Von der Datenaufnahme bis zur Datenintegration

Datenaufnahme und Datenintegration werden häufig synonym verwendet. Obwohl es bei beiden Begriffen um effektives Datenmanagement geht, haben sie unterschiedliche Bedeutungen und Ziele.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Datenerfassung und -integration zusammenhängen und wie sie Unternehmen dabei helfen können, ihre Daten effizient zu verwalten.

Was ist Datenaufnahme?

Bei der Datenaufnahme werden Rohdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt und an ein Ziel übertragen, damit Teams problemlos darauf zugreifen können.

Normalerweise können die Quellen einfache Tabellenkalkulationen, Verbraucher- und Geschäftsanwendungen, externe Sensoren oder das Internet sein. Zu den Zielen können eine Datenbank, ein Data Warehouse oder ein Data Lake gehören. 

Bei der Datenaufnahme werden keine Transformationen oder Überprüfungsprotokolle auf die erfassten Daten angewendet. Daher ist dies üblicherweise der erste Schritt in einer Datenpipeline.

Batch- oder Streaming-Datenaufnahme

Es gibt drei Haupttypen von Datenerfassungsprozessen: Batch, Streaming und Hybrid. Unternehmen sollten die Lösung auswählen, die der Art und Menge der von ihnen gesammelten Daten sowie den Geschäftsanforderungen entspricht. 

Sie sollten auch überlegen, wie schnell sie neue Daten für den Betrieb ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung benötigen. 

Batch-Datenaufnahme: Der Datenaufnahmeprozess wird in regelmäßigen Abständen ausgeführt, um Datengruppen stapelweise aus mehreren Quellen abzurufen. Benutzer können Auslöseereignisse oder einen bestimmten Zeitplan definieren, um den Prozess zu starten.

Streaming oder Echtzeit-Datenaufnahme: Mit der Streaming-Datenerfassung können Benutzer Daten in dem Moment abrufen, in dem sie erstellt werden. Es handelt sich um einen Echtzeitprozess, der ständig Daten an bestimmte Ziele lädt.

Hybrid: Wie der Name schon sagt, werden bei der hybriden Datenverarbeitung Batch- und Echtzeittechniken kombiniert. Die Hybridaufnahme erfasst Daten in kleineren Batches und verarbeitet sie in sehr kurzen Zeitintervallen.

Unternehmen sollten für zeitkritische Produkte oder Dienstleistungen entweder Echtzeit- oder Hybrid-Erfassungstechniken verwenden.

Herausforderungen bei der Datenaufnahme

Eine große Herausforderung ist die ständig wachsende Menge und Vielfalt an Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Beispielsweise sind Internet-of-Things-Geräte (IoT), soziale Medien, Dienstprogramm- und Transaktions-Apps usw. einige der vielen Datenquellen, die heute verfügbar sind.

Der Aufbau und die Wartung von Architekturen, die eine Datenbereitstellung mit geringer Latenz und minimalen Kosten ermöglichen, ist jedoch eine Herausforderung.

Im folgenden Abschnitt werden einige Aufnahmetools kurz vorgestellt, die bei diesen Problemen hilfreich sein können.

Tools zur Datenerfassung

Improvado

Improvado ist ein Tool zum Sammeln von Marketingdaten. Es führt mehrere Erfassungsvorgänge automatisch durch und unterstützt über 200 Marketingdatenquellen, darunter Google- und Facebook-Anzeigen, Google Ad Manager, Amazon Advertising usw.

Apache Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Hochleistungsplattform, die große Datenmengen mit geringer Latenz aufnehmen kann. Es eignet sich für Organisationen, die Echtzeitprozesse für Streaming-Analysen aufbauen möchten.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein funktionsreiches Tool mit geringer Latenz, hohem Durchsatz und Skalierbarkeit. Es verfügt über eine intuitive browserbasierte Benutzeroberfläche, mit der Benutzer Datenerfassungsprozesse schnell entwerfen, steuern und überwachen können.

Was ist Datenintegration?

Der Prozess der Datenintegration vereint Daten aus mehreren Quellen, um eine integrierte Ansicht bereitzustellen, die eine aufschlussreichere Analyse und bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.

Die Datenintegration ist ein schrittweiser Vorgang. Im ersten Schritt erfolgt die Datenaufnahme, wobei sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen übernommen werden, z. B. IoT-Sensoren (Internet of Things), CRM-Systemen (Customer Relationship Management), Verbraucheranwendungen usw. 

