Bei der Datenautomatisierung handelt es sich um einen Prozess, der die Datenverwaltung optimiert und rationalisiert, indem menschliche Eingriffe bei Aktivitäten wie Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL), Datenintegration, Datenvalidierung und Datenanalyse vermieden werden.
Viele Unternehmen setzen auf die Automatisierung als Schlüsselkomponente ihrer Datenverwaltungsstrategien.
Der IBM Data Differentiator berichtet, dass bis zu 68 % der Unternehmensdaten nie analysiert werden, was bedeutet, dass das Unternehmen nie den vollen Vorteil dieser Daten erkennt.
Die Automatisierung hilft Unternehmen, ihre betriebliche Effizienz zu verbessern und wachsende Datenmengen zu verarbeiten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und schnellere und fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Insbesondere kann die Datenautomatisierung dazu beitragen, den ETL-Prozess zu rationalisieren, den Daten häufig durchlaufen müssen, bevor ein Unternehmen sie nutzen kann. ETL umfasst das Extrahieren von Daten aus der Quelle, das Umwandeln in ein nutzbares Format und das Laden in die Zielanwendung oder -datenbank.
Durch die Eliminierung zeitaufwändiger, sich wiederholender Aufgaben, die früher manuelle Eingriffe erforderten, ermöglichen Datenautomatisierungstechnologien Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern, sich auf wichtigere Aufgaben wie Datenanalyse und Projekte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) zu konzentrieren.
Die Datenautomatisierung verbessert auch die Datenqualität, indem sie die Möglichkeit menschlicher Fehler bei der Datenverarbeitung minimiert.
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Datenautomatisierung ist für Unternehmen wichtig, die schnell wachsende Datenmengen aus verschiedenen Datenquellen verarbeiten, sie analysieren und darauf reagieren müssen. Jeden Tag werden rund 402,74 Millionen Terabyte an Daten generiert, ein Großteil davon in rohen oder unstrukturierten Formaten, die für IT-Systeme ohne Datenverarbeitung nur schwer zu lesen sind.1
Unternehmen benötigen saubere, genaue Daten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich Betrieb, Lieferketten, Marketing und Vertrieb, Unternehmensführung und mehr. Heute, da viele Unternehmen Initiativen zur künstlichen Intelligenz (KI) starten, werden noch größere Datenmengen benötigt, um große Sprachmodelle (LLMs) zu trainieren.
Vor der Datenautomatisierung war die Verarbeitung von Daten komplex, arbeitsintensiv und fehleranfällig. Daten-Workflows wie Datenerfassung, Datenaufbereitung und Datenintegration basierten auf handcodierten Skripten, die erstellt, gepflegt und häufig aktualisiert werden mussten. Verschiedene Datenquellen erforderten eine individuelle Codierung, um sie mit anderen Teilen der Datenpipeline eines Unternehmens kompatibel zu machen.
Automatisierte Datenverarbeitungstools können eine No-Code Lösung für diese Probleme bieten. Unternehmen, die eine Automatisierungsstrategie für Daten einsetzen, können die Verarbeitungszeit verkürzen, die Produktivität der Mitarbeiter steigern, die Datenqualität verbessern und mehr Daten schneller analysieren. Im Zeitalter von KI und Big-Data-Analytics gilt Datenautomatisierung als unverzichtbare Funktion.
Die Datenautomatisierung funktioniert durch die Einrichtung einer Datenpipeline, die automatisch Daten aus verschiedenen Quellen sammelt, die Daten zur Nutzung verarbeitet und sie an die Repositories und Tools liefert, die sie benötigen.
Zu den Datenquellen können Datenbanken, Webanwendungen, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Cloud-Dienste und viele andere unterschiedliche Quellen gehören. Das endgültige Ziel der Daten kann ein Data Warehouse, eine Analytics-Anwendung, ein Business-Intelligence-Tool oder ein KI- oder ML-Modell sein.
Während die Daten die Datenpipeline durchlaufen, arbeiten verschiedene Automatisierungstechnologien zusammen, um die einzelnen Schritte auszuführen.
So können Datenkonnektoren beispielsweise Daten aus jeder Quelle abrufen, ohne dass benutzerdefinierter Code oder manuelle Eingriffe erforderlich sind. Robotic Process Automation (RPA) kann sich wiederholende Aufgaben ausführen, wie das Auffinden bestimmter Daten in einer Tabelle oder einer Rechnung und deren Übertragung in eine Anwendung.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind ebenfalls wichtige Technologien für die Datenautomatisierung. Sie können komplexe Dateneingabeaufgaben automatisieren, anspruchsvolle Datenkonvertierungen durchführen und Datenverarbeitungsparameter automatisch anpassen, wenn sich die Umstände oder Geschäftsanforderungen ändern.
Eine der wichtigsten Methoden zur Verarbeitung von Datensätzen zur Verwendung ist als ETL bekannt: Extrahieren, Transformieren und Laden. Die Datenautomatisierung trägt dazu bei, diese und andere wichtige Schritte im Lebenszyklus der Datenverwaltung zu optimieren:
Datenintegration ist der Oberbegriff für das Sammeln, Kombinieren und Harmonisieren von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einheitlichen, kohärenten Format, das für verschiedene analytische, operative und entscheidungsrelevante Zwecke genutzt werden kann.
Die Datenintegration umfasst eine Reihe von Schritten und Prozessen, darunter die Datenextraktion, die Datentransformation, das Laden von Daten und die Datenanalyse, die im Folgenden beschrieben werden.
