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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Der 8-stufige Datenautomatisierungs-Spielplan – Astera Centerprise

January 5th, 2024

Die Datenautomatisierung gilt als entscheidend für die Nachhaltigkeit von Unternehmen. Laut dem International Data Center (IDC) wird die globale Datensphäre wachsen 163 Zettabyte bis 2025. Das entspricht 163 Billionen Gigabyte oder zehnmal mehr als 2016.

Für ein Unternehmen können solch große Datenmengen zu einer Herausforderung werden. Wie würden Sie es sammeln, reinigen und zusammenbauen? Datenmanagement, Analytik und Automatisierung? Der gesamte Prozess wäre eine gewaltige Aufgabe.

Keine Sorge, die Datenautomatisierung kommt zu Ihrer Rettung!

In diesem Blog behandeln wir:

  • Was ist Datenautomatisierung?
  • Anwendungsfälle für die Datenautomatisierung
  • Vorteile der Datenautomatisierung
  • Erste Schritte mit der Datenautomatisierung
  • Einführung einer effektiven Datenautomatisierungsstrategie in 8 wichtigen Schritten
  • Die Zukunft der Automatisierungstools

Datenautomatisierung

Was ist Datenautomatisierung?

Bei der Datenautomatisierung, die durch Datenverarbeitungssysteme ermöglicht wird, handelt es sich um den Prozess des Hochladens, Bearbeitens und Verarbeitens von Daten über automatisierte Datenverarbeitungstools, anstatt alle diese Aufgaben manuell auszuführen.

Es beinhaltet drei gemeinsame Elemente: Extrahieren, transformieren, und Laden Sie (auch ETL genannt). Der ETL-Prozess ist in drei einfache Schritte unterteilt:

  • 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 des Prozesses der Datenbeschaffung spart Zeit und Geld und verbessert gleichzeitig die Geschäftseffizienz. Außerdem trägt es durch die Datenvalidierung dazu bei, Fehler zu reduzieren und sicherzustellen, dass die geladenen Daten strukturiert sind. Damit sich das Unternehmen in die richtige Richtung entwickeln kann, ist es notwendig, aus Ihren Daten wesentliche Geschäftserkenntnisse zu gewinnen. Also automatisiert Datenverarbeitung in der Datenanalyse hilft Geschäftsanwendern, sich auf die Analyse von Daten zu konzentrieren, anstatt sie aufzubereiten.

Anwendungsfälle für die Datenautomatisierung

In der heutigen schnelllebigen Welt gibt es mehrere alltägliche Beispiele für die automatische Datenverarbeitung, wie zum Beispiel:

  1. KUNDENSERVICE
  2. Schreibtischunterstützung
  3. Bestellautomatisierung
  4. Mitarbeiteranalyse
  5. Besprechungen planen

Nachdem Sie nun die Bedeutung der Datenautomatisierung verstanden und ihre Beispiele untersucht haben, wollen wir ihre Vorteile besprechen.

Vorteile der Datenautomatisierung

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

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

1. Schnellere Einblicke: 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 eines jeden Unternehmens ist eine höhere Rentabilität, und die Automatisierung wirkt sich direkt auf das Endergebnis aus, da sie Fehler und die mit Fehlern verbundenen Kosten minimiert. Wussten Sie, dass die Behebung vergangener Fehler einen Mehraufwand verursachen kann? 25,000 Stunden pro Jahr zu Kosten von 878,000 US-Dollar? Stellen Sie sich vor, wie viel Zeit und Kosten durch den Einsatz von Automatisierung eingespart werden können. Tatsächlich, aLaut einer McKinsey-UmfrageDurch die Automatisierung können Einsparungen von bis zu 30 % erzielt werden.

3. Zufriedenere Arbeitskräfte: 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: Die Datenautomatisierung sorgt für eine bessere Leistung und Skalierbarkeit Ihrer Datenumgebung. Durch die Aktivierung von Change Data Capture (CDC) werden beispielsweise alle auf Quellebene vorgenommenen Änderungen auf der Grundlage von Triggern im gesamten Unternehmenssystem verbreitet. Im Gegenteil, das manuelle Aktualisieren von Aufgaben kostet Zeit und erfordert erhebliches Fachwissen.

Mit automatisiertem DatenintegrationswerkzeugeDas 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.

Erste Schritte mit der Datenautomatisierung

Idealerweise sollten Verkaufs-, Kunden- und Bestandsdaten automatisiert werden. Wenn Sie jedoch andere Arten von Daten für wesentlich für Ihre Unternehmensaktivitäten halten, ist es am besten, diese ebenfalls in die Automatisierungspipeline einzubeziehen. Dies reduziert die Abhängigkeit von Ressourcen und erleichtert Ihnen die Wartung 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.

Datenautomatisierung verändert die Unternehmenslandschaft

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

Als Nächstes planen Sie Ihre Datenflüsse für zeitnahe Aktualisierungen. Wählen Sie für diesen Schritt eine aus ETL-Tool Mit Prozessautomatisierungsfunktionen wie Jobplanung, Workflow-Automatisierung usw. wird die Prozessausführung ohne menschliches Eingreifen sichergestellt.

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.

Vereinfachen Sie die Datenautomatisierung mit Astera Centerprise

Datenautomatisierung

Datenautomatisierung mit Astera Centerprise

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.

Durch die Eliminierung sich wiederholender manueller Aufgaben rationalisiert die Datenautomatisierung Ihre Geschäftsprozesse und ermöglicht es Ihnen, sich auf das Geschäftswachstum zu konzentrieren. Die automatisierte Datenanalyse hilft Geschäftsanwendern darüber hinaus, wichtige Geschäftsentscheidungen zeitnah und in Echtzeit zu treffen.

Astera Centerprise ermöglicht Datenautomatisierung durch Auftragsplanung. Sie können ganz einfach Datenzuordnungen erstellen und sie bei Ereignissen/Triggern/Aktionen automatisieren, z. B. Dateiablage, E-Mail oder Wertänderung. Erfahren Sie, wie diese automatisierte Lösung Ihnen dabei helfen kann, qualitativ hochwertige Erkenntnisse zur Verbesserung Ihres Geschäfts zu gewinnen.

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