Was ist "Data Wrangling"?
Data Wrangling ist der Prozess der Erfassung, Modellierung, Bereinigung, Validierung, Aufbereitung, Anreicherung und Veröffentlichung von Daten aus einem unstrukturierten, chaotischen Format zu qualitativ hochwertigen, strukturierten Daten.
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Warum ist Data Wrangling wichtig?
Datenwissenschaftler verbringen mehr als 80 % ihrer Zeit mit der Bereinigung und Aufbereitung von Daten mithilfe herkömmlicher Tools wie Excel und selbstgeschriebener Skripte. Zur Vorbereitung riesiger Datenmengen aus unterschiedlichen Datenquellen müssen Sie auf das IT-Team zurückgreifen. Tools für das Data Wrangling helfen bei der Lösung dieses Problems, indem die Tools die Arbeiten zur Datenaufbereitung auslagern und automatisieren. Das spart Zeit, Aufwand und Kosten für die Datenbereinigung vor dem Gewinnen von nützlichen Erkenntnissen für das Geschäft.
Data Wrangling-Schritte
Importieren
Mit mehreren Quellen verbinden
Discovery
Daten analysieren und deren Qualität verbessern
Bereinigen
Fehler erkennen und Daten aufbereiten
Transformation
Unstrukturierte Daten transformieren
Anreicherung
Daten mit ML anreichern
Exportieren
Synchronisieren Sie Daten mit mehreren Zielen
Importieren
Mit mehreren Quellen verbinden
Erfassen Sie Daten aus einer Vielzahl von Quellen
Der erste Schritt bei der Datenaufbereitung besteht im Erfassen und Abgleichen von Daten aus verschiedenen Quellen. Geschäftsdaten werden typischerweise aus einer Vielzahl von Quellen wie Dateien, Feeds, Datenbanken und Cloud-Data Warehouses eingepflegt.
Discovery
Daten analysieren und deren Qualität verbessern
Daten profilieren und Datenverteilung anzeigen
Vor einem Data Wrangling ist wichtig zu wissen, wie die Daten organisiert sind und welche Probleme behoben werden müssen. Zu diesem Zeitpunkt werden die Datentypen von Spalten erkannt und die Datenverteilung über Spalten hinweg wird anhand von Schlüsselkennzahlen analysiert.
Bereinigen
Fehler erkennen und Daten aufbereiten
Steigern Sie die Datenqualität
Die aufzubereitenden Daten können Mehrfachvorkommen, ungültige Werte und fehlende Werte aufweisen. Das deutet auf eine niedrige Datenqualität hin. Diese Daten müssen einer Bereinigung unterzogen werden. Tools zum Data Wrangling unterstützen den Bereinigungsprozess mithilfe verschiedener Transformationen und erhöhen die Datenqualität.
Transformation
Unstrukturierte Daten transformieren
Modellieren und transformieren Sie Daten
Nach der Bereinigung der Daten können die Daten in das für Analyse und Berichterstellung oder für Lagerung und Nutzung erforderliche Format umgewandelt und modelliert werden. Verschiedene Transformationen und Funktionen in Tools zum Data Wrangling helfen dabei, diese Aufgabe zu erledigen.
Anreicherung
KI-basierte Transformation
Daten mit ML anreichern
Datenanreicherung ist der Prozess des Hinzufügens von ergänzenden Informationen zu Daten mittels ML-basierter Textanalyse oder aus Datenquellen Dritter zwecks Anreicherung der Daten. Dies hilft Ihnen, zugrunde liegende Daten besser zu verstehen und tiefergreifende Erkenntnisse zu erlangen, die zuvor nicht zugänglich waren.
Exportieren
Inhalte plattformübergreifend veröffentlichen und teilen
Inhalte plattformübergreifend veröffentlichen und teilen
Nach Abschluss des Wrangling-Prozesses können die Daten veröffentlicht und freigegeben werden. Die Daten können als Dateien, Cloudspeicher, Clouddatenbanken oder BI- und Analyseplattform in den lokalen Speicher exportiert werden.
Data Wrangling mit Zoho DataPrep
Zoho DataPrep ist eine Selfservicesoftware für Data Wrangling. Die Software kann mit dem Bedarf im Unternehmen skaliert werden und unterstützt Sie beim Data Wrangling, ganz ohne Programmieraufwand. Unser Tool zum Data Wrangling hilft mittels automatischem Profiling, intelligenten Vorschlägen, KI-basierten Transformationen und vielem mehr bei der schnellen Bereinigung der Daten.
Funktionen, die Zoho DataPrep zu einem hervorragenden Tool für Data Wrangling machen
Vielzahl von Datenquellen
Importieren Sie aus verschiedensten Datenquellen wie Dateien, REST-APIs, Cloudspeicherservices, Datenbanken und FTP-Servern.
Datenqualität verbessern
Beheben Sie Qualitätsprobleme mit den Daten wie mehrfach vorhandene Datensätze und ungültige oder fehlende Daten und steigern Sie die Qualität Ihrer Daten.
Daten transformieren und anreichern
Formatieren und ändern Sie Ihre Daten mithilfe von Transformationen, ganz ohne Programmieraufwand.
Automatisieren Sie die Datenpipeline
Richten Sie End-to-End-Datenpipelines ein, überwachen Sie den Datenfluss und erhalten Sie Warnmeldungen, sollte die Datenqualität absinken.
Sichere Datenfreigabe
Arbeiten Sie durch den Einsatz rollenbasierter Zugriffskontrollen sicher mit Teams zusammen. Stellen Sie sicher, dass Benutzer:innen nur auf die für sie bestimmten Daten zugreifen können.
Datenkatalogisierung
Klassifizieren und katalogisieren Sie Daten und markieren Sie Datensätze, die für die Synchronisierung mit Ihrer Anwendung bereit sind.
"Zoho Dataprep has taken the time it takes to clean and import our data from multiple hours down to minutes. I am able to provide my clients better tracking of their key statistics because I now have an automated way to take in their third-party data."
Bob Sullivan JD
COO, Vector Solutions