Datenbereinigung – auch bekannt als Data Cleaning, Data Scrubbing oder Datenhygiene – bezeichnet den Prozess, bei dem fehlerhafte, unvollständige oder widersprüchliche Daten identifiziert und korrigiert werden. Ziel ist es, eine Datenbasis zu schaffen, die konsistent, vollständig und von hoher Qualität ist. Denn nur saubere Daten liefern die nötige Grundlage für verlässliche Analysen, präzise Berichte oder den erfolgreichen Einsatz von Machine-Learning-Modellen.
Typische Probleme, die bei der Datenbereinigung angegangen werden, sind
Redundanzen: Wenn Datensätze doppelt vorhanden sindUnvollständigkeit: Wenn Pflichtfelder leer sind oder Stammdaten nicht passenInkonsistenzen: Wenn z. B. Formate oder Datentypen nicht einheitlich sind oder inhaltliche Plausibilisierungen fehlschlagen. Auch wenn Begriffe wie Data Cleaning oder Data Scrubbing häufig synonym verwendet werden, gibt es feine Unterschiede in der Methodik – auf diese Unterschiede gehen wir später noch genauer ein.
Fest steht: Ohne gründliche Datenbereinigung laufen Folgeprozesse Gefahr, auf fehlerhaften Grundlagen zu basieren – mit potenziell kostspieligen Konsequenzen. Deshalb ist Datenqualität ein Muss für jedes datengetriebene Unternehmen.
Warum saubere Daten den Unterschied machen
Saubere Daten sind weit mehr als ein technisches Detail – sie sind die Voraussetzung für verlässliche Ergebnisse und reibungslose Abläufe. Der Unterschied wird besonders deutlich, wenn man sich vor Augen führt, was passiert, wenn Rohdaten ungefiltert weiterverarbeitet werden.
Ungenaue Kennzahlen
Fehlerhafte oder doppelte Datensätze sowie fehlende Stammdatenentsprechung verzerren Ihre Auswertungen und führen zu irreführenden KPIs. Strategische Entscheidungen basieren dann auf einer fehlerhaften Grundlage – mit weitreichenden Folgen.
Fehlerhafte Vorhersagen in Modellen
Ob Machine Learning oder klassische Statistik: Schlechte Daten bedeuten schlechte Prognosen. Ein inkorrekter oder unvollständiger Input wirkt sich direkt auf Ihre Ergebnisse und somit auf geschäftskritische Entscheidungen aus.
Zielgruppen schwer erreichbar
Inkonsistente Daten verhindern eine klare Segmentierung. Damit leidet die Qualität Ihrer Marketingmaßnahmen und Sie erreichen Ihre Kundinnen und Kunden nur unzureichend.
Probleme im Kundenkontakt
Doppelte oder fehlerhafte Adressen führen dazu, dass E-Mails ins Leere laufen oder Sendungen doppelt versendet werden. Das kostet nicht nur Geld, sondern auch Vertrauen.
Hoher manueller Aufwand
Ob im Kundenservice, im Vertrieb oder in der Buchhaltung – Mitarbeitende müssen fehlerhafte Daten oft manuell korrigieren oder in Rücksprache mit Kundinnen und Kunden treten. Das bindet Ressourcen und verlängert Prozesse.
Schwierigkeiten bei der Datenintegration
Wer Daten aus mehreren Quellen – etwa CRM und ERP – zusammenführt, stößt schnell auf Inkonsistenzen. Diese lassen sich im Nachhinein oft nur mit hohem Aufwand beheben.
Fehler in Logistik und Fertigung
Unvollständige Stücklisten oder falsche Lieferadressen können zu Lieferengpässen, Produktionsausfällen oder Fehllieferungen führen. Die Folge: Reklamationen, Rücksendungen und im schlimmsten Fall Vertragsstrafen.
Technische Probleme beim Datentransfer
Uneinheitliche Formate, unterschiedliche Feldbezeichnungen oder fehlerhafte Codierungen können beim Import in andere Systeme zu Problemen führen – von Fehlermeldungen bis hin zu Datenverlust.
