Reine Daten, klare Aussagen – die Grundlage jeder guten Analyse.

Wer mit unvollständigen, fehlerhaften oder inkonsistenten Daten arbeitet, läuft Gefahr, falsche Schlüsse zu ziehen – mit möglicherweise teuren Folgen. Deshalb beginnt jede fundierte Analyse mit einem Schritt, der oft unterschätzt wird: der Datenbereinigung und Transformation.

Ich unterstütze Sie dabei, Ihre Daten in einen verlässlichen, standardisierten und analysierbaren Zustand zu bringen. Ob Kundendaten, Verkaufszahlen, Lagerbestände oder Prozesskennzahlen – durch strukturierte Aufbereitung sorgen wir dafür, dass Ihre Daten das abbilden, was sie tatsächlich aussagen sollen.

Was ich für Sie umsetze:

  • Identifikation und Behandlung von fehlenden Werten, Ausreißern und fehlerhaften Einträgen

  • Standardisierung von Formaten (z. B. Datumsangaben, Währungen, Einheiten, Schreibweisen)

  • Entfernung von Duplikaten und widersprüchlichen Datensätzen

  • Berechnung neuer Felder (z. B. KPI-Ableitungen, Ratio-Logiken, Zeitdifferenzen) zur Transformation von Rohdaten in nutzbare Informationen

  • Anwendung von Python (pandas, numpy), SQL, Power Query oder spezialisierten ETL-Tools

  • Dokumentation aller Schritte für vollständige Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Typische Fragestellungen, die ich für Sie löse:

  • „Warum stimmen unsere Zahlen in verschiedenen Systemen nicht überein?“

  • „Wie können wir unvollständige Kundenprofile vervollständigen und standardisieren?“

  • „Welche Schritte sind nötig, um Rohdaten in KPI-fähige Kennzahlen zu überführen?“

  • „Gibt es verlässliche Methoden, um fehlerhafte Liefer- oder Verkaufsdaten zu erkennen und zu korrigieren?“

  • „Wie können wir historische Daten so transformieren, dass sie mit aktuellen Systemen kompatibel sind?“

Der Mehrwert für Ihr Unternehmen:

  • Verlässlichkeit: Ihre Daten sind bereinigt, standardisiert und spiegeln die Realität akkurat wider.

  • Effizienzsteigerung: Analysen und Dashboards basieren auf sauberen Strukturen – ohne Nachbesserung.

  • Weniger Risiken: Fehlentscheidungen aufgrund von Datenmüll werden vermieden.

  • Bessere Kommunikation: Einheitliche Datenformate erleichtern das Verständnis und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen.

  • Skalierbarkeit: Bereinigte und transformierte Daten können problemlos weiterverwendet, automatisiert oder modelliert werden.

Gerade in gewachsenen Systemlandschaften sind Rohdaten oft ein Flickenteppich. Ich helfe Ihnen, diesen zu glätten – und aus einem uneinheitlichen Datensatz eine klare, robuste Grundlage für alle weiteren BI- oder Analyseprozesse zu schaffen.