Was ist Data Wrangling?

Data Wrangling ist der Prozess, Daten aus einer Vielzahl von Datenquellen zusammenzubringen und für einen einfachen Zugriff und eine einfache Analyse zu bereinigen. Die Menge der heute gesammelten Daten wächst rasant und erfordert, dass Unternehmen Prozesse für die Handhabung und Organisation implementieren müssen, mit dem ultimativen Ziel, die Arbeitsabläufe zur Datenvorbereitung zu vereinfachen.

Erfolgreiche Daten-Analytik hängt von organisierten, genauen und umsetzbaren Daten ab. Studien zeigen jedoch, dass 50— 80 % der Analysezeit damit verbracht wird, Daten aufzubereiten, die Fehler, Inkonsistenzen und schlechte Organisation für Analysen aufweisen. Die wichtigsten Data-Wrangling-Lösungen ermöglichen heute ein automatisiertes Inline-Data-Wrangling, mit dem Sie Daten aus jeder Quelle, einschließlich Big Data, verbinden, mischen, bereinigen und aufbereiten können.

Der erste Schritt in der Analyse ist die Datensammlung. Wenn Sie dann mit der Analyse der Antworten beginnen und sich mühen, nach Antworten zu suchen, ist es oft notwendig, sich mit Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen zu verbinden und diese zu kombinieren. Daten können chaotisch, ungeordnet sein und Fehler enthalten. Sobald Sie damit arbeiten, werden Sie feststellen, dass Sie es bereichern oder erweitern und Gruppierungen und Berechnungen hinzufügen müssen. Manchmal ist es schwer zu verstehen, welche Änderungen bereits umgesetzt wurden.

Der Wechsel zwischen Data Wrangling und Analyse-Tools verlangsamt den Analyseprozess und kann zu Fehlern führen. Es ist wichtig, eine Data Wrangling-Funktion zu finden, mit der Sie auf einfache Weise Daten anpassen können, ohne Ihre Analyse verlassen zu müssen.

Die Vorteile von Data Wrangling

Zugriff auf jede Datenquelle und deren Verknüpfung

Mit den besten Data Wrangling-Lösungen von heute können Sie all Ihre Daten aus einer Vielzahl von Quellen verbinden. Durch das Zusammenstellen und Abgleichen Ihrer Daten, ob strukturiert oder unstrukturiert, können Sie sich einen klareren, vollständigeren Überblick über die Daten verschaffen und Erkenntnisse generieren.

Verbringen Sie mehr Zeit bei der Datenanalyse

Anstatt unzählige Stunden damit zu verbringen, Ihre Daten zu organisieren, bevor Sie überhaupt verstehen können, was dies für Ihr Unternehmen bedeutet, verwenden Sie eine Data Wrangling-Lösung, um Zeit und Geld zu sparen. Dann können Sie sich auf tiefere Analysen konzentrieren, mehr Zeit für die Daten-Exploration aufwenden und Erkenntnisse gewinnen, die für Geschäftsverbesserungen genutzt werden können.

Stellen Sie vertrauenswürdige Daten sicher

Data Wrangling verleiht Ihren Daten Glaubwürdigkeit. Durch Bereinigung und Organisieren Ihrer Daten können Sie sicher sein, dass die folgende Analyse genaue Ergebnisse liefert, die ohne Frage umgesetzt werden können.

Einfacher Zugang und Zusammenarbeit

Durch die Vereinfachung Ihrer Daten ermöglicht das Data Wrangling einen einfacheren Zugriff auf ein breiteres Publikum in Ihrem Unternehmen. Wenn Sie Ihre Daten leichter verständlich machen, wird die Diskussion für Nicht-Experten geöffnet und ermöglicht schnellere Entscheidungen und eine reichere Zusammenarbeit zwischen den Teams.

Wichtige Data Wrangling-Funktionen

Schnelles und einfaches Inline-Data Wrangling

Mit den besten Data Wrangling-Lösungen von heute können Sie Datenaufbereitung und -analyse auf derselben Plattform und in der Datenquelle selbst durchführen. Mit Inline-Data-Wrangling können Geschäftsbenutzer Anpassungen vornehmen: Mashup-Spalten und -Zeilen aus verschiedenen Datenquellen; mit einem Klick aufheben; Datentyp, Kategorie und Spaltennamen ändern; Spalten aus Visualisierungen dynamisch gruppieren, Sortierreihenfolge ändern, intelligente Spalten teilen und Daten bereinigen ersetzt falsche oder fehlende Werte. Mit der vollständigen API-Unterstützung können Sie Funktionen wie das Hinzufügen oder Ändern von Verbindungstypen einfügen, um tiefere Erkenntnisse zu erhalten.

Automatische Aufzeichnung jedes einzelnen Schritts

Die besten Data-Wrangling-Lösungen erstellen automatisch eine Daten-Pipeline auf der Datenfläche der Quellansicht, die alle Schritte dokumentiert, die Sie beim Data Wrangling und bei der Analyse unternehmen. Auf diese Weise kann die Rückverfolgbarkeit und Überprüfbarkeit des Datenmodells gewährleistet und einfach geteilt werden, wobei Informationen über die Datenquellen, Verbindungen, operative Prozesse und Transformationen automatisch aufgezeichnet werden.

Die Auswirkungen von Data Wrangling

Data Wrangling ist ein wichtiger Schritt, um sicherzustellen, dass Sie während der Analyse wertvolle und genaue Erkenntnisse aus Ihren Daten erhalten. Data Wrangling hilft dabei, Ihre unübersichtlichen, komplexen oder unvollständigen Daten in umsetzbare Informationen umzuwandeln, die einfach zu bedienen sind. Angesichts der Datenberge, mit denen sich Unternehmen heute beschäftigen, ist Data Wrangling erforderlich, um relevante Daten vom Rest zu trennen. Data Wrangling schützt Unternehmen vor nicht vertrauenswürdigen Daten und hilft dabei, komplizierte Datensätze zu verstehen und etwaige Inkonsistenzen oder Fehler zu ermitteln, die geändert werden müssen.

