Verständnis von Data Cleansing vs. Data Cleaning und deren Hauptunterschiede

Wenn Sie mit Umfragedaten arbeiten, sei es aus Kundenfeedback, Umfragen zum Mitarbeiterengagement oder akademischer Forschung, haben Sie wahrscheinlich schon von Data Cleaning vs. Data Cleansing gehört. Sie klingen oft austauschbar und viele Menschen verwenden sie auf diese Weise, ohne sich über den Unterschied im Klaren zu sein. Wenn Sie den Unterschied zwischen Data Cleaning vs. Data Cleansing verstehen, können Sie effektiver mit Ihren Daten umgehen und häufige Fallstricke vermeiden, die die Qualität Ihrer Erkenntnisse beeinträchtigen.

Data Cleaning und Data Cleansing sind eng miteinander verbunden, aber sie sind nicht genau dasselbe. Wenn Sie wissen, worin sie sich unterscheiden, kann das einen großen Einfluss darauf haben, wie effizient Sie mit Daten umgehen und wie genau und verwertbar Ihre Erkenntnisse sind.

Lassen Sie uns einen genaueren Blick auf die Unterschiede zwischen Data Cleansing vs. Data Cleaning werfen und warum das Verständnis dieser Unterschiede Ihren gesamten Umfrage-Workflow verbessern kann.

Was ist Data Cleaning?

Bei Data Cleaning geht es darum, die offensichtlichen Probleme in Ihrem Rohdatensatz zu beheben, damit er genau, konsistent und einsatzbereit wird. Hier suchen und korrigieren Sie Dinge wie:

• Tippfehler oder inkonsistente Formatierung, wie „New York“, „NY“ und „new york“.

• Fehlende Werte, die Ihre Analyse beeinträchtigen könnten

• Doppelte Antworten desselben Teilnehmers

• Umfrageeinträge, die unvollständig oder zu kurz sind, um nützlich zu sein

Sie können Data Cleaning als Korrekturlesen Ihres Datensatzes betrachten. Sie ist taktisch, zielgerichtet und in der Regel der erste Schritt, bevor Sie etwas Weitergehendes tun.

In der Umfrageforschung könnte dies bedeuten:

• Entfernen von Antworten, die zu weniger als 20 Prozent vollständig sind

• Festlegung unterschiedlicher Antwortskalen, z.B. bewerten manche Menschen auf einer Skala von 1 bis 5 und andere auf einer Skala von 1 bis 10

• Sicherstellen, dass „Ja“, „Ja“ und „JA“ auf eine einheitliche Weise aufgezeichnet werden

Bei kleineren Datensätzen kann diese Aufgabe manuell in einer Tabellenkalkulation erledigt werden. Bei größeren Projekten verwenden Forscher oft Skripte oder einfache Automatisierungstools, um die Dinge zu beschleunigen.

Ziel ist es, offensichtliche Fehler zu entfernen, damit die Daten wirklich das widerspiegeln, was Ihre Befragten gemeint haben. Ein sauberer Datensatz bietet Ihnen eine solide Ausgangsbasis für tiefere Analysen und bessere Erkenntnisse.

Was ist mit Data Cleansing?

Data Cleansing geht einen Schritt weiter als die einfache Bereinigung. Während es bei der Bereinigung um die Beseitigung offensichtlicher Fehler geht, konzentriert sich die Bereinigung auf die Verbesserung der Gesamtqualität und Nützlichkeit Ihrer Daten. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass Ihr Datensatz nicht nur genau, sondern auch zuverlässig und standardisiert ist und mit anderen Quellen kombiniert werden kann.

Es umfasst die Reinigung, aber es geht noch weiter. Mit der Reinigung könnten Sie:

• Führen Sie Datensätze aus verschiedenen Erhebungswellen oder Kanälen zusammen, damit alles an einem Ort ist.

• Angleichung von Bezeichnungen und Formaten, z.B. Verwendung eines einzigen Standards für Regionsnamen oder Branchenkategorien

• Reichern Sie Antworten mit Tags, Kategorien oder Stimmungswerten an, um die Analyse zu erleichtern.

• Stellen Sie sicher, dass die Daten den Compliance-Anforderungen oder Ihrer Geschäftslogik entsprechen.

Betrachten Sie die Bereinigung als die strategische Seite der Datenqualität. Sie bereitet Ihre Umfragedaten auf die reale Welt vor, in der sie oft mit anderen Datensätzen zusammengeführt, nach Zielgruppen segmentiert, in Berichten visualisiert oder sogar in automatisierte Workflows integriert werden müssen.

Kurz gesagt: Wenn die Bereinigung Ihren Datensatz fehlerfrei macht, macht sie ihn analysierbar und leistungsfähig genug, um Entscheidungen in Ihrem Unternehmen zu treffen.

Prüfen Sie auch: Datenqualitätstool für Ihre Umfragen verwenden

Data Cleaning vs. Data Cleansing

Data Cleaning und Data Cleansing klingen austauschbar. Bei beiden geht es um die Verbesserung der Qualität Ihrer Daten, aber der Umfang, der Ansatz und die Ergebnisse sind recht unterschiedlich.

