Datenautomatisierung wird für die Nachhaltigkeit von Unternehmen immer wichtiger, insbesondere angesichts des exponentiellen Wachstums des Datenvolumens. Doch nicht nur das Volumen, auch die Zahl der Datenquellen und -typen nimmt zu.

Laut dem International Data Center (IDC) wird die globale Datensphäre wachsen auf 163 Zettabyte im Jahr 2025. Das entspricht 163 Billionen Gigabyte oder zehnmal mehr als die im Jahr 2016 verzeichnete Menge.

Für ein Unternehmen können Big Data sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance sein. Wie würden Sie diese Daten sammeln, bereinigen und konsolidieren? Datenmanagement, Analytik und Automatisierung?

Ja, der gesamte Prozess wäre eine enorme Aufgabe, aber hier kommt die Datenautomatisierung zur Rettung!

In diesem Blog diskutieren wir Datenautomatisierung, ihre Vorteile, Anwendungsfälle, Schritte einer effektiven Automatisierungsstrategie und die Zukunft von Automatisierungstools. Tauchen Sie ein!

Was ist Datenautomatisierung?

Datenautomatisierung, ermöglicht durch Datenverarbeitungssysteme, bezeichnet den Prozess des Hochladens, Bearbeitens und Verarbeitens von Daten mithilfe automatisierter Datenverarbeitungstools, anstatt diese Aufgaben manuell auszuführen. Ziel ist es, menschliche Eingriffe beim Sammeln, Hochladen, Transformieren, Speichern, Verarbeiten und Analysieren von Daten zu minimieren.

Datenautomatisierungstools können sich wiederholende und zeitintensive Aufgaben automatisieren, darunter Datenaufnahme, -transformation, -bereinigung, -validierung und -integration.

Die Datenautomatisierung umfasst typischerweise drei gemeinsame Elemente: Extrahieren, transformieren, und Laden (auch ETL genannt)Der ETL-Prozess umfasst drei einfache Schritte:

• Extrahieren Daten aus einer oder mehreren Quellen.
• Transformieren in das erforderliche Format des Zielsystems durch Anwenden von Transformationen, wie Sortieren, Filtern usw.
• Laden Sie in das Zielsystem, z. B. eine Datenbank oder Data Warehouse.

Die Automatisierung der Datenbeschaffung spart Zeit und Geld und steigert gleichzeitig die Geschäftseffizienz. Sie trägt außerdem dazu bei, Fehler durch Datenvalidierung zu reduzieren und die Strukturierung der geladenen Daten sicherzustellen. Das Sammeln wichtiger Geschäftserkenntnisse aus Ihren Daten ist notwendig, damit Ihr Unternehmen die richtigen Fortschritte erzielen kann.

Kurz gesagt: Durch die Automatisierung Datenverarbeitung in der Datenanalyse hilft Geschäftsanwendern, sich auf die Analyse von Daten zu konzentrieren, anstatt sie aufzubereiten.

Anwendungsfälle für die Datenautomatisierung

Datenautomatisierungstools funktionieren durch Einrichten einer Datenpipeline das automatisch Daten aus unterschiedlichen Quellen erfassen, die Daten verarbeiten und transformieren kann, um sie für das Ziel geeignet zu machen, und sie dann an Data Warehouses oder Analyse- und BI-Tools übermitteln kann.

Während die Daten durch ein Datenpipelinekommen verschiedene Automatisierungstechnologien – basierend auf maschinellem Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) – ins Spiel, um den Prozess abzuschließen.

Schauen wir uns einige beliebte Anwendungsfälle der Datenautomatisierung aus der Praxis an:

1. Intelligente Datenerfassung

• Anwendungsfall: Implementierung von Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR) oder intelligente Zeichenerkennung (ICR), Barcode-Scanning und Objekterkennung, um Informationen aus halbstrukturierten und unstrukturierten Datenquellen zu extrahieren und zu verarbeiten.
• Ejemplo: Intelligente Datenerfassung automatisiert und beschleunigt die Datenextraktion, indem Erkenntnisse in Echtzeit angewendet und Prozesse basierend auf den extrahierten Daten automatisiert werden. Dies reduziert manuelle Aufgaben und menschliche Fehler und optimiert Abläufe in verschiedenen Branchen wie Einzelhandel, Logistik und Gesundheitswesen.

