Business Intelligence mit automatisierter Datenintegration optimieren

Wenn überholte Daten Unternehmen ausbremsen

Die unzureichende Verfügbarkeit der Daten führt zu Verzögerungen bei der Bereitstellung von aussagekräftiger Business Intelligence für das gesamte Unternehmen. Diese Verzögerungen bergen auch das Risiko, dass Datenanalysten mit veralteten Daten arbeiten und Reportings erstellen, die auf nicht aktuellen Informationen basieren. Die Verwendung abgelaufener Daten zum Trainieren von KI-Modellen, kann beispielsweise KI-Anwendungen erheblich schaden.

Im schlimmsten Fall können Geschäftsentscheidungen, die auf alten Datensätzen basieren einen irreführenden Einfluss auf die strategische Ausrichtung des Unternehmens haben. In Anbetracht der aktuellen Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheiten ist es umso beunruhigender, dass 41 Prozent der Datenanalysten angaben, mit Daten zu arbeiten, die bereits zwei Monate oder älter sind.

Solche Ineffizienzen haben nicht nur einen negativen Effekt auf Analysen, sondern bremsen auch Innovationen aus. Mehr als zwei Drittel der befragten Analysten erklärten, dass sie zwar erfolgsversprechende Ideen haben, jedoch nicht genug Zeit, um diese weiter zu verfolgen geschweige denn umzusetzen. Doch auch ein größeres Analystenteam wird dieses Problem nicht lösen. Denn jeder Analyst wird weiterhin durch dieselben Ineffizienzen ausgebremst. Datenanalysten müssen mehr Zeit mit den wertschöpfenden Analysen von Daten verbringen als mit dem mühseligen „Zusammentragen“ von Daten. Mit anderen Worten: Wenn Daten zur Optimierung der Entscheidungsfindung genutzt werden sollen, müssen Datenexperten in der Lage sein, für Analysen Daten in Echtzeit zu extrahieren.

Automatisierte Datenintegration hebt BI auf ein neues Level

Unternehmen müssen ihre Arbeit mit Daten überdenken und sollten Analysten ermöglichen sich auf ihre Kernaufgabe zu konzentrieren. Es sollte keine wertvolle Zeit mit dem Suchen, Reparieren und Stabilisieren von Daten verschwendet werden. Der Einsatz von Technologien zur Automatisierung bestimmter Prozesse – z. B. Anpassungen von Datenschemas aufgrund einer geänderten Geschäftsausrichtung – ermöglicht Unternehmen die größte Hürde zu beseitigen, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind.

Eine automatisierte Datenintegration erlaubt Firmen neue Datenquellen in Echtzeit hinzuzufügen und Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren. Unternehmen haben so jederzeit Zugriff auf aktuelle Daten und können diese bestmöglich verwerten, um jederzeit die richtigen Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Alexander Zipp, Commercial Lead DACH, Fivetran

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