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Datenzentralisierung – Ein Leitfaden zur Modernisierung der Finanzanalyse

Abeeha Jaffery

Leitung – Kampagnenmarketing

März 1st, 2024

Was ist Datenzentralisierung?

Unter Datenzentralisierung versteht man den Prozess der Konsolidierung von Daten aus mehreren Quellen an einem einzigen, zentralen Ort, normalerweise einer Datenbank, einem Cloud Data Warehouse oder einem Data Lake. Die Zentralisierung von Daten macht sie zugänglicher und sicherer und trägt dazu bei, eine einzige Quelle der Wahrheit für eine bessere Entscheidungsfindung zu schaffen.

Durch die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Systemen, darunter Buchhaltungssoftware und CRM-Tools, erhalten Unternehmen einen vollständigen Überblick über ihre finanzielle Situation.

Ein eng verwandtes Konzept sind hier verteilte Daten.

Was ist der Unterschied zwischen zentralisierten Daten und verteilten Daten?

Der Hauptunterschied besteht in der Art der Speicherung. In einem zentralen Repository befinden sich alle Daten an einem einzigen Ort, während sie in verteilten Systemen verteilt sind.

Einige Merkmale beider Methoden:

  1. Zentralisierte Daten:
    • Der Zugriff auf die Daten wird typischerweise von einer zentralen Behörde oder einem Server kontrolliert.
    • Beispiele für zentralisierte Datensysteme sind herkömmliche Datenbanken, die von einem einzelnen Server verwaltet werden, oder Data Warehouses, in denen Daten zur Analyse konsolidiert werden.
  2. Verteilte Daten:
    • In einem verteilten Datensystem werden Daten über mehrere Standorte oder Knoten innerhalb eines Netzwerks verteilt.
    • Es gibt keine einzige zentrale Behörde, die alle Daten kontrolliert; Stattdessen können Daten über verschiedene Knoten hinweg repliziert oder partitioniert werden.
    • Der Zugriff auf die Daten und die Verarbeitung können lokal auf jedem Knoten erfolgen, wodurch der Bedarf an zentraler Koordination verringert wird.
    • Beispiele für verteilte Datensysteme sind Peer-to-Peer-Netzwerke und verteilte Datenbanken wie DynamoDB.

Hauptunterschiede:

Steuern: Zentralisierte Daten haben einen einzigen Kontrollpunkt, während verteilte Daten mehrere oder gar keine Kontrollpunkte haben können.

Standort Zentralisierte Daten werden an einem oder mehreren Standorten gespeichert, während verteilte Daten über mehrere Standorte oder Knoten verteilt sind.

Zugang: Der Zugriff auf zentralisierte Daten erfordert in der Regel die Interaktion mit einer zentralen Behörde, während verteilte Daten möglicherweise einen dezentraleren Zugriff und eine stärker dezentrale Verarbeitung ermöglichen.

Skalierbarkeit und Fehlertoleranz: Verteilte Datensysteme sind aufgrund ihrer dezentralen Natur häufig skalierbarer und fehlertoleranter, während zentralisierte Systeme in diesen Bereichen möglicherweise auf Einschränkungen stoßen.

Netzwerkabhängigkeit: Verteilte Datensysteme sind stark auf die Netzwerkkommunikation zwischen Knoten angewiesen, während zentralisierte Systeme für den Datenzugriff möglicherweise weniger auf die Netzwerkleistung angewiesen sind.

Der Wandel von isolierten Daten zu zentralisierten Daten

Die Kosten von Datensilos für eine Organisation

Viele Unternehmen arbeiten immer noch mit isolierten Daten, was ihre Fähigkeit einschränkt, die Leistungsfähigkeit von Analysen voll auszuschöpfen. Isolierte Daten bezieht sich auf Informationen, die innerhalb einer Organisation getrennt oder unterteilt sind und in separaten Datenbanken oder Systemen gespeichert werden, die von einzelnen Abteilungen oder Teams verwaltet werden. In solchen Fällen sind die Daten nicht leicht zugänglich oder werden im gesamten Unternehmen nicht weitergegeben.

Isolierte Daten resultieren oft aus einer Kombination von Faktoren, darunter unterschiedliche Systeme, inkonsistente Datenformate, unterschiedliche Zugriffsberechtigungen oder mangelnde Integration, d. h. verschiedene Abteilungen verwenden ihre eigenen Datenbanken, ohne sie in ein einheitliches System zu integrieren. Diese Faktoren führen gemeinsam zu Herausforderungen im Datenmanagement.

