Möchten Sie umfangreiche Datenmengen strukturieren, verbinden, vereinheitlichen und formatieren, um daraus Erkenntnisse für Ihr Unternehmen zu gewinnen? Dann ist dieser ausführliche Ratgeber zur Datentransformation im Rahmen des ETL-Prozesses genau das Richtige für Sie.
In der Regel liegen Unternehmensdaten nicht in dem Format vor, das Ihre Business-Intelligence-Tools (BI) direkt verarbeiten können. Oftmals werden Datenquellen und Speicher mit unstrukturierten und rohen Daten überflutet, aus denen sich ohne vorherige Bearbeitung keine klaren Muster ableiten lassen.
Daher benötigen Sie einen spezialisierten Vorgang, wie die Datentransformation, um Ihre Daten so aufzubereiten, dass sie Ihren geschäftlichen Anforderungen entsprechen. Dadurch werden verborgene Geschäftsmöglichkeiten sichtbar, die in ungenauen Datensätzen möglicherweise verborgen bleiben.
In diesem Artikel beleuchten wir die Datentransformation von Grund auf. Nach der Lektüre werden Sie über fundiertes Fachwissen verfügen, um Datentransformationsprojekte erfolgreich zu planen und durchzuführen.
Was genau ist Datentransformation?
Im Wesentlichen bezeichnet Datentransformation einen technischen Prozess der Datenverarbeitung, bei dem die grundlegende Bedeutung und der Inhalt der Daten erhalten bleiben, während ihr Erscheinungsbild verändert wird. Datenexperten nehmen üblicherweise Anpassungen an den folgenden Parametern vor:
- Datenstruktur
- Dateiformat
- Standardisierung
- Organisation
- Zusammenführung
- Bereinigung
Das Resultat sind bereinigte Daten in einem ordentlichen Format. Das finale Format und die Struktur hängen vom eingesetzten BI-Tool ab. Außerdem können die Formatierungsanforderungen von Abteilung zu Abteilung variieren, da Bereiche wie Buchhaltung, Finanzen, Lagerhaltung, Vertrieb usw. unterschiedliche Eingabeformate benötigen.
Während dieses Anpassungsprozesses wenden Datenexperten auch Geschäftsregeln auf die Daten an. Diese Regeln helfen Geschäftsanalysten, Muster in den verarbeiteten Daten zu identifizieren und dem Führungsteam ermöglichen, fundierte Entscheidungen zu treffen.
Zusätzlich ermöglicht die Datentransformation die Zusammenführung verschiedener Datenmodelle in einer zentralen Datenbank. Dies erleichtert den Vergleich von Produkten, Dienstleistungen, Vertriebsabläufen, Marketingstrategien, Lagerbeständen, Geschäftsausgaben und vielem mehr.
Verschiedene Arten der Datentransformation
#1. Datenbereinigung
Dieser Schritt beinhaltet die Identifizierung von fehlerhaften, ungenauen, irrelevanten oder unvollständigen Datensätzen oder deren Teilen. Anschließend können die Daten angepasst, ersetzt oder gelöscht werden, um die Genauigkeit zu verbessern. Eine sorgfältige Analyse ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die resultierenden Daten für die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse genutzt werden können.
#2. Datendeduplizierung
Doppelte Dateneingaben können zu Verwirrung und Fehlberechnungen während der Datenanalyse führen. Die Datendeduplizierung filtert alle wiederholten Einträge aus einem Datensatz heraus, wodurch dieser frei von Duplikaten wird.
Dieser Prozess spart Kosten, die möglicherweise für die Speicherung und Bearbeitung doppelter Daten angefallen wären. Außerdem verhindert er, dass solche Daten die Leistung beeinträchtigen und die Abfrageverarbeitung verlangsamen.
#3. Datenaggregation
Unter Aggregation versteht man das Sammeln, Zusammenfassen und Darstellen von Daten in einem prägnanten Format. Unternehmen können diese Methode anwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und sie für die Datenanalyse zusammenzuführen.
Dieser Prozess ist besonders nützlich, wenn strategische Entscheidungen zu Produkten, Prozessen, Marketing und Preisgestaltung getroffen werden müssen.
#4. Datenintegration
Wie der Name andeutet, werden bei der Datenintegration Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt.
