Maricor Bunal
Aktualisiert: 7. Oktober 2026
Veröffentlicht: 7. November 2023
Unter „Data Wrangling“ versteht man den Prozess der Umwandlung und Aufbereitung von Rohdaten in ein strukturiertes und nutzbares Format. Indem Rohdaten in wertvolle Informationen umgewandelt werden, können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die Geschäftsstrategien vorantreiben, die betriebliche Effizienz verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern.
Datenaufbereitung, auch bekannt als „Data Munging“ oder „Data Blending“, ist der Prozess der Umwandlung und Zuordnung von Rohdaten in ein strukturiertes, bereinigtes und nutzbares Format.
In diesem umfassenden Leitfaden werden wir die Bedeutung dieses grundlegenden Prozesses, die einzelnen Schritte, die gängigen Werkzeuge sowie bewährte Vorgehensweisen für einen erfolgreichen Ablauf beleuchten.
Data Wrangling ist der Prozess der Umwandlung und Organisation von Rohdaten in ein strukturiertes und nutzbares Format.
Indem Rohdaten in wertvolle Informationen umgewandelt werden, können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen, die Geschäftsstrategien vorantreiben, die betriebliche Effizienz verbessern und die Kundenzufriedenheit steigern.
Diese drei Verfahren werden bei der Datenaufbereitung eingesetzt, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken und kommen in verschiedenen Phasen der Datenanalyse zum Einsatz.
Data Wrangling ist ein umfassender Prozess, der verschiedene Methoden umfasst, um Rohdaten in ein für die Analyse nutzbares Format umzuwandeln. Er umfasst mehrere Schritte:
Ermittlung – Identifizierung der richtigen Datenquellen.
Strukturierung – Organisation der Daten in eine strukturierte Form.
Bereinigung – Beseitigung von Ungenauigkeiten und Korrektur von Fehlern.
Anreicherung – Ergänzung der Daten um neue Informationen oder Kontext.
Validierung – Sicherstellung, dass die Daten bestimmten Qualitätsstandards entsprechen.
Veröffentlichung – Bereitstellung der Daten zur Nutzung.
Die Datenbereinigung ist ein Teilbereich des Data Wrangling. Sie konzentriert sich speziell auf die Korrektur von Fehlern, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Dazu gehören:
Duplikate entfernen – Wiederholte Einträge beseitigen.
Strukturelle Fehler beheben – Falsch ausgerichtete Daten oder falsche Datenformate korrigieren.
Umgang mit fehlenden Daten – Das Ergänzen oder Festlegen, wie Null- oder fehlende Werte behandelt werden sollen.
Herausfiltern von Ausreißern – Das Identifizieren und Beheben von Anomalien in den Daten.
Datenparsing ist ein technischer Prozess, der oft der Datenbereinigung vorausgeht.
Er dient dazu, Daten strukturell von einem Format in ein anderes zu konvertieren, damit sie von unterschiedlicher Software gelesen oder auf bestimmte Weise verarbeitet werden können. Dazu gehören:
Interpretieren – Eine Datenfolge analysieren und in Komponenten zerlegen, die leichter zu verstehen und zu verwenden sind.
Konvertierung – Das Umwandeln von Daten von einem Format in ein anderes, beispielsweise von JSON in CSV.
Extraktion – Das Herausfiltern bestimmter Daten aus einem größeren Datensatz anhand bestimmter Muster oder Symbole.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Wrangling der übergreifende Prozess der Datenaufbereitung für die Analyse ist, der sowohl die Datenbereinigung (mit Schwerpunkt auf Fehlerkorrektur) als auch das Daten-Parsing (mit Schwerpunkt auf Formatkonvertierung) umfasst. Beide spielen eine eigene Rolle auf dem Weg von den Rohdaten zu den Erkenntnissen.
Data Wrangling kann komplex und zeitaufwendig sein.
Unternehmen stehen häufig vor folgenden Herausforderungen:
Datenqualität. Rohdaten enthalten oft Fehler, Inkonsistenzen und fehlende Werte, die die Genauigkeit der aus den Daten abgeleiteten verwertbaren Erkenntnisse beeinträchtigen können.
Lösung: Setzen Sie Techniken zur Datenbereinigung ein, um Fehler zu identifizieren und zu korrigieren, Werte zu standardisieren und fehlende Daten zu ergänzen.
Datenintegration. Rohdaten können aus verschiedenen Quellen stammen, die jeweils ihr eigenes Format und ihre eigene Struktur haben, was es schwierig macht, die Daten zu einem einheitlichen Datensatz zusammenzuführen.