Ein effizientes Data Wrangling kann Datenspezialisten dabei helfen, mehr Zeit für die tatsächliche Analyse von Daten zu verbringen. Anstatt die meiste Zeit beim Organisieren und bei der Bereinigung von Daten zu verbringen. Bevor sie mit der Analyse beginnen oder Erkenntnisse gewinnen, können sich Datenspezialisten darauf konzentrieren, basierend auf genauen Daten eine bessere Entscheidungsfindung zu erzielen.

Data Wrangling kann auch dazu beitragen, die Zusammenarbeit für mehr Mitarbeiter zu öffnen, auch für diejenigen, die keine Datenexperten sind. Durch die Vereinfachung komplexer Datensätze kann Data Wrangling das Verständnis der Bedeutung hinter den Daten erleichtern. Mit einer stärkeren Zusammenarbeit an den Daten können Unternehmen einem breiteren Publikum wertvolle Erkenntnisse liefern und schneller handeln.

Wert aus Data Wrangling ziehen

Mit den besten Data Wrangling-Lösungen können Sie Ihre Daten heute interaktiv reparieren, während Sie sie analysieren, wodurch das Hin und Her zwischen Datenaufbereitung und Analyse beseitigt wird. Dieser integrierte Ansatz zur Datenaufbereitung und -analyse ist einfacher zu verwenden, ermöglicht eine schnelle Datenbereinigung und ist kostengünstig.

Vor der Analyse ist immer eine Datenaufbereitung erforderlich, aber Sie wissen fast nie, was zu tun ist, bevor Sie die Daten untersuchen. Wenn Sie Änderungen vornehmen, ist es wichtig, sie zu validieren. Data Wrangling kann einen visuellen Überblick über Datenquellen, Verbindungen, Operationen und Transformationen in einem Schemendiagramm bieten. Unabhängig davon, ob Sie Daten aus mehreren Quellen bereinigen und kombinieren oder sie anreichern und transformieren, Sie können detaillierte Informationen über die durchgeführten Datenoperationen anzeigen und eine Vorschau der Ergebnisse anzeigen. Auf diese Weise können Sie Best Practices für Data Wrangling etablieren und verwalten und agil bleiben und gleichzeitig die Governance einhalten.

Was sind einige der besten Anwendungsszenarien?

• Marketing-Analytik: Modernes Marketing basiert auf Daten, um potenzielle Kunden genau anzusprechen, Kundenerlebnisse zu personalisieren und die Kundenbindung zu fördern. Da IoT-Geräte jedoch immer beliebter werden und Unternehmen damit anfangen, größere und komplexere Datenmengen über ihre Kunden zu verfolgen, benötigen Vermarkter Data Wrangling-Tools, um all diese Daten zu verarbeiten. Sobald das Data Wrangling abgeschlossen wurde, können Marketingabteilungen die Daten analysieren und intelligentere, datengesteuerte Entscheidungen treffen.
• Anwendungen für maschinelles Lernen: Während maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) weiterhin immer beliebter werden, haben Unternehmen immer noch Schwierigkeiten, eine hohe Datenqualität für genaue Modelle sicherzustellen. Zur Bekämpfung dieses Problems, müssen Unternehmen Data Wrangling-Lösungen einsetzen, um Daten aus mehreren, unterschiedlichen Quellen zusammenzubringen und eine Skalierbarkeit für Big Data zu ermöglichen.
• Gesundheitssysteme: Die Gesundheitsbranche ist zunehmend datenorientiert geworden und implementiert Analysen, um die Effizienz zu steigern und die höchste Qualität der Patientenversorgung sicherzustellen. Zum Erzielen dieser Ergebnisse, müssen Gesundheitsdienstleister jedoch große Datenmengen aus Krankenakten, Patientendaten, demografischen Informationen und Forschungsergebnissen aufbereiten.
• Finanzdienstleistungen und Banking: Finanzdienstleistungen und Banking sind heute auf Daten angewiesen, um Kundenbeziehungen zu fördern, den Betrieb zu verbessern und einen ausgezeichneten Kundenservice zu bieten. Zu diesem Zweck müssen Finanzinstitute Transaktions- und Kundendaten aufbereiten, um einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Dies ist auch wichtig, um Betrug oder Risiken zu erkennen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
• Reisen und Gastgewerbe: Big Data in der Reisebranche und Gastgewerbe eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, die diese nutzen können. Unternehmen, die Data Wrangling nutzen, um Kundendaten zu sammeln und zu analysieren, können ansprechende Kundenerlebnisse schaffen und die betriebliche Effizienz verbessern.
• Wähler- und Wahlstatistiken: Die heutigen Wahlen verlassen sich auf Daten, um mit Wählern Kontakt aufzunehmen, wichtige Themen zu verstehen und eine Kampagnenstrategie zu entwickeln. Zur Erstellung einer datengesteuerten politischen Kampagnenstrategie gibt es jedoch eine Menge Data Wrangling, um genaue Vorhersagen sicherzustellen.

Gemeinsame Data Wrangling-Quellen

• Unstrukturierte Daten
• Strukturierte Daten
• Quantitative Daten
• Qualitative Daten
• Umfangreiche Daten
• Maschinendaten
• Echtzeit-Daten
• Daten öffnen
• Betriebsdaten