Data Wrangling

Was Ist Data Wrangling?

Unter Data Wrangling versteht man den Prozess der Umwandlung und Strukturierung von Daten aus einer Rohform in ein gewünschtes Format mit dem Ziel, die Datenqualität zu verbessern und sie für Analytics oder Machine Learning nutzbarer und nützlicher zu machen. Es wird manchmal auch als Data Munging oder Datenaufbereitung bezeichnet.

Der Data-Wrangling-Prozess umfasst häufig die Transformation, Bereinigung und Anreicherung von Daten aus mehreren Quellen. Durch das Data Wrangling sind die analysierten Daten genauer und aussagekräftiger, was zu besseren Lösungen, Entscheidungen und Ergebnissen führt.

Aufgrund der zunehmenden Datenerfassung und -nutzung, insbesondere vielfältiger und unstrukturierter Daten aus mehreren Datenquellen, müssen Unternehmen heute mit größeren Mengen an Rohdaten arbeiten, deren Vorbereitung für die Analyse zeitaufwendig und kostspielig sein kann.

Self-Service-Ansätze und Analytics Automation können die Genauigkeit von Data-Wrangling-Prozessen beschleunigen und erhöhen, indem sie die Fehler beseitigen, die von Menschen verursacht werden können, wenn sie Daten mithilfe von Excel oder anderen manuellen Prozessen transformieren.

Warum ist Self-Service-Wrangling wichtig?

Komplexe Datasets haben den Zeitaufwand für die Auswahl, Bereinigung und Organisation von Daten vor einer umfassenderen Analyse erhöht. Da Daten nahezu jede Geschäftsentscheidung beeinflussen, haben Geschäftsanwender:innen gleichzeitig weniger Zeit, auf technische Ressourcen zu warten, um die Daten aufzubereiten. Und genau das macht Data Wrangling so wertvoll.

Dies macht ein Self-Service-Modell für ein stärker demokratisiertes Modell der Datenanalyse erforderlich. Dieses Self-Service-Modell mit Data-Wrangling-Tools ermöglicht es Analysts, komplexere Daten schneller zu verarbeiten, genauere Ergebnisse zu erzielen und bessere Entscheidungen zu treffen. Aufgrund der Data-Wrangling-Fähigkeiten haben immer mehr Unternehmen damit begonnen, Data-Wrangling-Tools zur Vorbereitung der Analyse einzusetzen.

So funktioniert Data Wrangling

Data Wrangling erfolgt in sechs wesentlichen Schritten: Erkunden, Transformieren, Bereinigen, Anreichern, Validieren und Speichern.

Erkunden: Datenexploration oder -erkennung ist eine Möglichkeit, Muster, Trends und fehlende oder unvollständige Informationen in einem Dataset zu identifizieren. Der Großteil der Erkundung findet vor der Erstellung von Berichten, Datenvisualisierungen oder Trainingsmodellen statt, aber es kommt auch häufig vor, dass bei der Analyse Überraschungen und Erkenntnisse in einem Dataset entdeckt werden.

Bereinigung: Daten enthalten häufig Fehler aufgrund manueller Eingaben, unvollständiger Daten, automatisch von Sensoren erfasster Daten oder sogar fehlerhafter Geräte. Die Datenbereinigung korrigiert diese Eingabefehler, entfernt Duplikate und Ausreißer (wenn notwendig), eliminiert fehlende Daten und berechnet Nullwerte auf der Grundlage statistischer oder bedingter Modellierung, um die Datenqualität zu verbessern.

Transformieren: Datentransformation oder Datenstrukturierung ist wichtig. Wenn sie nicht frühzeitig erfolgt, kann dies den Rest des Wrangling-Prozesses gefährden. Bei der Datentransformation werden die Rohdaten in die richtige Form und das richtige Format gebracht, die für einen Bericht, eine Datenvisualisierung oder einen Analyse- oder Modellierungsprozess nützlich sind. Dies kann das Erstellen neuer Variablen (auch Features genannt) und die Anwendung mathematischer Funktionen auf die Daten umfassen.

Anreichern: Durch die Anreicherung oder Zusammenführung wird ein Dataset nützlicher, indem zusätzliche Quellen, wie z. B. maßgebliche Zensus-, firmenbezogene oder demografische Daten Dritter, integriert werden. Der Anreicherungsprozess kann auch dazu beitragen, zusätzliche Erkenntnisse aus den Daten innerhalb eines Unternehmens zu gewinnen oder neue Ideen für die Erfassung und Speicherung zusätzlicher Kundeninformationen in der Zukunft zu entwickeln. Dies ist eine Gelegenheit, strategisch darüber nachzudenken, welche zusätzlichen Daten zu einem Bericht, Modell oder Geschäftsprozess beitragen könnten.

Validieren: Validierungsregeln sind sich wiederholende Programmiersequenzen, die die Konsistenz, Qualität und Sicherheit von Daten überprüfen. Beispiele für die Validierung umfassen die Sicherstellung einer gleichmäßigen Verteilung von Attributen, die normal verteilt sein sollten (z. B Geburtsdaten) oder die Bestätigung der Richtigkeit von Feldern durch eine datenübergreifende Prüfung. Dies ist ein wichtiger Schritt im Data-Wrangling-Prozess.

Speichern: Der letzte Teil des Wrangling-Prozesses besteht darin, das Endprodukt zusammen mit allen durchgeführten Schritten und Transformationen zu speichern oder aufzubewahren, damit es in Zukunft überprüft, verstanden und wiederholt werden kann.

