Schmutzige Daten sind Daten, die falsch, veraltet oder unvollständig sind. Es handelt sich um Daten, die vor ihrer Verwendung nicht ordnungsgemäß bereinigt und organisiert wurden. Schmutzige Daten können zu falschen Erkenntnissen führen und sogar falsche Schlussfolgerungen nach sich ziehen.
Es gibt viele Arten von unsauberen Daten, darunter falsche Werte, fehlende Werte und Duplikate. Falsche Werte sind Daten, die nicht mit den Erwartungen übereinstimmen, wie z. B. die falsche Angabe der Telefonnummer eines Kunden. Fehlende Werte sind Werte, die in einem Datensatz fehlen, z. B. die Adresse eines Kunden, die nicht aufgeführt ist. Duplikate sind Datenpunkte, die in einem Datensatz wiederholt wurden, z. B. zwei oder mehr Kunden mit demselben Namen.
Unsaubere Daten können durch eine Vielzahl von Faktoren verursacht werden, z. B. durch menschliches Versagen, Softwarefehler oder sogar absichtliche Manipulation. Menschliches Versagen, z. B. die fehlerhafte Eingabe von Daten in eine Datenbank, ist eine der häufigsten Ursachen für unsaubere Daten. Auch Softwarefehler, wie z. B. Bugs in der Software, können dazu führen, dass Daten beschädigt oder fehlerhaft werden. Eine absichtliche Manipulation von Daten liegt vor, wenn Daten absichtlich verändert werden, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen.
Unsaubere Daten können viele negative Auswirkungen auf Unternehmen haben, z. B. die Erschwerung genauer Entscheidungen oder die Verschwendung von Zeit und Ressourcen. Stakeholder können auch das Vertrauen in ein Unternehmen verlieren, wenn sie feststellen, dass die von ihnen verwendeten Daten nicht korrekt oder aktuell sind. Darüber hinaus können unsaubere Daten auch zu falschen Schlussfolgerungen führen und falsche Erkenntnisse liefern.
Das Aufspüren unsauberer Daten kann eine schwierige Aufgabe sein, da es oft manuelle Eingriffe erfordert. Datenbereinigungstechniken wie Datenvalidierung und Datenprofilierung können zur Erkennung von Datenfehlern und Inkonsistenzen eingesetzt werden. Datenvalidierungstechniken werden eingesetzt, um Daten mit bekannten Werten zu vergleichen und sicherzustellen, dass sie korrekt sind. Datenprofilierungstechniken werden eingesetzt, um Muster in Daten zu erkennen und Fehler oder Unstimmigkeiten aufzudecken.
Sobald Daten als schmutzig identifiziert wurden, müssen sie bereinigt und korrigiert werden, damit sie nützlich sind. Dazu gibt es verschiedene Methoden, z. B. die manuelle und die automatische Bereinigung. Bei der manuellen Bereinigung werden die Daten manuell überprüft und etwaige Fehler oder Unstimmigkeiten korrigiert. Bei der automatisierten Bereinigung werden Software oder Algorithmen eingesetzt, um Datenfehler zu erkennen und zu beheben.
Data Governance ist eine Reihe von Richtlinien und Verfahren, die sicherstellen sollen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und kontrolliert werden. Dazu gehört eine klare Vorstellung davon, wer Zugang zu den Daten hat, wie sie verwendet und wie sie gespeichert werden. Eine gute Datenverwaltung ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind.
Die Datenqualitätssicherung besteht aus einer Reihe von Prozessen und Verfahren, die sicherstellen sollen, dass die Daten korrekt und aktuell sind. Dazu gehört die Überprüfung der Richtigkeit und Vollständigkeit der Daten sowie die Prüfung der Daten auf Fehler oder Unstimmigkeiten. Es ist wichtig, dass Unternehmen über eine Datenqualitätssicherung verfügen, um sicherzustellen, dass ihre Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
Für den Umgang mit unsauberen Daten ist es wichtig, dass die Unternehmen über eine gute Data Governance sowie über Prozesse zur Sicherung der Datenqualität verfügen. Darüber hinaus sollten Unternehmen einen Datenbereinigungsprozess einrichten, der Datenvalidierung und Datenprofilierungstechniken umfasst. Darüber hinaus sollten Unternehmen darauf achten, ihre Daten regelmäßig zu überprüfen und auf Fehler oder Unstimmigkeiten zu kontrollieren.
Es gibt vier gängige Arten von unsauberen Daten:
1. inkonsistente Daten - Diese Art von unsauberen Daten liegt vor, wenn es Unstimmigkeiten in den Daten selbst gibt. Wenn z. B. die Adresse eines Kunden in einem Datensatz als "123 Main Street" und in einem anderen Datensatz als "123 Main St." aufgeführt ist, handelt es sich um inkonsistente Daten.
2. unvollständige Daten - Diese Art von unsauberen Daten liegt vor, wenn wichtige Datenpunkte fehlen. Wenn in einem Kundendatensatz zum Beispiel der Nachname fehlt, handelt es sich um unvollständige Daten.
3. ungültige Daten - Diese Art von unsauberen Daten liegt vor, wenn die Daten nicht im richtigen Format vorliegen. Wenn zum Beispiel eine Telefonnummer in einem Datensatz als "123-456-7890" und in einem anderen Datensatz als "1234567890" aufgeführt ist, handelt es sich um ungültige Daten.
4. doppelte Daten - Diese Art von unsauberen Daten liegt vor, wenn die gleichen Daten mehr als einmal aufgeführt sind. Wenn zum Beispiel der Datensatz eines Kunden zweimal in der Datenbank erscheint, handelt es sich um doppelte Daten.
Saubere Daten sind Daten, die gut organisiert und frei von Fehlern sind. Schmutzige Daten sind Daten, die unordentlich und voller Fehler sind.
Rohdaten sind Daten, die in keiner Weise verarbeitet oder organisiert wurden. Oft handelt es sich einfach um eine Sammlung von Zahlen oder Textstrings, die noch nicht in eine sinnvolle Struktur gebracht wurden. Die Arbeit mit Rohdaten kann schwierig sein, da es schwierig sein kann, Muster oder Trends zu erkennen. Rohdaten können jedoch nützlich sein, um neue Erkenntnisse zu gewinnen oder Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
Auf diese Frage gibt es keine endgültige Antwort, da sie von den jeweiligen Daten und der Art ihrer Erhebung abhängt. Im Allgemeinen werden Rohdaten jedoch oft als unsaubere Daten betrachtet. Das liegt daran, dass Rohdaten in der Regel unorganisiert und ungereinigt sind, d. h. sie können Fehler oder doppelte Einträge enthalten oder aus anderen Gründen ungenau sein. Daher ist es oft notwendig, Rohdaten zu bereinigen und zu verarbeiten, bevor sie zur Analyse oder Entscheidungsfindung verwendet werden können.