Unternehmen verlassen sich heute stark auf Daten, um Trends vorherzusagen, Prognosen zu erstellen, zukünftige Anforderungen zu planen, Verbraucher zu verstehen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Um diese Aufgaben zu erfüllen, ist ein schneller Zugriff auf Unternehmensdaten an einem Ort unerlässlich. Hier bietet sich die Datenerfassung an. Aber was ist es?

Was ist Datenaufnahme?

Bei der Datenaufnahme werden Daten aus verschiedenen Quellen erfasst, importiert und in eine Zieldatenbank übertragen, wo sie gespeichert und analysiert werden können. Abhängig von den Geschäftsanforderungen und der Infrastruktur kann diese Datenbewegung stapelweise oder in Echtzeit erfolgen.

Das Zielsystem kann eine Datenbank sein, Data Warehouse, Daten See, Datamartusw. Zu den Datenquellen könnten andererseits Tabellenkalkulationen, Web-Datenextraktion oder Web-Scrapping, interne Apps und SaaS-Daten gehören.

Unternehmensdaten werden normalerweise in mehreren Quellen und Formaten gespeichert. Verkaufsdaten können sich beispielsweise in Salesforce, relationalen DBMS-Shop-Produktinformationen usw. befinden. Da diese Daten von verschiedenen Standorten stammen, müssen Analysten sie bereinigen und konvertieren, um sie für eine schnelle Entscheidungsfindung analysieren zu können. Tools zur Datenerfassung sind in solchen Szenarien von großem Nutzen.

Datenaufnahme vs. Datenintegration: Was ist der Unterschied?

Oberflächlich betrachtet scheinen beide Konzepte ähnlich zu sein. Allerdings sind Datenaufnahme und Datenintegration nicht dasselbe. Unter Datenaufnahme versteht man das Sammeln und Verschieben von Daten in ein Zielsystem zur sofortigen Verwendung oder Speicherung. Bei der Datenintegration hingegen geht es darum, Daten, die über unterschiedliche Systeme und Anwendungen verteilt sind, in einem zentralen Repository zu vereinen und so eine einzige, ganzheitliche Ansicht für Berichte und Analysen zu schaffen.

Was ist der Unterschied zwischen Datenaufnahme und ETL/ELT?

Auch hier umfasst die Datenaufnahme das Sammeln von Rohdaten und deren Übertragung in ein System ohne Transformation. Es findet am Anfang der Datenpipeline statt und konzentriert sich auf den Import von Daten in einen Staging-Bereich. Im Gegensatz dazu verwenden ETL und ELT unterschiedliche Techniken zur Datenintegration – sie umfassen Datenextraktion, -transformation und -laden, wobei die Reihenfolge der Schritte davon abhängt, ob die verwendete Methode ETL oder ELT war. Die Datentransformation kann aus der Bereinigung, Anreicherung und Umstrukturierung von Daten bestehen, um sie für die Analyse oder Speicherung vorzubereiten.

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Datenaufnahmetypen

Die Datenaufnahme kann je nach Geschäftsanforderungen auf unterschiedliche Weise erfolgen, z. B. in Echtzeit, in Stapeln oder in einer Kombination aus beidem (bekannt als Lambda-Architektur).

Schauen wir uns die Möglichkeiten zur Durchführung genauer an.

• Echtzeitaufnahme

Die Datenerfassung in Echtzeit, auch Streaming-Daten genannt, ist hilfreich, wenn die erfassten Daten äußerst zeitkritisch sind. Daten werden erfasst, verarbeitet und gespeichert, sobald sie für die Entscheidungsfindung in Echtzeit generiert werden. Ziel ist es, die Verzögerung zwischen Datengenerierung und -verarbeitung so gering wie möglich zu halten.

Um Daten in Echtzeit zu erfassen, können Unternehmen Streaming-Datenerfassungsplattformen nutzen, die kontinuierlich Daten sammeln und verarbeiten. Beispielsweise müssen die von einem Stromnetz erfassten Daten ständig überwacht werden, um Probleme wie Überhitzung oder Gerätestörungen zu erkennen und eine vorbeugende Wartung zu ermöglichen, um eine kontinuierliche Stromversorgung sicherzustellen.

