Wie lange dauert die Datenbereinigung üblicherweise?

Wie viel Zeit entfällt auf die Datenbereinigung?

Eine pauschale Stundenangabe für die Datenbereinigung gibt es nicht – aber es existieren belastbare empirische Richtwerte. In einer viel zitierten Befragung professioneller Data Scientists verbringen diese rund 60 % ihrer Arbeitszeit allein mit dem Bereinigen und Organisieren von Daten; weitere 19 % entfallen auf das Sammeln von Datensätzen. Für eigentliche Analyse-Tätigkeiten wie das Erkennen von Mustern oder das Verfeinern von Modellen bleiben zusammen weniger als 15 % übrig.

Diese Zahlen mögen überraschen, aber sie decken sich mit Beobachtungen aus der Forschungspraxis: In wissenschaftlichen Studien gilt der Grundsatz, dass bis zu 80 % der Arbeitszeit von Datenwissenschaftlerinnen und Datenwissenschaftlern auf das Sammeln und Aufbereiten von Daten entfällt – für kreative, analytische Aufgaben bleibt entsprechend weniger als ein Fünftel.

Spannbreite: 50 bis 80 Prozent der Gesamtzeit

In der wissenschaftlichen Literatur zum sogenannten Data Wrangling – also dem gesamten Prozess des Identifizierens, Extrahierens, Bereinigens und Integrierens von Daten – wird eine Spannbreite von 50 bis 80 % der Gesamtarbeitszeit für das Sammeln und Vorbereiten unordentlicher Daten genannt. Diese Bandbreite ist kein Widerspruch, sondern eine wichtige Aussage: Der tatsächliche Aufwand variiert stark – abhängig vom Zustand der Ausgangsdaten, der Anzahl der Quellen und dem angestrebten Qualitätsniveau.

Diese Faktoren bestimmen den Zeitaufwand

Wer verstehen möchte, warum die Datenbereinigung mal wenige Stunden und mal mehrere Wochen dauert, muss die Einflussfaktoren kennen. Im Kern lassen sich fünf entscheidende Variablen benennen:

• Qualität der Rohdaten: Konsistent codierte, vollständige Datensätze – etwa aus einer sorgfältig programmierten Online-Umfrage – erfordern deutlich weniger Aufwand als handschriftlich erfasste oder aus mehreren Systemen zusammengeführte Daten.
• Umfang des Datensatzes: Mehr Fälle und mehr Variablen bedeuten in der Regel mehr potenzielle Fehler, mehr fehlende Werte und mehr zu prüfende Inkonsistenzen.
• Anzahl der Datenquellen: Wer Daten aus nur einer Quelle analysiert, hat es deutlich einfacher als jemand, der Datensätze aus zwei oder mehr Systemen zusammenführen muss.
• Erfahrung und Werkzeuge: Geübte Anwendende, die mit SPSS, R oder Python vertraut sind, arbeiten schneller als Einsteigende, die jeden Schritt neu erlernen. Automatisierte Skripte können wiederkehrende Bereinigungsschritte erheblich beschleunigen.
• Dokumentationsstand: Liegt ein Codebuch oder eine Variablenübersicht vor? Sind Skalenpunkte eindeutig bezeichnet? Gute Vorab-Dokumentation spart bei der Bereinigung viel Zeit.

Besonders die sogenannte Variety – also die Vielfalt an Datenformaten, Codierungen und Quellen – sowie die Veracity, also die Verlässlichkeit der Daten, gelten als Haupttreiber des Bereinigungsaufwands. Je heterogener die Ausgangslage, desto länger dauert die Aufbereitung. Eine ausführliche Übersicht dazu, was zur Datenbereinigung im Detail gehört, zeigt die typischen Aufgaben und ihren Aufwand.

Zeitplanung für empirische Abschlussarbeiten

Die oben genannten Prozentwerte aus der professionellen Datenpraxis lassen sich nicht eins zu eins auf eine Bachelorarbeit oder Masterarbeit übertragen. Dennoch geben sie eine wichtige Orientierung: Datenbereinigung ist kein Zwischenschritt, den man in einem Nachmittag abhakt.

