Data-Profiling: Definition, Tools und Nutzen

Die Fülle an Daten, der Unternehmen in ihrer täglichen Arbeit begegnen, nimmt stetig zu. Data-Profiling hilft dabei, das Bestmögliche aus den Daten herauszuholen. So sparen Sie Zeit, Geld und bleiben auch in Zeiten, in denen sich das Datenvolumen stetig ausweitet, wettbewerbsfähig. Wie Sie den Prozess des Data-Profilings in Ihrem Unternehmen nutzen, um Rohdaten in Business Intelligence und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, erfahren Sie im Folgenden.

Was ist Data-Profiling?

Der Begriff Data-Profiling ist definiert als Analyseprozess, der Daten auf übersichtliche Weise zusammenfasst. So erhalten Unternehmen einen klaren Überblick, der es ermöglicht, Risiken und allgemeine Trends rund um die Datenqualität besser zu erkennen. Durch Data-Profiling können Unternehmen wichtige datenbasierte Erkenntnisse gewinnen und zu ihrem Vorteil nutzen.

Obendrein bringen schlecht verwaltete Daten einen hohen Kostenaufwand mit sich, da Mitarbeiter viel Zeit aufwenden müssen, um mit ihnen zu arbeiten. Mithilfe von Data-Profiling-Tools können Sie Verbesserungspotenziale erkennen, die Ihnen schlussendlich einen klaren Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen.

Welchen Nutzen bringt Data-Profiling?

Konkret geht es beim Data-Profiling darum, Daten genau zu durchleuchten, um sich einen besseren Eindruck von ihrer Zulässigkeit und Qualität zu verschaffen. Mithilfe verschiedener Analysen lässt sich unter anderem Folgendes aufschlüsseln:

• die wesentlichen Merkmale von Datensätzen (z.B. Mittelwert, Minimum, Maximum, Perzentil und Häufigkeit)
• die Metadaten (inklusive Häufigkeitsverteilungen, Schlüsselbeziehungen, Fremdschlüsselkandidaten und funktionalen Abhängigkeiten)
• inwiefern diese Faktoren die Standards und Ziele des Unternehmens widerspiegeln

Darüber hinaus lassen sich Probleme und Ungereimtheiten beseitigen, die häufig in Kundendatenbanken vorkommen:

• Nullwerte (unbekannte, fehlende Werte)
• nicht einzubeziehende Werte
• Werte mit ungewöhnlich hoher oder niedriger Häufigkeit
• Werte, die nicht den erwarteten Mustern entsprechen
• Werte außerhalb des Normbereichs

Wieso ist Data-Profiling so wichtig?

Mithilfe von Data-Profiling können Unternehmen echtes Geld einsparen. Denn aufgrund von geringer Datenqualität verlieren sie einen Teil ihrer Einnahmen. Das liegt daran, dass stetige Neuberechnungen erforderlich sind, die mitunter hohe Kosten verursachen können. Gleichzeitig schadet die mangelnde Datenqualität dem Image eines Unternehmens.

Häufig liegt das Problem im Übersehen von Fehlern. Unternehmen sind manchmal so damit beschäftigt, Daten zu sammeln und Prozesse zu verwalten, dass die Effizienz und die Qualität der Daten darunter leiden. Dies führt unter anderem zu:

• Produktivitätsverlusten
• verpassten Umsatz- und Gewinnchancen

Das Einsetzen einer Data-Profiling-Software bringt diese Vorzüge mit sich:

• stetige Analyse und Aktualisierung der Daten als Grundlage für Datenanalysten
• bessere Nutzbarkeit durch den Prozess der Datenbereinigung

Im Folgenden haben wir die vier zentralen Vorteile, die Data-Profiling-Verfahren mit sich bringen, zusammengefasst.

1. Bessere Datenqualität und Glaubwürdigkeit

Nach der Datenanalyse beseitigt die Anwendung Dubletten oder Anomalien. Zudem identifiziert sie Qualitätsprobleme innerhalb von Systemen und filtert nützliche Informationen heraus, die sich auf wichtige Entscheidungen auswirken. Damit lassen sich glaubwürdige Aussagen über die künftige Entwicklung eines Unternehmens treffen.

2. Prädiktive Entscheidungsfindung

Durch das Profiling von Informationen verhindern Unternehmen, dass aus kleinen Fehlern große Probleme entstehen. Gleichzeitig erhalten Sie eine genaue Momentaufnahme über die aktuelle Situation des Unternehmens, um wichtige Entscheidungen auf Grundlage fundierter Informationen zu treffen.

3. Proaktives Krisenmanagement

Durch Data-Profiling lassen sich Probleme oft noch vor ihrer Entstehung identifizieren und beheben.

4. Strukturierte Sortierung

Die meisten Datenbanken interagieren mit heterogenen Datensätzen, die etwa Blogs, Social Media und andere Big-Data-Quellen umfassen. Data-Profiling-Verfahren können die Daten bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen und gewährleisten so eine angemessene Verschlüsselung für höheren Schutz. Anschließend kann ein Data-Profiler diese unterschiedlichen Datenbanken, Quellanwendungen oder Tabellen analysieren und sicherstellen, dass die Daten den standardmäßigen statistischen Methoden und spezifischen Geschäftsregeln entsprechen.

Um langfristige Ziele und ihre künftige Strategie zu definieren, sollten Organisationen die Zusammenhänge zwischen verfügbaren, fehlenden und erforderlichen Daten verstehen. Eine Data-Profiling-Anwendung erleichtert diese Aufgabe.

