Um Daten für gemeinsame Untersuchungen, Modellierung und groß angelegte Analysen nutzbar zu machen, ist die Standardisierung von Daten ein notwendiger Prozess. Der Bedarf an Datenstandardisierung ist gestiegen, da Datenquellen immer vielfältiger werden, unabhängig von Sektor, Branche oder Geschäftszweck. Und die Durchführung eines umfassenden Prozesses zur Datenstandardisierung entscheidet heute oft über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens.
Was bedeutet es, Daten zu standardisieren oder zu normalisieren?
Datenstandardisierung wandelt Daten in ein Standardformat um, das Computer lesen und verstehen können. Standardisierung oder Normalisierung ist der Prozess, bei dem Daten in ein einheitliches Format gebracht werden, das es Data Analysts und anderen Personen ermöglicht, die Daten zu studieren, zu analysieren und zu nutzen.
In der Statistik bezieht sich Normalisierung auf den Prozess, bei dem verschiedene Variablen auf die gleiche Skala gebracht werden, um Werte zwischen verschiedenen Arten von Variablen zu vergleichen. Angenommen, Sie müssen die Leistung von zwei Studentinnen vergleichen, von denen die eine 75 von 100 und die andere 42 von 50 Punkten erreicht hat.
Das Ergebnis der Normalisierung der Daten mit Microsoft Excel würde zeigen, dass 42 einen höheren Wert hat, obwohl es eine niedrigere Zahl ist. In den meisten Unternehmen werden Daten aus mehreren Quellen abgerufen. In seltenen Fällen organisieren alle diese Quellen Datasets in genau demselben Format wie eine andere Quelle. Um diese Herausforderung zu meistern, normalisieren Data Analysts die Daten in einem gemeinsamen Format, bevor sie mit den Techniken zur Datennormalisierung fortfahren.
Warum ist die Normalisierung von Daten so wichtig?
Daten sind das Rückgrat von Geschäftsentscheidungen in der modernen Welt. Keine Branche kann sich weiterentwickeln, ohne sich auf Daten zu stützen – von Gesundheitswesen und Einzelhandel bis hin zu Marketing und mehr. Aber um Daten nutzen zu können, müssen Daten analysiert und verglichen werden. Die Normalisierung von Daten ermöglicht es Data Analysts, Daten zu vergleichen und die gewonnenen Erkenntnisse optimal zu nutzen.
Zu den Vorteilen der Standardisierung von Daten gehören:
Datenqualität:
Datenstandardisierung ist auch für die Erhaltung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Wenn Datasets standardisiert sind, ist es einfacher, Fehler zu erkennen bzw. zu überprüfen, dass sie korrekt sind. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass Unternehmen Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Informationen treffen.
Datenkonsistenz:
Die Standardisierung von Daten verbessert auch die Datenkonsistenz und sorgt dafür, dass alle Stakeholder die Informationen auf die gleiche Weise interpretieren. Diese Einheitlichkeit minimiert das Fehlerpotenzial und stellt sicher, dass Entscheidungen auf der Grundlage einer einzigen Version der Wahrheit getroffen werden.
Datenintegration:
In der vernetzten Geschäftslandschaft von heute müssen Unternehmen häufig Daten aus mehreren Quellen integrieren, wie zum Beispiel Kunden-, Produkt- und Transaktionsdaten. Datenstandardisierung ermöglicht eine nahtlose Datenintegration, indem sie über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg eine einheitliche Ansicht bietet.
Datenanalyse:
Einer der häufigsten Anwendungsfälle von Datenstandardisierung besteht darin, aufschlussreiche, zuverlässige Analysen im gesamten Unternehmen zu ermöglichen. Standardisierte Daten vereinfachen Datenanalyse und Berichterstellung. Mit konsistenten Datenformaten und -strukturen können Unternehmen problemlos Datenanalysen durchführen, aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und datengestützte Entscheidungen treffen.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften:
Datenstandardisierung spielt eine wichtige Rolle bei der Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und Compliance-Standards. Die Standardisierung von Daten hilft Unternehmen dabei, Schutzbestimmungen, Branchenstandards und rechtliche Verpflichtungen einzuhalten, indem sichergestellt wird, dass die Daten konsistent formatiert und genau gepflegt werden. Diese Einheitlichkeit hilft bei der Umsetzung effektiver Data-Governance-Richtlinien, die wiederum das Risiko von Datenschutzverstößen, rechtlichen Strafen und Reputationsschäden reduzieren.
So normalisieren Sie Daten
Es gibt viele Techniken zur Datennormalisierung, und Data Analysts können sie in vielen verschiedenen Programmen, wie Microsoft Excel, durchführen. Jedes Programm verfügt über unterschiedliche Funktionalitäten, die die Normalisierung unterstützen oder sogar behindern können. Dies sind die grundlegenden Schritte zur Standardisierung von Daten:
Legen Sie die Standards fest. Welche Datasets müssen normalisiert werden? Wie werden sie formatiert? Wenn Sie genau bestimmen, wie ein standardisiertes Dataset aussieht, hilft Ihnen das, Richtlinien für den Rest des Normalisierungs- und Vorbereitungsprozesses festzulegen.
Ermitteln Sie, woher die Daten kommen. Die Bestimmung der Datenzugriffspunkte hilft bei der Ermittlung, welchen Herausforderungen Analystinnen und Analysten bei der Normalisierung von Daten gegenüberstehen könnten.
Um den Prozess zu vereinfachen, ist es hilfreich, alle potenziellen Dateneingabepunkte zu identifizieren und ihre Durchführbarkeit zu bewerten. Zu den Faktoren, die bei der Bewertung von Dateneingabepunkten zu berücksichtigen sind, gehören folgende:
- Datenquelle: Sind die Daten hochwertig, zuverlässig und genau?