Da hierbei Daten aus unterschiedlichen Abteilungen kombiniert und eine einheitliche Sicht geschaffen wird, kann jeder Mitarbeiter im Unternehmen auf die Daten zugreifen und sie für Machine Learning und Business-Intelligence-Analysen nutzen. Dieser Prozess ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenverwaltung.
#5. Datenfilterung
Heutzutage müssen Unternehmen riesige Datenmengen bewältigen. Allerdings werden nicht alle Daten für alle Prozesse benötigt. Daher müssen Unternehmen ihre Datensätze filtern, um nur relevante Daten zu erhalten.
Durch das Filtern werden irrelevante, doppelte oder sensible Daten entfernt und das übrig bleibt, was tatsächlich benötigt wird. Dies ermöglicht es Unternehmen, Datenfehler zu minimieren und genaue Berichte sowie Abfrageergebnisse zu erstellen.
#6. Datenzusammenfassung
Dieser Vorgang beinhaltet die Präsentation einer umfassenden Zusammenfassung der generierten Daten. Rohdaten sind für keinen Prozess geeignet, da sie Fehler enthalten können und möglicherweise in einem Format vorliegen, das bestimmte Anwendungen nicht verarbeiten können.
Aus diesem Grund führen Unternehmen eine Datenzusammenfassung durch, um eine komprimierte Version der Rohdaten zu erstellen. Dadurch wird es einfacher, auf Trends und Muster in den Daten zuzugreifen.
#7. Datenaufteilung
Hierbei werden die Einträge eines Datensatzes in verschiedene Segmente aufgeteilt. Das Ziel der Datenaufteilung ist es, Datensätze für die Kreuzvalidierung zu entwickeln, zu trainieren und zu testen.
Darüber hinaus kann dieser Prozess geschäftskritische und sensible Daten vor unbefugtem Zugriff schützen. Durch die Aufteilung können Unternehmen vertrauliche Daten verschlüsseln und auf einem separaten Server speichern.
#8. Datenvalidierung
Auch die Überprüfung bereits existierender Daten ist eine Form der Datentransformation. Dieser Prozess beinhaltet die Überprüfung der Daten auf Richtigkeit, Qualität und Integrität. Bevor ein Datensatz für die weitere Verarbeitung verwendet wird, ist die Validierung unerlässlich, um Probleme in späteren Phasen zu vermeiden.
Wie führt man eine Datentransformation durch?
Auswahl einer Methode
Je nach Ihren geschäftlichen Anforderungen können Sie eine der folgenden Datentransformationsmethoden wählen:
#1. On-Site-ETL-Tools
Wenn Sie regelmäßig mit großen Datenmengen arbeiten und zudem einen maßgeschneiderten Transformationsprozess benötigen, sind On-Site-ETL-Tools die richtige Wahl. Sie laufen auf leistungsstarken Workstations und können umfangreiche Datensätze schnell verarbeiten. Die Betriebskosten sind jedoch relativ hoch.
#2. Cloudbasierte ETL-Web-Apps
Kleine, mittlere und Startup-Unternehmen greifen meist auf cloudbasierte Datentransformations-Apps zurück, da diese kostengünstig sind. Solche Apps eignen sich gut, wenn Sie Daten wöchentlich oder monatlich aufbereiten müssen.
#3. Transformationsskripte
Wenn Sie an einem kleinen Projekt mit überschaubaren Datensätzen arbeiten, sind ältere Systeme wie Python, Excel, SQL, VBA und Makros für die Datentransformation gut geeignet.
Auswahl von Techniken zur Transformation eines Datensatzes
Nach der Auswahl einer geeigneten Methode müssen Sie sich überlegen, welche Techniken Sie anwenden möchten. Abhängig von den Rohdaten und dem gewünschten finalen Format können Sie einige oder alle der folgenden Optionen auswählen:
#1. Daten integrieren
Hier werden Daten zu einem Element aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und in einer einheitlichen Tabelle dargestellt. Ein Beispiel ist die Sammlung von Kundendaten aus Konten, Rechnungen, Vertrieb, Marketing, sozialen Medien, Wettbewerbern, Webseiten, Videoplattformen usw., um eine tabellarische Datenbank zu erstellen.
#2. Sortieren und Filtern von Daten
Das Übertragen von rohen, ungefilterten Daten an eine BI-Anwendung ist eine Verschwendung von Zeit und Ressourcen. Stattdessen sollten Sie unnötige oder irrelevante Daten herausfiltern und nur relevante Datenblöcke senden, die für die Analyse geeignet sind.