2. Erweiterte Analytik

• Anwendungsfall: Durch den Einsatz von maschinellem Lernen (ML) und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) werden Datenanalyseprozesse automatisiert, sodass Benutzer intuitiver mit Daten interagieren und Erkenntnisse gewinnen können, ohne über umfassende technische Fachkenntnisse zu verfügen.
• Ejemplo: In der Landwirtschaft können mithilfe erweiterter Analysen Daten zum Wasserverbrauch, zur Bodenbeschaffenheit und zum Pflanzenwachstum verarbeitet werden, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und Landwirten dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zur Optimierung von Ertrag und Ressourcennutzung zu treffen.

3. AutoAI

• Anwendungsfall: Automatisierung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen, von der Datenaufbereitung und Modellauswahl bis hin zur Feature-Entwicklung und Hyperparameteroptimierung.
• Ejemplo: Ein Unternehmen, das die Kundenreaktionen auf Werbeaktionen vorhersagen möchte, kann AutoAI nutzen, um Daten automatisch aufbereiten, wählen Sie den geeigneten Modelltyp aus, entwickeln Sie relevante Funktionen und optimieren Sie Parameter, was zu genauen Vorhersagen mit weniger manuellen Eingriffen führt.

4. KI-gestützte Bestandsverwaltung

• Anwendungsfall: Einsatz von KI zur Überwachung von Lagerbeständen, zur Vorhersage der Nachfrage und zur Optimierung von Lagerauffüllungsprozessen.
• Ejemplo: Durch die Implementierung eines KI-gesteuerten Bestandsverwaltungssystems Moor Die Überbestände konnten um 40 % reduziert werden. Das System analysierte Verkaufsdaten und Kundenverhalten, um die Nachfrage präzise vorherzusagen und so eine effizientere Bestandskontrolle zu ermöglichen.

Vorteile der Datenautomatisierung: Warum ist sie für Ihr Unternehmen wichtig?

Datenautomatisierung bietet hervorragende Anreize für Unternehmen. Sie ist eine produktive und kostengünstige Lösung für Organisationen, die die Arbeitseffizienz steigert und Kosten spart. Darüber hinaus ist Automatisierung auch für Mitarbeiter von Vorteil, da sie sich auf anspruchsvolle und anregende Tätigkeiten statt auf monotone Aufgaben konzentrieren können.

1.   Schnellere Time-to-Insight

Seien wir ehrlich; Die Verarbeitung riesiger Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen ist keine leichte Aufgabe. Aus verschiedenen Quellen extrahierte Daten unterscheiden sich im Format. Daher muss es standardisiert werden und validiert bevor sie in ein einheitliches System geladen werden.

Die Automatisierung spart viel Zeit bei der Bearbeitung sich wiederholender Aufgaben, die Teil der Datenpipeline sind. Darüber hinaus werden menschliche Eingriffe minimiert, was weniger Zeitaufwand, eine bessere Ressourcennutzung und eine höhere Datenzuverlässigkeit bedeutet.

2.   Höhere Rentabilität

 Das Ziel jedes Unternehmens ist eine höhere Rentabilität und die Automatisierung wirkt sich direkt auf das Endergebnis aus, da sie Fehler und die damit verbundenen Kosten minimiert.

Wissen Sie, dass die Korrektur vergangener Fehler zusätzliche 25,000 Stunden pro Jahr zu Kosten von 878,000 US-Dollar– Stellen Sie sich vor, wie viel Zeit und Kosten Sie durch Automatisierung sparen können.

In der Tat, einLaut einer McKinsey-UmfrageDurch die Automatisierung können Einsparungen von bis zu 30 % erzielt werden.

3.   Zufriedenere Belegschaft

Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten jeden Tag stundenlang an einer einzigen Aufgabe, beispielsweise der Dateneingabe! Sich wiederholende Aufgaben können Teams unzufrieden und ineffizient machen. Dies wirkt sich nicht nur auf das Endergebnis des Unternehmens aus, sondern stellt auch eine Herausforderung für die HR-Teams dar.

Durch die Automatisierung grundlegender Aufgaben können sich Teams auf komplexere Arbeiten konzentrieren und in ihren Rollen wachsen. Es verbessert auch ihre Arbeitsmoral und ihr Zugehörigkeitsgefühl, wodurch sie effizienter arbeiten und weniger dazu neigen, abzuwandern.

4.   Bessere Leistung und Skalierbarkeit

Datenautomatisierung sorgt für bessere Leistung und Skalierbarkeit Ihrer Datenumgebung. Zum Beispiel durch die Aktivierung Datenerfassung ändern (CDC), werden alle auf Quellebene vorgenommenen Änderungen basierend auf Triggern im gesamten Unternehmenssystem verbreitet. Das manuelle Aktualisieren von Aufgaben hingegen ist zeitaufwändig und erfordert umfangreiches Fachwissen.