Lösung: Verwenden Sie Datenumwandlungstools, um Daten aus verschiedenen Quellen abzubilden und zu einem einzigen, einheitlichen Format zusammenzuführen.
Datenvolumen. Das schiere Volumen an Rohdaten kann überwältigend sein, insbesondere für Unternehmen, denen die notwendigen Ressourcen und die Infrastruktur zur Verarbeitung großer Datensätze fehlen.
Lösung: Nutzen Sie cloudbasierte Plattformen und verteilte Rechentechnologien, um große Datenmengen effizient zu speichern und zu verarbeiten.
Datenkomplexität. Rohdaten können komplex und unstrukturiert sein, was spezielle Kenntnisse und Fähigkeiten erfordert, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren.
Lösung: Setzen Sie Data-Wrangling-Tools und -Techniken wie Algorithmen des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache ein, um komplexe Daten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.
Indem sie diese Herausforderungen angehen und effektive Data-Wrangling-Verfahren umsetzen, können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Rohdaten ausschöpfen und umsetzbare Erkenntnisse gewinnen, um den Geschäftserfolg voranzutreiben.
Die Datenaufbereitung ist ein komplexer Prozess, der mehrere wichtige Schritte umfasst, die sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Daten für präzise Geschäftsentscheidungen zur Verfügung stehen.
Hierbei geht es darum, unterschiedliche Datenquellen zu identifizieren und zu sammeln, die für die jeweiligen Geschäftsentscheidungen relevant sind.
Die Erfassungsphase ist ein entscheidender Schritt im Analyseprozess, da sie die Grundlage für den gesamten Prozess bildet.
Der nächste Schritt besteht darin, die Daten in ein Standardformat zu strukturieren, das sich leicht analysieren lässt.
Dazu gehört die Konvertierung von Dateiformaten, die nicht dem Standard entsprechen, in ein für Analysten kompatibles Format.
Der Strukturierungsprozess kann auch die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen zu einem einzigen Datensatz umfassen.
Als entscheidender Schritt beim Data Wrangling umfasst die Bereinigung das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern wie doppelten Werten, unvollständigen Werten und strukturellen Fehlern.
Der Bereinigungsprozess umfasst zudem die Standardisierung von Werten und die Korrektur von Fehlern, die durch menschliches Versagen oder ungültige Ergebnisse verursacht wurden.
Nach der Bereinigung werden die Daten mit zusätzlichen Erkenntnissen angereichert.
Dazu gehört das Hinzufügen von Datenquellen oder komplexen Datenstrukturen zum Datensatz, um dessen Wert für geschäftliche Entscheidungen zu steigern.
Der Anreicherungsprozess kann auch den Mining- und den Munging-Prozess umfassen, um zusätzliche Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Auf die Daten werden Validierungsregeln angewendet, um sicherzustellen, dass sie von hoher Qualität sind und den Geschäftsregeln und -standards entsprechen.
Der Validierungsprozess umfasst auch die Überprüfung der Richtigkeit der Felder und die Korrektur etwaiger Fehler.
Der letzte Schritt im Data-Wrangling-Prozess ist die Veröffentlichung der Daten in einer für Analyseteams und Geschäftsanalysten nutzbaren Form.
Dieser Schritt umfasst die Erstellung von Geschäftsberichten und Analysemodellen, die zur Fundierung präziser Geschäftsentscheidungen herangezogen werden können.
Der Prozess kann auch automatisierte Abläufe oder manuelle Data-Wrangling-Tools umfassen, um sicherzustellen, dass die Daten im für Analysten geeigneten Format vorliegen.
Der gesamte Prozess des Data Wrangling erfordert eine Kombination aus analytischen Fähigkeiten, explorativer Analyse und präzisen Methoden, um sicherzustellen, dass die Daten von höchster Qualität und Genauigkeit sind.
Durch Befolgen dieser Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass sie präzise Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage hochwertiger Daten treffen.
Tools für das Data Wrangling sind unerlässlich, um qualitativ hochwertige Daten für fundierte Geschäftsentscheidungen bereitzustellen. Hier sind einige gängige Tools für das Data Wrangling:
Als eines der grundlegendsten und am weitesten verbreiteten Werkzeuge für das Data Wrangling eignen sich Tabellenkalkulationsprogramme ideal für kleine Datensätze und einfache Datenbereinigungsaufgaben wie das Entfernen doppelter Werte und das Korrigieren struktureller Fehler.
Excel und Google Sheets sind zwei beliebte Tabellenkalkulationsprogramme, die eine Reihe von Funktionen für das Data Wrangling bieten.
