Data Profiling ist ein Prozess, bei dem Daten aus einer vorhandenen Quelle untersucht und Informationen über diese Daten zusammengefasst werden. Sie erstellen Datenprofile, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Gültigkeit Ihrer Daten zu bestimmen. Die Erstellung von Datenprofilen kann aus vielen Gründen erfolgen, ist aber meist Teil der Bestimmung der Datenqualität als Bestandteil eines größeren Projekts. In der Regel wird die Datenprofilierung mit einem ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren und Laden) kombiniert, um Daten von einem System in ein anderes zu übertragen. Wenn sie richtig durchgeführt werden, können ETL und Data Profiling kombiniert werden, um Qualitätsdaten zu bereinigen, anzureichern und an einen Zielort zu verschieben.
Zum Beispiel können Sie Data Profiling durchführen, wenn Sie von einem Altsystem auf ein neues System migrieren. Die Datenprofilierung kann dabei helfen, Datenqualitätsprobleme zu identifizieren, die im Code behandelt werden müssen, wenn Sie Daten in Ihr neues System übertragen. Oder Sie möchten ein Data Profiling durchführen, wenn Sie Daten in ein Data Warehouse für Geschäftsanalysen verschieben. Wenn Daten in ein Data Warehouse verschoben werden, werden häufig ETL-Tools verwendet, um die Daten zu verschieben. Die Erstellung von Datenprofilen kann hilfreich sein, um festzustellen, welche Datenqualitätsprobleme in der Quelle behoben werden müssen und welche Datenqualitätsprobleme während des ETL-Prozesses behoben werden können.
Warum Daten profilieren?
Datenprofilierung ermöglicht es Ihnen, die folgenden Fragen zu Ihren Daten zu beantworten:
- Ist die Daten vollständig? Gibt es leere oder ungültige Werte?
- Sind die Daten eindeutig? Wie viele eindeutige Werte sind vorhanden? Sind die Daten doppelt vorhanden?
- Gibt es anomale Muster in den Daten? Wie sind die Muster in den Daten verteilt?
- Sind dies die Muster, die Sie erwarten?
- Welche Wertebereiche gibt es, und werden sie erwartet? Was sind die Maximal-, Minimal- und Durchschnittswerte für die gegebenen Daten? Handelt es sich dabei um die erwarteten Bereiche?
Die Beantwortung dieser Fragen hilft Ihnen, die Qualität Ihrer Daten zu gewährleisten, die – wie Unternehmen zunehmend erkennen – der Grundstein für ein florierendes Unternehmen ist. Weitere Informationen finden Sie in unserem Beitrag über Datenqualität.
Wie erstellt man ein Datenprofil?
Datenprofile können auf unterschiedliche Weise erstellt werden, aber es gibt grob drei Grundmethoden, die zur Datenanalyse verwendet werden.
Bei der Erstellung von Spaltenprofilen wird gezählt, wie oft jeder Wert in jeder Spalte einer Tabelle erscheint. Diese Methode hilft, die Muster in Ihren Daten aufzudecken.
Das spaltenübergreifende Profiling führt eine Schlüssel- und Abhängigkeitsanalyse durch. Die Schlüsselanalyse durchsucht Wertesammlungen in einer Tabelle, um einen potenziellen Primärschlüssel zu finden. Die Abhängigkeitsanalyse ermittelt die abhängigen Beziehungen innerhalb eines Datensatzes. Zusammen bestimmen diese Analysen die Beziehungen und Abhängigkeiten innerhalb einer Tabelle.
Tabellenübergreifende Profilerstellung sucht tabellenübergreifend nach potenziellen Fremdschlüsseln. Es wird auch versucht, die Ähnlichkeiten und Unterschiede in der Syntax und den Datentypen zwischen den Tabellen zu bestimmen, um festzustellen, welche Daten möglicherweise redundant sind und welche zusammen abgebildet werden können.
Die Regelvalidierung wird manchmal als letzter Schritt der Datenprofilierung angesehen. Dabei handelt es sich um einen proaktiven Schritt, bei dem Regeln hinzugefügt werden, die die Korrektheit und Integrität der in das System eingegebenen Daten überprüfen.
Diese verschiedenen Methoden können manuell von einem Analysten oder von einem Dienst, der diese Abfragen automatisieren kann, durchgeführt werden.
Herausforderungen bei der Erstellung von Datenprofilen
Die Erstellung von Datenprofilen ist aufgrund der schieren Menge an Daten, die Sie profilieren müssen, oft schwierig. Dies gilt insbesondere, wenn es sich um ein Altsystem handelt. Ein Altsystem kann über Jahre hinweg ältere Daten mit Tausenden von Fehlern enthalten. Experten empfehlen, dass Sie Ihre Daten als Teil des Datenprofilierungsprozesses segmentieren, damit Sie den Wald vor lauter Bäumen nicht sehen können.
Wenn Sie Ihre Datenprofile manuell erstellen, benötigen Sie einen Experten, der zahlreiche Abfragen durchführt und die Ergebnisse sichtet, um aussagekräftige Erkenntnisse über Ihre Daten zu gewinnen, was wertvolle Ressourcen verschlingt. Außerdem können Sie wahrscheinlich nur eine Teilmenge Ihrer Gesamtdaten prüfen, weil es zu zeitaufwändig ist, den gesamten Datensatz zu durchforsten.
Wie Alooma helfen kann
Wenn Sie Data Profiling für eine große Datenquelle durchführen, sollten Sie in Betracht ziehen, es mit einem Tool wie Alooma zu koppeln, um den Prozess der Datenbereinigung zu rationalisieren und zu automatisieren.
Alooma ist ein modernes ETL-Tool, mit dem sich die Bereinigung und Umwandlung von Daten vor der Übertragung in einen Zielspeicher automatisieren lässt. Im Rahmen der Bewertung Ihrer Daten können Sie feststellen, welche Fehler an der Quelle behoben werden können und welche Fehler Alooma reparieren kann, während sich die Daten in der Pipeline befinden.
Alooma kann Ihnen bei der Planung helfen. Sobald Sie entschieden haben, welche Daten Sie profilieren und verschieben möchten, können unsere Datenexperten Ihnen bei der Planung, Ausführung und Wartung Ihrer Datenpipeline helfen.
Alooma ist sicher. Alooma ist darauf spezialisiert, Ihre Daten sicher zu bewegen. Alooma verschlüsselt Daten in Bewegung und im Ruhezustand und ist stolz darauf, 100% SOC 2 Typ II, ISO27001, HIPAA und GDPR-konform zu sein.
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