Wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten für die Analyse richtig codiert und klassifiziert werden?

1 Definieren Sie Ihre Datenstandards

Bevor Sie mit der Codierung und Klassifizierung Ihrer Daten beginnen, müssen Sie Ihre Datenstandards definieren. Bei diesen Standards handelt es sich um die Regeln und Richtlinien, die festlegen, wie Ihre Daten formatiert, benannt, strukturiert und dokumentiert werden sollten. Dies trägt dazu bei, Konsistenz, Qualität und Integrität über Ihre Datenquellen und BI-Tools hinweg sicherzustellen. Beispiele für Datenstandards sind Datenbenennungskonventionen für Tabellen, Spalten, Variablen und Measures. Datenformate für Datumsangaben, Zahlen, Währungen und Text; Datentypen wie ganze Zahlen, Dezimalzahlen, Zeichenfolgen und boolesche Werte; und Datenwörterbücher mit Definitionen, Beschreibungen und Metadaten.

3 Codieren Sie Ihre Datenwerte

Nachdem Sie Ihre Datenquellen überprüft haben, müssen Sie Ihre Datenwerte codieren. Datencodierung ist der Prozess der Umwandlung Ihrer Datenwerte in standardisierte, aussagekräftige und analysierbare Formate. Dies trägt dazu bei, Komplexität, Mehrdeutigkeit und Redundanz zu reduzieren und gleichzeitig die Vergleichbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Interpretierbarkeit zu verbessern. Beispiele für Datencodierungsmethoden sind die Datentransformation (Konvertieren, Formatieren, Teilen, Zusammenführen und Aggregieren), Datenzuordnung (Zuweisen von Werten zu vordefinierten Kategorien oder Codes), Datenkodierung (Darstellen von Werten unter Verwendung bestimmter Formate oder Schemata)und Datenverschlüsselung (Schutz von Werten vor unbefugtem Zugriff oder unbefugter Änderung).

4 Klassifizieren Sie Ihre Datensätze

Nachdem Sie Ihre Datenwerte codiert haben, müssen Sie Ihre Datensätze klassifizieren. Bei der Datenklassifizierung werden Ihre Datensätze in sinnvolle und relevante Gruppen oder Klassen organisiert, die Ihnen helfen, Ihre Daten effizienter und effektiver zu verwalten, darauf zuzugreifen und sie zu analysieren. Beispiele für Kriterien für die Datenklassifizierung sind die Datenquelle (z.B. Datenbanken, Dateien oder Webservices)Datentyp (z.B. Fakten, Dimensionen, Kennzahlen oder Indikatoren), Datenqualität (z. B. hoch, mittel oder niedrig)und Datensensibilität (z. B. öffentlich, intern oder eingeschränkt). Wenn Sie sich an diese vier Schritte halten, können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten für die Analyse ordnungsgemäß codiert und klassifiziert sind. Dies wird letztendlich Ihre Business Intelligence-Ergebnisse verbessern, indem Sie die Qualität und Genauigkeit Ihrer Datenbereinigung verbessern.

5 Hier erfahren Sie, was Sie sonst noch beachten sollten

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