Was ist Daten-Profiling?
Datenprofilierung ist der Prozess der Untersuchung und Analyse von Daten aus vorhandenen Informationsquellen, um Statistiken und Informationen über die Struktur, den Inhalt und die Qualität der Daten zu sammeln. Das Hauptziel der Datenprofilierung besteht darin, den aktuellen Zustand der Daten zu verstehen und zu bewerten, Anomalien oder Probleme zu identifizieren und die Eignung der Daten für den vorgesehenen Zweck zu bestimmen. Dieser Prozess ist entscheidend für das Datenqualitätsmanagement, die Datenintegration und die Data Governance.
Was sind einige Techniken zur Erstellung von Datenprofilen?
Spaltenprofilierung: Analyse der Häufigkeit der einzelnen Werte innerhalb einer Spalte, um ihre Verteilung zu verstehen und Ausreißer oder ungewöhnliche Muster zu erkennen. Überprüfung der Konsistenz von Datenformaten und -mustern (z. B. Datumsformate, Telefonnummern), um die Standardisierung zu gewährleisten und Unstimmigkeiten zu erkennen.
Erkennung des Datentyps: Automatische Ableitung des Datentyps jeder Spalte (z. B. Ganzzahl, Zeichenfolge, Datum), um falsche oder gemischte Datentypen zu erkennen.
Vollständigkeitsanalyse: Bestimmung des Prozentsatzes der fehlenden/nullen Werte in jeder Spalte, um die Vollständigkeit der Daten zu bewerten und Lücken zu ermitteln, die behoben werden müssen.
Einzigartigkeitsprofilierung: Zählen der Anzahl der eindeutigen Werte in einer Spalte, um potenzielle Primärschlüssel zu identifizieren und die Datenvariabilität zu verstehen.
Primärschlüssel-Analyse: Identifizierung von Spalten oder Kombinationen von Spalten, die Datensätze innerhalb eines Datensatzes eindeutig identifizieren.
Musterabgleich: Verwendung regulärer Ausdrücke zum Abgleich und zur Validierung von Datenmustern, z. B. E-Mail-Adressen, Sozialversicherungsnummern oder benutzerdefinierte Formate.
Bereichsanalyse: Überprüfung, ob die Werte in einer Spalte in einen vordefinierten Satz von akzeptablen Werten oder Bereichen fallen.
Erstellung von Beziehungsprofilen: Identifizierung von Beziehungen zwischen Tabellen durch Erkennung von Spalten, die als Fremdschlüssel dienen können, was die Datenintegration und Integritätsprüfungen erleichtert.
Redundanzanalyse: Identifizierung doppelter Datensätze innerhalb eines Datensatzes, um die Eindeutigkeit der Daten zu gewährleisten und Redundanz zu reduzieren.
Datensatzübergreifende Konsistenz: Vergleich von Werten zwischen verschiedenen Datensätzen, um Konsistenz und Kohärenz zu gewährleisten, insbesondere in integrierten Systemen.
Statistische Analyse: Berechnung grundlegender statistischer Werte wie Mittelwert, Median, Standardabweichung und Spanne für numerische Daten, um die Datenverteilung und zentrale Tendenzen zu verstehen.
