Was ist Data Wrangling und wie man es effektiv macht

Daten bestimmen heute unseren Alltag und das Geschäft. Sie können aus unterschiedlichen Quellen stammen, zu unterschiedlichen Zeiten und in unterschiedlichen Formaten vorliegen. In diesen Daten liegen unschätzbare Erkenntnisse, die darauf warten, von Data Scientists gesammelt zu werden, aber zuvor bräuchten sie die Daten in der richtigen Reihenfolge und in einem konsistenten Format, um Analysen durchführen zu können.

Um etwas zu verstehen, das Sie in einem völlig verstümmelten Format/Layout finden, würden Sie es zunächst so anordnen, dass es auch nur annähernd Sinn ergibt und für eine weitere Analyse durchführbar ist.

Genau hier kommt das Daten-Wrangling ins Spiel.

Mit Hilfe der Bereinigung, Strukturierung und Vereinheitlichung überladener und komplexer Daten in Sätzen stellt Data Wrangling sicher, dass Daten leicht zugänglich und analysierbar sind. Es stellt sicher, dass während der Analyse keine ungeordneten Datenstapel entstehen. Dies ist notwendig, denn wenn in diesem Schritt auch nur ein Element fehl am Platz ist, läuft die Analyse falsch, führt zu falschen Ergebnissen und macht den gesamten Prozess kontraproduktiv und aussichtslos.

Es gibt bestimmte unterschiedliche Schritte bei der Datenvorverarbeitung:

1. Datenreinigung
2. Datenintegration
3. Datentransformation
4. Datenreduzierung

Die Datenvorverarbeitung ist eine notwendige Voraussetzung für das Datenwrangling. Data Wrangling wird verwendet, um Rohdaten in ein für den Verbrauch geeignetes Format zu konvertieren.

Diese Methode, die auch als Datenmunging bekannt ist, folgt bestimmten Schritten wie:

1 – Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen,

2 – Sortieren von Daten mithilfe von Algorithmen,

3 – Reduzieren von Daten auf erkennbare Teile und

4 – Speichern in einer Datenbank, bereit für weitere Analysen.

Unterschied zwischen ETL/Data Wrangling:

ETL, kurz für Extract, Transform and Load, ist ein Tool, das verwendet wird, um Daten aus Datenbanken herauszuziehen und in einer anderen, relevanteren Datenbank zu platzieren. Aufgrund ihrer Ähnlichkeit in dem Sinne, dass beide beim Sortieren von Daten helfen, werden ETL und Data Wrangling oft verwechselt.

Hier sind ein paar Unterschiede, die die Ähnlichkeit zwischen den beiden abgrenzen und Ihnen helfen, das Data Wrangling besser zu verstehen.

1. Die Benutzerbasis ist anders:

Data Wrangling trägt der Überzeugung Rechnung, dass Menschen, die Daten kennen und verstehen, diejenigen sein sollten, die Daten untersuchen und aufbereiten. Das bedeutet, dass es auf Geschäftsanalysten, Fachanwender, Manager und viele andere wie diese zugeschnitten ist. Im Gegenteil, ETL konzentriert sich auf IT-basierte Endbenutzer, die Anforderungen von ihren Geschäftskollegen erhalten. Sie müssen Pipelines mit ETL-Tools implementieren, um die gewünschten Daten in einem bestimmten Format an die Systeme zu liefern.

2. Die angeordneten Daten sind unterschiedlich

Das Auftreten von Data-Wrangling-Lösungen entstand aus der Notwendigkeit, da Daten heutzutage in einem halsbrecherischen Tempo generiert werden. Viele der Daten, mit denen Business-Analysten umgehen müssen, liegen in verschiedenen Formaten vor und sind entweder zu groß oder zu komplex, um mit herkömmlichen Tools wie Excel zu arbeiten. Data Wrangling bietet die richtige Lösung für dieses Problem, da es speziell für die Verarbeitung einer Vielzahl von Daten beliebiger Komplexitätslänge entwickelt wurde.

ETL hingegen ist darauf ausgelegt, Daten zu verarbeiten, die normalerweise gut strukturiert sind. Es ist nicht dafür gemacht, Daten zu verarbeiten, die groß oder komplex sind oder Daten extrahieren und ableiten müssen.

