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Was ist Data Cleansing?

Data Cleansing ist eine Technik, mit der Datenbanken bereinigt werden, um fehlerhafte, unvollständige oder ungenaue Daten zu beseitigen. Es umfasst auch das Korrigieren von Formatierungsfehlern, die Möglichkeit der Datenintegration, die Entfernung von Dubletten und die Aufweichung oder Anpassung von Daten, die nicht den Standards entsprechen. Data Cleansing ist ein wichtiger Bestandteil der ETL-Prozesse (Extract-Transform-Load), bei denen Daten aus verschiedenen Quellen in eine Datenbank importiert und dann in einem benutzerfreundlichen Format gespeichert werden.

Was ist Data Wrangling?

Data Wrangling ist der Prozess der Konvertierung oder Mapping von Daten aus einer Quelle in eine andere, um sie für die Analyse oder andere Zwecke verwenden zu können. Es kann das Reinigen, Anpassen, Analysieren, Transformieren und Ändern von Daten beinhalten, damit sie in ein anderes Format konvertiert werden können, das für den Anwendungszweck geeignet ist.

Was ist Prädiktive Analyse?

Prädiktive Analyse ist ein Prozess, der verwendet wird, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen oder zu prognostizieren, indem Daten aus der Vergangenheit und dem aktuellen Zustand verwendet werden. Es wird verwendet, um bessere Entscheidungen zu treffen, indem ähnliche Trends und Entwicklungen identifiziert werden. Es hilft Unternehmen, Risiken besser zu verstehen, indem es potenzielle Ergebnisse vorhersagt. Darüber hinaus können Unternehmen Kundenverhalten besser vorhersagen und den Umsatz steigern.

Was ist Datenverarbeitung?

Datenverarbeitung ist der Prozess der Erfassung, Speicherung, Bearbeitung, Verarbeitung und Präsentation von Daten, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Es ist ein zentraler Bestandteil der meisten modernen Computer- und Informationssysteme und hilft, die alltäglichen Aufgaben zu erleichtern, indem es den Menschen ermöglicht, Daten auf effiziente Weise zu verarbeiten.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist ein Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert, verarbeitet und harmonisiert werden, um sie zu einem zusammenhängenden Informationssystem zu kombinieren. Der Zweck der Datenintegration ist es, alle relevanten Informationen aus verschiedenen Quellen zu kombinieren, um ein einheitliches Verständnis des Datenbestands zu ermöglichen. Dadurch können Unternehmen auf einheitliche Weise auf die Daten zugreifen und sie in der Entscheidungsfindung und im Geschäftsprozess nutzen.