Daten & System Bereinigung
Sie haben einen Virus / Wurm auf Ihrem System, keinen Speicherplatz mehr oder wünschen einfach von Datenaltlasten befreit zu sein ? Dann bieten wir Ihnen mit unserem Service zur „System Bereinigungen“ genau das was Sie suchen. Oft werden durch nicht benötigte Systemwiederherstellungspunkte oder nicht mehr benötigte Systemupdates die Speicherkapazität Ihrer Festplatte ungenützt belegt, hier ist Optimierungspotenzial gegeben. Auch ungenutzte Programme oder mit installierte können das System erheblich ausbremsen, z.B. beim Rechnerstart. Auch Viren / Würmer hinterlassen Ihre Spuren auf Ihren Systemen und sollten von Fachleuten sauber entfernt werden.Kurze Zusammenfassung der Leistungen;
- Entfernen von schädigenden/spionierenden Programmen auf Ihren Systemen
- Deinstallation von nicht benötigten Programmen und Anwendungen
- Beseitigung von nicht benötigten Wiederherstellungspunkten und Updates
Begriffserklärung Datenbereinigung;
Zur Datenbereinigung (englisch data cleaning oder data editing) gehören verschiedene Verfahren zum Entfernen und Korrigieren von Datenfehlern in Datenbanken oder anderen Informationssystemen. Die Fehler können beispielsweise aus inkorrekten (ursprünglich falschen oder veralteten), redundanten, inkonsistenten oder falsch formatierten Daten bestehen.
Wesentliche Schritte zur Datenbereinigung sind die Duplikaterkennung (Erkennen und Zusammenlegen von gleichen Datensätzen) und Datenfusion (Zusammenführen und Vervollständigen lückenhafter Daten).
Die Datenbereinigung ist ein Beitrag zur Verbesserung der Informationsqualität. Allerdings betrifft Informationsqualität auch viele weitere Eigenschaften von Datenquellen (Glaubwürdigkeit, Relevanz, Verfügbarkeit, Kosten…), die sich mittels Datenbereinigung nicht verbessern lassen.
Porzess zur Datenbereinigung
- Sicherungskopie der Datei/Tabelle erstellen
- Standardisierung
- Bereinigung der Daten
Daten vor der Bereinigung standardisieren; Für eine erfolgreiche Bereinigung müssen die Daten zunächst standardisiert werden. Dazu werden diese zuerst strukturiert und danach normiert.
Die Strukturierung bringt die Daten in ein einheitliches Format, beispielsweise wird dabei ein Datum in ein einheitliches Datenformat gebracht (01.09.2009). Oder zusammengesetzte Daten werden in ihre Bestandteile zerlegt, z. B. der Name eines Kunden in die Namensbestandteile Anrede, Titel, Vorname und Nachname. Meistens sind solche Strukturierungen nicht trivial und werden mit Hilfe von komplexen Parsern durchgeführt.
Bei der Normierung werden die vorhandenen Werte auf eine normierte Werteliste abgebildet. Diese Normierung kann z. B. für die Anrede, den akademischen Titel oder Firmenzusätze durchgeführt werden. So können beispielsweise die Firmenzusätze e. Kfr. und Kfm durch den normierten Wert e. K. ersetzt werden, wodurch die spätere Bereinigung stark vereinfacht wird.
Datenbereinigung; Für die Bereinigung der Daten stehen sechs Methoden zu Auswahl, die einzeln oder kombiniert angewendet werden können:
- Ableiten aus anderen Daten: Aus anderen Daten werden die korrekten Werte abgeleitet (z. B. die Anrede aus dem Vornamen).
- Ersetzen durch andere Daten: Die fehlerhaften Daten werden durch andere Daten (z. B. aus anderen Systemen) ersetzt.
- Default-Werte verwenden: Es werden Default-Werte anstelle der fehlerhaften Daten verwendet.
- Fehlerhafte Daten entfernen: Die Daten werden herausgefiltert und nicht weiter verarbeitet.
- Duplikate entfernen: Duplikate werden über die Duplikaterkennung identifiziert, die nicht-redundanten Daten aus den Dubletten konsolidiert und daraus ein einziger Datensatz gebildet.
- Zusammenfassungen auftrennen: Im Gegensatz zur Entfernung von Duplikaten werden hierbei fehlerhaft zusammengefasste Daten wieder getrennt.
Ablage der fehlerhaften Daten; Nachdem man die Daten bereinigt hat, sollte man die originären, fehlerhaften Daten auf keinen Fall einfach löschen. Ansonsten wären die Bereinigungen nicht nachvollziehbar, außerdem wäre ein solcher Prozess nicht revisionssicher.
Eine Alternative ist die Speicherung des korrigierten Werts in einer zusätzlichen Spalte. Da zusätzlicher Speicherplatz benötigt wird, empfiehlt sich dieser Ansatz nur bei wenigen zu korrigierenden Spalten in einem Datensatz. Eine weitere Möglichkeit ist die Speicherung in einer zusätzlichen Zeile, was den Speicherbedarf aber noch stärker ansteigen lässt. Es bietet sich deshalb nur bei einer geringen Anzahl zu korrigierender Datensätze an. Die letzte Möglichkeit bei einer großen Anzahl zu korrigierender Spalten und Zeilen ist das Anlegen einer gesonderten Tabelle.
