Datenaufbereitung einfach erklärt: Der Schlüssel zu besseren Entscheidungen

Daten sind überall. Unternehmen sammeln jeden Tag große Mengen an Informationen. Doch bevor man mit der Analyse beginnen kann, braucht es eines: eine gute Datenaufbereitung. Ohne sie sind viele Daten unbrauchbar.

In diesem Artikel erklären wir einfach, was Datenaufbereitung ist, warum sie wichtig ist und wie du sie effizient gestalten kannst. Auch zeigen wir dir, wie moderne Tools wie der Data Naicer von uNaice helfen, die Arbeit zu erleichtern – gerade bei vielen oder unstrukturierten Datensätzen.

1. Definition – Datenaufbereitung

Datenaufbereitung bedeutet, Rohdaten in eine Form zu bringen, die man gut nutzen kann. Meistens sind die Daten am Anfang unvollständig, fehlerhaft oder in verschiedenen Formaten gespeichert. Damit man sie analysieren oder weiterverarbeiten kann, müssen sie vorher bearbeitet werden.

Diesen Prozess nennt man auch data preparation. Er ist ein wichtiger erster Schritt, bevor Daten zum Beispiel für Berichte, KI-Modelle oder andere Systeme verwendet werden.

Daten sammeln und verstehen

Am Anfang steht die Sammlung der Daten. Sie kommen oft aus vielen verschiedenen Quellen: Excel-Dateien, Datenbanken oder Webshops. Man muss zuerst prüfen, welche Informationen enthalten sind und welche fehlen. Diese Prüfung nennt man auch Data Profiling.

ComputerWeekly beschreibt, wie wichtig es ist, die Struktur und Qualität der Daten schon in diesem Schritt zu erkennen.

Warum Datenaufbereitung wichtig ist

Ohne eine saubere Datenaufbereitung ist eine gute Analyse nicht möglich. Fehlerhafte Daten führen zu schlechten Ergebnissen. Das kann die falsche Richtung in der Analyse geben oder sogar zu falschen Geschäftsentscheidungen führen.

Deshalb ist eine effektive Datenaufbereitung so wichtig. Sie sichert eine hohe Datenqualität und bildet die Grundlage für viele weitere Arbeitsschritte.

Was gehört zur Datenaufbereitung?

Zur Datenaufbereitung gehören mehrere Schritte. Jeder davon hilft dabei, die Daten zu verbessern:

• Datenbereinigung: Fehler, Duplikate oder falsche Werte entfernen.

• Standardisierung: Formate angleichen, zum Beispiel bei Datumsangaben.

• Anreicherung: Weitere Informationen hinzufügen, etwa Produktkategorien.

• Transformation: Daten umwandeln, z. B. Texte in Zahlen oder umgekehrt.

• Datenvalidierung: Überprüfen, ob alle Angaben korrekt und vollständig sind.

Auch die Talend-Definition zur Datenvorbereitung zeigt, wie diese Schritte helfen, verwertbare und genaue Datensätze zu erstellen.

Datenaufbereitung als Vorbereitung für alles Weitere

Ob du eine Analyse machen möchtest, eine Produktbeschreibung erstellen willst oder Machine Learning nutzen willst – die Vorbereitung der Daten ist immer der erste Schritt.

In einem späteren Kapitel zeigen wir, wie man diese langwierige Aufgabe auch automatisieren kann, etwa mit modernen Lösungen wie dem Data Naicer.

2. Die wichtigsten Schritte der Datenaufbereitung

Die Datenaufbereitung besteht aus mehreren Schritten. Jeder davon hilft, die Daten zu verbessern, zu ordnen und nutzbar zu machen. Nur so lassen sich am Ende wertvolle Erkenntnisse gewinnen.

Daten sammeln und prüfen

Zuerst werden alle verfügbaren Daten gesammelt. Diese können aus verschiedenen Quellen stammen – etwa aus Online-Shops, CRM-Systemen oder Excel-Listen. Wichtig ist, dass man sich einen Überblick verschafft:

• Welche Daten gibt es?

• Welche fehlen?

• Gibt es doppelte Einträge?

Eine erste Prüfung ist hier wichtig. Sie hilft, Probleme früh zu erkennen und schlechte Datenqualität zu vermeiden. Dieser Schritt wird oft auch als Plausibilitätsprüfung bezeichnet. Dabei geht es darum, unlogische oder falsche Werte zu finden.

Datenbereinigung – der wichtigste Schritt

Die Datenbereinigung ist oft der aufwendigste Teil. Dabei entfernt man Fehler, korrigiert falsche Angaben und vereinheitlicht Formate. Man spricht hier auch von Standardisierung.

Zum Beispiel:

• „01.01.2025“ und „1. Januar 2025“ müssen in das gleiche Format gebracht werden.

• Doppelte Produkteinträge müssen gelöscht oder zusammengeführt werden.

Ein interessanter Überblick dazu findet sich bei EXB, wo gezeigt wird, wie man aus Rohdaten nutzbare Informationen macht.