• Batch-Aufnahme

Bei der Batch-Aufnahme werden Daten in diskreten Batches erfasst und verschoben. Häufig ist die Ausführung dieser Batches so geplant, dass sie automatisch ausgeführt werden oder auf der Grundlage eines Ereignisses ausgelöst werden. Zur Batch-Aufnahme gehören auch Techniken wie die dateibasierte Aufnahme, bei der Daten aus Dateien (z. B. CSV, JSON, XML) gesammelt und in Dateisystemen gespeichert oder über APIs abgerufen werden. Es ist für große Datenmengen geeignet und kann in geplanten Intervallen effizient verarbeitet werden.

• Lambda-Architektur

Die von Nathan Marz im Jahr 2011 eingeführte Lambda-Architektur gleicht die Vorteile der Batch- und Echtzeit-Aufnahme aus, indem sie die Batch- und Echtzeit-Verarbeitungsebenen parallel ausführt.

Die Architektur besteht aus drei Hauptschichten:

1. Batch-Ebene: Diese Schicht ist für die Verarbeitung großer Datenmengen im Batch-Modus verantwortlich. Typischerweise werden verteilte Verarbeitungsframeworks wie Apache Hadoop und MapReduce verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten. Die Batch-Schicht berechnet im Laufe der Zeit umfassende Ansichten der Daten, die dann in einer Batch-Schicht-Datenbank gespeichert werden.
2. Geschwindigkeitsebene: Die Geschwindigkeitsschicht übernimmt die Datenverarbeitung in Echtzeit. Es verarbeitet Daten, die sofort verarbeitet und analysiert werden müssen, und liefert Ergebnisse mit geringer Latenz. In dieser Schicht werden häufig Technologien wie Apache Storm, Apache Flink oder Apache Spark Streaming verwendet, um Streaming-Daten in Echtzeit zu verarbeiten.
3. Servierschicht: Die Serving-Schicht bedient Abfragen und bietet Zugriff auf die Ergebnisse, die sowohl von der Batch- als auch von der Geschwindigkeitsschicht generiert werden. Es konsolidiert die Ergebnisse beider Ebenen und bietet Endbenutzern oder nachgelagerten Anwendungen eine einheitliche Sicht auf die Daten.

• Mikrobatchierung
  Micro-Batching liegt zwischen der traditionellen Stapelverarbeitung und der Echtzeit-Streaming-Verarbeitung. Mikrobatch-Daten werden in kleinen Batches mit fester Größe in regelmäßigen Abständen verarbeitet, die typischerweise zwischen Millisekunden und Sekunden liegen.

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Datenaufnahme-Framework

Ein Datenerfassungs-Framework ist einfach ein System oder eine Plattform, die das Sammeln, Importieren und Verarbeiten großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen in einer zentralen Speicher- oder Verarbeitungsumgebung erleichtern soll.

Zu den wichtigsten Komponenten eines Datenerfassungs-Frameworks gehören:

1. Datenquellen: Diese können vielfältig sein und Datenbanken, Dateien, Streams, APIs, Sensoren usw. umfassen.
2. Daten-Steckverbinder: Diese Adapter oder Konnektoren ermöglichen dem Framework die Verbindung mit verschiedenen Arten von Datenquellen.
3. Datentransport: Dies kann Stapelverarbeitung, Echtzeit-Streaming oder eine Kombination aus beidem umfassen.
4. Fehlerbehandlung und -überwachung: Das Framework sollte Mechanismen zur Behandlung von Fehlern während des Aufnahmeprozesses und zur Gewährleistung der Datenintegrität bereitstellen.
5. Skalierbarkeit und Leistung: Ein gutes Datenerfassungs-Framework sollte in der Lage sein, große Datenmengen zu verarbeiten und horizontal zu skalieren.
6. Sicherheit: Das Framework sollte Funktionen zur Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Einhaltung von Datenschutzbestimmungen umfassen.

