Wie beurteilen Sie die Eignung von Daten für die Analyse?

1 Identifizieren Sie Ihre Datenquellen

Der erste Schritt besteht darin, festzustellen, woher Ihre Daten stammen und wie sie gesammelt, gespeichert und abgerufen werden. Sie müssen die Herkunft, das Format, die Struktur und die Verfügbarkeit Ihrer Datenquellen sowie die damit verbundenen Metadaten, Dokumentationen und Berechtigungen kennen. Dies wird Ihnen helfen, den Kontext, den Umfang und die Grenzen Ihrer Daten zu verstehen und zu verstehen, wie sie mit Ihren analytischen Zielen zusammenhängen. Sie sollten auch überprüfen, ob Ihre Datenquellen zuverlässig, glaubwürdig und konsistent sind und ob sie ethischen, rechtlichen oder regulatorischen Standards entsprechen.

2 Definieren Sie Ihre Datenqualitätskriterien

Bei der Durchführung einer Analyse ist es wichtig zu definieren, was qualitativ hochwertige Daten ausmacht. Datenqualitätskriterien sind die Standards und Maßnahmen, die zur Bewertung der Eignung von Daten für die Analyse verwendet werden. Diese Kriterien können je nach Bereich, Zweck und Methodik variieren, umfassen jedoch im Allgemeinen Genauigkeit, Vollständigkeit, Relevanz, Aktualität, Konsistenz und Gültigkeit. Die Genauigkeit bewertet, wie gut die Daten die wahren Werte der Phänomene oder Entitäten widerspiegeln, die sie darstellen. Die Vollständigkeit bewertet den Grad, in dem die Daten alle relevanten Aspekte und Dimensionen der Analyse abdecken. Die Relevanz misst die Eignung von Daten für analytische Fragestellungen und Ziele. Timeliness untersucht die Aktualität und Aktualität von Daten in Bezug auf den analytischen Zeitrahmen. Konsistenz befasst sich mit der Kohärenz und Kompatibilität von Daten über verschiedene Quellen, Formate und Systeme hinweg. Bei der Gültigkeit wird überprüft, ob die Daten den Regeln und Einschränkungen der Domäne und der Analyse entsprechen.

3 Durchführen von Datenprofilen

Der dritte Schritt besteht darin, eine Datenprofilerstellung durchzuführen, d. h. Ihre Datenquellen zu untersuchen und beschreibende Statistiken und Metadaten zu extrahieren, die ihre Eigenschaften und Qualität zusammenfassen. Dieser Prozess kann Ihnen helfen, Probleme und Anomalien in Ihren Daten zu identifizieren und zu quantifizieren, z. B. fehlende Werte, Ausreißer, Duplikate, Fehler, Inkonsistenzen und Abweichungen. Zu diesem Zweck können Sie Datenwörterbücher verwenden, um Informationen zu Attributen, Definitionen, Formaten und Werten zu erhalten. Datenzusammenfassungen für grundlegende Statistiken und Verteilungen; Datenvisualisierungen für Muster, Trends, Beziehungen und Ausreißer; und Datenqualitätsberichte zur Hervorhebung von Problemen und Anomalien.

4 Bewerten von Datenqualitätsproblemen

Bei der Bewertung von Datenqualitätsproblemen müssen Sie die Ursache, die Häufigkeit, den Umfang und die Folgen dieser Probleme berücksichtigen. Die Hauptursache kann menschliches Versagen, Systemausfall oder Datenintegration sein. Die Häufigkeit kann isoliert, sporadisch oder systematisch sein. Der Geltungsbereich kann lokal, global oder proportional sein. Schließlich kann die Konsequenz gering, groß oder kritisch sein. Dieser Schritt ist erforderlich, um zu bestimmen, wie sich die Probleme auf Ihre Analyse auswirken und wie sie behoben oder gemildert werden können.

5 Implementierung von Datenqualitätslösungen

Der fünfte Schritt besteht darin, die geeigneten Lösungen zu implementieren, um die im vorherigen Schritt bewerteten Datenqualitätsprobleme zu beheben. Sie müssen Best Practices und Methoden anwenden, um Ihre Datenquellen zu verbessern, zu erweitern oder zu korrigieren und sicherzustellen, dass sie Ihren Datenqualitätskriterien entsprechen. Datenbereinigung, -transformation, -integration und -anreicherung sind alles potenzielle Tools und Techniken, die Sie zur Implementierung von Datenqualitätslösungen verwenden können. Die Datenbereinigung umfasst das Erkennen und Entfernen oder Reparieren von Fehlern, Inkonsistenzen und Anomalien in Ihren Datenquellen. Die Datentransformation umfasst das Ändern oder Konvertieren Ihrer Datenquellen in ein anderes Format, eine andere Struktur oder ein anderes System, das für Ihre Analyse besser geeignet ist. Bei der Datenintegration werden Ihre Datenquellen unterschiedlicher Herkunft, Formate oder Systeme zu einem einheitlichen und konsistenten Datensatz kombiniert oder zusammengeführt. Schließlich werden durch die Datenanreicherung Ihre Datenquellen mit zusätzlichen oder ergänzenden Informationen hinzugefügt oder erweitert, die ihre Qualität, Relevanz oder Vollständigkeit für Ihre Analyse verbessern können.

6 Validieren der Eignung von Daten für die Analyse

Nach der Implementierung der Datenqualitätslösungen besteht der letzte Schritt darin, die Eignung Ihrer Datenquellen für Ihre Analyse zu validieren. Sie müssen überprüfen, ob Ihre Datenquellen Ihre Datenqualitätskriterien erfüllen und Ihre analytischen Ziele erfüllen. Verschiedene Tools und Techniken können verwendet werden, um die Eignung von Daten für die Analyse zu validieren, z. B. Datenqualitätsaudits, Tests und Feedback. Audits bewerten und messen die Qualität und Eignung Ihrer Datenquellen anhand von Kriterien wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Relevanz, Aktualität, Konsistenz und Validität. Tests verifizieren und validieren die Qualität und Eignung Ihrer Datenquellen anhand vordefinierter Regeln und Erwartungen. Feedback sammelt und analysiert die Meinungen und Erfahrungen der Benutzer und Stakeholder Ihrer Datenquellen und Analysen. Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie die Eignung Ihrer Datenquellen für Ihre Analyse bewerten und so sicherstellen, dass Sie über qualitativ hochwertige Daten verfügen, die Ihre analytischen Ziele und Ergebnisse unterstützen können.

7 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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