3. Anwendungsfälle sind unterschiedlich

Anwendungsfälle, wenn es um Data Wrangling geht, sind eher explorativer Natur und werden von kleineren Firmen oder Abteilungen durchgeführt, bevor sie in etwas Großes wie eine Organisation einsteigen. Benutzer von Data Wrangling versuchen normalerweise, mit neuen Datenquellen oder einer neuen Kombination von Datenquellen zu arbeiten. ETL extrahiert, transformiert und lädt Daten in ein zentrales Data Warehouse, das bei Bedarf für Berichte und Analysen verwendet werden kann.

Rolle des Data Wrangling im Analyseprozess

Der Grad, in dem Daten nützlich sind, hängt weitgehend von der Fähigkeit ab, sie zu verarbeiten. Und obwohl es einen beträchtlichen Fortschritt in der Technologie gibt, haben Analysten Schwierigkeiten, mit großen und komplexen Rohdatensätzen zu arbeiten. Es wurde festgestellt, dass das Ordnen von Daten in erkennbare Blöcke mindestens 50-80 % der Zeit eines Analysten in Anspruch nimmt. Deshalb ist Data Wrangling so ein Segen.

Data Wrangling ist, wie Sie inzwischen wissen müssen, die Fähigkeit, rohe, chaotische Daten in etwas zu verwandeln, das analysiert werden kann. Aufgrund dieser zentralen Natur des Data Wrangling ist es heute das gesamte Front-End von Analyseprozessen auf der ganzen Welt geworden.

Moderne Daten bestehen aus Datensätzen, die Variablen unterschiedlicher Länge und Klasse enthalten. Viele mathematische und statistische Berechnungen arbeiten mit unterschiedlichen Datentypen. Data Wrangling fügt all dies zu einer verständlichen Datenkette zusammen, die von Tools einfach verarbeitet und analysiert werden kann.

Wie kann die Effektivität von Data Wrangling verbessert werden?

Wenn man bedenkt, wie wichtig Data Wrangling für den analytischen Aspekt der Dinge ist, ist die Verbesserung seiner Effizienz von größter Bedeutung. Je genauer die Ergebnisse sind, die durch Datengerangel generiert werden, desto effizienter wären die Strategien, die im Lichte der daraus hervorgehenden Daten gemacht werden.

1. Datenzuordnung

Die Kartierung von Daten wird zu oft als die schwierigste aller Aufgaben angesehen und ist eine der Hauptursachen für Verzögerungen und Fehler. Eine der Möglichkeiten, dies anzugehen, besteht darin, mit den Daten herumzuspielen. Dies mag wirtschaftlich nicht so vorteilhaft klingen, aber dies ist eine der besten Möglichkeiten, um Stunden damit zu sparen, Daten zu kartieren. Datenlabore können sich als nützlich erweisen, wenn Datenanalysten die Möglichkeit haben, potenzielle Datenfeeds und Variablen darin zu verwenden, um zu lernen, welche tatsächlich Vorhersagen oder für die Analyse oder Modellierung nützlich sind.

2. Rekrutierung von Nicht-IT-Datenspezialisten

Die Einbeziehung von Nicht-IT-Datenexperten ist ein Schritt, den moderne Unternehmen nicht mehr tun und der überhaupt erst zu allen Rätseln geführt hat. Daten brauchen zwar Analysten und Spezialisten, aber auch Experten aus den Bereichen Datenmodellierung, Datenqualität und auch Metadaten.

3. Wert liefern, um Investitionen zu rechtfertigen

Es ist notwendig, die Datenanforderungen zu untersuchen, um Entscheidungen skizzieren zu können, die dazu beitragen können, ein höheres Geschäftspotenzial und einen höheren Wert zu erzielen. Dies muss jedoch sehr präzise sein und es darf nichts dem Zufall überlassen werden. Wertschöpfung ist ein Begriff, den Führungskräfte heutzutage anstelle des Begriffs „Use Cases“ verwenden.

Welche anderen Schritte befolgen Sie, um ein effektives Data Wrangling zu ermöglichen? Schreiben Sie uns und lassen Sie es uns wissen