Vorteile von Data Wrangling

Data Wrangling erleichtert die Analyse und Interpretation von Informationen, was viele Vorteile mit sich bringt, darunter:

1. Erhöhte Klarheit und Verständnis: Wenn Sie jemals auf unorganisierte Daten oder ein großes Dataset gestoßen sind, das nicht leicht zu interpretieren ist, wissen Sie, wie schwierig es sein kann, nicht verstehen zu können, was die Daten darstellen und wofür sie verwendet werden können. Richtig verarbeitete Datasets können leichter für die Berichterstellung in Tableau und anderen Datenvisualisierungstools verwendet werden.

2. Datenkonsistenz: Da Unternehmen häufig Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Drittanbietern, verwenden, können die Daten häufig viele Fehler enthalten. Ein wichtiger Schritt des Data-Wrangling-Prozesses ist die Erstellung einheitlicher Datasets, die dazu beitragen, von Menschen verursachte Fehler und unterschiedliche Formatierungsstandards Dritter zu beseitigen, was zu einer verbesserten Genauigkeit bei der Analyse führt.

3. Verbesserte Genauigkeit und Präzision von Daten: Die Art und Weise, wie Daten verarbeitet und angeordnet werden, kann sich auf die Genauigkeit und Präzision der Analyse auswirken, insbesondere wenn es um die Identifizierung relevanter Muster und Trends geht. Beispiele für gutes Data-Wrangling sind das Organisieren von Daten nach numerischen Daten statt nach kategorialen Werten oder das Organisieren von Daten in Tabellen statt in Spalten. Durch das Gruppieren ähnlicher Daten wird die Genauigkeit verbessert.

4. Verbesserte Kommunikation und Entscheidungsfindung: Erhöhte Klarheit und verbesserte Genauigkeit reduzieren die Zeit, die andere benötigen, um Daten zu verstehen und zu interpretieren, was zu einem besseren Verständnis und einer besseren Kommunikation zwischen Teams führt. Das wiederum kann zu mehr Zusammenarbeit, Transparenz und besseren Entscheidungen führen.

5. Kosteneffizienz: Die Reduzierung von Fehlern, die Organisation von Daten und die Verbesserung der Zusammenarbeit führen zu einer effizienteren Nutzung der Zeit und sparen Unternehmen Geld. Beispielsweise reduzieren gründlich bereinigte und organisierte Daten Fehler und sparen Entwickler:innen Zeit bei der Erstellung von Berichten oder Machine-Learning-Modellen. Konsistente Datasets erleichtern Data Scientists die Wiederverwendung von Algorithmen für ihre Modelle oder die Anwendung neuer Algorithmen durch Data Science und automatisiertes Machine Learning.

Die Zukunft des Data Wrangling

Früher wurde das Data Wrangling von Entwickler:innen und IT-Fachkräften übernommen, die über umfassende Kenntnisse in der Datenbankverwaltung verfügten und SQL, R und Python beherrschten. Analytics Automation hat das geändert, indem sie mühselige Tabellenkalkulationen überflüssig macht und es Data Scientists, Data Analysts und IT-Fachkräften gleichermaßen leicht macht, komplexe Daten zu bearbeiten und zu analysieren.

Erste Schritte mit Data-Wrangling-Tools

Alteryx Designer und Designer Cloud (ehemals Trifacta Wrangler) verwenden eine No-Code-Benutzeroberfläche, die es auch technisch nicht versierten Geschäftsanwender:innen leicht macht, Daten auf eine überprüfbare und wiederholbare Weise zu bearbeiten.

Tools zum Data Wrangling sind in jeden Schritt der Alteryx Platform integriert und bieten:

• Transformations-Tools, einschließlich Anordnen, Zusammenfassen und Umstellen
• Vorbereitungs- und Bereinigungs-Tools, wie Formulieren, Filtern und Bereinigen
• Datenanreicherungs-Tools, einschließlich Location Insights, Business Insights und Verhaltensanalyse

Vorlagen für Data Wrangling

Data-Wrangling-Vorlagen können Ihnen dabei helfen, die Geschwindigkeit, Effizienz und Genauigkeit Ihrer Daten während des Data-Wrangling-Prozesses zu erhöhen.

Obwohl Sie für das Data Wrangling auch Tabellenkalkulationen verwenden können, bergen sie das Potenzial menschlicher Fehler. Darüber hinaus sind die Prozesse nicht einfach reproduzierbar, selbst wenn Sie Funktionen und Skripte verwenden. Darüber hinaus können Tabellenkalkulationen nur bestimmte Datentypen verarbeiten.

Open-Source-Programmiersprachen wie R können zwar die Datenverarbeitung übernehmen, aber der Prozess kann selbst mit Skripten sehr zeitaufwendig sein. Außerdem sind sie nicht für die Datenverwaltung konzipiert und große Datasets können die verfügbaren Ressourcen schnell belasten.

Zur Unterstützung beim Data Wrangling bieten viele Unternehmen Data-Wrangling-Vorlagen und Wrangler, wie beispielsweise Alteryx Designer Cloud, an.

Wenn Sie Ihren Data-Wrangling-Prozess beschleunigen möchten, werfen Sie einen Blick in diese Starter-Kits, die mit der Alteryx Analytics Automation Platform funktionieren. Sie decken zahlreiche Anwendungsfälle und Branchen ab und umfassen darüber hinaus Integrationen mit beliebten Data-Lake- und Data-Warehouse-Diensten.