Data Profiling ist ein wichtiger Prozess im Bereich der Datenanalyse und Datenmanagement. Es bezieht sich auf die Aktivität, mit der die Qualität und die Struktur von Datensätzen untersucht und verstanden wird. Hier sind einige Schlüsselelemente des Data Profiling:
- Strukturanalyse: Überprüfung der Konsistenz und des Formats der Daten. Zum Beispiel das Erkennen von Datentypen, Formaten und Mustern in den Daten.
- Inhaltsanalyse: Untersuchung der Daten auf Genauigkeit und Vollständigkeit. Dies kann die Identifizierung von Standardwerten, fehlenden Werten oder widersprüchlichen Daten umfassen.
- Beziehungsanalyse: Ermittlung von Beziehungen zwischen Datensätzen und Feldern. Dies beinhaltet das Verstehen von Primär- und Fremdschlüsselbeziehungen sowie das Aufdecken von Redundanzen und Abhängigkeiten.
- Statistische Analyse: Anwendung statistischer Methoden, um Muster und Anomalien in den Daten zu erkennen. Dies kann die Berechnung von Statistiken wie Mittelwert, Median, Modus, Minima, Maxima und Standardabweichung einschließen.
- Qualitätsbewertung: Bewertung der Datenqualität anhand von Kriterien wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit und Relevanz.
Data Profiling wird oft am Anfang eines Datenprojekts durchgeführt, um ein besseres Verständnis der vorhandenen Daten zu gewinnen und um festzustellen, ob die Daten für den beabsichtigten Zweck geeignet sind. Es hilft auch bei der Identifizierung von Problemen in Datenquellen, die behoben werden müssen, bevor die Daten für weiterführende Analysen oder für den Aufbau von Datenmodellen verwendet werden können.