Arten von Data-Profiling

Im Allgemeinen analysieren Data-Profiling-Anwendungen eine Datenbank, indem sie Informationen über sie organisieren und sammeln. Dazu gehören Data-Profiling-Techniken wie Spaltenprofilierung, spaltenübergreifende Profilierung und tabellenübergreifende Profilierung. Fast alle diese Profiling-Techniken lassen sich in eine von drei Kategorien einteilen:

• Strukturermittlung: Durch die Strukturermittlung oder -analyse können Sie feststellen, ob Ihre Daten einheitlich und richtig formatiert sind. Die Basis dafür bilden grundlegende Statistiken, die Informationen zur Gültigkeit der Daten bieten.
• Inhaltsermittling: Die Inhaltsermittlung konzentriert sich auf die Datenqualität. Diese müssen zeitnah und effizient formatiert, standardisiert und angemessen mit bestehenden Daten integriert sein. Wenn beispielsweise eine Adresse falsch formatiert ist, erreichen Sie bestimmte Kunden womöglich nicht und stellen dadurch eine Lieferung falsch zu.
• Beziehungsermittlung: Durch die Ermittlung von Beziehungen lassen sich Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Datensätzen identifizieren.

Was bedeutet Big-Data-Profiling?

Manche Unternehmen sind mit den enormen Datenmengen, die sie erfasst haben, überfordert. Daher schaffen sie es nicht, den gesamten Wert und Nutzen Ihrer Daten auszuschöpfen. Durch Big-Data-Profiling lassen sich auch enorme Datenmengen effizient organisieren und verwalten. Auf diese Weise realisierenSie und Ihre Mitarbeiter ihr volles Potenzial realisieren und wertvolle Erkenntnisse daraus ziehen.

Genau hierbei kann Talend Sie mit seinen Lösungen unterstützen. Ein konkretes Beispiel für Big-Data-Profiling stellt Domino’s Pizza dar. Bereits im Jahr 2015 war die Kette mit rund 14.000 Filialen das größte Pizza-Unternehmen der Welt. Die Größe brachte jedoch Herausforderungen mit sich:

• Datenflut durch AnyWare-Bestellsystem: Nutzer konnten nach Einführung über sämtliche Geräte oder Apps Bestellungen aufgeben, darunter Smart Watches, Smart TVs, Car-Entertainment-Systeme und Social-Media-Plattformen.
• Diverse Kanäle und Quellen der Daten: Neben den Datenmengen war auch der Ursprung der Daten problematisch.

Durch zuverlässiges Data-Profiling ist Domino’s jetzt in der Lage, Daten aus sämtlichen Point-of-Sale-Systemen zu sammeln und zu untersuchen. Auf diese Weise lernt Domino’s seine Kunden besser kennen, verbessert Betrugserkennungsprozesse, steigert die operative Effizienz und erhöht den Umsatz.

Data-Profiling schafft Kundenloyalität

Office Depot setzt auf eine Kombination aus Onlinepräsenz und laufenden Offline-Strategien. Ein wesentlicher Bestandteil ist die Datenintegration, wobei Informationen aus drei Kanälen zusammengeführt werden: Offline-Katalog, Online-Website und Kunden-Callcenter.

Mithilfe von Data-Profiling kann Office Depot seine Daten bestimmten Tests und Qualitätskontrollen unterziehen. Anschließend lassen sich die Daten in den Data Lake des Unternehmens einspeisen. Durch die Integration von Online- und Offline-Daten profitiert Office Depot von einer umfassenden 360-Grad-Sicht auf seine Kunden. Außerdem stehen im gesamten Unternehmen hochwertige Daten für Backoffice-Funktionen bereit.

Data-Profiling mit Data Lakes und der Cloud

Da immer mehr Unternehmen enorme Datenmengen in der Cloud speichern, ist ein effektives Data-Profiling wichtiger denn je. Mit cloudbasierten Data Lakes können Unternehmen heute viele Petabyte an Daten speichern. Außerdem erweitert das Internet der Dinge unsere Datenkapazitäten, indem es riesige Mengen an Informationen von einer ständig wachsenden Anzahl an Quellen sammelt – darunter unser Zuhause, unsere Wearables und die damit verbundenen Technologien.

Um in diesem hart umkämpften, zunehmend von Cloud-nativen Big-Data-Funktionen geprägten Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen in der Lage sein, all diese Daten für sich zu nutzen. Gerade bei der Verwaltung von Datenspeichern entscheidet Data-Profiling über Erfolg und Misserfolg – egal ob es darum geht, Compliance-Standards zu erfüllen oder eine Marke aufzubauen, die für ihren überragenden Kundenservice bekannt ist.

Profitieren Sie von Data-Profiling mit Talend

Auch Ihr Unternehmen kann von Date-Profiling-Software profitieren. Die effizienteste Art, den Profiling-Prozess zu verwalten, ist die Automatisierung mit Hilfe einer Datenmanagementlösung. Data-Profiling-Tools erhöhen die Datenintegrität, indem sie Fehler ausräumen und den Ablauf konsistent gestalten. Die Funktionen von Talend Data Fabric ermöglichen es Ihnen, Daten aus praktisch jeder Quelle zu extrahieren, zu verarbeiten und Profile für Ihr Data Warehouse zu erstellen. Der mühsame Prozess der manuellen Codierung fällt weg.

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