Data Cleaning ist Ihre erste Verteidigungslinie gegen Fehler in den Rohdaten der Umfrage. Hier beseitigen Sie offensichtliche Probleme wie Tippfehler, inkonsistente Antwortformate, fehlende Werte und doppelte Antworten. Das Ziel ist es, den Datensatz sofort genau und brauchbar zu machen.

Auf der anderen Seite ist Data Cleansing strategischer und konzentriert sich auf die Verbesserung der Gesamtqualität und Konsistenz Ihrer Daten über verschiedene Quellen und im Laufe der Zeit. Dies könnte bedeuten, dass Sie mehrere Umfragedatensätze zusammenführen, die Namenskonventionen für geografische Regionen angleichen, Sentiment-Tags hinzufügen oder sicherstellen, dass die Daten den Compliance-Regeln entsprechen.

Mit anderen Worten, die Bereinigung bereitet Ihre Daten für die heutige Analyse vor, während die Bereinigung sicherstellt, dass Ihre Daten für die laufende Nutzung und die systemweite Integration bereit sind. Beide sind wichtig, aber wenn Sie den Unterschied kennen, können Sie einen effizienteren und zuverlässigeren Datenworkflow planen.

Aspekt	Data Cleaning	Data Cleansing
Primäres Ziel	Beheben Sie sofortige Fehler in den Rohdaten	Verbessern und standardisieren Sie die Datenqualität in allen Datenbeständen
Umfang	Eingeschränkt – konzentriert sich auf den aktuellen Datensatz	Breit gefächert – arbeitet über mehrere Datensätze und Systeme hinweg
Typische Aufgaben	Tippfehler korrigieren, Duplikate entfernen, fehlende Werte behandeln	Datensätze zusammenführen, Namenskonventionen angleichen, mit Tags/Kategorien anreichern
Annäherung	Taktisch, oft manuell oder skriptbasiert	Strategisch, oft mit Automatisierungs- und Integrationstools
Wenn es passiert	Erster Schritt nach der Datenerfassung	Nach der Reinigung, vor der Integration oder erweiterten Analyse
Beispiel in Umfragen	Standardisierung von Bewertungsskalen von 1-10 auf 1-5	Kombinieren von Umfragedaten aus mehreren Kampagnen und Standardisierung von Etiketten
Endergebnis	Präziser Datensatz, bereit für die sofortige Analyse	Konsistenter, angereicherter Datensatz für die systemweite Nutzung und Berichterstattung

Lesen Sie weiter: Data Cleansing vs. Scrubbing: Wichtige Unterschiede und bewährte Praktiken

Warum dieser Unterschied für die Umfrageforschung wichtig ist

Wenn Sie in der Forschung oder im Umfragebereich arbeiten, ist der Unterschied zwischen Data Cleaning vs. Data Cleansing mehr als nur eine Wortwahl. Die Unterschiede wirken sich direkt auf Ihre Arbeitsweise, die von Ihnen verwendeten Tools und die Qualität der von Ihnen gelieferten Erkenntnisse aus.

Die Unterschiedsformen:

• Wer übernimmt welche Aufgaben: Ist es ein Junior-Analyst, der Tippfehler korrigiert, oder ein Dateningenieur, der Datensätze zusammenführt?

• In welche Tools Sie investieren: Einfache Tabellenkalkulationsskripte im Vergleich zu ETL- oder Datenvorbereitungsplattformen der Enterprise-Klasse.

• Wie lange die Vorbereitungsphase dauert: Stunden für die Reinigung im Vergleich zu Tagen oder Wochen für die strategische Säuberung.

• Die Zuverlässigkeit Ihrer Berichte: Ob Ihre Dashboards reibungslos laufen oder ob Sie vor einem Meeting in letzter Minute manuelle Korrekturen vornehmen müssen.

Angenommen, Sie haben gerade eine umfangreiche NPS-Umfrage abgeschlossen. Sie haben bei der Bereinigung der Daten gute Arbeit geleistet und unvollständige Antworten entfernt, offensichtliche Formatierungsprobleme korrigiert und die Daten für die Analyse vorbereitet.

Aber wenn es an der Zeit ist, die Ergebnisse anzuzeigen, ist Ihr Dashboard mit 12 Varianten desselben Produktnamens überfüllt. Der Grund dafür? Sie haben kein Data Cleansing durchgeführt, um diese Produktbezeichnungen über Umfragewellen oder Kanäle hinweg zu standardisieren.

Das ist die Auswirkung in der realen Welt. Die Bereinigung hilft Ihnen, Fehler heute zu erkennen und zu beheben. Die Bereinigung sorgt dafür, dass diese Probleme nicht in jeden Bericht, jedes Dashboard und jede Entscheidung einfließen, die Sie morgen treffen.

Welche Tools werden jeweils verwendet?

