Data Wrangling im Detail und wie Du es vereinfachen kannst

Unbeliebt, aber nötig? In diesem Artikel zeigen wir Dir, was Data Wrangling wirklich ist und wie es sich zur Datenbereinigung abgrenzt. Wir zeigen die typische Schrittfolge und klären, wie Du bei einem sonst unbeliebten Prozess viel schneller vorankommst.

Was ist Data Wrangling?

Data Wrangling, manchmal auch als Datenaufbereitung oder Data Munging bezeichnet, beschreibt den Prozess, bei dem Du aus verschiedenen Rohdatenquellen ein konsistentes, bereinigtes und nutzbares Datenset erstellst. Dabei werden Daten sortiert, formatiert, zusammengeführt und je nach Bedarf umstrukturiert, damit sie bereit für Analysen, Berichte oder andere Auswertungen sind.

Ins Deutsche lässt sich (Data) Wrangling mit Rangelei oder Gezanke übersetzen, was sofort ein Gefühl für die Intensität der Datenaufbereitung gibt.

Nähe und Abgrenzung zur Datenbereinigung

Datenbereinigung (Data Cleaning) (*) ist im Wesentlichen ein Teil des Data Wrangling. Beim Cleaning entfernst Du fehlerhafte Datensätze oder korrigierst falsche Werte. Data Wrangling geht jedoch noch einen Schritt weiter: Es geht nicht nur um das Bereinigen, sondern insbesondere auch um das Neuorganisieren Deiner Daten. Man könnte also sagen, Datenbereinigung ist ein wichtiger Baustein im Wrangling-Prozess – aber Data Wrangling selbst umfasst mehr Schritte, die letztlich das Ziel haben, ein perfekt vorbereitetes Dataset zu erzeugen.

Aus diesen Gründen ist Data Wrangling für Unternehmen wichtig

• Verlässliche Grundlagen: In den meisten Unternehmen liegen Daten in unterschiedlichsten Formaten und auf verschiedenen Systemen vor. Damit Deine Analysen brauchbar sind, musst Du die Daten zuerst so aufbereiten, dass sie stimmen und miteinander vergleichbar sind.
• Effizienzgewinne: Wenn Du Data Wrangling systematisch angehst, sparst Du Dir und Deinem Team später viel Zeit bei der Datenanalyse. Ein sauber aufbereitetes Dataset muss nicht ständig nachkorrigiert werden.
• Bessere Entscheidungen: Wenn Deine Daten sauber sind, erhältst Du genaueres Feedback aus Deinem BI-System, aus Prognose-Modellen oder aus Dashboards. Deine Entscheidungsträger können sich dann auf die Analyseergebnisse verlassen.

Schrittfolge: So führt man Data Wrangling durch

Der Prozess ist nicht in Stein gemeißelt und kann daher je nach Projekt unterschiedlich ablaufen, aber die typischen Schritte sind:

1. Datenquellen identifizieren Finde heraus, woher Deine Daten stammen (z. B. CRM-Systeme, Excel-Listen, Datenbanken, APIs).
2. Daten verstehen und untersuchen Was ist die Struktur? Wo kommen Lücken vor? Welche Formate liegen vor?
3. Daten bereinigen Ungültige Werte entfernen oder korrigieren, fehlende Werte behandeln, Tippfehler ausbessern.
4. Daten transformieren Formate vereinheitlichen (z. B. Datumsformate, Währungsangaben), neue Variablen erstellen, Datensätze zusammenführen.
5. Validierung und Qualitätssicherung Prüfe, ob die transformierten Daten vollständig und konsistent sind. Teste beispielsweise mit Stichproben, ob die Werte plausibel erscheinen.
6. Daten speichern und bereitstellen Erstelle ein zentrales, gut dokumentiertes Daten-Repository (z. B. Data Warehouse oder Datenbank), auf das auch andere Teams zugreifen können.