Kurz gesagt: Die Qualität Ihrer Daten bestimmt die Qualität Ihrer Prozesse und Entscheidungen. Nur mit bereinigten Daten legen Sie das stabile Fundament, das moderne Unternehmen für ihre digitale Wertschöpfung benötigen.
Data Cleansing, Cleaning und Scrubbing: Wo liegen die Unterschiede?
Die Begriffe Data Cleansing, Data Cleaning und Data Scrubbing werden im Alltag oft gleichbedeutend verwendet – und tatsächlich geht es bei allen um eines: die Verbesserung der Datenqualität. Bei genauerer Betrachtung zeigen sich jedoch feine Unterschiede in ihrer Bedeutung und Anwendung.
Data Cleansing
Dieser Begriff wird häufig als Überbegriff genutzt. Er umfasst sämtliche Maßnahmen, die auf eine verbesserte Datenqualität abzielen – von der Definition geeigneter Qualitätsstandards über die Auswahl passender Tools bis hin zur strategischen Planung der Datenbereinigung. Es handelt sich also eher um das Gesamtkonzept der Datenqualitätsoptimierung.
Data Cleaning
Im Gegensatz dazu beschreibt Data Cleaning eher die konkrete Umsetzung. Gemeint ist der operative Prozess, bei dem Daten gezielt von Fehlern befreit werden – z. B. mithilfe von sogenannten Data Cleaning Scripts, die automatisiert Duplikate löschen, Formatfehler korrigieren oder fehlende Werte ergänzen.
Data Scrubbing
Data Scrubbing geht noch einen Schritt weiter in Richtung technischer Automatisierung. Hierbei kommen spezialisierte Algorithmen zum Einsatz, die etwa Tippfehler identifizieren, falsche Datentypen erkennen oder unplausible Werte mit Referenzdaten abgleichen. Besonders im Rahmen großer Datenmengen spielt dieser Ansatz eine wichtige Rolle.
Data Wrangling
Ein verwandter, aber weiter gefasster Begriff ist Data Wrangling. Er schließt die Datenbereinigung zwar ein, geht aber darüber hinaus. Ziel ist es, Rohdaten nicht nur zu bereinigen, sondern sie auch so umzuorganisieren, dass sie für spezifische Zwecke wie Analysen oder Reports nutzbar gemacht werden können.
Typischer Zeitaufwand für eine Datenbereinigung
Wie lange eine Datenbereinigung dauert, lässt sich nicht pauschal sagen – der Zeitaufwand hängt stark von der Datenmenge, der Komplexität der Fehler und den genutzten Tools ab. Eine kleine Bereinigung – beispielsweise das Entfernen von Dubletten in einer CRM-Datenbank mit rund 10.000 Einträgen – kann innerhalb weniger Minuten oder Stunden abgeschlossen werden. Hier reicht oft ein einfaches Skript oder ein spezialisiertes Softwaretool aus.
Anders sieht es bei großen Datenmengen aus: Wenn Millionen Datensätze aus verschiedenen Systemen zusammengeführt und validiert werden müssen, sprechen wir schnell von einem Projekt, das sich über mehrere Tage oder sogar Wochen erstrecken kann. Besonders dann, wenn es keine etablierten Standards gibt oder die Daten manuell überprüft werden müssen. Moderne Tools und automatisierte Prozesse können den Aufwand erheblich reduzieren. Sie identifizieren Fehlerquellen schneller, korrigieren Einträge regelbasiert und sollten integrierter Prozess-Bestandteil jeder Datenbewirtschaftung im Unternehmen sein.
Trotzdem gilt: Auch automatisierte Datenbereinigung und Datenqualitätsmanagement brauchen eine sorgfältige Konzeption und eine laufende Qualitätskontrolle. Denn falsch konfigurierte Regeln können ebenso Schaden anrichten wie gar keine Bereinigung.
