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Die Bedeutung von Datenbereinigung in der heutigen datengesteuerten Welt darf nicht unterschätzt werden. Dabei werden Fehler, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in Datensätzen identifiziert und korrigiert, um deren Vollständigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Und in einer Welt, in der ein kleiner „unbedeutender“ Fehler zu exponentiellen Folgen führen kann, ist die Datenvalidität unabdingbar.
Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie kurz davor stehen, eine wichtige Geschäftsentscheidung zu treffen, von der die Zukunft Ihres Unternehmens abhängen könnte.
Die Daten, auf die Sie sich stützen, sind jedoch stark von Fehlern, Duplikaten und mangelnden Zahlen betroffen. Solche Ungenauigkeiten in den Daten können in fehlerhaften Analysen und Entscheidungen resultieren.
Ein einfaches Beispiel: Im Vereinigten Königreich wurden versehentlich bis zu 16.000 Covid-Fälle nicht mehr gezählt und verfolgt, nachdem ein älteres Excel-Format verwendet wurde, das auf 64.000 Zeilen begrenzt war.
Oder dieses Beispiel, ein für die Betroffenen äußerst frustrierender Fall: Personen mit dem Nachnamen Null werden in Datenbanken unsichtbar.
Ebenso wenig können Sie Prognosen über Personalbedarf, Bestandskontrollen oder Expansionspläne machen, wenn Sie keine guten Daten zur Verfügung haben. Falls bei der Bestandszählung etwas nicht stimmt, steht zu viel oder zu wenig Ware vor der Tür.
Datenqualität ist in nahezu allen Bereichen des Lebens ein wichtiges Thema. Und wenn man diese Aufgabe den Maschinen überlässt, muss man sich auf die Daten extrem, wenn nicht sogar absolut verlassen können.
Bis vor kurzem war die Datenbereinigung eine arbeitsintensive und manuelle Tätigkeit. Mit dem Aufkommen von Automatisierung und maschinellem Lernen ist dieser Prozess jedoch schneller, effizienter und fortschrittlicher geworden.
Automatisierung und maschinelle Lerntechnologien haben die Datenbereinigung in eine Ära der verbesserten Datenqualität geführt.
Traditionelle Datenbereinigungsmechanismen beruhen auf manueller Arbeit, um Rechtschreibfehler, nicht vorhandene Werte, Duplikate, inkonsistente Formatierungen und Ausreißer zu erkennen und zu korrigieren. Dieser Ansatz hat jedoch seine Grenzen.
Vor allem bei großen Datenbeständen ist dies zeitaufwendig, subjektiv und fehleranfällig. Da die Datenmengen exponentiell wachsen, wird der manuelle Ansatz unpraktisch und kostspielig.
Stellen Sie sich ein Team von Datenanalysten vor, das mit großer Aufmerksamkeit Stapel von Tabellenkalkulationen auf der Suche nach Fehlern durchforstet, die schwer zu finden sind, während es unter strengen Fristen arbeitet.
Dies ist eine schwierige Aufgabe, die aufgrund der menschlichen Ermüdung ein hohes Fehlerpotenzial birgt.
Hier kommt die Automatisierung als Hauptakteur der modernen Datenbereinigung ins Spiel. Sie vereinfacht Aufgaben wie die Fehlererkennung und -korrektur und macht die Datenbereinigung schneller und effizienter.
Es ist, als hätte man einen leistungsstarken Assistenten, der große Datenmengen analysieren kann.
In der Zwischenzeit lernen Algorithmen für maschinelles Lernen, die treibende Kraft hinter dieser Operation, aus historischen Daten und erkennen Anomalien und Unstimmigkeiten, die selbst den erfahrensten und wachsamsten menschlichen Analysten entgehen könnten.
Sie fungieren als Detektive bei der Datenbereinigung und decken unsichtbare Fehler und Ausreißer auf.
Denken Sie an ein automatisiertes Datenprofilierungs-Tool, das Ihren gesamten Datenbestand innerhalb von Minuten scannt und Fehler und Unstimmigkeiten punktgenau erkennt.
Es scheint so, als hätte man ein Team hochintelligenter Experten, die unermüdlich daran arbeiten, die Perfektion Ihrer Daten zu gewährleisten. Das würde sich natürlich jeder wünschen!
Welche Rolle spielt maschinelles Lernen bei der Datenbereinigung?
Maschinelles Lernen, das auf fortschrittlichen Algorithmen beruht, automatisiert die Aufdeckung und Korrektur von Fehlern durch die Erkennung von Mustern und die Erstellung von Vorhersagen auf der Grundlage von Daten.