Sie brauchen keine ausgefallenen, unternehmensweiten Systeme, um Ihre Umfragedaten effektiv zu verwalten. Viele Forscher beginnen mit einfachen Tools und erweitern diese, wenn ihre Anforderungen steigen. Wenn Sie wissen, welche Tools sich am besten für die Data Cleaning vs. Data Cleansing eignen, können Sie Ihre Arbeitsabläufe optimieren und häufige Fallstricke vermeiden.

Für Data Cleaning
Data Cleaning Tools helfen Ihnen dabei, unmittelbare Probleme wie Tippfehler, Duplikate oder fehlende Werte zu beseitigen, damit Ihr Datensatz genau und bereit für die Analyse ist:

• Excel oder Google Sheets: Ideal für schnelle, manuelle Korrekturen und kleinere Datensätze.

• Python (Pandas) oder R: Perfekt für die Automatisierung von sich wiederholenden Bereinigungsaufgaben und die Verwaltung größerer Datenmengen.

• Integrierte Funktionen der Umfrageplattform: Die meisten Umfrageplattformen bieten Filter und Validierung, um Fehler frühzeitig zu erkennen.

Für Data Cleansing
Die Bereinigung erfordert strategischere Tools, insbesondere wenn Sie mit Daten aus mehreren Umfragen arbeiten oder die Ergebnisse in Geschäftssysteme einspeisen:

• ETL-Tools: Helfen bei der Extraktion, Umwandlung und Standardisierung von Daten aus verschiedenen Quellen.

• Plattformen zur Datenorchestrierung: Automatisieren Sie den Datenfluss zwischen Ihrer Umfrageplattform, CRM, Analyse- und Berichtstools.

• APIs und Workflow-Automatisierung: Ermöglichen Sie individuelle Integrationen und erweiterte Datenaufbereitung.

• NLP-Tools: Markieren Sie offene Antworten automatisch mit Stimmungen oder Themen, um Ihre Daten anzureichern.

Falls Sie es verpasst haben: Daten Orchestrierung: Von rohen Antworten zu Echtzeit-Einblicken

Wie QuestionPro sowohl Data Cleaning als auch Data Cleansing unterstützt

QuestionPro bietet eine All-in-One-Plattform, die sowohl die Data Cleaning als auch Data Cleansing von Umfragen und Untersuchungen vereinfacht. Mit integrierter Validierung, Datenqualitätsprüfungen in Echtzeit und nahtlosen Integrationen mit CRM-Systemen wie Salesforce und HubSpot hilft QuestionPro Ihnen bei der Bereinigung von Daten, während diese gesammelt werden.

Auf der Bereinigungsseite unterstützt QuestionPro die Automatisierung durch APIs und Webhooks, so dass Sie Workflows orchestrieren können, die Umfrageergebnisse zusammenführen, Datenfelder standardisieren und Antworten mit Stimmungsanalysen anreichern. Durch die Integration mit Analysetools wie Google Data Studio und Power BI können Sie bereinigte Daten direkt in Ihre Dashboards und Berichtssysteme einspeisen.

Ganz gleich, ob Sie ein kleines Umfrageprojekt verwalten oder komplexe Forschungsprogramme mit mehreren Kanälen durchführen, QuestionPro hilft Ihnen, saubere, konsistente und verwertbare Daten über den gesamten Lebenszyklus der Umfrage zu erhalten.

Entdecken Sie mehr: Die besten Datenqualitätstools und wie Sie das richtige auswählen

Fazit

Das Verständnis des Unterschieds zwischen Data Cleaning vs. Data Cleanising ist für alle Forschungs- oder Umfrageoperationen entscheidend. Beide Schritte sind wichtig, um sicherzustellen, dass Ihre Umfrageergebnisse genau, zuverlässig und verwertbar sind.

Indem Sie diese Prozesse klar voneinander abgrenzen, können Sie den richtigen Personen die richtigen Aufgaben zuweisen, die besten Tools auswählen und Arbeitsabläufe erstellen, die Zeit sparen und gleichzeitig qualitativ hochwertigere Ergebnisse liefern. Dieser Ansatz hilft Ihnen, häufige Fallstricke wie inkonsistente Berichte, doppelte Einträge und falsch zugeordnete Daten zu vermeiden, die Ihren Einblick und Ihre Entscheidungsfindung beeinträchtigen können.

QuestionPro unterstützt alle Phasen von Umfragedaten und bietet automatische Fehlererkennung, nahtlose Datenintegration und Verbindungen zu CRM- und Analyseplattformen. Es hilft, eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten und ermöglicht Ihnen den Zugriff auf konsistente Daten, wann immer Sie sie benötigen.

Ganz gleich, ob Sie ein kleines Forschungsteam sind oder große, mehrkanalige Umfrageprogramme verwalten, QuestionPro passt sich Ihren Bedürfnissen an. Die flexiblen APIs, Webhooks und Automatisierungsworkflows ermöglichen eine individuelle Anpassung des Data Cleansing Prozesses und stellen sicher, dass die Erkenntnisse genau und umsetzbar sind.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)