- Datenformat: Können die Daten einfach in das gewünschte Format konvertiert werden?
- Datenvolumen: Ist die Menge der Daten handhabbar?
- Dateneingabepunkte: Sind die Dateneingabepunkte klar definiert und einfach zu verwenden?
Normalisieren und bereinigen Sie die Daten. Einer der wesentlichen Schritte bei der Datenstandardisierung ist die Bereinigung Ihrer Daten. Das bedeutet, dass alle ungültigen, falschen, doppelten oder redundanten Datenpunkte entfernt werden. Ungültige Daten entsprechen nicht dem Feld, in das sie eingegeben werden.
Verwenden Sie die Plattform Ihrer Wahl, um die Daten mit den eingebetteten Tools zu bereinigen und zu standardisieren, die das gesamte Datenspektrum abdecken. Beispielsweise können Sie in Excel die Funktion STANDARDISIERUNG („STANDARDIZE“) verwenden, die einen normalisierten Wert (Z-Score) basierend auf dem Mittelwert und der Standardabweichung zurückgibt.
Das ist ganz einfach. Wenn Data Analysts jedoch nach „Standardisierung von Daten in Excel“ suchen, beziehen sie sich möglicherweise auf eine andere Definition von Standardisierung. Heutzutage denken Data Analysts, die Daten in Excel standardisieren möchten, nicht nur in Zahlen, sondern auch in Buchstaben.
So kann es beispielsweise erforderlich sein, Daten in Excel zu normalisieren, z. B. alle Instanzen von „Avenue“ („Ave.“ „ave“) oder „California“ („Calif“, „california“, „CA“) innerhalb des Datasets. Data Analysts müssen Werte und Wörter im Rahmen der Datennormalisierungstechniken standardisieren, die dazu beitragen können, Ihr Dataset für die Analyse vorzubereiten.
Herausforderungen beim Versuch, Daten in Excel zu standardisieren
Wenn es um Namen geht, ist der Versuch, Daten in Excel zu normalisieren, ein viel schwierigerer Prozess. Es gibt keine einfache Excel-Formel oder -Einstellung zur Normalisierung von Daten in Excel, die Rechtschreibfehler und Variationen behebt. Benutzer:innen können Workarounds und Add-ons ausprobieren, aber wahrscheinlicher ist es, dass sie sich damit abfinden, die Funktion Suchen/Ersetzen immer wieder zu verwenden, bis alle Varianten bereinigt sind. Diejenigen, die in Excel normalisieren, können Stunden oder Wochen damit verbringen, diese Art von Unstimmigkeiten zu beheben. Es ist ein mühsamer, zeitaufwendiger Prozess, der mit der Menge der vorhandenen Daten nur noch zunimmt.
In den letzten Jahren sind neue Lösungen auf den Markt gekommen, um die Herausforderung zu bewältigen, Daten in Excel zu normalisieren, was im weiteren Sinne in die Kategorie der Datenvorbereitung fällt. Datenvorbereitungsplattformen wie Trifacta beschleunigen den Prozess der Normalisierung von Daten, indem sie Machine Learning nutzen, um ähnliche, aber nicht übereinstimmende Daten aufzudecken und intelligente Ersetzungen zu empfehlen.
Nehmen wir NationBuilder, eine Softwareplattform über die politische Kandidaten ihre Communitys vergrößern können. Sie verwendet Alteryx, anstatt Daten in Excel zu normalisieren, um Wählerdaten zu bereinigen, die aus unsauberen, schlecht formatierten und inkonsistenten Datasets aus Hunderten von verschiedenen Landes- und Bezirksämtern bestehen. Mit Alteryx konnte NationBuilder den Zeitaufwand für die Neuformatierung von Daten drastisch reduzieren, da die Techniken zur Datennormalisierung sowohl einfach als auch wiederholbar sind.
Alteryx Designer vs. Normalisierung von Daten in Excel
Das Fazit: Um Daten in Excel zu normalisieren – also Textdaten – müssen Data Analysts ihre Datenblätter gründlich durchkämmen, um Variationen eines Wortes zu finden und durch die richtige Version zu ersetzen. Das erfordert ein hohes Maß an Konzentration und, was noch wichtiger ist, Zeit, die mit zunehmender Datenmenge nur noch zunimmt.
Anders als beim Versuch, Daten in Excel zu normalisieren, können Data Analysts mit Alteryx Designer einfach ein Datenelement auswählen, das normalisiert werden soll, und das System wertet die Daten intelligent aus, um dann eine Liste mit Vorschlägen für die Ersetzung zu erstellen, die Benutzer:innen beurteilen oder bearbeiten können. Dies beschleunigt nicht nur Techniken und Modelle zur Datennormalisierung erheblich, sondern stellt mithilfe von Machine Learning auch sicher, dass keine Fehler in die Analyse gelangen.
Die visuellen Tools, benutzerfreundlichen Funktionen und automatisierten Prozesse von Designer reduzieren Zeitaufwand, Fehler und Skalierungsprobleme, die in der heutigen Datenstandardisierungspraxis so häufig vorkommen. Dadurch können Designer-Kundinnen und -Kunden die Bedürfnisse ihrer eigenen Kundschaft besser unterstützen, indem sie zunehmend unterschiedliche Datasets schneller, einfacher und kostengünstiger sichten, strukturieren und analysieren.
Wir würden uns freuen, mit Ihnen über Ihren Use Case zu sprechen und zu prüfen, ob Alteryx Designer besser zu Ihren Anforderungen passt als die Datenstandardisierung in Excel. Nutzen Sie die 30-tägige Testversion von Alteryx, um zu sehen, wie es sich auf Ihre Arbeit auswirken kann.