Vorteile der Datenerfassung

Die Datenerfassung bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile. Auf hoher Ebene ermöglicht es einem Unternehmen beispielsweise, bessere Entscheidungen zu treffen, die Marketingkampagnen optimieren, überlegene Produkte entwickeln und den Kundenservice verbessern. Hier sind die wichtigsten Vorteile der Datenaufnahme:

1. Effiziente Datenerfassung: Die Datenaufnahme ermöglicht die effiziente Erfassung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen.
2. Datenzentralisierung: Es erleichtert Datenzentralisierung in einem einzigen Repository oder System, was die Verwaltung und Nutzung erleichtert.
3. Echtzeit-Einblicke: Die Echtzeitaufnahme ermöglicht zeitnahe Erkenntnisse und beschleunigt datengesteuerte Entscheidungen.
4. Integration mit Analysetools: Erfasste Daten können nahtlos in verschiedene Analyse- und Visualisierungstools für erweiterte Analysen, Berichte und Business Intelligence integriert werden.
5. Effiziente Betriebsabläufe: Die Automatisierung von Datenerfassungsprozessen reduziert den manuellen Aufwand und verbessert die betriebliche Effizienz, wodurch Ressourcen für strategischere Aufgaben frei werden.

Anwendungsfälle für die Datenaufnahme

1. Gesundheitswesen: Patientendatenintegration für bessere Diagnosen

Herausforderung: Gesundheitsorganisationen sammeln riesige Mengen an Patientendaten aus elektronischen Gesundheitsakten (EHR), medizinischen IoT-Geräten und Versicherungsansprüchen. Die Integration dieser Daten aus mehreren Quellen in Echtzeit ist jedoch eine Herausforderung.

Lösung: Datenerfassungsframeworks helfen dabei, strukturierte und unstrukturierte Daten aus elektronischen Gesundheitsakten, tragbaren Gesundheitsgeräten und Laborberichten in einen zentralen Datensee zu erfassen. Dadurch können Gesundheitsdienstleister auf eine einheitliche Patientenakte zugreifen und Diagnosen, Behandlungspläne und prädiktive Analysen für Patientenergebnisse verbessern.

2. Finanzen: Betrugserkennung in Echtzeit

Herausforderung: Finanzinstitute müssen zur Erkennung von Betrug enorme Mengen an Transaktionsdaten verarbeiten. Um unbefugte Aktivitäten zu verhindern, ist häufig eine Echtzeitanalyse erforderlich.

Lösung: Lösungen zur Aufnahme von Streaming-Daten ermöglichen es Banken, kontinuierlich Transaktionsdaten aus mehreren Quellen aufzunehmen. KI-gesteuerte Betrugserkennungsmodelle analysieren Transaktionsmuster in Echtzeit und kennzeichnen Anomalien, sodass sofort reagiert werden kann. Dies reduziert Finanzbetrug und erhöht die Sicherheit.

3. Einzelhandel: Personalisierte Kundenerlebnisse mit Data Lakes

Herausforderung: Einzelhändler sammeln Daten aus Einkäufen im Geschäft, von E-Commerce-Websites, mobilen Apps und Treueprogrammen. Allerdings erschweren isolierte Daten die Personalisierung des Kundenerlebnisses.

Lösung: Datenerfassungsplattformen sammeln und verarbeiten Daten aus allen Quellen in einem einheitlichen Kundendatensee. Auf diese Weise können Einzelhändler das Einkaufsverhalten analysieren, Marketingkampagnen personalisieren und Produkte auf der Grundlage früherer Einkäufe und Präferenzen empfehlen.

4. Fertigung: IoT-Sensordaten für vorausschauende Wartung

Herausforderung: Hersteller verlassen sich auf IoT-fähige Maschinen, um die Produktionseffizienz zu überwachen. Eine inkonsistente Datenaufnahme kann jedoch zu Verzögerungen bei der Erkennung von Maschinenausfällen führen.

Lösung: Eine Echtzeit-Datenerfassungspipeline sammelt IoT-Sensordaten von Maschinen und analysiert Temperatur-, Vibrations- und Druckanomalien. Dies ermöglicht eine vorausschauende Wartung, reduziert ungeplante Ausfallzeiten und verbessert die Betriebseffizienz.

