Tag Archives: Data Profiling

Es sollte mal wieder schnell gehen und dabei bleib das Festlegen der Datentypen auf der Strecke. Doch spätestens beim nächsten Datenimport rächt sich das. Denn unsachgemäß eingestellte oder bei erneuten Importen nicht überprüfte Datentypen erhöhen das Risiko von Fehlern und Datenverfälschungen. Hier zwei typische Beispiele:
1) In der Abfrage wurden die Datentypen sauber definiert: der Spalte mit der Mengenangabe wurde Ganze Zahl zugewiesen. Beim Import der nächsten Monatsdaten enthält die Spalte mit den Mengenangaben plötzlich Werte mit Dezimalstellen. Die werden automatisch abgeschnitten, da Ganze Zahl eingestellt ist. Eine Verfälschung der Daten ist die Folge.
2) Für die Spalte Menge wurde Ganze Zahl festgelegt, aber beim nächsten Import stehen in der Spalte Menge solche Einträge wie 1 Kiste oder 1 Karton. Das hat Fehler zur Folge, die das Aktualisieren der Daten behindern.

Dies zeigt, dass die Kontrolle der Datentypen in zwei Schritten erfolgen muss: 1) beim Aufbau der Abfrage und 2) beim Import neuer Daten. WIE das geht, zeige ich in diesem Beitrag.

Datentyp beim Erstellen der Analyse gezielt einstellen [1] und beim Update kontrollieren [2]