Datenbereinigung: Entfernen von Dubletten, Korrektur fehlerhafter Einträge, Ergänzung fehlender Werte.
Datenstandardisierung: Vereinheitlichung von Formaten, Schreibweisen und Strukturen.
Datenvalidierung: Prüfung der Datenqualität nach Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität.
Anreicherung mit externen Quellen: Ergänzung interner Daten um Markt-, Geografie-, Branchen- oder Kundeninformationen.
Metadaten-Management: Bereitstellung von Zusatzinformationen für bessere Einordnung und Verknüpfung.
Automatisierte ETL-Prozesse: Einrichtung von Workflows zur kontinuierlichen Aufbereitung und Anreicherung.
Kategorisierung & Klassifizierung: Strukturierung von Daten zur besseren Analysefähigkeit.
Dokumentation & Monitoring: Nachvollziehbare Regeln für Datenaufbereitung und kontinuierliche Qualitätskontrolle.
FAQs
Warum ist Datenaufbereitung so wichtig?
Weil Analysen und Entscheidungen nur so gut sind wie die zugrunde liegenden Daten – schlechte Datenqualität führt zwangsläufig zu schlechten Ergebnissen.
Welche externen Quellen können eingebunden werden?
Zum Beispiel Markt- und Branchendaten, Geodaten, Finanzinformationen oder CRM-Daten von Partnern.
Kann die Aufbereitung automatisiert werden?
Ja – wir setzen auf ETL-Prozesse, die Daten regelmäßig und zuverlässig bereinigen, ergänzen und transformieren.
Wie profitieren kleine Unternehmen von Datenanreicherung?
Sie erhalten Wettbewerbsvorteile, indem sie interne Daten mit externen Markt- oder Kundendaten kombinieren und dadurch fundierter entscheiden.
Wie oft sollte eine Datenaufbereitung erfolgen?
Die Hauptsache ist: regelmäßig – je nach Bedarf, Datenvolumen und -dynamik von quartalsweise bis in Echtzeit, um dauerhaft eine hohe Datenqualität zu sichern.
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