Vollständiger Leitfaden für Datenaufnahme und Tools

Unternehmen führen jetzt Datenanalysen basierend auf der Datenmenge aus verschiedenen Quellen durch. Daher benötigen Unternehmen Zugriff auf alle ihre Datenquellen für Business Intelligence (BI) und Analysen, um sichere Entscheidungen treffen zu können.

Eine unzureichende Menge an verfügbaren Daten kann zu falschen Berichten, irreführenden analytischen Schlussfolgerungen und zurückhaltenden Entscheidungen führen. Um Daten aus mehreren Quellen in Beziehung zu setzen, werden Daten an einem gemeinsamen Ort gespeichert, der als Data Warehouse bekannt ist, einer Datei, die für eine effektive Berichterstellung konzipiert ist.

Daten werden aufgenommen, bevor sie verdaut werden. Daher müssen Entscheidungsträger wie Analysten und Manager die Datenaufnahme und die damit verbundenen Tools und Technologien als modernen und strategischen Ansatz verstehen, um die Datenpipeline so zu gestalten, dass der Geschäftswert gesteigert wird.

Dieser Blog wird kurz umfassen:

• Über Datenaufnahme
• Arten der Datenaufnahme
• Verschiedene Tools zur Datenaufnahme
• Vorteile der Datenerfassung

Lass uns anfangen!

Was ist Datenaufnahme?

Datenaufnahme ist die Übertragung von Daten aus gemischten Quellen in eine gemeinsame Datenbank, wo sie von der Organisation analysiert, abgerufen und verwendet werden können. Zu den Quellen gehören Tabellenkalkulationen, Datenbanken, SaaS-Daten, interne Apps oder sogar Informationen aus dem Internet.

Die Ebene der aufgenommenen Daten   die Hauptsäule jeder Analytics-Architektur. Analysesysteme und nachgelagerte Berichte sind auf zugängliche und zuverlässige Daten angewiesen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten aufzunehmen, und ein bestimmtes Datenaufnahmemuster basiert auf zahlreichen Architekturen oder Modellen.

Arten der Datenaufnahme

Daten können in Echtzeit verarbeitet oder in Batches aufgenommen werden. Sie können auch Ihre Datenerfassung automatisieren.

Damit ist es möglich, Datenaufbereitungsoptionen einzubinden. Auf diese Weise können Sie Ihre Daten besser strukturieren und organisieren, sodass sie sofort oder später mit einem Business-Intelligence-Tool analysiert werden können.

Es gibt drei Hauptmodi für die Datenaufnahme: Echtzeit, Batches oder eine Mischung aus beidem in einem Setup, das als Lambda-Architektur bezeichnet wird.

Organisationen können einen dieser Typen basierend auf ihren finanziellen Einschränkungen, Geschäftszielen und ihrer IT-Infrastruktur auswählen.

Datenerfassung in Echtzeit

Datenerfassung in Echtzeit überträgt und sammelt Echtzeitdaten aus Quellsystemen mit Lösungen wie Change Data Capture (CDC).

CDC überprüft kontinuierlich Redo-Protokolle oder Transaktionen und verschiebt geänderte Daten, ohne die Datenbank-Workload zu ändern.

Die Datenaufnahme in Echtzeit ist für zeitkritische Fälle wie die Überwachung des Stromnetzes oder den Börsenhandel von entscheidender Bedeutung, wenn Unternehmen schnell auf neue Daten reagieren.

Darüber hinaus ist die Datenaufnahme in Echtzeit entscheidend, wenn Sie sofortige operative Entscheidungen treffen und auf neue Erkenntnisse reagieren möchten.

Siehe auch: Leitfaden für datengesteuerte Marketingentscheidungen

Stapelbasierte Datenaufnahme

Batch-basierte Datenaufnahme ist die Methode zum Sammeln und Verschieben von Daten in Batches in geplanten Intervallen.

Die Erfassungsebene sammelt Daten nach einfachen Zeitplänen, Triggeraktionen oder anderen logischen Sammlungen.

Die Batch-basierte Erfassung ist vorteilhaft, wenn Unternehmen täglich bestimmte Datenpunkte erfassen oder keine Daten für den Entscheidungsfindungsprozess in Echtzeit benötigen.

Auf der Lambda-Architektur basierende Datenaufnahme

Die Lambda-Architektur besteht sowohl aus Echtzeit- als auch aus Batch-Methoden.

Die Art der Datenaufnahme umfasst Geschwindigkeits-, Stapel- und Bereitstellungsebenen.

Die oben erwähnten Ebenen indizieren Daten in Batches, während diese Ebene Daten, die noch ausgewählt werden müssen, sofort durch Serving-Layer und langsamere Batches indiziert.

Diese ständige Übergabe zwischen verschiedenen Schichten garantiert, dass Daten für Anfragen mit geringer Latenz zugänglich sind.

So funktioniert die Datenerfassung

Bei der Datenaufnahme werden Daten von ihrem ursprünglichen Speicherort abgerufen und in einen Staging-Bereich oder an ein Ziel hochgeladen.

Einfache Datenaufnahme   Wendet eine oder mehrere anreichernde Filterdaten oder leichte Transformationen an, bevor sie auf eine Nachrichtenwarteschlange, einen Satz von Zielen oder einen Datenspeicher angewendet werden.

