Data Profiling: Der Output ist nur so gut wie der Input

Data Profiling: Bedeutung

Data Profiling ist das systematische Analysieren und Bewerten von Datenbeständen, um deren Struktur, Inhalt und Qualität zu verstehen. Dabei werden Informationen wie z. B. Wertebereiche, Häufigkeiten, Verteilungen oder Muster in den Daten erfasst.

Auf Basis dieser Erkenntnisse lassen sich Qualitätsprobleme aufdecken (z. B. fehlende, inkonsistente oder doppelte Einträge) und gezielt beheben. Insgesamt zahlt das Data Profiling also auf die Datenqualität ein.

Gibt es Data Profiling nur im Kontext von Data Warehouses?

Obwohl Data Profiling häufig im Zusammenhang mit Data Warehouses und Business-Intelligence-Projekten genannt wird, ist es keineswegs auf diese Anwendungsbereiche beschränkt. Grundsätzlich ist Data Profiling überall dort relevant, wo Daten vorliegen, die für wichtige Geschäfts- oder Analyseprozesse genutzt werden.

Somit kann jedes Unternehmen bzw. jede Institution, die auf konsistente und hochwertige Daten angewiesen ist, von Data Profiling profitieren – unabhängig davon, ob ein Data Warehouse im Einsatz ist oder nicht.

Warum ist es wichtig, Daten zu bereinigen?

Die Bereinigung (oder Data Cleansing) ist eine der wichtigsten Folgemaßnahmen nach dem Data Profiling. Hat man durch das Profiling erst einmal erkannt, wo genau Probleme in den Daten liegen (z. B. fehlende Werte, Tippfehler, falsche Formate, Dubletten, widersprüchliche Einträge), folgt die gezielte Korrektur oder Anpassung.

Die Gründe für Data Profiling und Cleansing sind vielfältig:

• Erhöhung der Datenqualität: Korrekte und konsistente Daten sind die Basis für verlässliche Analysen und Berichte.
• Verbesserung der Entscheidungsprozesse: Aufgeräumte Daten führen zu besseren und schnelleren Entscheidungen auf Management-Ebene.
• Verbesserter Kundenservice: Fehlerhafte Kundendaten (z. B. falsche Adressen) beeinträchtigen die Kundenkommunikation und verursachen unnötige Kosten (z. B. Rücksendungen, Porto).
• Konformität mit Gesetzen und Richtlinien: Daten müssen oft bestimmten Standards entsprechen (z. B. DSGVO bei personenbezogenen Daten).

Was passiert ohne Data Profiling (bzw. mit schlechter Datenqualität)?

Wenn Data Profiling vernachlässigt wird und dadurch Datenqualität unentdeckt schlecht bleibt, können verschiedene Probleme entstehen:

• Fehlentscheidungen: Ungenaue oder veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen und folglich zu teuren Fehlentscheidungen führen (z. B. falsche Lagerbestände, ungenaue Kundensegmente).
• Ineffiziente Prozesse: Mitarbeiter verbringen unnötig viel Zeit damit, Fehler zu korrigieren oder Daten zu suchen. Das bremst Prozesse und führt zu höheren Betriebskosten.
• Verpasste Chancen: Unvollständige und unstrukturierte Daten erschweren eine verlässliche Analyse (z. B. Datenanalyse, Data Science). Mögliche Optimierungspotenziale oder Marktchancen bleiben unentdeckt.
• Rufschädigung: Fehlerhafte Daten können zu mangelhafter Kundenansprache und damit zu Imageverlusten führen (Beispiele: falsche Anrede, falsche Rechnungszustellung).

Rechtliche Konsequenzen: Wenn Datenqualität nicht den Vorgaben (z.B. DSGVO) entspricht, können Strafen drohen.