#3. Datenbereinigung
Datenexperten bereinigen Rohdaten, um Störungen, fehlerhafte Informationen, irrelevante Inhalte, falsche Daten, Tippfehler usw. zu entfernen.
#4. Datensatzdiskretisierung
Besonders bei kontinuierlichen Daten ist die Diskretisierungstechnik nützlich, um Intervalle zwischen großen Datenblöcken hinzuzufügen, ohne den kontinuierlichen Fluss zu unterbrechen. Wenn kontinuierliche Daten in eine kategorisierte, endliche Struktur umgewandelt werden, können Trends leichter erkannt oder langfristige Durchschnittswerte berechnet werden.
#5. Verallgemeinerung von Daten
Dies ist eine Technik, um personenbezogene Datensätze in unpersönliche und allgemeine Daten umzuwandeln und so den Datenschutzbestimmungen zu entsprechen. Darüber hinaus werden große Datensätze in mühelos analysierbare Formate transformiert.
#6. Entfernen von Duplikaten
Duplikate können zu erhöhten Kosten für die Datenspeicherung und zu einer Verfälschung der Ergebnisse führen. Daher muss Ihr Team den gesamten Datensatz auf Duplikate und Kopien durchsuchen und diese aus der transformierten Datenbank entfernen.
#7. Erstellen neuer Attribute
In diesem Schritt können Sie neue Felder, Spaltenüberschriften oder Attribute hinzufügen, um die Übersichtlichkeit der Daten zu verbessern.
#8. Standardisierung und Normalisierung
Anschließend müssen Sie Ihre Datensätze entsprechend der gewünschten Datenbankstruktur, Verwendung und den Datenvisualisierungsmodellen normalisieren und standardisieren. Die Standardisierung stellt sicher, dass der gleiche Datensatz für alle Abteilungen im Unternehmen verwendet werden kann.
#9. Datenglättung
Datenglättung bezeichnet die Entfernung von irrelevanten und verzerrten Daten aus einem großen Datensatz. Es werden auch unverhältnismäßige Veränderungen identifiziert, die das Analyseteam vom erwarteten Ergebnis abweichen lassen könnten.
Schritte zu einem transformierten Datensatz
#1. Datenermittlung
In diesem Schritt machen Sie sich mit dem Datensatz und seinem Modell vertraut und entscheiden, welche Änderungen erforderlich sind. Sie können ein Datenprofilierungstool verwenden, um einen Überblick über die Datenbank, Dateien oder Tabellen zu bekommen.
#2. Zuordnung der Datentransformation
In dieser Phase entscheiden Sie über wichtige Aspekte des Transformationsprozesses:
- Welche Elemente müssen überprüft, bearbeitet, formatiert, bereinigt und geändert werden?
- Was sind die Gründe für diese Transformationen?
- Wie sollen diese Veränderungen umgesetzt werden?
#3. Generieren und Ausführen von Codes
Ihre Datenexperten entwickeln Datentransformationscodes, um den Prozess automatisch ablaufen zu lassen. Hierfür können Python, SQL, VBA, PowerShell usw. verwendet werden. Wenn Sie ein No-Code-Tool verwenden, müssen Sie die Rohdaten in das Tool hochladen und die gewünschten Änderungen angeben.
#4. Überprüfen und Laden
Nun müssen Sie die Ausgabedatei überprüfen und sicherstellen, dass die erforderlichen Änderungen vorgenommen wurden. Anschließend können Sie den Datensatz in Ihre BI-Anwendung laden.
Vorteile der Datentransformation
#1. Bessere Datenorganisation
Datentransformation bedeutet, Daten zu verändern und zu kategorisieren, damit sie separat gespeichert und leicht gefunden werden können. Dadurch können sowohl Menschen als auch Anwendungen die transformierten Daten problemlos nutzen, da diese besser strukturiert sind.
#2. Verbesserte Datenqualität
Dieser Prozess kann auch Probleme mit der Datenqualität beseitigen und Risiken reduzieren, die mit fehlerhaften Daten verbunden sind. Dies minimiert das Risiko von Fehlinterpretationen, Inkonsistenzen und fehlenden Daten. Da Unternehmen für erfolgreiche Ergebnisse auf präzise Informationen angewiesen sind, ist die Datentransformation entscheidend für die Entscheidungsfindung.
