Automatisierung mit einer Datenmanagementlösung. Data-Profiling-Tools erhöhen die Datenintegrität, indem sie Fehler ausräumen und den Data-Profiling-Prozess konsistent gestalten. Die Funktionen von Talend Data Fabric ermöglichen es Ihnen, Daten aus praktisch jeder Quelle zu extrahieren, zu verarbeiten und Profile für Ihr Data Warehouse zu erstellen, ohne den mühsamen Prozess der manuellen Codierung.

Fordern Sie eine kostenlose Testversion an, um Ihren schnellsten Weg zur Datenintegration zu finden.

Sind Sie bereit, mit Talend durchzustarten?