Unternehmen verlassen sich heute stark auf Daten, um Trends vorherzusagen, den Markt vorherzusagen, zukünftige Anforderungen zu planen, Verbraucher zu verstehen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Um diese Aufgaben zu erfüllen, ist es jedoch unerlässlich, an einem zentralen Ort schnellen Zugriff auf Unternehmensdaten zu erhalten. Hier ist die Datenaufnahme praktisch. Aber was ist es? Es bezieht sich auf die Extraktion von Informationen aus unterschiedlichen Quellen, damit Sie verborgene Erkenntnisse aufdecken können
Unternehmen verlassen sich heute stark auf Daten, um Trends vorherzusagen, den Markt zu prognostizieren, zukünftige Anforderungen zu planen, Verbraucher zu verstehen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Um diese Aufgaben zu erfüllen, ist es jedoch unerlässlich, an einem Ort schnellen Zugriff auf Unternehmensdaten zu erhalten. Hier kommt die Datenerfassung ins Spiel.
Aber was ist es? Es bezieht sich auf die Extraktion von Informationen aus unterschiedlichen Quellen, damit Sie in Ihren Daten verborgene Erkenntnisse aufdecken und für geschäftliche Vorteile nutzen können. Es ist am besten, mit Unternehmen zusammenzuarbeiten, die effiziente Datenerfassungsdienste für genaue und zeitnahe Einblicke anbieten.
Datenaufnahme
Was ist Datenaufnahme?
Unter Datenaufnahme versteht man den Prozess der Aufnahme von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Übertragung an einen Zielstandort, wo sie gespeichert und analysiert werden können. Im Allgemeinen können die Ziele eine Datenbank, ein Data Warehouse, ein Dokumentenspeicher, ein Data Mart usw. sein. Andererseits gibt es verschiedene Quelloptionen, wie z. B. Tabellenkalkulationen, Web-Datenextraktion oder Web-Scrapping, interne Apps und SaaS Daten.
Unternehmensdaten werden normalerweise in mehreren Quellen und Formaten gespeichert. Beispielsweise werden Verkaufsdaten in Salesforce.com gespeichert, relationale DBMS speichern Produktinformationen usw. Da diese Daten von verschiedenen Standorten stammen, müssen sie bereinigt werden und umgewandelt in einer Form, die mit einem benutzerfreundlichen Datenerfassungstool leicht zur Entscheidungsfindung analysiert werden kann. Andernfalls bleiben Puzzleteile übrig, die nicht zusammengefügt werden können.
Die Datenaufnahme kann je nach Geschäftsanforderungen auf unterschiedliche Weise erfolgen, z. B. in Echtzeit, Batches oder eine Kombination aus beidem (bekannt als Lambda-Architektur). Sehen wir uns die Möglichkeiten zur Durchführung genauer an.
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Echtzeitaufnahme
Die Datenaufnahme in Echtzeit, auch als Streaming-Daten bezeichnet, ist hilfreich, wenn die gesammelten Daten äußerst zeitkritisch sind. Daten werden extrahiert, verarbeitet und gespeichert, sobald sie für Entscheidungen in Echtzeit generiert wurden. Beispielsweise müssen Daten, die aus einem Stromnetz erfasst wurden, kontinuierlich überwacht werden, um die Verfügbarkeit von Strom sicherzustellen.
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Batch-Aufnahme
Wenn die Aufnahme in Stapeln erfolgt, werden die Daten in wiederholt geplanten Intervallen verschoben. Dieser Ansatz ist vorteilhaft für wiederholbare Prozesse. Zum Beispiel Berichte, die jeden Tag generiert werden müssen.
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Lambda-Architektur
Die Lambda-Architektur gleicht die Vorteile der beiden oben genannten Methoden aus, indem die Stapelverarbeitung verwendet wird, um eine breite Ansicht der Stapeldaten zu bieten. Darüber hinaus wird eine Echtzeitverarbeitung verwendet, um Ansichten zeitkritischer Informationen bereitzustellen.
Nachdem wir verstanden haben, was Datenaufnahme bedeutet, wollen wir uns mit den Vorteilen und Herausforderungen befassen.
Vorteile der Datenerfassung
Die Datenaufnahme hat zahlreiche Vorteile für jedes Unternehmen, da sie es einem Unternehmen ermöglicht, bessere Entscheidungen zu treffen, einen verbesserten Kundenservice zu bieten und überlegene Produkte zu entwickeln.
Mit anderen Worten, der Datenaufnahmeprozess hilft einem Unternehmen, die Bedürfnisse und das Verhalten seiner Zielgruppe besser zu verstehen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Aus diesem Grund sollte bei der Suche nach Unternehmen, die Datenaufnahmedienste anbieten, umfassend recherchiert werden.
Insgesamt ist die Datenaufnahme eine der effektivsten Methoden, um mit ungenauen, unzuverlässigen Daten umzugehen.
Herausforderungen bei der Datenaufnahme
Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenerfassung
Im Folgenden sind die wichtigsten Herausforderungen aufgeführt, die sich auf die Datenaufnahme und die Pipeline-Leistung auswirken können:
- Langsame Prozesse
Schreiben von Codes zum Aufnehmen von Daten und manuelles Erstellen Zuordnungen for Extrahieren, ReinigungDas Laden von Daten kann umständlich sein, da das Datenvolumen heute zugenommen hat und stark diversifiziert ist.
Daher gibt es eine Tendenz zur Automatisierung der Datenaufnahme. Die alten Verfahren zum Aufnehmen von Daten sind nicht schnell genug, um mit dem Volumen und der Reichweite unterschiedlicher Datenquellen Schritt zu halten. Daher ist ein erweitertes Datenerfassungstool erforderlich, um den Prozess zu vereinfachen.
