Thought Leadership
Um zu vermeiden, dass Daten veraltet oder fehlerhaft sind, ist es oft unumgänglich, den Prozess der Datenerfassung zu rationalisieren. Dazu sind häufig automatisierte Systeme erforderlich. Diese führen Daten aus verschiedenen Systemen an einem zentralen Ort zusammen – korrekt und vollständig. Zudem lassen sich Daten effektiver verwalten und es ist sichergestellt, dass die angezeigten Daten immer auf dem neuesten Stand sind.
Eine immer noch verbreitete Methodik der Datenintegration ist die manuelle Verwendung von Tools wie Tabellenkalkulationen und Datenbanken. Der Nachteil hier: Durch zeitaufwändige, langwierige und repetitive Prozesse sind die Daten nicht in Echtzeit abrufbar und oft fehleranfällig. Das Vertrauen der Fachabteilungen sowie der Data Analysts in manuell erhobene Datensätze ist meist eher gering.
Um häufige Fehler zu vermeiden und den Übergang von manueller zu automatisierter Datenintegration zu erleichtern, müssen Unternehmen einige Dinge beachten.
Identifizieren von Datenquellen
Bevor Daten erhoben und verarbeitet werden, müssen Unternehmen erst einmal definieren, welche Daten denn überhaupt relevant sind für die unterschiedlichen Fachabteilungen. Die wichtigste Frage: Welche Datenquellen müssen integriert werden? Nur so lässt sich sicherstellen, dass Ressourcen optimal genutzt und nicht durch die Extraktion irrelevanter Daten verschwendet werden.
Erstellen eines Datenintegrationsplans
Ohne einen gut definierten Plan laufen Unternehmen in Gefahr, einige wichtige Bereiche der Datenintegration zu übersehen. Als Folge kann beispielsweise die Qualität der Daten leiden. Ein Datenintegrationsplan, in dem die ideale Schemazuordnung, die Namenskonventionen sowie die Anforderungen an die Umwandlung und Anreicherung von Daten aufgeführt sind, kann hier potenzielle Risiken
Daten transformieren und anreichern
Datentransformation bezeichnet den Prozess der Umwandlung von Formaten und Strukturen verschiedener Datenpunkte in einem Datensatz. Nur, wenn Daten standardisiert in einen Datenpool einlaufen, können sie einen echten Mehrwert fürs Unternehmen liefern. Der dahinterliegende Ablauf nennt sich Extract, Transform, Load, kurz ETL. Dabei handelt es sich um einen Prozess in der Datenerfassung und -verwaltung, bei dem Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert, in ein standardisiertes Format umgewandelt und zur Analyse in eine Zieldatenbank geladen werden. Werden diese Daten durch ein Tool zur Datenautomatisierung dann noch angereichert, bieten sie die bestmögliche Grundlage für Analysen und damit auch unternehmensrelevante Entscheidungen.
Wahl der Datenintegrationsplattform
Die Wahl der falschen Datenintegrationslösung kann zu Einschränkungen bei der Datenerfassung und zu Frustrationen im gesamten Unternehmen führen. Demos oder kostenlose Testversionen, die für viele automatisierte Datenintegrationsplattformen verfügbar sind, helfen bei der Auswahl einer geeigneten Lösung, die den aktuellen und zukünftigen Datenanforderungen eines Unternehmens und den technischen Fähigkeiten der jeweiligen Teams entspricht.
Sicherstellung einer soliden Data Governance
Data Governance bedeutet – einfach ausgedrückt – dass Unternehmen eine solide Datengrundlage haben, indem sie Richtlinien und Standards für die Verwaltung und Kontrolle ihrer Daten festlegen. Das heißt: Eine unzureichende Datenverwaltung kann Compliance-Probleme, eine geringe Datenqualität und ein mangelndes Vertrauen in die erhobenen Daten zur Folge haben. Unterstützung finden Unternehmen hier in einer Datenintegrationsplattform, die über Features zur Sicherung von Qualität, Compliance und Verfügbarkeit von Daten verfügt.
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