Herausforderungen bei isolierten Daten

Aufgrund dezentraler Daten stehen Organisationen vor mehreren Hürden. Zu diesen Herausforderungen gehören:

  • Legacy-Systeme: Veraltete Systeme erschweren den Zugriff auf die benötigten Daten Data Warehouse. Unterschiedliche Datenquellen können zu widersprüchlichen Informationen führen und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit beeinträchtigen.
  • Analyseschwierigkeiten: Daten aus unterschiedlichen und verstreuten Quellen erfordern einen hohen Aufwand zur Konsolidierung und Interpretation, was die Möglichkeiten der Datenanalyse einschränkt.
  • Rechtzeitige Entscheidungshindernisse: Datenkonsolidierung und Abstimmungsverzögerungen behindern eine schnelle Entscheidungsfindung, wodurch Ihr Unternehmen gegenüber denjenigen benachteiligt wird, die in Echtzeit verarbeiten können.

Stellen Sie sich eine große Organisation mit vielen Abteilungen vor, von denen jede für ihre eigenen Finanzdaten verantwortlich ist. Die Marketingabteilung verfügt über eigene Tabellenkalkulationen, in denen die Werbeausgaben und die Kampagnenleistung erfasst werden. Die Vertriebsabteilung verfügt über ein CRM-System, das Kundentransaktionen und Umsätze erfasst. Die Finanzabteilung verfügt über eine eigene Buchhaltungssoftware zur Verwaltung der Finanzberichte.

Das Ergebnis? Da die Daten über diese Silos verstreut sind, ist es schwierig, einen ganzheitlichen Überblick über die Abläufe des Unternehmens zu erhalten. Die Lösung: Datenzentralisierung.

Die Vorteile der Datenzentralisierung

Die Zentralisierung von Daten gewinnt immer mehr an Bedeutung, und das zu Recht – angesichts der zahlreichen Vorteile, die sie bietet:

  • Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Datenzentralisierung erhält jeder im Team einen ganzheitlichen Überblick über die Daten, an denen er arbeitet. Finanzteams erlangen beispielsweise ein umfassendes Verständnis des Cashflows, der Einnahmequellen und der Finanzkennzahlen. Die aktuellsten Informationen und ein vollständiges Bild aller Ihrer Daten ermöglichen genauere Prognosen und strategische Entscheidungen.

Vorteile der Datenzentralisierung

  • Verbesserte Effizienz: Die Datenzentralisierung rationalisiert den Geschäftsbetrieb, indem sie die manuelle Datenerfassung aus unterschiedlichen Quellen überflüssig macht. Im Finanzwesen würde dies eine exponentielle Beschleunigung der monatlichen und vierteljährlichen Berichterstattung bedeuten. Daher steigert die Datenzentralisierung die Effizienz und Produktivität und ermöglicht es Fachleuten, sich auf strategische Analysen zu konzentrieren.
  • Datenintegrität und Compliance: Die Zentralisierung von Daten führt zu Verbesserungen Datenintegrität. Dies geschieht durch die Wahrung der Datenkonsistenz und die Minimierung von Fehlern und Diskrepanzen in den Datensätzen. Darüber hinaus ist die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften viel einfacher, wenn Ihre Daten organisiert und zugänglich sind.
  • Vereinfachte Datenanalyse und Berichterstattung: Die Datenzentralisierung legt den Grundstein für erweiterte Analysen. Mit allen relevanten Daten an einem Ort können Unternehmen fortschrittliche Analysetechniken wie prädiktive Modellierung und ML nutzen, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist einfacher, Datenanalysen durchzuführen und aussagekräftige Berichte mit allen Daten an einem Ort zu erstellen. Analysten können auf einen einheitlichen Datensatz zugreifen, ohne dass komplexe Datenintegrations- oder Abgleichsprozesse erforderlich sind.
  • Skalierbarkeit und Flexibilität: Wenn Unternehmen wachsen, bietet die Zentralisierung die erforderliche Skalierbarkeit und Flexibilität, um steigende Datenmengen und sich ändernde Geschäftsanforderungen zu bewältigen. Das zentralisierte Repository kann problemlos erweitert oder geändert werden, um es an neue Datenquellen und Analyseanforderungen anzupassen.
  • Erhöhte Datensicherheit: Die Zentralisierung von Daten ermöglicht bessere Sicherheitsmaßnahmen und Zugriffskontrollen, da ein einziges, zentrales Repository einfacher zu verwalten ist. Unternehmen können zentralisierte Sicherheitsrichtlinien, Verschlüsselungsstandards und Authentifizierungsmechanismen implementieren, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
  • Verbesserte Datenqualität: Durch die Zentralisierung von Daten wird deren Qualität verbessert. Während des Zentralisierungsprozesses werden die Daten auf der Grundlage strenger Unternehmensstandards bereinigt und standardisiert. Dies trägt dazu bei, ein einziges Repository mit genauen und aktuellen Daten zu erstellen und sicherzustellen, dass Teams und Management über vertrauenswürdigere Daten für die Analyse verfügen, was ihnen möglicherweise Hunderttausende Dollar an fehlerhaften Berichten und Prognosen erspart.
  • Erhöhte Kosteneinsparungen: Die Zentralisierung von Daten führt zu Kosteneinsparungen, da Doppelarbeit vermieden wird, da alle Daten an einem einzigen Ort vorhanden sind. Diese Deduplizierung minimiert auch den Bedarf an redundanter Infrastruktur und optimiert Datenverwaltungsprozesse.