Komplexere Transformationen wie Short-Joins und Aggregate für bestimmte Analyse-, Berichts- und Anwendungssysteme werden mit zusätzlichen Pipelines durchgeführt.

Wenn Ihre Datenquellen vorbereitet sind, können Sie schnell eine übersichtliche Big-Data-Pipeline wie die untenstehende einrichten, um zu sehen, wie sich Daten durch Ihr Unternehmen bewegen und wie sie verschiedene Geschäftsanwendungen speisen.

Tools zur Datenaufnahme

Datenerfassungstools sind Software, die unstrukturierte, halbstrukturierte und strukturierte Daten von der Quelle zu den gewünschten Zielen sammelt und überträgt.

Diese Tools automatisieren alle manuellen und mühsamen Aufnahmeprozesse. Daten werden in eine Datenaufnahmepipeline übertragen, eine Abfolge von Schritten, die Daten von einem Punkt zum anderen überträgt.

Datenaufnahme-Tools sind mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Features ausgestattet. Um das Tool auszuwählen, das Ihren Anforderungen entspricht, müssen Sie zahlreiche Faktoren berücksichtigen und entsprechend entscheiden:

Format : Kommen die Daten halbstrukturiert, unstrukturiert oder strukturiert zum Zielort?

Häufigkeit : Werden Daten so ausgewählt, dass sie in Stapeln oder in Echtzeit verarbeitet und aufgenommen werden?

Größe : Welche Datenmenge verwaltet ein Ingestion-Tool?

Datenschutz : Gibt es Daten, bei denen die Groß-/Kleinschreibung beachtet werden muss und die verschleiert oder geschützt werden müssen?

Extraktion : Die Tools sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen, darunter Internet-of-Things-Geräte, Anwendungen und Datenbanken.

Lautstärke . Diese Tools werden im Allgemeinen verwendet, um größere Datasets, Workloads und Skalierungen zu handhaben, wenn sich die Anforderungen des Unternehmens ändern.

Verarbeitung . Die Tools verarbeiten Daten, um sie für die Anwendungen bereitzustellen, die sie sofort benötigen, oder speichern sie für eine spätere Verwendung. Wie oben erwähnt, verarbeitet ein Datenerfassungstool Daten in geplanten Stapeln oder in Echtzeit.

Datenflussvisualisierung und -verfolgung: Erfassungstools bieten Benutzern in der Regel eine Möglichkeit, den Datenfluss durch ein System zu analysieren.

Und Datenerfassungstools werden auf unterschiedliche Weise verwendet.

Beispielsweise verschieben Unternehmen täglich Millionen von Datensätzen in Salesforce.

Oder sie sorgen dafür, dass verschiedene Anwendungen regelmäßig Daten austauschen. Erfassungstools bringen auch Werbedaten für zusätzliche Analysen auf eine Business-Intelligence-Plattform.

Vorteile der Datenaufnahme

Die Datenerfassungstechnologie bietet zahlreiche Vorteile und ermöglicht es Teams, Daten effizient zu verarbeiten, um einen Wettbewerbsvorsprung zu erlangen.

Einige dieser Vorteile umfassen:

• Daten sind leicht verfügbar : Die Datenaufnahme ermöglicht es Unternehmen, an mehreren Standorten gespeicherte Daten zu sammeln und sie für den sofortigen Zugriff und die Überprüfung in eine zentrale Umgebung zu verschieben.
• Daten sind weniger komplex : Fortschrittliche Datenaufnahme-Pipelines und ETL-Lösungen wandeln zahlreiche Datentypen in vordefinierte Setups um und senden sie dann an ein Data Warehouse.
• Teams sparen Geld und Zeit : Die Datenaufnahme regelt einige Aufgaben, die von Benutzern physisch ausgeführt werden mussten, deren Zeit nun in andere wichtigere Aufgaben investiert werden kann.
• Unternehmen treffen bessere Entscheidungen : Tools zur Datenaufnahme in Echtzeit ermöglichen es Unternehmen, Chancen und Probleme zu erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Teams entwickeln bessere Software- und App-Tools : Benutzer verwenden Datenerfassungstools, um sicherzustellen, dass ihre Software und Apps Daten schnell verschieben und den Benutzern ein besseres Erlebnis bieten.

Einpacken

Hoffentlich haben Sie inzwischen eine Vorstellung von der Datenaufnahme und ihrer effektiven Nutzung. Darüber hinaus helfen Datenerfassungstools Unternehmen dabei, sichere Entscheidungen zu treffen und die Business Intelligence zu verbessern.

Es verringert die Schwierigkeit, Daten aus zahlreichen Quellen bereitzustellen, und ermöglicht es Benutzern, mit zahlreichen Datenschemata und -typen zu arbeiten.

Ein effektiver Datenaufnahmeprozess bietet bessere Erkenntnisse aus Daten in einer gut organisierten und unkomplizierten Methode.

Praktiken wie das Antizipieren von Schwierigkeiten, Automatisierung und Self-Service-Datenaufnahme können den Prozess verbessern, um ihn fehlerfrei, nahtlos, schnell und dynamisch zu gestalten.

Jhon Muller ist leidenschaftlich daran interessiert, Lesern in allen Aspekten von informations- und technologiebezogenen Leitfäden durch fachkundige Branchenberichterstattung zu helfen. Er ist ein erfahrener Content-Autor, der sich auf die Erstellung von technologiebezogenen Inhalten spezialisiert hat.