Data prepareren
Data prepareren: voorbereiding voor een data analyse

Wat is data preparatie?

Het voorbereiden van data - oftewel date preparatie - is een belangrijke stap in het proces van data analyse. Data preparatie omvat het verzamelen, schoonmaken, transformeren en integreren van data, waardoor het geschikt wordt gemaakt voor analyse. In dit artikel vertellen we je er graag meer over.

De basis

Wat is data preparatie?

Data preparatie is het proces waarbij ruwe data wordt omgezet in een formaat dat geschikt is voor analyse. Het verschilt van andere data management processen doordat het specifiek gericht is op het voorbereiden van data voor analyse, in plaats van opslag of beheer.

Data preparatie omvat verschillende activiteiten:

  1. Data verzamelen: verzamelen van data uit verschillende bronnen, zoals databases, spreadsheets, sensoren, of online bronnen.
  2. Data schoonmaken: corrigeren of verwijderen van foutieve, incomplete, irrelevant, of verouderde data. Dit kan het normaliseren van formaten, het corrigeren van typfouten, en het omgaan met ontbrekende waarden omvatten.
  3. Data transformeren: aanpassen of transformeren van data in een formaat dat geschikt is voor analyse. Dit kan het omzetten van data naar een standaardformaat, het creëren van nieuwe geaggregeerde variabelen, of het normaliseren van data omvatten.
  4. Data integreren: combineren van data uit verschillende bronnen om een samenhangend geheel te vormen. Dit is vooral belangrijk wanneer data uit meerdere systemen of afdelingen wordt samengevoegd.
  5. Data reduceren: verminderen van de hoeveelheid data door alleen de relevante gegevens te selecteren die nodig zijn voor de analyse.
  6. Data anonimiseren: indien nodig, het anonimiseren van gevoelige data om privacy en compliance met regelgeving te waarborgen.
Functies

Functies die data prepareren

Verschillende functies binnen organisaties gebruiken data preparatie als een essentieel onderdeel van hun werk. We zetten de meest voorkomende functies op een rij, met uitleg hoe ze het gebruiken.

  1. Data analisten: vertrouwen sterk op data preparatie om datasets te reinigen en te transformeren voor analyses. Zij gebruiken data preparatie om betrouwbare, nauwkeurige datasets te creëren die gebruikt kunnen worden voor rapportage en inzichtgeneratie.
  2. Data scientists: voor data scientists is data preparatie een cruciale stap in het modelleringsproces. Ze brengen ruwe data in een formaat dat geschikt is voor machine learning algoritmes of statistische analyses.
  3. Business Intelligence (BI) professionals: gebruiken data preparatie om gegevens uit verschillende bronnen te verzamelen, waar ze bruikbare dashboards en rapporten van maken voor besluitvormers.
  4. Databasebeheerders (DBA's): hoewel hun primaire rol het beheren van databases is, zijn DBA's vaak betrokken bij data preparatieactiviteiten zoals het transformeren en laden van data (ETL-processen).
  5. Data engineers: deze rol is cruciaal voor het ontwerpen en bouwen van systemen voor dataverzameling, opslag en preparatie.
  6. Data stewards: zijn verantwoordelijk voor het beheren van de datakwaliteit, en zorgen voor de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid van de data in de hele organisatie.
Hoe werkt het

Hoe organisaties data prepareren

Organisaties zien data preparatie vaak als een integraal onderdeel van hun datamanagement- en analyseprocessen. Het wordt veelal gezien als een cruciale stap die de kwaliteit en bruikbaarheid van data waarborgt voor analyse en besluitvorming.

Iedere organisatie gaat uiteraard op verschillende manieren om met data preparatie. Om je een beeld te geven een algemene benadering van hoe je het aan kunt pakken en waar je om moet denken:

1. Vaststellen van een data preparatie proces

  • Standaardisering: organisaties ontwikkelen gestandaardiseerde processen voor het verzamelen, schoonmaken, transformeren en integreren van data. Dit zorgt voor consistentie en efficiëntie in data preparatie.
  • Automatisering: waar mogelijk, gebruiken organisaties automatiseringstools om repetitieve en tijdrovende taken in het data preparatieproces te versnellen.

2. Gebruik van gespecialiseerde tools en technologieën

  • Data preparatie tools: er zijn diverse tools beschikbaar die het proces van data preparatie vereenvoudigen, zoals Alteryx, Talend, en Informatica.
  • ETL (Extract, Transform, Load) tools: deze worden gebruikt om data uit verschillende bronnen te extraheren, te transformeren naar een geschikt formaat, en te laden in een database of datawarehouse.

3. Training en opleiding

  • Personeel opleiden: organisaties investeren in training en opleiding van hun medewerkers om hen bekwaam te maken in data preparatie technieken en tools.
  • Best practices delen: kennisdeling binnen de organisatie helpt om best practices voor data preparatie te verspreiden en te standaardiseren.

4. Datakwaliteitsmanagement

  • Kwaliteitscontroles: regelmatige controles worden uitgevoerd om de kwaliteit van de data te waarborgen.
  • Data governance: een sterke focus op data governance helpt bij het waarborgen van de integriteit en betrouwbaarheid van de data.

5. Samenwerking tussen afdelingen

  • Cross-functionele teams: samenwerking tussen IT-afdelingen, data-analisten, en business units zorgt voor een holistische benadering van data preparatie.
  • Feedbackloops: regelmatige feedback van de eindgebruikers van data (zoals analisten en besluitvormers) helpt om het data preparatieproces te verbeteren.

6. Evaluatie en verbetering

  • Prestatiemeting: organisaties meten de effectiviteit van hun data preparatie processen en passen deze aan waar nodig.
  • Innovatie: ze blijven op de hoogte van nieuwe ontwikkelingen en technologieën in data preparatie om hun processen te verbeteren.

7. Compliance en privacy

  • Regelgeving naleven: organisaties zorgen ervoor dat hun data preparatie processen voldoen aan relevante wetgeving en normen, zoals GDPR.
Data Specialist worden

Data traineeship

Ben je geïnteresseerd in data en wil je je verder ontwikkelen in dit vakgebied? Working Talent biedt een IT traineeship van 12 maanden, ontworpen om je carrière in de IT-sector een boost te geven!

Dit traineeship start met een intensieve IT-bootcamp van 8 weken. In dit tijdvlak leg je een stevige basis in onderwerpen als Agile & Scrum, security, big data, data analyse, AI, development en cloud. Na deze periode heb je de mogelijkheid om je te specialiseren in een van de volgende gebieden: data, security, development, business & IT, of business intelligence.

Na het bootcamp begin je met werken bij een van onze klanten, waar je waardevolle praktijkervaring opdoet. Gedurende het gehele traineeship krijg je persoonlijke begeleiding en coaching om je groei te ondersteunen. Ons IT traineeship is de perfecte springplank voor een succesvolle toekomst in de IT-wereld!