Anschließend werden verschiedene Transformationen angewendet, um Daten zu bereinigen, zu filtern, zu validieren, zu aggregieren und zusammenzuführen, um einen konsolidierten Datensatz zu erstellen. Und schließlich sendet es die aktualisierten Daten zur direkten Verwendung und Analyse an ein bestimmtes Ziel, beispielsweise einen Data Lake oder ein Data Warehouse.

Warum ist Datenintegration wichtig?

Unternehmen können durch automatisierte Datenintegrationsverfahren, die bereinigen, filtern, überprüfen, zusammenführen, aggregieren und verschiedene andere sich wiederholende Aufgaben ausführen, viel Zeit sparen. 

Solche Praktiken steigern die Produktivität des Datenteams, da es mehr Zeit mit der Arbeit an lohnenderen Projekten verbringt.

Darüber hinaus tragen Datenintegrationsprozesse dazu bei, die Qualität von Produkten oder Dienstleistungen aufrechtzuerhalten, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) basieren, um dem Kunden einen Mehrwert zu bieten. Da ML-Algorithmen saubere und aktuelle Daten erfordern, können Integrationssysteme durch die Bereitstellung präziser Datenfeeds in Echtzeit helfen.

Börsen-Apps erfordern beispielsweise ständige Datenfeeds mit hoher Genauigkeit, damit Anleger zeitnahe Entscheidungen treffen können. Automatisierte Datenintegrationspipelines stellen sicher, dass diese Daten schnell und fehlerfrei bereitgestellt werden.

Arten der Datenintegration

Wie bei der Datenerfassung gibt es auch bei der Datenintegration zwei Arten: Batch- und Echtzeitintegration. Die Batch-Datenintegration erfasst in regelmäßigen Abständen Datengruppen und wendet Transformations- und Validierungsprotokolle an.

Im Gegensatz dazu wendet die Echtzeit-Datenintegration kontinuierlich Datenintegrationsprozesse an, sobald neue Daten verfügbar sind. 

Herausforderungen bei der Datenintegration

Da die Datenintegration Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen und sauberen Datensatz zusammenfasst, besteht die häufigste Herausforderung darin, unterschiedliche Datenformate zu verwenden. 

Doppelte Daten stellen eine große Herausforderung dar, wenn beim Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen Duplikate auftreten. Beispielsweise können die Daten im CRM mit denen aus Social-Media-Feeds identisch sein. Eine solche Duplizierung beansprucht mehr Speicherplatz und verringert die Qualität der Analyseberichte. 

Außerdem ist die Datenintegration ebenso gut wie die Qualität der eingehenden Daten. Beispielsweise kann die Integrationspipeline unterbrochen werden, wenn Benutzer Daten manuell in das Quellsystem eingeben, da die Daten wahrscheinlich zahlreiche Fehler aufweisen.

Allerdings können Unternehmen wie die Datenerfassung einige im folgenden Abschnitt besprochene Integrationstools nutzen, die ihnen bei diesem Prozess helfen.

Datenintegrationstools

Talend

Talend ist ein beliebtes Open-Source-Datenintegrationstool mit mehreren Funktionen für das Datenqualitätsmanagement. Es unterstützt Benutzer bei der Datenvorbereitung und Change Data Capture (CDC). Außerdem können sie damit Daten schnell in Cloud-Data-Warehouses verschieben.

Zapier

Zapier ist eine leistungsstarke No-Code-Lösung, die in mehrere Business-Intelligence-Anwendungen integriert werden kann. Benutzer können ganz einfach Auslöseereignisse erstellen, die zu bestimmten Aktionen führen. Ein auslösendes Ereignis kann eine Lead-Generierung sein und eine Aktion kann darin bestehen, die Leads per E-Mail zu kontaktieren. 

 Jitterbit

Jitterbit ist eine vielseitige Low-Code-Integrationslösung, mit der Benutzer automatisierte Workflows über Cloud Studio, eine interaktive grafische Oberfläche, erstellen können. Außerdem können Benutzer Apps mit minimalem Code erstellen, um Geschäftsprozesse zu verwalten.

Daten für Sie arbeiten lassen

Unternehmen müssen neue Wege finden, damit ihre Daten für sie funktionieren und nicht umgekehrt. Während ein robuster Datenerfassungsprozess der erste Schritt ist, ist ein flexibles und skalierbares Datenintegrationssystem die richtige Lösung.

Daher ist es keine Überraschung, dass Integration und Aufnahme zu den beliebtesten neuen Trends im heutigen digitalen Zeitalter gehören.

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