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Data Preparation - eine Definition
Data Preparation umfasst das Sammeln, Zusammenführen, Organisieren und Strukturieren von Daten, damit nachfolgende Arbeitsschritte wie Visualisierungen, Machine Learning und Analytics umgesetzt werden können.
Die hauptsächlichen Bausteine der Datenaufbereitung sind Bereinigung, Validierung und Transformation. Dabei müssen häufig auch Daten aus verteilten Architekturen wie verschiedenen internen Systemen und externen Quellen zusammengeführt werden.
Einer der Hauptzwecke der Datenaufbereitung besteht darin, sicherzustellen, dass die für die Analyse bereitgestellten Informationen korrekt und konsistent sind, damit die Ergebnisse von BI- und Analyseanwendungen gültig sind (siehe dazu auch unsere Initiative zum Thema „Data Quality Matters“). Daten liegen häufig mit fehlenden Werten, Ungenauigkeiten, Redundanzen oder Formatfehlern vor, welche abgeglichen werden müssen.
Data Preparation kann somit verkürzt zusammengefasst werden als das Durchführen von Überprüfungen, das Korrigieren von Ungenauigkeiten und das Zusammenführen von Datensätzen.
Definition basierend auf dem empfehlenswerten Beitrag von Margaret Rouse im TechTarget Network.