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'''Data-Profiling''' bezeichnet den weitgehend automatisierten Prozess zur Analyse vorhandener Datenbestände (z. B. in einer [[Datenbank]]) durch unterschiedliche Analysetechniken.
Durch das Data Profiling werden die existierenden Metadaten zu den Echtdaten validiert und neue Metadaten identifiziert. Zusätzlich werden bestehende Datenqualitätsprobleme validiert, die verursachenden Daten identifiziert und die [[Informationsqualität]] der analysierten Daten gemessen. Durch das Data Profiling werden keine Qualitätsprobleme in den Daten behoben, sondern nur die zugehörigen Metadaten korrigiert.

==Der Data-Profiling-Prozess==
Die Data-Profiling-Analyse ist ein iterativer Prozess, der in folgenden vier Einzelschritten (vgl. Apel et al. 2010, S. 110) abläuft:
# Daten integrieren,
# integrierte Daten analysieren,
# Ergebnisse darstellen und
# fachlich bewerten.

==Data-Profiling-Verfahren==
Die verschiedenen Data-Profiling-Verfahren lassen sich in Attribut-, Datensatz- und Tabellen-Analyse einteilen. Bei der Attribut-Analyse werden alle Werte in einer Tabellen-Spalte (= Attribut) sowie die Eigenschaften der Attribute einer [[Tabelle]] untersucht, in der Datensatz-Analyse alle Datensätze einer Tabelle und in der Tabellen-Analyse alle Beziehungen zwischen verschiedenen Tabellen. Für jede dieser drei Analysearten existieren viele unterschiedliche Data-Profiling-Verfahren.

==Literatur==
* Detlef Apel, Wolfgang Behme, Rüdiger Eberlein, Christian Merighi. ''Datenqualität erfolgreich steuern''. 2. Aufl. 2010, Hanser Fachbuch, ISBN 978-3-446-42501-9.

[[Kategorie:Datenbanken]]

Data-Profiling - Versionsgeschichte

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