Automatisierte Datenaufbereitung für Analysen
Wie automatisierte Datenaufbereitung Analysen voranbringt Automatisierte Datenaufbereitung bedeutet, dass Datenquellen wie Datenbanken, CSV-Dateien oder API-Feeds systematisch gereinigt, vereinheitlicht und in eine analysebereite Form gebracht werden. Dieser Prozess läuft oft im Hintergrund und liefert konsistente Ergebnisse. Dadurch sparen Teams Zeit, erhöhen die Reproduzierbarkeit und verringern menschliche Fehler. Warum Automatisierung wichtig ist Manuelle Datenaufbereitung ist fehleranfällig und zeitintensiv, besonders bei großen Datensätzen. Automatisierte Pipelines wenden Regeln einheitlich an: Fehlwerte werden erkannt, Datentypen angepasst, Duplikate entfernt und Zeitreihen sauber ausgerichtet. Die Ergebnisse lassen sich leichter dokumentieren und in Dashboards oder Modellen verwenden. Ein Logged-Workflow schafft außerdem eine nachvollziehbare Audit-Spur. ...