Anreicherung – mehr Informationen für bessere Ergebnisse

Oft reichen die vorhandenen Daten nicht aus. Dann hilft die Anreicherung. Dabei ergänzt man die bestehenden Datensätze um zusätzliche Informationen.
Das kann sein:

• Produktkategorien

• Bilder oder Maße

• Herstellerinfos

So wird ein Datensatz vollständiger. Je besser die Daten, desto stärker ist später die Analyse oder Anwendung – zum Beispiel in Online-Shops oder bei der datenvisualisierung.

Transformation und Umwandlung

In diesem Schritt werden Daten umgewandelt. Zum Beispiel:

• Zahlen in Texte (z. B. „1 = Ja“)

• Spalten aufgeteilt oder zusammengeführt

• Formate geändert, damit Systeme sie richtig lesen können

Diese Transformation wird auch Data Preprocessing genannt. Besonders wichtig ist sie bei Machine Learning, wie ComputerWeekly erklärt.

Daten validieren und testen

Jetzt müssen die Daten validiert werden. Sind alle Felder gefüllt? Gibt es noch Inkonsistenzen? Funktionieren die Daten in der Anwendung?

Erst nach dieser datenvalidierung kann man sicher sein, dass alles passt. Dieser Schritt ist entscheidend, um Verzerrungen zu vermeiden – und somit eine hohe Qualität sicherzustellen.

Zwischenschritt: Daten speichern und sichern

Während und nach der Datenaufbereitung sollten die Informationen sicher gespeichert werden. Am besten in einer gut organisierten Datenbank. Mehr zum Thema findest du in unserem Artikel zur Online-Datenbank-Erstellung.

3. Datenaufbereitung automatisieren – So sparst du Zeit und Mühe

Die manuelle Datenaufbereitung kostet Zeit. Oft müssen viele Datenquellen zusammengeführt, geprüft und überarbeitet werden. Bei großen Datensätzen wird das schnell zur langwierigen Aufgabe. Hier hilft die Automatisierung – sie spart Mühe, erhöht die Datenqualität und macht die ganze Verarbeitung schneller.

Warum Automatisierung immer wichtiger wird

Früher wurde jeder Schritt von Hand gemacht: Bereinigung, Umwandlung, erneute Formatierung, Prüfung. Heute gibt es Tools, die diese Arbeit abnehmen. Gerade bei E-Commerce oder bei großen Produktdatenbanken ist das sinnvoll.

Ein Beispiel: Ein Online-Shop hat tausende Produkte. Jedes Produkt hat andere Attribute – Farben, Größen, Materialien. Diese Informationen liegen oft unstrukturiert vor. Eine manuelle Aufbereitung wäre extrem aufwendig.

Hier kommen automatisierte Lösungen wie der Data Naicer von uNaice ins Spiel.

Der Data Naicer – wenn Datenarbeit skalieren soll

Der Data Naicer ist eine moderne Lösung zur automatisierten Datenaufbereitung. Er strukturiert große Mengen von Produktdaten, erkennt Fehler und erstellt sogar automatisch Texte daraus.

Was ihn besonders macht:

• Kombination aus regelbasierter Logik und KI-Modellen

• Verarbeitung von riesigen CSV-Dateien in kürzester Zeit

• Automatische Datenstrukturierung und Texterstellung

• Integrierbar per API oder manuell (Webhook)

• Keine KI-Blackbox: Kunden können Inhalte im Nachgang prüfen, bewerten und so verbessern

Vor allem Unternehmen mit vielen Produkten profitieren davon. Sie sparen Personal und Zeit – ohne dabei auf Qualität zu verzichten. Und genau darum geht es bei guter Datenverarbeitung.

Ein typischer Einstieg: Testprojekt mit CSV-Datei → Vorlage erstellen → Daten durch Naicer aufbereiten lassen → Output prüfen → System integrieren.

Mehr dazu, wie du Daten intelligent zusammenführst, erfährst du im Beitrag zu Data Mapping & Datenmigration.

Automatisierung heißt nicht Kontrollverlust

Auch bei automatisierten Prozessen gibt es Validierung und Kontrolle. Der Data Naicer bietet dafür eine sogenannte „Validation Station“. Nutzer können markieren, ob ein Text oder ein Datenoutput richtig oder unklar ist – so lernt die KI dazu.

Das Ergebnis: Hohe Qualität bei der Datenverarbeitung, ganz ohne endlose manuelle Korrekturen.

Best Practice: Analyse, Transformation, Ausgabe

Wie auch Novustat betont, ist gute Datenaufbereitung der erste Schritt für jede Analyse. Doch bei vielen Daten braucht es mehr als nur Excel.

Der Data Naicer automatisiert:

• Datentransformation

• Analyse-Vorbereitung

• Erstellung strukturierter Texte

Das spart nicht nur Zeit – es führt auch zu besserer Entscheidungsfindung im Unternehmen.

4. Datenaufbereitung in der Praxis: Fehler vermeiden und richtig umsetzen

Gute Datenaufbereitung bedeutet mehr als nur ein paar Felder zu bereinigen. Sie ist ein durchdachter Prozess, der oft übersehen wird. Wer Daten richtig nutzen möchte, muss sie strukturieren, prüfen und korrekt verarbeiten.

