Effiziente Datenqualitätsanalyse

Will man aus Massendaten geschäftlich nutzbare Erkenntnisse gewinnen, so entfällt ein Großteil der Arbeit auf die sogenannte „Data Preparation“ bzw. auf die „Data Curation“: Die Daten – die in der Regel in heterogenen Strukturen vorliegen und aus verschiedenen Quellen stammen – müssen zunächst aufbereitet werden, ehe sie mittels geeigneter Algorithmen gelesen und analysiert werden können. Je effizienter der Aufbereitungsprozess, desto effektiver die Analyse – und desto größer der wirtschaftliche Nutzen. Gefragt sind daher unter anderem Tools, die in der Lage sind, Rohdaten aus hunderten oder gar tausenden von Quellen zu einem analysefähigen Datenmodell zusammenzufassen.

Die Miosoft GmbH hat eigenen Angaben zufolge ein solches Tool entwickelt: Die als Desktoplösung konzipierte Software soll Daten aus einer Vielzahl von Systemen oder Datenströmen sammeln, automatisch kategorisieren und abspeichern können. Dabei identifiziert sie Informationsmuster und stellt diese in Form von Kontextstrukturen für weiterführende Analysen zur Verfügung. Konkret heißt das: Daten, die zusammengehören, werden – ungeachtet der Datentöpfe, aus denen sie stammen – zu Bündeln zusammengefasst, sodass sie effizient analysiert werden können. Außerdem ermöglicht die Kontextbildung die Bereinigung von Redundanzen bzw. das Identifizieren von Datendubletten.

Im Unterschied zum klassischen ETL-Verfahren, bei dem durch Datenumwandlung bereits Informationen verloren gehen, kann Miovantage laut Hersteller die Daten auch in komplexen Strukturen komplett laden, ohne sie zuvor in ein Datenmodell überführen zu müssen – dadurch sei schnell eine erste visuelle Inspektion der Daten möglich.

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