Richtige Software für das Data Wrangling

Was bei kleinen Datenmengen bereits Zeit frisst, erwächst bei großen Mengen und ohne Hilfe zu einer unlösbaren Aufgabe. Daher stehen einige Tools bereit, die das Data Wrangling vereinfachen sollen:

• Skripting und Programmierung: Häufig nutzt man Python (z. B. Pandas, NumPy) oder R (z. B. tidyverse), um Daten manuell, aber automatisierbar zu wranglen.
• ETL-Tools (Extract, Transform, Load): Zum Beispiel Informatica, SSIS (SQL Server Integration Services). Sie bieten grafische Oberflächen, um Datenflüsse visuell zu designen.
• Data-Wrangling-Plattformen: Werkzeuge wie Trifacta oder Alteryx sind darauf spezialisiert, Datenaufbereitung und -transformation in einer einfachen Benutzeroberfläche anzubieten.

Datenbank-spezifische Software: In BI-Systemen wie bimanu kannst Du einfache Wrangling-Schritte bereits integriert vornehmen.

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Aus diesen Gründen ist Data Wrangling unbeliebt – und wie Du Abhilfe schaffst.

• Zeitaufwand: Oft ist die Rede davon, dass im Umgang mit Daten 80 % der Zeit mit der Aufbereitung verbracht und nur 20 % für die eigentliche Analyse bleibt. Das ist ohne Automatisierung eine Frustquelle.
• Fehleranfälligkeit: Wenn Data Wrangling in vielen kleinen Skripten oder in unzureichend dokumentierten Prozessen abläuft, entstehen schnell Fehler, die später schwieriger zu entdecken sind.
• Mangelnde Standardisierung: Wenn es keine einheitliche Methode gibt und jede Abteilung oder Standort eines Unternehmens auf eigene Abläufe setzt, wird der Austausch unnötig erschwert.
• Qualitätssicherung wird unterschätzt: Manche entscheiden sich gegen gründliches Data Wrangling, einfach weil der Zeitaufwand zu hoch ist. Das rächt sich aber meist später, wenn die Analyseergebnisse nicht stimmen.

Ein gründliches Data Wrangling ist zu wichtig, um es zu vernachlässigen – zumindest dann, wenn anschließende Analysen verlässliche Ergebnisse liefern sollen. Da dies in Unternehmen praktisch ausnahmslos der Fall ist, sollte von vornherein auf Konzepte und Hilfen gesetzt werden, die die Sauberkeit der Daten von Anfang an mitdenken.

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Data Wrangling – Häufige Fragen und Antworten

Was macht ein Data Wrangler?

Ein Data Wrangler bereitet Rohdaten für die Analyse auf, indem er sie sammelt, bereinigt, transformiert und in eine strukturierte Form bringt. Er sorgt dafür, dass Daten aus verschiedenen Quellen in einheitlichen Formaten vorliegen, fehlerfrei sind und für analytische Zwecke genutzt werden können.

Was ist der Unterschied zwischen Data Wrangling und Datenbereinigung?

Datenbereinigung ist ein Teil des Data Wrangling. Während sich die Bereinigung auf das Entfernen und Korrigieren fehlerhafter Daten konzentriert, umfasst Data Wrangling zusätzlich das Zusammenführen, Umstrukturieren und Formatieren von Daten für eine bessere Nutzbarkeit.

Wie lange dauert Data Wrangling?

Das hängt von der Datenmenge, der Qualität der Rohdaten und der Komplexität der Transformationen ab. In vielen Projekten kann Data Wrangling ohne Automatisierung bis zu 80 % der gesamten Analysezeit beanspruchen.

Welche Rolle spielt Data Wrangling in der künstlichen Intelligenz und im Machine Learning?

Im Machine Learning ist Data Wrangling ein entscheidender Schritt, da Modelle stark von der Qualität und Konsistenz der Trainingsdaten abhängen. Fehlende oder inkonsistente Daten können die Modellleistung erheblich beeinträchtigen.