5. Medien & Unterhaltung: Inhaltsempfehlungen in Echtzeit

Herausforderung: Streaming-Plattformen müssen das Benutzerverhalten und die Präferenzen in Echtzeit analysieren, um relevante Inhalte vorzuschlagen und das Engagement zu verbessern.

Lösung: Netflix und Spotify nutzen Datenerfassungs-Frameworks, um Benutzerinteraktionen, Anzeigeverläufe und Feedback kontinuierlich zu verarbeiten. Indem sie diese Daten in KI-gesteuerte Empfehlungsmaschinen einspeisen, verbessern sie das Benutzererlebnis mit personalisierten Inhaltsvorschlägen.

6. Regierung: Intelligentes Verkehrsmanagement in Städten

Herausforderung: Um Staus zu reduzieren und die städtische Mobilität zu verbessern, müssen Stadtverwaltungen Verkehrsdaten aus unterschiedlichen Quellen – darunter Straßensensoren, GPS-Geräte und Überwachungskameras – in Echtzeit verwalten.

Lösung: Eine Echtzeit-Datenerfassungspipeline verarbeitet Live-Verkehrsfeeds und integriert Daten mit KI-gestützten Verkehrsvorhersagemodellen. Dies ermöglicht dynamische Ampelanpassungen, intelligente Routenvorschläge und eine verbesserte Effizienz des öffentlichen Nahverkehrs.

Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenerfassung

Im Folgenden sind die wichtigsten Herausforderungen aufgeführt, die sich auf die Leistung der Datenaufnahmepipeline auswirken können:

• Manuelle Prozesse

Das Datenvolumen hat zugenommen und ist stark diversifiziert. Die alten Verfahren der Datenerfassung sind nicht mehr schnell genug, um der Menge und Bandbreite unterschiedlicher Datenquellen gerecht zu werden. Und Codes schreiben, um Daten aufzunehmen und manuell zu erstellen Zuordnungen für den Extrahieren, Reinigung, und es im Zeitalter der Automatisierung zu laden, ist ein Schritt in die falsche Richtung.

Daher besteht Bedarf an einer Automatisierung der Datenerfassung, um den Prozess zu beschleunigen – die Verwendung eines fortschrittlichen Datenerfassungstools ist eine Möglichkeit, dies zu erreichen.

• Der Kostenfaktor

Die Datenerfassung kann aufgrund mehrerer Faktoren teuer werden. Beispielsweise kann die Wartung der Infrastruktur, die Sie zur Unterstützung der zusätzlichen Datenquellen und patentierten Tools benötigen, auf lange Sicht sehr kostspielig sein.

Ebenso ist es kostspielig, ein Team von Datenwissenschaftlern und anderen Spezialisten zur Unterstützung der Datenerfassungspipeline zu beschäftigen.

• Das Risiko für die Datensicherheit

Datensicherheit ist eine der größten Herausforderungen beim Erfassen und Verschieben von Daten. Diese Bedeutung liegt darin begründet, dass Daten während des Aufnahmeprozesses häufig in zahlreichen Phasen bereitgestellt werden, was ihre Einhaltung erschwert Compliance-Anforderungen.

• Unzuverlässigkeit von schlechten Daten

Die Sicherstellung sauberer und genauer Daten während des gesamten Aufnahmeprozesses ist eine große Herausforderung, insbesondere für Unternehmen mit Hunderten von Datenquellen. Eine fehlerhafte Datenerfassung kann zu unzuverlässigen Analysen und irreführenden Schlussfolgerungen führen.

Best Practices für die Datenerfassung

Die Aufnahme von Daten bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Die Einbeziehung der Best Practices in den Gesamtprozess hilft jedoch bei der Bewältigung dieser Probleme. Hier sind einige Best Practices für die Datenerfassung, die Sie berücksichtigen sollten:

Schwierigkeiten antizipieren und entsprechend planen

Der erste Schritt einer Datenerfassungsstrategie 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 Datenerfassungstool um den Prozess zu unterstützen.

