Blog
Wie gewährleistet man eine hohe Datenqualität?
Von Oliver Schick am 01. Oktober 2023
Der Erfolg eines jeden Data-Science-Projekts steht und fällt mit der Qualität der vorliegenden Daten. In diesem Beitrag möchte ich Ihnen einige Tipps geben, wie Sie die Qualität Ihrer Daten messen und verbessern können. Lassen Sie uns mit den Grundlagen beginnen. Wenn es darum geht, die Qualität Ihrer Daten zu messen, gibt es ein paar wichtige Dinge zu beachten.
Korrektheit
In erster Linie müssen Sie sich Gedanken über die Richtigkeit machen. Sind Ihre Datenpunkte korrekt? Können Sie sich darauf verlassen, dass die Daten auch wirklich das darstellen, was sie vorgeben zu tun? Wenn Sie beispielsweise die Daten für einen Zehnkampf sammeln und am Ende den Gewinner bestimmen wollen, müssen die eingetragenen Werte korrekt sein. Ansonsten steht möglicherweise der falsche Teilnehmer auf dem Treppchen.
Vollständigkeit
Als nächstes sollten Sie auf Vollständigkeit achten. Verfügen Sie über alle Datenpunkte, die Sie benötigen, um genaue Schlussfolgerungen zu ziehen? Wenn Sie z. B. die Auswirkungen eines bestimmten Medikaments auf die Patienten ermitteln wollen, müssen Sie sicherstellen, dass Sie über Daten zu Alter, Geschlecht, Krankengeschichte und anderen relevanten Faktoren verfügen. Falsche Schlussfolgerungen könnten in diesem Bereich verheerend sein.
Konsistenz
Schließlich sollten Sie auch auf die Konsistenz achten. Sind Ihre Datenpunkte untereinander konsistent? Wenn Sie beispielsweise die Anzahl der täglich gelaufenen Kilometer erfassen, ist ein plötzlicher Sprung von 2 auf 300 Kilometer unglaubwürdig und inkonsistent.
Jetzt, da wir wissen, wie wir die Qualität unserer Daten messen können, sollten wir darüber sprechen, wie man sie verbessern kann. Eine einfache Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, die Daten zu bereinigen. Das kann bedeuten, dass Sie Duplikate entfernen, fehlende Werte ergänzen oder sogar Ausreißer entfernen, die Ihre Ergebnisse verfälschen könnten. Wenn Sie z. B. das Durchschnittsgewicht einer Gruppe von Personen analysieren, sollten Sie alle Datenpunkte entfernen, die eindeutig falsch sind, z. B. eine Person, die laut Datenbank 10.000 Kilogramm wiegt.
Eine weitere Möglichkeit, Ihre Daten zu verbessern, besteht darin, mehr Daten zu sammeln. Das kann bedeuten, dass Sie mehr Datenpunkte sammeln oder sogar den Umfang Ihrer Datenerhebung erweitern. Wenn Sie z. B. die Auswirkungen einer bestimmten Art von Lebensmitteln auf die Gesundheit untersuchen, sollten Sie vielleicht auch Daten über Bewegungsgewohnheiten und den allgemeinen Lebensstil erheben, um ein vollständiges Bild Ihrer Probanden zu erhalten.
Schließlich sollten Sie überlegen, ob Sie nicht eine andere Datenquelle verwenden wollen. Die richtige Datenquelle ist für ein erfolgreiches Projekt unabdingbar. Wenn Sie beispielsweise versuchen, die Auswirkungen sozialer Medien auf das Verbraucherverhalten zu analysieren, sollten Sie selbstverständlich Daten aus Social Media Plattformen mit einbeziehen.
Dies sind natürlich nur einige wenige Tipps zur Verbesserung der Datenqualität. Dennoch sind korrekte und relevante Daten der Grundstein für jedes Data-Science- oder KI-Projekt. Ohne genaue, vollständige und konsistente Daten sind Ihre Ergebnisse im besten Fall unzuverlässig und im schlimmsten Fall irreführend.
Nehmen Sie sich also die nötige Zeit, Ihre Daten sorgfältig zu bewerten und sicherzustellen, dass sie den erforderlichen Standards entsprechen. Ist eine ausreichende Datenqualität sichergestellt, müssen auch die richtigen Fragen gestellt werden. Mit den falschen Fragen nützen Ihnen auch die besten Daten dieser Welt nichts.
Sie möchten mehr über die individuelle Entwicklung von KI-Projekten erfahren und interessieren sich dafür wie auch Ihr Unternehmen von Künstlicher Intelligenz profitieren kann?
Kontaktieren Sie uns gerne für eine unverbindliche Beratung.