Realistische Zeitrahmen nach Datensatz-Typ

Diese Angaben sind Erfahrungsrichtwerte – kein festes Gesetz. Wer mit einem sehr sauberen Exportformat aus einer professionellen Umfrage-Software arbeitet und nur wenige Variablen hat, kann schneller fertig sein. Wer Daten aus Excel-Tabellen verschiedener Erhebungsjahre zusammenführt, braucht häufig deutlich länger.

Bereinigung als eigenständige Phase einplanen

In der Zeitplanung einer Abschlussarbeit sollte die Datenbereinigung als eigenständige Phase mit einem eigenen Zeitpuffer stehen – nicht als Anhang der Erhebung und nicht als Vorarbeit zur Analyse. Ein realistisches Verhältnis wäre: etwa ein Drittel der gesamten Analysephase für die Bereinigung und Aufbereitung reservieren.

Die professionelle Datenbereinigung und -aufbereitung folgt dabei immer einer strukturierten Abfolge: zuerst Sichtung und Dokumentation, dann Behandlung fehlender Werte, Ausreißerprüfung und schließlich die Transformation der Variablen für die geplanten Analysemethoden. Wer diese Abfolge von Beginn an als Prozess versteht, spart Zeit – weil man nicht mehrfach dieselben Schritte wiederholt.

So lässt sich die Bereinigungsdauer verkürzen

Warum ist diese Frage relevant? Weil ein großer Teil des Bereinigungsaufwands vermeidbar ist – vorausgesetzt, man plant früh genug.

Vor der Erhebung: Vorarbeit zahlt sich aus

• Codebuch anlegen, bevor die Daten erhoben werden: Jede Variable erhält einen eindeutigen Namen, eine klare Beschreibung und definierte Ausprägungen.
• Umfragen testen: Einen Pretest durchführen und die exportierten Daten auf Format und Vollständigkeit prüfen.
• Einfache Codierungen wählen: Numerische Codes statt Freitext-Einträge wo immer möglich.
• Nur erheben, was auch ausgewertet wird: Überflüssige Variablen erhöhen den Bereinigungsaufwand.

Während der Bereinigung: Strukturiert vorgehen

• Keine Bereinigung ohne Protokoll: Jeden Schritt dokumentieren – welche Werte wurden warum verändert oder entfernt? Das ist auch für die Methodenbeschreibung in der Arbeit relevant.
• Skripte nutzen: Wer in R oder Python arbeitet, kann Bereinigungsschritte als reproduzierbares Skript speichern. Änderungen sind jederzeit nachvollziehbar und wiederholbar.
• Einen klaren Startpunkt definieren: Die Rohdaten niemals direkt überschreiben, sondern immer eine Kopie anlegen und nur mit der Kopie arbeiten.

Mehr zu konkreten Methoden und Werkzeugen bietet der Beitrag zu den statistischen Methoden der Datenverarbeitung sowie der Überblick über die sechs Phasen der Datenverarbeitung.

Fazit: Datenbereinigung realistisch einplanen

Auf die Frage „Wie lange dauert die Datenbereinigung?“ gibt es keine universelle Antwort – aber eine klare Botschaft: deutlich länger, als die meisten Studierenden initially planen. Der empirische Erfahrungswert aus der professionellen Praxis liegt bei 50 bis 80 % der gesamten Arbeitszeit für Datenvorbereitung und -bereinigung zusammen. Für akademische Abschlussarbeiten ist der absolute Zeitaufwand geringer, das Verhältnis aber ähnlich: Bereinigung und Aufbereitung beanspruchen oft mehr Zeit als die eigentliche statistische Analyse.

Entscheidend sind vor allem der Ausgangszustand der Daten, die Anzahl der Quellen und die Vorab-Dokumentation. Wer diese Faktoren frühzeitig im Blick hat und die Datenaufbereitung systematisch angeht, kann den Aufwand spürbar reduzieren. Und wer unsicher ist, welche Schritte in der eigenen Arbeit überhaupt notwendig sind, findet im Beitrag zu den häufigen Fehlern bei der Datenbereinigung eine nützliche Orientierung.