Business-Intelligence-Tools werden zur Analyse und Visualisierung komplexer Datensätze eingesetzt.
Sie ermöglichen es Geschäftsanwendern, interaktive Dashboards und Berichte zu erstellen, die als Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen dienen können.
Tableau und Qlik sind Business-Intelligence-Tools, die eine Reihe von Funktionen für das Data Wrangling bieten.
Cloud-Plattformen werden zur Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze verwendet und bieten eine Reihe von Diensten für das Data Wrangling, wie beispielsweise Datenspeicherung, Datenverarbeitung und maschinelles Lernen.
Google Cloud, Microsoft Azure und Amazon Web Services sind drei beliebte Cloud-Plattformen, die solche Funktionen bieten.
Datendienste dienen der Automatisierung des Data-Wrangling-Prozesses und bieten Funktionen zur Datenbereinigung, Datentransformation und Datenintegration.
Talend, Paxata und Alteryx sind drei beliebte Datendienste.
Hier sind einige Tipps, um qualitativ hochwertige Ergebnisse beim Data Wrangling zu gewährleisten:
Machen Sie sich mit der Struktur und dem Format Ihrer Daten sowie mit den dafür geltenden Geschäftsregeln und Anforderungen vertraut.
Das Verständnis Ihrer Daten ist ein entscheidender Schritt in der Vorbereitungsphase des Analyseprozesses und stellt sicher, dass Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Daten treffen können.
Wie bereits erwähnt, reichen die Tools für das Data Wrangling von manuellen Werkzeugen über automatisierte Prozesse bis hin zu Algorithmen des maschinellen Lernens.
Welches Tool das richtige ist, hängt von der Komplexität Ihrer Datensätze und den spezifischen Anforderungen Ihres Analyseprozesses ab.
Bereinigen und validieren Sie Ihre Daten, um sicherzustellen, dass sie frei von Fehlern, doppelten Werten und unvollständigen Werten sind.
Qualitativ hochwertige Daten müssen das richtige Format aufweisen und die für präzise Geschäftsentscheidungen erforderlichen Anforderungen an die Genauigkeit der Felder sowie die Validierungsregeln erfüllen.
Eine enge Zusammenarbeit mit Business-Analysten, Marketingteams und Analyseteams stellt sicher, dass Ihre Daten auf die geschäftlichen Ziele und Vorgaben Ihres Unternehmens abgestimmt sind.
Die Zusammenarbeit gewährleistet zudem, dass Ihre Daten effektiv genutzt werden und wertvolle Erkenntnisse daraus gewonnen werden.
Das Ziel des Data Wrangling besteht darin, Daten so zu bereinigen, zu strukturieren und anzureichern, dass sie zu einer wertvollen Ressource für fundierte Entscheidungen und die Umsetzung strategischer Initiativen werden.
Data Wrangling lässt sich auf bestimmte Datentypen und die damit verbundenen besonderen Herausforderungen zuschneiden, wie die folgenden Branchen zeigen:
Im Bankwesen kann Data Wrangling Folgendes umfassen:
Transaktionsdaten: Aggregation und Organisation von Transaktionsdatensätzen aus verschiedenen Systemen, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken oder das Kundenerlebnis zu personalisieren.
Kundendaten: Integration von Daten aus verschiedenen Bankkanälen (Online, Mobil, Filiale), um eine einheitliche Kundenansicht für besseren Service und Marketing zu schaffen.
Aufsichtsdaten: Sicherstellung der Einhaltung finanzieller Vorschriften durch Standardisierung und Validierung von Daten anhand aufsichtsrechtlicher Anforderungen.
Im Gesundheitswesen kann Data Wrangling Folgendes umfassen:
Patientenakten: Konsolidierung von Patienteninformationen aus verschiedenen elektronischen Patientenakten-Systemen (EHR), um die Koordinierung der Versorgung und die Behandlungsergebnisse zu verbessern.
Daten aus klinischen Studien: Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Phasen und Quellen klinischer Studien, um die Wirksamkeit und Sicherheit neuer Therapien zu analysieren.
Genomdaten: Strukturierung und Bereinigung riesiger Mengen an Genomdaten, um personalisierte Medizin und Genforschung zu ermöglichen.
In der Versicherungsbranche wird Data Wrangling für folgende Zwecke eingesetzt:
Schadensdaten: Harmonisierung von Daten aus Schadensmeldungen, Gutachten von Schadensregulierern und Quellen Dritter, um die Schadensabwicklung zu optimieren und Betrugsfälle aufzudecken.