Bei Automatisierte DatenintegrationstoolsDas Laden von Daten und das Verwalten von CDC ist lediglich eine Frage des Ziehens und Ablegens von Objekten auf dem visuellen Designer, ohne dass Code geschrieben werden muss.

5.   Verbesserte Kundenbeziehungen

Weniger Fehler, verbesserte Effizienz und eine dynamische Organisation tragen zur Verbesserung des Kundenservices bei. Eine gesunde Beziehung steigert das Wohlwollen gegenüber den Kunden, was zu reibungslosen Geschäftsabläufen und erhöhter Kundentreue führen kann.

Beschleunigen Sie die Datenintegration mit einem automatisierten ETL-Tool

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Erste Schritte mit der Datenautomatisierung

Idealerweise sollten Verkaufs-, Kunden- und Bestandsdaten automatisiert werden. Wenn Sie jedoch andere Datentypen für Ihr Unternehmen als essenziell erachten, sollten Sie diese ebenfalls in die Automatisierungspipeline einbeziehen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Ressourcen und erleichtert Ihnen die Wahrung der Datenintegrität und Datenqualität auf Dauer.

Hier ist eine Checkliste, die Ihnen bei der Auswahl der geeigneten Kandidaten für die Datenautomatisierung helfen soll:

• Benötigen die Daten häufige Aktualisierungen?
• Muss es vor dem Hochladen / Verarbeiten bearbeitet werden?
• Ist das Datenvolumen hoch?
• Kommen die Daten aus heterogenen Quellen?

Kurz gesagt: Alle großen Datenmengen, die häufig aktualisiert, transformiert oder bearbeitet werden müssen, sind höchstwahrscheinlich ein Kandidat für die Datenautomatisierung.

Einführung einer effektiven Datenautomatisierungsstrategie: 8 wichtige Schritte

Das Fehlen einer geeigneten Automatisierungsstrategie kann zu Zeit- und Ressourcenverschwendung für Ihr Unternehmen führen. Es kann auch zu höheren Umsatzeinbußen führen. Daher sollte Ihre Strategie zur Datenprozessautomatisierung, die den Einsatz eines automatisierten Datenverarbeitungssystems umfasst, auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt sein.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen bei der Umsetzung Ihrer Automatisierungsstrategie hilft:

1. Verstehen Sie Ihre Bedürfnisse und definieren Sie Ziele

Bevor Sie eine Lösung implementieren, müssen Sie Ihre Datenanforderungen vollständig verstehen. Wie viele Daten müssen Sie verarbeiten? Welche Art von Daten sind in Ihrem Unternehmen verbreitet? Welche Datenprozesse profitieren am meisten von der Automatisierung? Dies sind einige der Fragen, die berücksichtigt werden müssen.

Sie müssen auch Ihre Ziele für den Einsatz der Automatisierung definieren. Einige einfache Ziele, die helfen können, sind:

• X Stunden eingespart bei der Bearbeitung von Rechnungen pro Tag.
• Eingesparter Betrag von Y $ pro Analyst und Monat.
• Reduzierung der Datenmigration um Z Stunden.

Diese Ziele leiten Sie während des Umsetzungsprozesses und helfen Ihnen, die Wirksamkeit Ihrer Strategie zu bewerten.

2. Daten klassifizieren und Zugriffsrollen skizzieren

Der zweite Schritt besteht in der Kategorisierung Quelldaten nach Priorität und leichter Erreichbarkeit. Sehen Sie sich Ihr Quellsysteminventar an und identifizieren Sie die Quellen, auf die Sie zugreifen können. Wenn Sie eine automatisierte Funktion verwenden DatenextraktionswerkzeugStellen Sie sicher, dass es die integralen Formate Ihrer Geschäftsabläufe unterstützt.

Legen Sie außerdem fest, wer Zugriff auf die Daten haben soll. Wird der Zugriff jedem Abteilungsteam gewährt oder wird er bei den IT-Spezialisten zentralisiert?

3. Ordnen Sie den Workflow und die Gliederungstransformationen zu

Der nächste Schritt besteht darin, den erwarteten Arbeitsablauf auf Papier zu skizzieren. Dazu gehört die Zuordnung Ihrer Datenquellen, erforderlichen Transformationen und Ziele.

Identifizieren Transformationen ist für die Konvertierung der Quelldaten in die gewünschte Größe unerlässlich. Es kann beispielsweise so einfach sein, komplizierte Akronyme in Volltextnamen umzuwandeln, oder so komplex wie eine Transformation relationale DB Daten in eine CSV-Datei. Es ist von entscheidender Bedeutung, die richtigen Transformationen zu identifizieren, um bei der Datenautomatisierung die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Andernfalls könnte Ihr gesamter Datensatz fehlerhaft sein.