- Erhöhte Komplexität
Angesichts der ständigen Entwicklung neuer Datenquellen und Internetgeräte fällt es Unternehmen schwer, Leistungen zu erbringen Datenintegration Wert aus ihren Daten zu extrahieren.
Dies liegt hauptsächlich an der Fähigkeit, eine Verbindung zu dieser Datenquelle herzustellen und die daraus erfassten Daten zu bereinigen, z. B. um Fehler und Schemainkonsistenzen in Daten zu identifizieren und zu beseitigen.
- Der Kostenfaktor
Die Datenaufnahme kann aufgrund mehrerer Faktoren teuer werden. Beispielsweise kann die Wartung der Infrastruktur, die Sie zur Unterstützung der verschiedenen Datenquellen und patentierten Tools benötigen, auf lange Sicht sehr kostspielig sein.
Ebenso ist es teuer, ein Team von Datenwissenschaftlern und anderen Spezialisten zur Unterstützung der Aufnahmepipeline zu halten. Außerdem haben Sie die Wahrscheinlichkeit, Geld zu verlieren, wenn Sie Business Intelligence-Entscheidungen nicht schnell treffen können.
- Das Risiko für die Datensicherheit
Sicherheit ist die größte Herausforderung, der Sie beim Verschieben von Daten von einem Punkt zum anderen gegenüberstehen können. Dies liegt daran, dass Daten während des gesamten Aufnahmeprozesses häufig in zahlreichen Phasen bereitgestellt werden. Dies macht es schwierig zu erfüllen Compliance-Standards während der Einnahme.
- Unzuverlässigkeit
Falsches Aufnehmen von Daten kann zu Unzuverlässigkeit führen Konnektivität. Dies kann die Kommunikation stören und Datenverlust verursachen.
Best Practices für die Datenerfassung
Um die mit der Datenaufnahme verbundenen Herausforderungen zu bewältigen, haben wir hat drei Best Practices zusammengestellt, um den Prozess zu vereinfachen:
Schwierigkeiten antizipieren und entsprechend planen
Voraussetzung für die Analyse von Daten ist die Umwandlung in eine verwendbare Form. Mit zunehmendem Datenvolumen wird dieser Teil ihrer Arbeit komplizierter. Daher ist es für den erfolgreichen Abschluss des Projekts von entscheidender Bedeutung, die Schwierigkeiten des Projekts vorwegzunehmen.
Der erste Schritt der Datenstrategie besteht darin, die mit Ihren spezifischen Anwendungsfallschwierigkeiten verbundenen Herausforderungen zu skizzieren und entsprechend zu planen. Identifizieren Sie beispielsweise die Ihnen zur Verfügung stehenden Quellsysteme und stellen Sie sicher, dass Sie wissen, wie Sie Daten aus diesen Quellen extrahieren. Alternativ können Sie externe Expertise einholen oder einen No-Code nutzen Datenintegrationstool um bei dem Prozess zu helfen.
Automatisieren Sie den Prozess
Da die Datenmengen sowohl an Volumen als auch an Komplexität zunehmen, können Sie sich nicht mehr auf manuelle Techniken verlassen, um eine so große Menge unstrukturierter Daten zu kuratieren. Erwägen Sie daher die Automatisierung des gesamten Prozesses, um Zeit zu sparen, die Produktivität zu steigern und den manuellen Aufwand zu reduzieren.
Sie möchten beispielsweise Daten aus einer begrenzten Datei extrahieren, die in einem Ordner gespeichert ist, bereinigen und in den SQL Server übertragen. Dieser Vorgang muss jedes Mal wiederholt werden, wenn eine neue Datei in den Ordner gelegt wird. Durch die Verwendung eines Datenaufnahme-Tools, das den Prozess mithilfe ereignisbasierter Trigger automatisieren kann, kann der gesamte Aufnahmezyklus optimiert werden.
Darüber hinaus bietet die Automatisierung die zusätzlichen Vorteile der Architekturkonsistenz, des konsolidierten Managements, der Sicherheit und des Fehlermanagements. All dies trägt schließlich dazu bei, die Datenverarbeitungszeit zu verkürzen.
Aktivieren Sie die Self-Service-Datenerfassung
Ihr Unternehmen benötigt möglicherweise wöchentlich mehrere neue Datenquellen. Und wenn Ihr Unternehmen auf zentraler Ebene arbeitet, kann es Probleme bei der Ausführung jeder Anfrage haben. Daher kann die Automatisierung des Prozesses oder die Entscheidung für die Self-Service-Datenerfassung Geschäftsbenutzer in die Lage versetzen, den Prozess mit minimalem Eingreifen des IT-Teams abzuwickeln.
Einpacken
Hoffentlich verstehen Sie jetzt, was Datenaufnahme zusammen mit ihrer effizienten Nutzung bedeutet. Darüber hinaus können Datenerfassungstools bei der Geschäftsentscheidung und der Verbesserung von Business Intelligence hilfreich sein. Es reduziert die Komplexität des Zusammenführens von Daten aus mehreren Quellen und ermöglicht es Ihnen, mit verschiedenen Datentypen und Schemata zu arbeiten.
Darüber hinaus kann ein effizienter Datenaufnahmeprozess auf einfache und gut organisierte Weise umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten liefern. Praktiken wie Automatisierung, Self-Service-Datenerfassung und das Antizipieren von Schwierigkeiten können Ihren Prozess verbessern, indem sie ihn nahtlos, schnell, dynamisch und fehlerfrei gestalten.
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