#3. Einfachere Datenverwaltung
Die Datentransformation vereinfacht den Datenverwaltungsprozess für Teams erheblich. Für Organisationen, die große Datenmengen aus vielen Quellen verarbeiten müssen, ist dieser Prozess unverzichtbar.
#4. Breitere Nutzungsmöglichkeiten
Ein großer Vorteil der Datentransformation besteht darin, dass Unternehmen ihre Daten optimal nutzen können. Der Prozess vereinheitlicht die Daten, um sie besser nutzbar zu machen. Dadurch können Unternehmen dieselben Daten für mehrere Zwecke verwenden.
Zudem können mehr Anwendungen die transformierten Daten nutzen, da diese häufig unterschiedliche Anforderungen an die Datenformatierung haben.
#5. Geringere rechnerische Herausforderungen
Unstrukturierte Daten können zu falschen Indizes, Nullwerten, doppelten Einträgen usw. führen. Durch die Datentransformation können Unternehmen die Daten standardisieren und die Wahrscheinlichkeit von Rechenfehlern reduzieren, die bei der Verarbeitung auftreten könnten.
#6. Schnellere Abfragen
Datentransformation bedeutet, Daten zu sortieren und organisiert in einem Datenspeicher abzulegen. Dies führt zu einer höheren Abfragegeschwindigkeit und einer optimierten Nutzung von BI-Tools.
#7. Reduzierte Risiken
Die Verwendung von ungenauen, unvollständigen und inkonsistenten Daten beeinträchtigt die Entscheidungsfindung und Analyse. Nach der Transformation werden die Daten standardisiert. Die höhere Datenqualität reduziert das Risiko von finanziellen und Reputationsschäden aufgrund einer ungenauen Planung.
#8. Verfeinerte Metadaten
Da Unternehmen immer größere Datenmengen verarbeiten müssen, stellt die Datenverwaltung eine Herausforderung dar. Mit der Datentransformation kann das Chaos in den Metadaten bewältigt werden. Sie erhalten verfeinerte Metadaten, mit denen Sie Ihre Daten verwalten, sortieren, durchsuchen und verwenden können.
DBT
DBT ist ein Workflow für die Datentransformation. Er hilft Ihnen, Ihren Datenanalysecode zu zentralisieren und zu modularisieren. Er bietet auch weitere Tools für die Datenverwaltung, wie z.B. Versionskontrolle von Datensätzen, Zusammenarbeit an transformierten Daten, Testen von Datenmodellen und Dokumentation von Abfragen.
Qlik
Qlik minimiert die Komplexität, die Kosten und den Zeitaufwand für die Übertragung großer Datenmengen von Quellen zu Zielen wie BI-Anwendungen, Machine-Learning-Projekten und Data Warehouses. Es verwendet Automatisierung und agile Methoden, um Daten ohne aufwendige manuelle ETL-Codierung zu transformieren.
Domo
Domo bietet eine Drag-and-Drop-Schnittstelle für SQL-Datenbanktransformationen und vereinfacht und automatisiert die Zusammenführung von Daten. Zudem stellt das Tool sicher, dass verschiedene Teams konfliktfrei dieselben Datensätze analysieren können.
EasyMorph
EasyMorph entlastet Sie von mühsamen Datentransformationsprozessen mit älteren Systemen wie Excel, VBA, SQL und Python. Datenexperten, Analysten und Finanzanalysten erhalten ein visuelles Werkzeug, um Daten zu transformieren und den Prozess zu automatisieren.
Abschließende Worte
Die Datentransformation ist ein entscheidender Prozess, der den Wert von Datensätzen für verschiedene Geschäftsbereiche aufzeigen kann. Sie ist ein Standardabschnitt in Datenverarbeitungsmethoden wie ETL für lokale BI-Anwendungen und ELT für Cloud-basierte Data Warehouses und Data Lakes.
Die hochwertigen und standardisierten Daten, die nach der Datentransformation vorliegen, spielen eine wichtige Rolle bei der Erstellung von Geschäftsstrategien in Bereichen wie Marketing, Vertrieb, Produktentwicklung, Preisanpassungen und neuen Initiativen.
Als nächsten Schritt könnten Sie sich mit den offenen Datensätzen für Ihre Data-Science-/ML-Projekte beschäftigen.