Datenkonsolidierung- Definition, Techniques & More
Wenn Unternehmen ihre Datentypen nicht zusammen konsolidieren, indem sie diese Informationen an einem Ort speichern, wird es schwierig, wichtige Informationen zu extrahieren und Trends oder Muster zu analysieren.
Die Datenkonsolidierung ist der Prozess, mit dem Unternehmen einen Kerndatensatzerstellen koennen, um die Erkenntnisse zu untersuchen, die diese historischen Informationen zur direkten kuenftigen Entscheidung fuehren.machen fuer Geschaeftsoperationen.
Was ist Datenkonsolidierung?
Die Datenkonsolidierung ist der Prozess, bei dem verschiedene Datenpunkte an einem einzigen Ort, z. B. einem Data Warehouse, gesammelt, kombiniert und gespeichert werden. In diesem Prozess werden Redundanzen entfernt und Fehler geloescht, um die Genauigkeit zu gewaehrleisten.
Dieser wesentliche Prozess ermoeglicht es dem Management, die Datenquellen zu rationalisieren, Muster zu identifizieren und zu untersuchen und Einblicke in wichtige Geschaeftsablaeufe aus einer breiten Sicht zu gewinnen, anstatt mehrere, unterschiedliche Datenpunkte zu durchforsten.
Dies wird erreicht, indem Rohdateien in verwertbare Erkenntnisse manipuliert werden, um zukuenftige finanzielle und operative Entscheidungen zugrunde zu legen. Die Datenkonsolidierung kommt Unternehmen zugute, indem sie die Qualitaet und Genauigkeit der Informationen sicherstellen und einen effektiveren Prozess des Zugriffs, der Manipulation und der Pruefung der Daten bei Bedarf ermoeglichen.
3 Methoden zur Konsolidierung von Schluesseldaten
Die folgenden Techniken - ETL, Datenvirtualisierung und Data Warehousing - sind die gebraeuchlichsten Methoden zur Datenkonsolidierung.
1. ETL (Extract, Transform, Load)
ist der Prozess der Extraktion von Daten aus einem Quellsystem, Transformation der Informationen (durch Methoden der Sortierung, Bereinigung oder Aggregation), um dann in ein Zielsystem zu laden. Es gibt zwei Moeglichkeiten, dies geschieht-
- Real-Time ETL - Verwendet Change Data Capture (CDC), um die Daten in Echtzeit in das Zielsystem zu uebertragen.
- Stapelverarbeitung - Fuer wiederkehrende Datasets mit hohem Volumen.
2. Datenvirtualisierung
Diese Technik integriert Datenquellen, ohne sie zu verschieben oder zu replizieren. Eine virtuelle, konsolidierte Ansicht ist das, was Datenoperatoren sehen und mit denen sie arbeiten. Obwohl die Daten an ihrem urspruenglichen Speicherort bleiben, koennen sie alle virtuell von Front-End-Anwendungen, Portalen und Dashboards abgerufen werden.
3. Data Warehousing
Diese Methode beinhaltet die Integration von Daten aus mehreren Standorten und Quellen, um an einem zentralen Ort zu speichern, um Ad-hoc-Abfragen, Berichte sowie andere Geschaeftsvorgaenge und -einblicke effektiv zu erleichtern.
Es bietet eine integrierte Ansicht aller Datenbestaende und kategorisiert relevante Informationen zusammen fuer eine besser organisierte Analyse. Alle Daten an einem Ort zu haben, ermoeglicht mehr Leichtigkeit bei der Identifizierung von Trends und der Erstellung von Strategien zur Verbesserung des Geschaeftsbetriebs.
Die Herausforderungen der Datenkonsolidierung
Mit bestehenden Teams und dem internen Management ist die interne Datenkonsolidierung moeglicherweise nicht die effektivste Loesung, da es Herausforderungen gibt, die auftreten koennen, wenn eine herkoemmliche Vor-Ort-Datenkonsolidierung durchgefuehrt wird.
- Zeit
- Ressourcen
- Standorte
Es kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen, um die Datenquellen abzurufen und zusammenzubringen. Wenn zu viel Zeit fuer diese Aufgabe aufgewendet wird, koennen diese Daten durch neue, relevantere Daten ueberfluessig werden, bevor die Standortkompilierung abgeschlossen werden kann.
- Sicherheit
Best Practices fuer die
Datenkonsolidierung Die Datenkonsolidierung sollte strategisch geplant werden, um sicherzustellen, dass der effizienteste Prozess fuer den Datentyp und das Geschaeftsmodell als Ganzes uebernommen wird. Die folgenden Punkte enthalten einige der Best Practices fuer Unternehmen.
- Kompatibilitaet pruefen - Sind die Datentypen und das Ziel der Konsolidierung kompatibel? Ist dies nicht der Fall, bedeutet dies, dass die Daten transformiert werden muessen, um die Unterschiede zu korrigieren.
- Kopien behalten - Die Termdatenlinie beschreibt, wie Quelle und Historie von Daten, Transformation und Konsolidierung verfolgt und referenziert werden koennen. Die Informationen koennen fuer ein Unternehmen verwendet werden, um ihre Einhaltung von Vorschriften zu beweisen, oder um Schritte nachzuverfolgen, um Einblicke in zukuenftige Entscheidungen im Verstaendnis dieser Analysen zu erhalten.
- Standardisierung von Zeichensatzkonvertierungen - Bei Verwendung von Anwendungen, die die Speicherung von Single-Byte-Zeichen ermoeglichen, kann die Anwendung die Zeichentypen konvertieren. Allerdings koennen die Verarbeitungstools nicht erfassen, dass die Daten in verschiedenen Formaten vorliegen, was zu Fehlern waehrend der Konvertierung fuehren kann. Die Standardisierung von Zeichensatzkonvertierungen fuehrt zu einem genaueren und zuverlaessigeren Ergebnis bei der Datenkonsolidierung.
Alle Unternehmen, die grosse Datenmengen verwalten, sollten eine effektive Strategie fuer das Datenmanagementhaben. Der Konsolidierungsprozess ist eine Technik, die es Unternehmen ermoeglicht, einen klareren Einblick in ihre betrieblichen und Vertriebstrends zu erhalten, um in Zukunft fundierte Entscheidungen zu treffen.
Alles Wissenswerte ueber Datenmigration Die
Wie Cyber Resilience in einem Business
Datenermittlungsprozess- 5 Schritte zum Erfolg
Haeufige Ursachen fuer Datenverlust und wie man sie
Datensicherheit und Datenschutz- Was ist der Unterschied?