Rohdaten werden aus verschiedenen Quellen kopiert oder exportiert, z. B. aus SQL- und NoSQL-Datenbanken, Webanwendungen, APIs, Cloud-Services und Tabellenkalkulationen. Die Arten der extrahierten Daten können sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Datenformate umfassen, wie JSON, XML, relationale Datenbanktabellen und mehr.
Automatisierte Datenextraktionstools können Daten aus diesen unterschiedlichen Quellen erkennen und extrahieren, ohne dass menschliches Eingreifen oder benutzerdefinierte Codierung erforderlich ist. Sie können bestimmte Informationen in großen Mengen unstrukturierter Daten wie Geschäftsdokumenten, E-Mails oder Webseiten lokalisieren und abrufen. Einige Extraktionswerkzeuge können sogar mit handgeschriebenem Text und Bildern mit niedriger Auflösung arbeiten.
Datenkonvertierung ist ein entscheidender Teil des Datenintegrationsprozesses, bei dem Rohdaten in ein einheitliches Format oder eine einheitliche Struktur umgewandelt werden. Die Datenkonvertierung stellt die Kompatibilität mit den Zielsystemen sicher und verbessert die Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit. Je nach Zielort können die Daten mehrere Transformationen durchlaufen, um sie für die Verwendung vorzubereiten.
Tools zur Datenautomatisierung können Datentransformationen durchführen, z. B. Daten bereinigen, um Fehler und Inkonsistenzen zu beseitigen, Daten neu formatieren, z. B. Spalten aus einer Kalkulationstabelle entfernen und Daten durch Kombination mehrerer Datensätze aggregieren. Automatisierungswerkzeuge können auch Daten anreichern, indem sie relevante Informationen aus anderen Quellen hinzufügen.
Wenn die Daten transformiert sind, werden sie in ihr Ziel geladen, bei dem es sich häufig um ein Data Warehouse, eine Analyse-App oder ein anderes Tool handelt, das den Benutzern den Zugriff auf die Daten und die Arbeit mit ihnen ermöglicht. In der Regel beinhaltet dieser Prozess ein anfängliches Laden aller Daten, gefolgt von einem regelmäßigen Laden von inkrementellen Datenänderungen und, seltener, von vollständigen Aktualisierungen, um Daten im Warehouse zu löschen und zu ersetzen.
Automatisierungstools können das automatische Laden von Daten in bestimmten Zeitintervallen planen, z. B. ein- oder zweimal am Tag. Sie können auch das Laden von Daten einleiten, wenn Trigger aktiviert werden, z. B. wenn neue Daten zum Speicher hinzugefügt oder ein Dokument aktualisiert werden. Einige Tools können auch automatisch benutzerdefinierten Code generieren, um verschiedene Arten von Assets ordnungsgemäß zu laden.
Nach der Extraktion, Transformation und dem Laden können die Daten analysiert werden, um Trends, Muster und Korrelationen aufzudecken und Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Automatisierungstools können viele Datenanalyseaufgaben automatisch durchführen, damit Data Scientists schneller und effektiver arbeiten können.
Automatisierungswerkzeuge können Daten kodieren oder in ein numerisches Format konvertieren, Daten in Teilmengen aufteilen, Variablen isolieren, fehlende Werte imputieren und große Datensätze in High-Level-Abstraktionen verallgemeinern. Für Geschäftsanwender kann die Datenautomatisierung Datenvisualisierungen erstellen, die ihnen helfen, datengesteuerte Erkenntnisse zu verstehen und zu nutzen.
Zu den wichtigsten Vorteilen der Datenautomatisierung gehören:
Das Verschieben und Verarbeiten großer Datenmengen durch eine Datenpipeline kann ein komplexer, zeitaufwändiger Prozess sein. Durch die Automatisierung der vielen Aufgaben in der gesamten Datenpipeline wird die Verarbeitungszeit erheblich vereinfacht und beschleunigt.
Wenn Sie die Verarbeitung großer Datenmengen von menschlichen Eingriffen befreien, wird auch die Möglichkeit menschlicher Fehler beseitigt. Tools zur Datenautomatisierung können auch eine Datenvalidierung durchführen, um Fehler in den Daten zu vermeiden und die Konsistenz mit den Geschäftsregeln zu gewährleisten.
Durch die Automatisierung entfallen die Kosten dafür, dass Mitarbeiter Zeit und Mühe für Datenverarbeitungsaufgaben aufwenden. Beispielsweise können Automatisierung bei der Dateneingabe, der Korrektur von Fehlern und der Formatierung von Daten helfen, um sie mit anderen Systemen und Tools kompatibel zu machen.
Durch die Automatisierung von Analyseaufgaben, die früher manuelle Eingriffe von Datenteams erforderten, beschleunigt die Datenautomatisierung die Entdeckung datengestützter Geschäftseinblicke, oft in Echtzeit.
Schnellere Geschäftseinblicke bedeuten, dass Unternehmen datengestützte Entscheidungen in Echtzeit treffen können, um neue Chancen zu ergreifen, die Customer Experience zu verbessern, und das Risiko zu mindern, dass sie handeln, ohne die potenziellen Konsequenzen zu kennen.
Tools zur Datenautomatisierung können dazu beitragen, Daten während der Verarbeitung zu schützen, indem sie sensible Daten automatisch verschlüsseln, Daten zur Einhaltung von Vorschriften authentifizieren und prüfen und den Zugriff auf Datenquellen einschränken.
Wenn das Datenvolumen wächst und sich die Geschäftsprozesse weiterentwickeln, bietet die Automatisierung den Unternehmen die Möglichkeit, die Datenverarbeitung zu skalieren, während die Leistung beibehalten wird.
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1 Amount of Data Created Daily (2024), Exploding Topics, 13. Juni 2024.