Diese Algorithmen werden auf historischen Daten trainiert und lernen, saubere Daten von Anomalien zu unterscheiden.
Maschinelles Lernen zeichnet sich durch die Identifizierung von Anomalien und Ausreißern aus, die für die Datenbereinigung entscheidend sind.
Man könnte meinen, dass Anomalien Datenpunkte sind, die vom üblichen Verhalten abweichen und möglicherweise Fehler oder seltene Ereignisse darstellen.
Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen und kennzeichnen diese Anomalien mit Hilfe von Clustering- oder Klassifizierungsverfahren.
Der Algorithmus des maschinellen Lernens gleicht eher der Aufdeckung subtilster Anomalien in Daten als der Suche nach einem versteckten Juwel in einem Schatz.
Es ist, als hätte man einen stets einsatzbereiten Wächter, der die Datenintegrität sicherstellt.
Die Möglichkeiten des maschinellen Lernens gehen noch weiter: Algorithmen des überwachten Lernens erstellen Modelle zur Klassifizierung von Datenpunkten als normal oder anormal.
Techniken des unüberwachten Lernens decken verborgene Muster und Anomalien ohne vordefinierte Kennzeichnungen auf, was sie bei unbekannten Anomalien unverzichtbar macht.
Diese Fähigkeit, Anomalien und Ausreißer zu erkennen, erhöht die Datenqualität und -zuverlässigkeit.
Zum Thema: Die Fallstricke beim Training von KI mit erfundenen Daten
Auf dem Markt erhältliche Lösungen für die Datenbereinigung
Mehrere Unternehmen bieten umfassende Services für die Datenbereinigung an und nutzen dabei die Möglichkeiten der Automatisierung und des maschinellen Lernens, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten:
- Harte Hanks: Mit Zugang zu einer umfangreichen Datenbank mit über 573 Millionen B2B- und B2C-Kunden ist Harte Hanks auf die Identifizierung von Ungenauigkeiten, die Deduplizierung von Datensätzen und das Erreichen von Datenklarheit in großem Umfang spezialisiert. Viele angesehene Unternehmen wie Abbott, Sony, GSK und Unilever sind ihre vertrauensvollen Partner für die Datenbereinigung.
- Data8: Mit flexiblen Datenbereinigungslösungen über Batch-API, Data8 Pull/Push und dateibasierten Austausch erfüllt Data8 die unterschiedlichsten Kundenanforderungen. Ihre Datenunabhängigkeit ermöglicht den Zugriff auf verschiedene Datenquellen und erhöht die Zuverlässigkeit.
- Aufstrebende Startups: Die Branche erlebt das Aufkommen innovativer Startups im Bereich der Datenbereinigung, wie Trajektory, Sweephy, causaLens, uProc und Intrava. Sie bieten jeweils einzigartige Lösungen zur Automatisierung und Verbesserung des Datenbereinigungsprozesses an.
Ethikfragen im Zusammenhang mit der automatisierten Datenbereinigung
In dem Maße, wie Automatisierung und maschinelles Lernen zu wesentlichen Bestandteilen der Datenbereinigung werden, rücken auch ethische Überlegungen in den Vordergrund:
- Fairness: Es ist von entscheidender Bedeutung, die Ausbreitung von Verzerrungen in ML-Modellen zu verhindern. Techniken wie Bias-Audits und Debiasing-Algorithmen sind für die Gewährleistung von Fairness unabdingbar.
- Transparenz: Erklärbare KI-Methoden (XAI), wie z. B. Werkzeuge zur Modellinterpretation, sorgen für ein besseres Verständnis algorithmischer Entscheidungen.
- Menschliche Aufsicht: Trotz der Automatisierung bleibt die menschliche Überwachung unerlässlich, um algorithmische Vorurteile und ethische Verstöße zu vermeiden. Daher ist die Festlegung ethischer Richtlinien und Rahmenbedingungen für die automatisierte Datenbereinigung äußerst wichtig.
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Fazit
Die Zukunft der Datenbereinigung ist eng mit Automatisierung und maschinellem Lernen verbunden. Diese Technologien entwickeln sich ständig weiter und versprechen effizientere und genauere Datenbereinigungsprozesse.
Unternehmen können von einem geringeren manuellen Aufwand, einer höheren Datenqualität und einer fundierteren Entscheidungsfindung profitieren.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Automatisierung und maschinelles Lernen transformative Kräfte sind, die Unternehmen, die sich diese Innovationen zu eigen machen, eine bessere, datengesteuerte Zukunft bieten.
