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Dirty Data

Was bedeutet Dirty Data?

Der Begriff Dirty Data bezieht sich auf Daten, die fehlerhaft, unvollständig, inkonsistent, veraltet oder anderweitig mangelhaft sind. Diese Art von Daten kann durch verschiedene Faktoren entstehen, einschließlich menschlicher Fehler, fehlerhafter Dateneingabe, technischer Probleme oder mangelndem Qualitätsmanagement. Dirty Data kann in verschiedenen Formen auftreten und negative Auswirkungen auf die Analyse, Entscheidungsfindung und Effizienz von Informationssystemen haben.

 

Exemplarische Arten von Dirty Data

  1. Duplikate

Mehrere Kopien desselben Datensatzes können in einem Datensatz vorhanden sein, was zu Redundanz führt.

  1. Fehlende Werte

Datensätze können unvollständige Informationen enthalten, wenn bestimmte Felder nicht ausgefüllt sind.

  1. Inkonsistenzen

Widersprüchliche Informationen in verschiedenen Teilen des Datensatzes können zu Inkonsistenzen führen.

  1. Veraltete Daten

Daten, die nicht mehr aktuell sind, können zu ungenauen Analysen und Entscheidungen führen.

  1. Tippfehler und Rechtschreibfehler

Fehlerhafte Dateneingabe, wie Tippfehler oder Rechtschreibfehler, können die Genauigkeit der Daten nachhaltig beeinträchtigen.

  1. Irrelevante Daten

Informationen, die nicht relevant oder nicht (mehr) benötigt werden, können den Datensatz unnötig aufblähen.

  1. Inkorrekte Formatierung

Daten, die nicht im richtigen Format vorliegen, können Probleme bei der Analyse verursachen.

 

Fazit

Die Existenz von Dirty Data kann erhebliche Auswirkungen haben, insbesondere wenn Organisationen auf Basis dieser Daten Geschäftsentscheidungen treffen. Es kann die Qualität von Analysen und Berichten beeinträchtigen, die Effizienz von Geschäftsprozessen verringern und das Vertrauen in die Integrität der Daten mindern. Daher ist es wichtig, Qualitätskontrollen und Datenbereinigungen durchzuführen, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig, genau und relevant sind.

 

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