Schritte zur Zentralisierung von Organisationsdaten

Die Zentralisierung von Daten erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung. Lassen Sie uns die wichtigsten Schritte untersuchen, die Unternehmen berücksichtigen sollten:

  1. Bewertung Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur: Bevor Sie Daten zentralisieren, bewerten Sie Ihre bestehende Dateninfrastruktur. Identifizieren und dokumentieren Sie die aktuellen Systeme und Tools und bewerten Sie sie Datenqualitätund identifizieren Sie eventuelle Lücken oder Redundanzen. Während der Bewertung stellen Sie beispielsweise möglicherweise fest, dass verschiedene Abteilungen in Ihrem Unternehmen mehrere Datenquellen verwenden, was zu Datenduplizierungen und Inkonsistenzen führt.
  2. Definieren Sie Datenzentralisierungsziele: Definieren Sie klar die Ziele und Vorgaben der Zentralisierung von Organisationsdaten. Bestimmen Sie, welche Vorteile Sie erreichen möchten und wie die Zentralisierung mit den umfassenderen Zielen Ihrer Organisation in Einklang steht. Sie wünschen sich eine verbesserte Datenqualität? Oder benötigt Ihr Unternehmen eine optimierte Compliance? Dies sind einige Fragen, auf die Ihr Datenzentralisierungsplan Antworten haben sollte.
  3. Entwickeln Sie ein Data Governance Framework: Schaffen Sie einen Rahmen, um die zentralisierten Daten effektiv zu verwalten. Definieren Sie Dateneigentum, Verantwortlichkeiten, Zugriffskontrollen und Sicherheitsrichtlinien. Implementieren Sie Datenqualitätsstandards, Metadatenverwaltungspraktiken und Datenlebenszyklusverwaltungsprozesse. Ein Data-Governance-Framework dient als Leitfaden für die Datenverwaltung.
  4. Wählen Sie Zentralisierte Datenarchitektur: Wählen Sie die geeignete zentralisierte Datenarchitektur basierend auf den Anforderungen Ihres Unternehmens. Erwägen Sie Optionen wie Cloud Data Warehouses, Data Lakes, Master Data Management (MDM)-Systeme oder zentralisierte Datenbanken. Bewerten Sie außerdem Faktoren wie Datenvolumen, Geschwindigkeit, Vielfalt und die Komplexität der Analyseanforderungen.
  5. Datenintegration und -migration: Entwickeln Sie eine Strategie für die Datenintegration und -migration. Implementieren Sie Datenintegrationstools, ETL-Prozesse oder Ihre bevorzugte Methode für eine effiziente Datenverschiebung.
  6. Auswahl der richtigen Zentralisierungstools: Die Auswahl der geeigneten Tools und Technologien ist entscheidend für eine erfolgreiche Datenzentralisierung. Ziehen Sie Lösungen in Betracht, die auf die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens abgestimmt sind, z. B. Data Warehouses, Datenintegrationsplattformenoder cloudbasierte Analyseplattformen. Arbeiten Sie mit IT- und Finanzteams zusammen, um die am besten geeigneten Tools zu ermitteln, die sich nahtlos in bestehende Systeme integrieren lassen. Ein gut geplanter Auswahlprozess gewährleistet Kompatibilität, Skalierbarkeit und Sicherheit. Wenn Ihr Unternehmen beispielsweise den Überblick über große Mengen historischer Daten behalten möchte, können Sie sich für ein Data Warehouse-Tool entscheiden, das die Speicher- und komplexen Abfrageanforderungen effizient bewältigen kann.
  7. Sorgen Sie für Datensicherheit und Compliance: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Kontrollen, um zentralisierte Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen oder Missbrauch zu schützen. Dies ist besonders wichtig, da ein einzelnes, zentrales Repository durchaus zu einem Single Point of Failure werden kann. Verschlüsseln Sie sensible Daten, implementieren Sie Zugriffskontrollen, Audit-Trails und Überwachungsmechanismen.
  8. Etablieren Sie Datenstandards und Metadatenmanagement: Definieren Sie als Nächstes Datenstandards, Namenskonventionen und Metadatenverwaltungspraktiken, um die Konsistenz und Benutzerfreundlichkeit zentralisierter Daten sicherzustellen. Dokumentieren Sie Datendefinitionen, Herkunft und Beziehungen, um Kontext bereitzustellen und die Entdeckung und das Verständnis von Daten zu erleichtern.
  9. Stellen Sie Datenzugriffs- und Analysefunktionen bereit: Ermöglichen Sie Benutzern im gesamten Unternehmen einen einfachen Zugriff auf zentralisierte Daten. Implementieren Sie Self-Service-Analysetools, Datenvisualisierungsplattformen oder BI-Lösungen (Business Intelligence), um Benutzern die Möglichkeit zu geben, Erkenntnisse abzuleiten und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
  10. Überwachen und pflegen Sie die zentralisierte Dateninfrastruktur: Kontinuierliche Überwachung und Wartung der zentralisierten Dateninfrastruktur, um Leistung, Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit sicherzustellen. Überwachen Sie die Datenqualität und beheben Sie Probleme umgehend, um die Ressourcennutzung zu optimieren.
  11. Iterieren und verbessern: Überprüfen und iterieren Sie Ihre zentralisierte Datenstrategie regelmäßig basierend auf den sich ändernden Geschäftsanforderungen und technologischen Fortschritten. Verbessern Sie kontinuierlich Prozesse, Tools und Governance-Praktiken, um den Wert zentralisierter Daten zu maximieren.