4. Wählen Sie die richtigen Datenautomatisierungstools aus

Ihr Workflow hilft Ihnen bei der Entscheidung, wie Sie die Automatisierung durchführen. Sie können entscheiden, selbst eine Lösung durch Codierung zu erstellen oder ein Datenautomatisierungstool zu kaufen. Ihre Wahl hängt von Ihrem Budget, Ihrem Umfang und Ihren personellen Ressourcen ab.

Für kleine Teams ist beispielsweise eine interne Methode günstiger als ein Unternehmenstool.

5. Entwickeln und testen Sie den ETL-Prozess

Wählen Sie basierend auf den in den beiden vorherigen Schritten dargelegten Anforderungen einen Automatisierungsansatz mit allen wesentlichen Funktionen, die für die Verarbeitung oder Aktualisierung von Daten unter Beibehaltung der Qualität erforderlich sind. Bewerten Sie den Ansatz sorgfältig, unabhängig davon, ob es sich um ein Tool oder eine individuelle Lösung handelt, und passen Sie ihn gegebenenfalls an.

6. Planen Sie Daten für Updates

Planen Sie anschließend Ihre Datenflüsse für zeitnahe Aktualisierungen. Für diesen Schritt: Auswählen eines ETL-Tools mit Prozessautomatisierungsfunktionen wie Job Scheduling, Workflow-Automatisierung, usw., gewährleistet die Prozessausführung ohne menschliches Eingreifen.

7. Verfolgen Sie die Leistung

Verfolgen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer Automatisierungsstrategie. Überwachen Sie Schlüsselindikatoren wie Verarbeitungsgeschwindigkeit, eingesparte Stunden und Fehler. Überprüfen und verfeinern Sie Ihre Arbeitsabläufe regelmäßig, um die Leistung zu optimieren, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.

8. Bewerten Sie Ihren Ansatz

Bewerten Sie abschließend Ihre Automatisierungsstrategie anhand der ursprünglichen Ziele. Wenn es nicht funktioniert, kehren Sie zum Zeichenbrett zurück. Wenn Ihre Strategie hingegen erfolgreich ist, sollten Sie erwägen, sie auf andere Prozesse und Abteilungen anzuwenden.

Zukunft der Automatisierungstools

Die zunehmende Beliebtheit der Automatisierungswissenschaft hat den Weg für spannende Konzepte in Modellen des maschinellen Lernens geebnet, die als automatisiertes Feature-Engineering bezeichnet werden. Dabei handelt es sich um den Prozess des Extrahierens von Features aus Rohdaten Data-Mining-Techniken und Datenerfassung. Obwohl das automatisierte Feature-Engineering eine vergleichsweise neue Methode ist, kann es mehrere Schwierigkeiten bei Data-Science-Projekten mithilfe realer Datensätze lösen.

Darüber hinaus sollen Datenautomatisierungstools benutzerfreundlicher und zugänglicher werden. Benutzeroberflächen werden intuitiver und ermöglichen Benutzern mit unterschiedlichem technischem Fachwissen die einfache Konfiguration und Bereitstellung von Automatisierungsprozessen. Auch die Integration mit anderen Systemen und Plattformen wird nahtlos, sodass Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen effektiver nutzen können. Darüber hinaus werden cloudbasierte Lösungen weiterhin an Bedeutung gewinnen und Unternehmen jeder Größe Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz bieten.

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Datenautomatisierung mit Astera

Datenanalyse und Automatisierung sind für die langfristige Nachhaltigkeit Ihrer datengesteuerten Geschäftsinitiativen unerlässlich. Die manuelle Verarbeitung von Daten kann die Fehlerwahrscheinlichkeit, die Ausführungszeit und den Ressourcenaufwand erhöhen.

Je weiter wir voranschreiten, desto größer wird der Bedarf an Qualitätsdaten für die Geschäftsberichterstattung. Unternehmen verlassen sich heute stärker auf die Datenqualität. Es kann nicht durch manuelle Prozesse erfasst werden, und die Automatisierung löst dieses Problem ein für alle Mal.

Datenautomatisierung optimiert Geschäftsprozesse durch die Eliminierung wiederkehrender manueller Aufgaben, sodass Sie sich auf Ihr Unternehmenswachstum konzentrieren können. Die automatisierte Datenanalyse unterstützt Geschäftsanwender zudem dabei, wichtige Geschäftsentscheidungen zeitnah und in Echtzeit zu treffen.

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