Versicherungsnehmerdaten: Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen Policenverwaltungssystemen, um einen einheitlichen Überblick über Versicherungsnehmer, Risikobewertung und Kundenservice zu erhalten.
Risikodaten: Aggregation interner und externer Datenquellen, um Risiken genauer zu bewerten und die Prämien entsprechend festzulegen.
In der Fertigungsindustrie kann Data Wrangling Folgendes umfassen:
Lieferkettendaten: Integration von Daten aus verschiedenen Punkten der Lieferkette zur Optimierung der Lagerbestände und zur Vorhersage des Wartungsbedarfs.
Sensordaten: Verarbeitung und Organisation von Daten aus IoT-Geräten und Sensoren in der Fertigung zur Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der Produktqualität.
Daten zur Qualitätskontrolle: Analyse von Daten aus Qualitätsprüfungen, um Muster bei Mängeln zu erkennen und Prozessverbesserungen zu ermöglichen.
Im öffentlichen Sektor kann Data Wrangling Folgendes umfassen:
Volkszählungsdaten: Zusammenführung demografischer Informationen aus verschiedenen Erhebungen und Volkszählungen, um politische Entscheidungen und die Ressourcenverteilung zu untermauern.
Öffentliche Register: Standardisierung von Daten aus verschiedenen Datenbanken öffentlicher Register für Forschungs-, Transparenz- und Governance-Zwecke.
Daten aus dem Sozialwesen: Aggregation von Daten aus mehreren Sozialprogrammen, um die Bedürfnisse der Bevölkerung und die Auswirkungen der erbrachten Leistungen besser zu verstehen.
Eine mangelhafte Datenaufbereitung kann zu ungenauen Analysen, fehlgeleiteten Geschäftsentscheidungen und ineffizienten Abläufen führen.
Sie kann zu erheblichen Zeit- und Ressourcenverschwendungen führen, da Teams die Daten möglicherweise erneut verarbeiten müssen.
Darüber hinaus kann sie Compliance-Risiken nach sich ziehen, wenn fehlerhafte Daten gegen regulatorische Standards verstoßen.
Der Schwierigkeitsgrad der Datenaufbereitung hängt von der Komplexität der Datensätze und den Fähigkeiten der beteiligten Personen ab.
Aufgrund der Vielfalt der Datenformate, des Datenvolumens und der erforderlichen Detailgenauigkeit kann sie eine Herausforderung darstellen.
Mit den richtigen Tools und Fachkenntnissen lässt sie sich jedoch effektiv bewältigen.
Data Wrangling ist ein Teilbereich der Datenaufbereitung.
Während die Datenaufbereitung den gesamten Prozess der Vorbereitung von Daten für die Analyse umfasst – einschließlich Erfassung, Integration und Bereinigung –, bezieht sich Data Wrangling speziell auf den Prozess der Transformation und Zuordnung von Rohdaten in ein besser nutzbares Format.
Data Wrangling umfasst die Datentransformation als einen seiner Schritte.
Datentransformation ist der Prozess der Umwandlung von Daten von einem Format oder einer Struktur in ein anderes.
Data Wrangling ist umfassender und beinhaltet zusätzliche Schritte wie die Bereinigung, Validierung und Strukturierung von Daten.
Data Wrangling ist der transformative Prozess, bei dem rohe, unstrukturierte Daten in ein aufbereitetes, strukturiertes Format umgewandelt werden, das für aufschlussreiche Analysen und strategische Entscheidungen bereit ist.
Dieser Leitfaden hat die wesentlichen Aspekte des Data Wrangling beleuchtet – von der Definition bis hin zu den detaillierten Schritten, Werkzeugen und Methoden, die eine erfolgreiche Umsetzung gewährleisten.
Mit einem fundierten Verständnis des Data Wrangling sind Unternehmen besser in der Lage, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil in ihren jeweiligen Branchen zu sichern.
Mit den Erkenntnissen aus diesem Leitfaden können auch Sie die Datenpraktiken Ihres Unternehmens verbessern.
Beginnen Sie damit, Ihre aktuellen Verfahren zum Data Wrangling zu bewerten und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Statten Sie Ihr Team mit den geeigneten Werkzeugen aus, um sicherzustellen, dass Ihre Daten nicht nur sauber und organisiert, sondern auch für analytische Zwecke aufbereitet sind.
Die Qualität Ihrer Daten bestimmt direkt die Präzision Ihrer Entscheidungsfindung – zögern Sie also nicht. Verfeinern Sie jetzt Ihre Fähigkeiten im Bereich Data Wrangling und verwandeln Sie Ihre Daten in einen wertvollen Aktivposten für Ihr Unternehmen.