Automatisieren Sie den Prozess

Da die Datenmenge und -komplexität zunimmt, 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 durch Trennzeichen getrennten Datei, die in einem Ordner gespeichert ist, aufnehmen, bereinigen und an den SQL Server übertragen. Dieser Vorgang muss jedes Mal wiederholt werden, wenn eine neue Datei im Ordner abgelegt wird. Durch den Einsatz eines Datenerfassungstools, das den Prozess mithilfe ereignisbasierter Trigger automatisieren kann, kann der gesamte Erfassungszyklus 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.

Datenvalidierung und Qualitätssicherung

Priorisieren Sie Datenvalidierungs- und Qualitätssicherungsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass die erfassten Daten korrekt, vollständig und konsistent sind. Implementieren Sie Validierungsprüfungen und Datenprofilierungstechniken, um Anomalien, Fehler oder Inkonsistenzen in den eingehenden Daten zu identifizieren. Durch die Validierung von Daten zum Zeitpunkt der Erfassung können Unternehmen die Ausbreitung von Fehlern in der gesamten Datenpipeline verhindern und die Integrität ihrer Datenbestände aufrechterhalten.

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Datenerfassungstools

Tools zur Datenerfassung tragen maßgeblich dazu bei, die Erfassung, Verarbeitung und Speicherung großer Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu automatisieren und zu beschleunigen. Diese Tools optimieren den Aufnahmeworkflow, indem sie Konnektoren oder Adapter für verschiedene Datenquellen bereitstellen, sodass kein benutzerdefinierter Integrationscode erforderlich ist. Sie ermöglichen eine effiziente Datenbewegung durch Stapelverarbeitung, Echtzeit-Streaming oder beides und nutzen Parallelverarbeitung und verteilte Rechentechniken, um die Übertragungsgeschwindigkeit zu optimieren und die Latenz zu minimieren.

Darüber hinaus bieten diese Tools Skalierbarkeit und Leistung durch horizontale Skalierung, um steigende Datenlasten zu bewältigen und eine gleichbleibende Leistung und Zuverlässigkeit auch in Szenarien mit hoher Nachfrage aufrechtzuerhalten.

Überwachungs- und Verwaltungsfunktionen sind ebenfalls integraler Bestandteil von Datenerfassungstools. Sie bieten Einblick in die Erfassungspipeline und ermöglichen es Unternehmen, den Auftragsstatus zu verfolgen, den Systemzustand zu überwachen und Probleme in Echtzeit zu beheben.

Darüber hinaus legen Datenerfassungstools Wert auf Sicherheit und Compliance und bieten Funktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, um sicherzustellen, dass die Daten während des gesamten Erfassungsprozesses sicher bleiben. Zu den beliebten Datenerfassungstools gehören: Astera, Apache Kafka, Apache NiFi, Amazon Kinesis, Google Cloud Dataflow, Apache Flume und StreamSets.

KI-gestützte Datenaufnahme mit Astera Datenpipeline-Builder

Jetzt verstehen Sie, was Datenerfassung bedeutet und wie Datenerfassungstools zur Rationalisierung der Datenverwaltung beitragen. Diese Tools können bei der geschäftlichen Entscheidungsfindung und der Verbesserung der Business Intelligence helfen. Sie reduzieren die Komplexität der Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen und ermöglichen Ihnen die Arbeit mit verschiedenen Datentypen und Schemata.

Für Unternehmen, die eine umfassende Datenerfassungslösung suchen, Astera Data Pipeline Builder ist eine führende Wahl. Es bietet eine KI-gestützte, Cloud-basierte No-Code-Plattform mit erweiterten Funktionen für Konnektivität, Datenbewegung und vorgefertigte Datentransformationen.

Mit dem Tool können Benutzer alle Komponenten ihrer ETL-, ELT- und Datenvorbereitungs-Workflows bequem an einem Ort verwalten, es unterstützt einfache englischsprachige Befehle und verarbeitet Daten in Echtzeit, nahezu in Echtzeit und im Stapelverarbeitungsprozess.

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