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:
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Identifikation und Behandlung von fehlenden Werten, Ausreißern und fehlerhaften Einträgen
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Standardisierung von Formaten (z. B. Datumsangaben, Währungen, Einheiten, Schreibweisen)
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Entfernung von Duplikaten und widersprüchlichen Datensätzen
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Berechnung neuer Felder (z. B. KPI-Ableitungen, Ratio-Logiken, Zeitdifferenzen) zur Transformation von Rohdaten in nutzbare Informationen
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Anwendung von Python (pandas, numpy), SQL, Power Query oder spezialisierten ETL-Tools
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Dokumentation aller Schritte für vollständige Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Typische Fragestellungen, die ich für Sie löse:
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„Warum stimmen unsere Zahlen in verschiedenen Systemen nicht überein?“
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„Wie können wir unvollständige Kundenprofile vervollständigen und standardisieren?“
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„Welche Schritte sind nötig, um Rohdaten in KPI-fähige Kennzahlen zu überführen?“
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„Gibt es verlässliche Methoden, um fehlerhafte Liefer- oder Verkaufsdaten zu erkennen und zu korrigieren?“
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„Wie können wir historische Daten so transformieren, dass sie mit aktuellen Systemen kompatibel sind?“
Der Mehrwert für Ihr Unternehmen:
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Verlässlichkeit: Ihre Daten sind bereinigt, standardisiert und spiegeln die Realität akkurat wider.
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Effizienzsteigerung: Analysen und Dashboards basieren auf sauberen Strukturen – ohne Nachbesserung.
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Weniger Risiken: Fehlentscheidungen aufgrund von Datenmüll werden vermieden.
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Bessere Kommunikation: Einheitliche Datenformate erleichtern das Verständnis und die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen.
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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.