Der ultimative Leitfaden zu Datenreinigung, -modellierung und -governance für Marketer
Du hast Zugang zu einer Fülle von marketingrelevanten Daten – von Webanalysen und Kundenverhaltensdaten bis hin zu Wettbewerbsanalysen und Produktverwendungsdaten. Doch wenn diese Daten nicht sauber sind, kannst du ihren Wert nicht wirklich nutzen. Schlimmer noch, du könntest deine Marketingstrategie in die falsche Richtung lenken und sinkende Erträge erleben. Die Qualität der Daten ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Effektivität deiner Marketingkampagnen zu maximieren.
James Hunt, Principal Consultant bei Vivanti, sagt, dass Datenreinigung und -modellierung unerlässlich sind, um Wert und Wissen aus den Informationen zu extrahieren. In seiner Präsentation auf der Marketing Analytics & Data Science Conference erläutert er, warum dies notwendig ist, die Grundlagen der Datenreinigung und die Rolle von Governance und Observability. Es ist wichtig, sich kontinuierlich mit den besten Praktiken in der Datenverarbeitung auseinanderzusetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Was ist Datenmodellierung?
Datenmodelle machen Daten zu etwas Nützlichem. Du musst die Datenmodellierung verstehen, um die besten Reinigungsoptionen zu verstehen. James erklärt, dass die Datenmodellierung aus drei Teilen besteht: Sie hilft dir, die Struktur und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zu erkennen, was für die Analyse und Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung ist.
Additiv: Hier lassen die Maschinen die Standardisierung der Daten übernehmen. Du „reparierst“ die Daten nicht manuell. Dies kann durch automatisierte Tools erfolgen, die Daten in ein einheitliches Format bringen.
Kontextuell: Hier organisiert man die Daten, um eine Geschichte zu erzählen. Du fügst keine neuen Informationen hinzu. Es ist wichtig, die Daten so zu strukturieren, dass sie für die Analyse und Berichterstattung sinnvoll sind.
Domänenbasiert: Dies ist die Menge aller möglichen Datensätze für ein gegebenes Element, sowohl qualitativ als auch quantitativ. Du solltest die verschiedenen Datentypen verstehen, um sie effektiv nutzen zu können.
- Identität Ein eindeutiger Wert, der jemanden eindeutig identifiziert, wie eine E-Mail-Adresse.
- Nominativ Eine ergänzende Identität, die nicht allein stehen kann, wie der vollständige Name.
- Kategorial Eine Gruppierung über willkürliche Grenzen, wie Kundentyp.
- Monetär Währung, die aggregiert und disaggregiert werden kann, wie Bestellsumme.
- Temporal Ein Punkt oder Zeitraum von Daten, wie Anmeldedatum.
Welche Arten von Datenreinigung gibt es?
James erläutert die drei Arten von Datenreinigung: Jede dieser Methoden hat ihre eigenen Vorteile und sollte je nach den spezifischen Anforderungen deiner Daten angewendet werden. Eine gründliche Datenreinigung ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenanalyse.
Mechanische Reinigung: Reinigung der Daten, ohne die Bedeutung zu ändern, wie das Normalisieren von Namen. Dies kann durch Skripte oder Softwaretools automatisiert werden.
Explizite Zuordnung: Verwendung von Kardinalitätsreduktion zur Vereinfachung der Datensätze. Dies hilft, die Datenmenge zu reduzieren und die Analyse zu erleichtern.
Muster und Regeln: Identifizierung und Korrektur von Inkonsistenzen und Fehlern. Du solltest regelmäßig Audits durchführen, um sicherzustellen, dass die Datenqualität hoch bleibt.
Welche Rolle spielt Governance bei der Datenreinigung?
James betont die Wichtigkeit der Dokumentation von Entscheidungen zur Datenreinigung in einem internen Repository. Jede Entscheidung sollte folgende Fragen beantworten: Eine klare Governance-Strategie hilft dir, die Integrität und Qualität deiner Daten zu gewährleisten.
- Welche Entscheidung wurde getroffen?
- Wann wurde sie getroffen?
- Wer hat die Entscheidung getroffen?
- Warum wurde diese Entscheidung getroffen?
Was ist Observability?
Daten können auch nach der Festlegung von Regeln und Mustern nicht den erwarteten Parametern entsprechen. Observability ist entscheidend, um solche Fälle zu überwachen und gegebenenfalls Anpassungen vorzunehmen. Du solltest Tools einsetzen, die dir helfen, Anomalien in den Daten zu erkennen und schnell zu reagieren.
Bereit für die Datenreinigung?
Wenn du Datensätze mit integritären Herausforderungen hast, die von der Datenreinigung profitieren könnten, beginne mit: Eine proaktive Herangehensweise an die Datenreinigung kann dir helfen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und deine Marketingstrategien zu optimieren.
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