Ihre Organisation kann nach außen hin als eine stark systematisierte Struktur erscheinen. Intern handelt es sich jedoch um eine Sammlung von Daten, die aus Datenbanken, Dateien und mehreren anderen Quellen gesammelt wurden. Diese Daten können Ihrem Unternehmen helfen, sich weiterzuentwickeln und zu verbessern, aber nur, wenn Sie es effizient verwalten. Datenkonsolidierung kann Ihnen dabei helfen!

Dieser Blog bietet einen Überblick über die Datenkonsolidierung sowie einige Standardtechniken zur Datenkonsolidierung.

Was ist Datenkonsolidierung?

Bei der Datenkonsolidierung werden Daten aus mehreren Quellen kombiniert, bereinigt und überprüft, indem Fehler entfernt werden, und an einem einzigen Ort gespeichert, z Data Warehouse or Datenbank. In jedem Unternehmen fallen Daten aus verschiedenen Quellen und in mehreren Formaten an. Der Datenkonsolidierungsprozess erleichtert die Vereinheitlichung dieser Daten.

Durch die Konsolidierung von Daten können Unternehmen Geschäftsprozesse und Notfallwiederherstellungslösungen effizient planen, implementieren und ausführen. Dies geschieht, weil alle kritischen Daten an einem Ort den Benutzern a 360-Grad Ansicht aller ihrer Unternehmensgüter. Es verbessert Datenqualität, beschleunigt die Prozessausführung und vereinfacht den Informationszugriff. Dies beweist, wie notwendig die Datenkonsolidierung ist.

Den Unterschied zwischen Datenintegration und Datenkonsolidierung verstehen

Datenintegration und -konsolidierung werden häufig synonym verwendet, es gibt jedoch einige wesentliche Unterschiede zwischen diesen beiden Prozessen. Datenintegration umfasst eine breitere Palette von Aktivitäten zur Schaffung einer einheitlichen Datenansicht durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen in einer Single Source of Truth (SSOT). Andererseits betont die Datenkonsolidierung speziell den Prozess des Zusammenführens und Organisierens von Daten aus mehreren Quellen in einem Speicherrepository und der Erstellung eines zusammenhängenden Datensatzes. Sie wird durchgeführt, um die Datenstruktur zu standardisieren und Konsistenz sicherzustellen. Kurz gesagt ist die Datenkonsolidierung ein Teilbereich der Datenintegration.

Unternehmen müssen die Unterschiede zwischen Datenintegration und -konsolidierung verstehen, um den richtigen Ansatz für ihre Zwecke zu wählen Datenmanagement Bedürfnisse. Auf diese Weise können sie sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. 

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Datenkonsolidierungstechniken

Ziel der Datenkonsolidierung ist es, einen einheitlichen Datensatz zu erstellen, der leicht analysiert werden kann und es Unternehmen ermöglicht, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.  Im Folgenden sind die drei häufigsten Datenkonsolidierungstechniken aufgeführt:

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)

ETL ist eine der am häufigsten verwendeten Datenmanagementtechniken zur Konsolidierung von Daten. Dabei handelt es sich um einen Prozess, bei dem Daten aus einem Quellsystem extrahiert und nach der Transformation (einschließlich Datenbereinigung, Aggregation, Sortierung usw.).

Automatisierte Datenintegrationstools Sie können ETL auf zwei Arten durchführen:

• Stapelverarbeitung: geeignet für die Ausführung sich wiederholender Datenaufträge mit großem Volumen.
• Echtzeit-ETL: verwendet CDC (Datenerfassung ändern), um aktualisierte Daten in Echtzeit auf das Zielsystem zu übertragen.

Quelle: Wisatakuliner

Datenvirtualisierung

Datenvirtualisierung integriert Daten aus heterogenen Datenquellen, ohne sie zu replizieren oder zu verschieben. Es bietet Datenoperatoren eine konsolidierte, virtuelle Ansicht der Informationen.

Im Gegensatz zum ETL-Prozess bleiben die Daten an ihrem Platz, können jedoch virtuell von Front-End-Lösungen wie Anwendungen, Dashboards und Portalen abgerufen werden, ohne den spezifischen Speicherort zu kennen.

Data Warehousing

Data Warehousing ist der Prozess der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen und deren Speicherung in einem zentralen Repository. Dies erleichtert die Berichterstellung, Business Intelligence und andere Ad-hoc-Abfragen. Es bietet eine umfassende, integrierte Ansicht aller Datenbestände, wobei relevante Daten geclustert werden.

Daten, die mit einem Datenkonsolidierungstool an einem einzigen Ort gesammelt werden, erleichtern die Bestimmung von Trends und die Erstellung von Geschäftsplänen.

Datensee 

A Daten See ist ein unstrukturiertes Speichersystem, das große Mengen an Rohdaten speichert. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, ein Datensee schränkt die speicherbaren Datentypen nicht ein und macht es dadurch flexibler, aber auch schwieriger zu analysieren.  

Einer der Hauptvorteile eines Data Lakes besteht darin, dass er auch unstrukturierte Daten wie Social-Media-Beiträge, E-Mails und Dokumente speichern kann. Dies macht ihn zu einer wertvollen Ressource für Unternehmen, die eine breite Palette von Datentypen konsolidieren und analysieren müssen.

Stammdatenmanagement (MDM) 

Stammdatenverwaltung (MDM) ist ein Prozess der Datenkonsolidierung, um eine einzige, maßgebliche Datenquelle für geschäftskritische Informationen wie Kunden- oder Produktdaten zu erstellen. MDM stellt Datenkonsistenz sicher und reduziert Duplikate zwischen Systemen. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Datenintegrität, Datenverwaltung und Datenqualität von größter Bedeutung sind, wie z. B. Kundendatenmanagement, Produktinformationsmanagement und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

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Wrap up

Die Datenkonsolidierungsaufgaben bieten Unternehmen mehrere Vorteile. Wenn Daten an einem Ort gespeichert werden, ist eine kleinere Einrichtung für die Verwaltung erforderlich. Dadurch können Unternehmen ihre Kosten senken.

Darüber hinaus genießen Sie durch die Konsolidierung von Big Data eine bessere Kontrolle, da weniger Prozesse beim Datenabruf erforderlich sind und Sie direkt von einem Ort aus auf die Daten zugreifen können. Dies sorgt für eine erhebliche Zeitersparnis. Darüber hinaus werden die Planung, Implementierung und Ausführung von Disaster-Recovery-Lösungen vergleichsweise unkomplizierter, da sich alle kritischen Daten an einem Ort befinden.

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