Grundlagen der Datenbereinigung

Methoden und Verfahren im Überblick


Je nach Art und Weise der Datenerfassung kommt es in Datenbeständen immer wieder zu doppelten Datensätzen, unterschiedlichen Schreibweisen und fehlerhaften Einträgen. Aufgabe der Datenbereinigung ist es die bestehenden Daten zu kontrollieren und säubern. Es erfolgt eine Dublettenprüfung, -identifizierung und -löschung und eine Bereinigung der Daten durch Strukturierung und Normierung. Zuletzt können dann die vorhandenen Daten mit Informationen aus internen und externen Quellen angereichert und ergänzt werden. Das Ergebnis des Data Cleaning sind konsistene, widerspruchsfreie und vollständige Datensätze. Folgend ein paar Beispiele, die Ihnen das Vorgehen beim Data Cleaning näher bringen.

Grundlagen der Datenzusammenführung

Methoden und Verfahren im Überblick


Daten gewinnen im Marketing immer mehr an Bedeutung. Da heute jedoch Kommunikation über die unterschiedlichsten Kanäle und Instrumente geführt wird, müssen die vorhandenen Daten vor der Verwendung in der Regel zusammengeführt werden. Hier lauern jedoch einige Fallstricke, die bei Nichtbeachtung dazu führen, dass der komplette Datenbestand inkonsistent und korrumpiert ist. Die wichtigsten Methoden und Verfahren bei der Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen werden im Folgenden beschrieben.

Grundlagen des Data Mining

Methoden und Verfahren im Überblick


Beim Data Mining geht es darum in vorhandenen Datenmengen für das Unternehmen selbst oder durchzuführende Marketingmaßnahmen relevante Daten zu entdecken, zu verifizieren und für die weitere Verwendung zu exportieren. Die zu verarbeitende Datenmenge in Unternehmen wächst durch die verschiedenen unterschiedlichen Kommunikationskanäle und Systeme stetig an. Mit Hilfe von Data Mining können so zum Beispiel die Daten aus stationärem Kassensystem, Website, Online Shop und Kundenbetreuung durchsucht und analysiert werden.  Die wichtigsten Methoden und Verfahren werden nun kurz dargestellt.

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