Die Zukunft der Finanzanalyse: Ein zentralisierter Ansatz

Finanzinstitute verlassen sich traditionell auf fragmentierte Datenquellen und isolierte Analysesysteme. In der heutigen schnelllebigen und datengesteuerten Umgebung ist jedoch die Zentralisierung und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen – wie internen Systemen, externen Marktdatenanbietern usw. – nicht mehr möglich unstrukturierte Daten, sowie Gewinn- und Verlustrechnungen, Kapitalflussrechnungen und Bilanzen – sind für einen umfassenden Überblick über die Finanzlandschaft von entscheidender Bedeutung.

Der Übergang von isolierten zu zentralisierten Finanzanalysen ist für Unternehmen, die in der modernen Geschäftslandschaft erfolgreich sein wollen, unerlässlich. Durch die Datenzentralisierung in Verbindung mit moderner Technologie können Unternehmen auf umfassende Erkenntnisse zugreifen, die strategische Entscheidungen vorantreiben, die Finanzleistung verbessern und neue Chancen nutzen. Die Einführung eines zentralisierten Ansatzes für die Finanzanalyse ist nicht nur eine kluge Investition, sondern ein notwendiger Schritt zum Aufbau einer nachhaltigen und wettbewerbsfähigen Zukunft.

Astera bietet eine unternehmenstaugliche Lösung ohne Code zum Erstellen und Verwalten automatisierter Datenpipelines. Die Funktionen der Plattform umfassen ein breites Spektrum, vom Lesen verschiedener Dateiquellen und Datenbankanbieter bis hin zur Unterstützung verschiedener Dateiformate und Übertragungsprotokolle. Mit über 50 Konnektoren wird die Integration zwischen gängigen Datenbanken wie Oracle, SQL Server und Cloud-Plattformen wie AWS S3, Google Cloud und Azure nahtlos.

Benutzer können vertrauen Astera zum Laden von Daten in verschiedene Ziele, einschließlich Flatfiles, Cloud-Data-Warehouses und Datenbankziele. Das Entwerfen und Planen von Datenflüssen für die automatisierte Ausführung wird mit unserem integrierten Job-Scheduler zum Kinderspiel, sodass komplexe Aufgabensequenzen einfach visualisiert und implementiert werden können.

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