Datenstandardisierung: Schlüssel zur Skalierung von Analysen in einer digitalen, sozialen Welt

Um Daten für kollaborative Studien, Modellierung und groß angelegte Analysen nützlich zu machen, ist die Datenstandardisierung ein notwendiger Prozess. Standardisierung von Daten – z. B. Abgleich der Begriffe „Ave vs. Avenue vs. Ave.“ bis „Ave.“- erhöht die Geschwindigkeit, mit der Datenanalysten arbeiten können.

Der Bedarf an Datenstandardisierung ist exponentiell gestiegen, da die Datenquellen immer vielfältiger werden, unabhängig von Branche, Branche oder Geschäftszweck. Und den Prozess der Datenstandardisierung in großem Maßstab abzuschließen, bedeutet heute oft den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg für ein Unternehmen.

Was sind standardisierte Daten?

Was sind standardisierte Daten? Um zu verstehen, wie standardisierte Daten der Schlüssel zur Skalierung von Analysen sind, ist es wichtig zu verstehen, wie sie funktionieren. Die Standardisierung von Daten konzentriert sich auf die Umwandlung von Rohdaten in nutzbare Informationen, bevor sie analysiert werden. Rohdaten können Variationen in Einträgen enthalten, die identisch sein sollen und sich später auf die Datenanalyse auswirken können. Im Rahmen der Datenvorbereitung werden die zu standardisierenden Daten so geändert, dass sie über alle Einträge hinweg konsistent sind. Sobald die Informationen im Datensatz konsistent und standardisiert sind, ist die Analyse und Verwendung erheblich einfacher. Der Schlüssel ist, eine Lösung zu finden, um Daten schnell zu standardisieren.

Herausforderungen bei der Standardisierung von Daten

Die Standardisierung von Daten ist ein wichtiger Schritt in der Datenaufbereitung, kann jedoch zeitaufwändig und anstrengend sein. Es kann übermäßig lange dauern, bis Analysten jeden Dateneintrag durchkämmen, um Variationen zu finden, die standardisiert werden müssen. Anhand des obigen Beispiels müsste ein Analyst eine beliebige Anzahl von Variationen von „avenue“ im Datensatz finden. Wenn es jedoch Tausende von Dateneingaben gibt, kann dies zu viel Zeit in Anspruch nehmen und den Vorbereitungsprozess verlangsamen. Darüber hinaus haben einige Organisationen Schwierigkeiten, über die Ressourcen zu verfügen, die sie für den Prozess der Standardisierung von Daten aufwenden können. Diese Organisationen verfügen möglicherweise nicht über die Datenvorbereitungsexperten, die sie benötigen, oder über die Ressourcen, um sich viele Stunden mit der Standardisierung eines Datensatzes zu leisten. Der Data Wrangler von Trifacta wurde entwickelt, um diese Herausforderungen zu meistern und die Standardisierung von Daten und den gesamten Datenvorbereitungsprozess für Menschen mit technischem Hintergrund und Menschen ohne technischen Hintergrund einfacher und effizienter zu gestalten. Mit diesem Tool konnten Unternehmen Daten effizient und mit höherer Qualität standardisieren. Hier sind zwei Beispiele von Unternehmen, die Trifacta verwendet haben, um den Prozess der Standardisierung von Daten zu verbessern und wie diese Tools und Methoden dem Unternehmen zugute kamen.

Standardisierung von Marketingdaten: Origami Logic unterstützt mehr Kunden schneller und mit besserer Datenqualität

Origami Logic ist führend in Marketinganalysen, mit denen Kunden ihre Marketingleistung beherrschen können, indem sie sehen, was funktioniert und was nicht, damit sie ihre Bemühungen optimieren können.

Dazu kombiniert und standardisiert Origami Logic verschiedene Arten von Marketingdaten — Social Media-Daten, Clickstream-Daten, CRM-Daten usw.-für die Integration in seine kundenorientierte Anwendung. Origami Logic kam mit einem bestimmten Problem zu Trifacta: die manuelle Datenaufbereitung in Excel war zeitaufwändig, anfällig für menschliche Fehler und insgesamt schwieriger in Bezug auf die Datenqualität zu beurteilen.

Als Origami Logic begann, ihre Operationen zu skalieren, hatte der Prozess einen Bruchpunkt erreicht. Es war an der Zeit, dass Trifacta einspringt.

Durch die Nutzung von Trifacta beschleunigte Origami Logic den Datenstandardisierungsprozess, reduzierte kostspielige technische Ressourcen und sparte 80 bis 100 Stunden pro Woche ein. Die visuellen und automatisch generierten Histogramme von Trifacta ermöglichten es dem Origami Logic-Team, den Inhalt jeder Datei schnell zu identifizieren und die Datenqualität zu bewerten. Schließlich wurden die Transformationen der einzelnen Kundendaten automatisiert, wodurch Fehler reduziert und letztendlich Marketinganalysen für die Kunden von Origami Logic schneller als je zuvor bereitgestellt wurden.

Standardisierung von Wahldaten: NationBuilder bereitet verschiedene Wählerdaten effizienter auf

NationBuilder – eine Softwareplattform für politische Kandidaten, mit der sie ihre Gemeinden erweitern können — hatte seine eigenen Probleme mit der Datenstandardisierung. Um seine Mission, die Hindernisse für die Führung zu senken, zu erfüllen, wusste NationBuilder, dass es seine Wählerdatei, ein Aggregat der Wählerregistrierungsdaten des gesamten Landes mit ihrer Abstimmungshistorie, effizienter erstellen und pflegen musste.

Dies stellte eine besondere Herausforderung dar. Wählerdaten bestehen aus unordentlichen, schlecht formatierten und inkonsistenten Datensätzen von Hunderten verschiedener Landes- und Bezirksämter. Die Dateien sind sehr groß und werden ständig aktualisiert, sodass NationBuilder regelmäßig, schnell und in großem Umfang Millionen von Wählerdatensätzen aktualisieren muss. Um eine konsistente landesweite Wählerdatei zu erreichen, NationBuilder musste komplexe benutzerdefinierte Datentransformationstools erstellen und wertvolle technische Ressourcen für die ständige Wartung dieser fragilen Tools aufwenden.

Trifacta ermöglichte es NationBuilder, den Zeitaufwand für die Neuformatierung von Daten drastisch zu reduzieren, indem der Datenstandardisierungsprozess sowohl einfach als auch wiederholbar wurde. NationBuilder nutzt Trifacta Wrangle-Skripte und aktualisiert nationale Wählerdaten schnell, wenn neue Daten verfügbar werden.

Tools zur Transformation von Kundendaten gehören ebenfalls der Vergangenheit an. NationBuilder hat seine Bemühungen zur Bekämpfung von Wählerakten auf ein breiteres und weniger technisches Team ausgeweitet, wodurch die Kosten gesenkt und die eigenen Systeme demokratisiert wurden.

Standardisierung mit Trifacta ist alles andere als Standard

Die visuellen Tools und automatisierten Prozesse von Trifacta reduzieren Zeit, Fehler und Skalierungsprobleme, die in der heutigen Datenstandardisierungspraxis so häufig auftreten. Dies hat es den Kunden von Trifacta ermöglicht, die Bedürfnisse ihrer eigenen Kunden zu unterstützen, um zunehmend unterschiedliche Datensätze schneller, einfacher und kostengünstiger zu sortieren, zu strukturieren und zu analysieren.

Trifacta hat die Herausforderungen der Datenstandardisierung mit MarketShare Marketing Attribution Data gemeistert — lesen Sie hier mehr.