Wichtige Begriffe aus dem Bereich Data Profiling

• Dublettenprüfung: Erkennung von mehrfach vorhandenen Datensätzen (z. B. Kunden mit unterschiedlichen Kundennummern, aber gleichem Namen und gleicher Adresse).
• Wertebereichsanalyse: Prüfen, ob Werte in Datenspalten zulässige Werte annehmen (z. B. bei Postleitzahlen, Ländernamen, Codes).
• Metadata: Informationen über Daten (z. B. Datentypen, Strukturen, Formate), die für das Verständnis des Datenbestands und den Abgleich mit realen Anforderungen relevant sind.
• Referentielle Integrität: Sicherstellen, dass Verknüpfungen (z. B. in relationalen Datenbanken) korrekt sind (z. B. jede Bestellzeile verweist auf eine gültige Bestellung).
• Data Governance: Ein übergreifendes Konzept, das Rollen, Prozesse und Richtlinien zur Verwaltung von Daten im Unternehmen definiert. Data Profiling und Data Cleansing sind wichtige Bausteine innerhalb einer ganzheitlichen Data-Governance-Strategie.
• Data Quality Management: Oft wird Data Profiling als Startpunkt einer umfassenderen Datenqualitätsinitiative angesehen. Zu Data Quality Management gehören u. a. Definition von Qualitätszielen, Monitoring der Datenqualität und kontinuierliche Verbesserung.

Tools für das Data Profiling

Das Data Profiling lässt sich unter dem Einsatz einer Software erheblich vereinfachen. Da der Umgang mit Daten einen erheblichen Teil der Arbeitszeit in vielen Unternehmen beansprucht, gibt es ein entsprechend großes Angebot an Tools:

• Kommerzielle Tools: IBM InfoSphere, SAP Information Steward, Microsoft SQL Server Data Quality Services
• Open Source: Trifacta, OpenRefine und DataCleaner
• Cloud-basiert: Google Cloud Dataprep oder AWS Glue DataBrew

Automatisierung des Data Profiling

Es ist nicht schwer sich vorzustellen, dass mit wachsenden Datenmengen sowohl der Bedarf an Data Profiling steigt, als auch dessen Aufwand. Daher setzen moderne Lösungen auf eine weitreichende Automatisierung der Profiling- und Cleansing-Prozesse, da der Workload, insbesondere bei Big Data, das Menschenmachbare sehr schnell übersteigt.

Die Daten, die über den ETL-Prozess in Data Warehouses landen, müssen dort in einer exzellenten Qualität vorliegen. Nur dann ist gewährleistet, dass die nachgeschaltete Business Intelligence eine Basis verwendet, auf die sich Analysen und Berichte auch wirklich stützen lassen.

Hierfür ist es bei der Datenbeladung möglich, ein Regelwerk zu implementieren, sodass die anvisierte Datenqualität gewährleistet werden kann. In unserem Buch zu den Datenstrategien erfährst Du mehr zu Data Profiling und allen anderen Prozessen, die Du in diesem Zusammenhang beherzigen solltest. Für den sofortigen Einstieg ins Thema kannst Du auch unseren kostenlose Business Intelligence Akademie besuchen.

Data Profiling – Häufige Fragen und Antworten

Was ist Data Profiling?

Data Profiling ist die systematische Analyse und Bewertung von Datenbeständen, um deren Struktur, Inhalt und Qualität zu verstehen. Es hilft dabei, Fehler, Inkonsistenzen und Anomalien zu identifizieren.

Wird Data Profiling nur in Data Warehouses verwendet?

Nein, Data Profiling wird nicht nur in Data Warehouses eingesetzt. Es findet überall Anwendung, wo Datenqualität eine Rolle spielt, z. B. in CRM-Systemen, Finanzsystemen oder öffentlichen Datenbanken.

Warum ist es wichtig, Daten zu bereinigen?

Datenbereinigung verbessert die Datenqualität, reduziert Fehler und stellt sicher, dass Geschäftsentscheidungen auf verlässlichen Informationen basieren.

Welche Probleme entstehen durch schlechte Datenqualität?

Schlechte Datenqualität kann zu falschen Geschäftsentscheidungen, ineffizienten Prozessen, erhöhten Kosten, verpassten Chancen und rechtlichen Risiken führen.

Was sind typische Ursachen für schlechte Datenqualität?

Typische Ursachen sind menschliche Eingabefehler, uneinheitliche Datenquellen, technische Probleme, unzureichende Validierungen und fehlende Datenpflege.

Welche Maßnahmen kann ein Unternehmen gegen schlechte Datenqualität ergreifen?

Unternehmen können Data Profiling, automatisierte Validierungsprozesse, regelmäßige Datenbereinigung und eine klare Data-Governance-Strategie einsetzen.