Typische Fehler bei der Aufbereitung vermeiden

Ein großer Fehler ist, mit der Analyse zu beginnen, bevor die Daten überhaupt sinnvoll nutzbar sind. Wenn die Struktur fehlt, kommt es schnell zu Fehlern oder falschen Ergebnissen. Besonders bei vielen Quellen ist das ein Problem.

Datenwissenschaftler raten deshalb: Erst strukturieren, dann analysieren.

Auch die erneute Formatierung von Daten ist oft ein Thema. Wenn Daten in unterschiedlichen Formaten vorliegen, muss man sie einheitlich aufbereiten – sonst funktionieren viele Tools nicht richtig. Das gilt zum Beispiel bei Datum, Zahlen oder Ja/Nein-Feldern.

Ein weiterer Punkt: fehlende Felder oder inkonsistente Daten. Diese führen zu Problemen bei der späteren Verwendung, etwa in Dashboards oder Shopsystemen.

Datenaufbereitung braucht Zusammenarbeit

Die besten Ergebnisse entstehen, wenn alle Bereiche zusammenarbeiten: IT, Analyse, Vertrieb, Einkauf. Jeder hat andere Anforderungen an die Datenverarbeitung.

Wichtig ist ein klarer Rahmen, damit alle wissen, welche Felder Pflicht sind, wie sie benannt werden und wo sie gespeichert werden sollen. Nur so entsteht eine einheitliche Struktur – auch bei späterem Zugriff.

Gerade bei großen Mengen hilft ein Tool wie der Data Naicer. Er ermöglicht automatisierte Aufbereitung und spart Zeit – ganz ohne ständiges manuelles Nacharbeiten. Auch für Teams ohne IT-Kenntnisse ist er leicht nutzbar.

Vorbereitung beginnt mit einer guten Datenbasis

Wer von Anfang an gut plant, spart später viel Arbeit. Eine einfache, gut strukturierte Datenbank ist oft der beste Startpunkt. In unserem Artikel zur Datenbank-Erstellung zeigen wir, worauf du achten solltest.

Eine saubere Datenbasis sorgt für mehr Konsistenz, weniger Beseitigung von Fehlern im Nachgang und eine höhere Verlässlichkeit deiner Analysen.

Fazit: Datenaufbereitung ist die Grundlage für erfolgreiche Datenarbeit

Datenaufbereitung ist keine Nebensache – sie ist die wichtige Voraussetzung für alles, was mit Daten zu tun hat. Egal ob data scientists, Entwickler oder Marketing: Ohne saubere Daten kann niemand gute Entscheidungen treffen.

Die Definition ist einfach, die Umsetzung oft nicht. Daten müssen gesammelt, geprüft, strukturiert und gespeichert werden. Das braucht Zeit – vor allem, wenn viele Quellen im Spiel sind.

Doch genau hier liegt auch die Chance: Wer die Aufbereitung automatisiert, spart enorm viel Aufwand. Tools wie der Data Naicer helfen dabei, auch große Mengen an Informationen effizient zu verarbeiten – von der Datenvorverarbeitung bis zur speicherung, von der extraktion bis zur Ausgabe.

Für viele ist die manuelle Datenarbeit der schlimmste Teil – doch mit der richtigen Lösung wird daraus ein klarer Prozess. Das verbessert die Qualität, reduziert Fehler und erleichtert die Nutzung für alle Benutzern im Unternehmen.

Am Ende bedeutet das: Weniger Mühe, mehr Klarheit, bessere Ergebnisse.

FAQ zur Datenaufbereitung

Warum ist die Sammlung von Daten so wichtig?

Sie ist die erste Phase der Datenaufbereitung und Basis für jede Datenintegration. Nur mit vollständigen Datentypen lassen sich genaue Analysen durchführen.

Was ist die Bedeutung der Datenaufbereitung?

Sie verbessert die Datenqualität und sichert die Leistung von Analyse-Tools – eine wichtige Funktion in der modernen Informatik.

Warum müssen Daten manchmal erneut formatiert werden?

Das erneute Formatieren schafft eine einheitliche Struktur und reduziert Fehler bei der weiteren Verarbeitung.

Wie reduziert gute Datenaufbereitung Fehler?

Klare Regeln und Struktur helfen, Dubletten zu vermeiden – für bessere Ergebnisse und fundierte Entscheidungen.

Welche Rolle spielen Datenwissenschaftler?

Sie nutzen aufbereitete Daten zur Analyse und Modellierung. Laut Computer Weekly ist die Datenaufbereitung essenziell, wenn auch oft aufwändig.

Wie unterstützt die Organisation die Datenverarbeitung?

Durch klare Prozesse zur Erfassung, Verwendung und Beschreibung von Daten – mit Fokus auf Optimierung und Effizienz.

Wie hilft eine klare Regel bei der Reduzierung von Datenfehlern?

Durch eine definierte Regel in der Datenaufbereitung lassen sich fehlerhafte Einträge systematisch erkennen und bereinigen. Das führt zur Reduzierung von Analysefehlern und verbessert die Datenqualität nachhaltig.