Was ist Datenoptimierung?

Datenoptimierung ist der Prozess zur Verbesserung der Organisation und Qualität von Datensätzen , um eine effiziente Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse durch Unternehmen und andere Organisationen sicherzustellen.

Die Datenoptimierung umfasst ein breites Spektrum von Datenmanagementtechniken . Sie umfasst Strategien zur Optimierung der Datenbereinigung, Speicherung, Transformation und Verarbeitung sowie Strategien zur Optimierung von Abfragen. Durch die erfolgreiche Optimierung von Daten können Organisationen fundiertere Entscheidungen treffen, kosteneffizientere Geschäftsabläufe etablieren und skalierbare Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) unterstützen.

Da sich Unternehmen zunehmend auf die Optimierung ihrer Datenbestände konzentrieren, setzen viele KI-gestützte Lösungen ein, um Datenoptimierungsprozesse zu verbessern. Zu diesen Lösungen gehören KI-gestützte Datenbereinigungstools, Software für Data Governance und Observability, hybride Cloud-Speicherlösungen und Data Lakehouse-Plattformen.

Obwohl der Zugang zu hochwertigen und relevanten Daten schon immer wichtig für zuverlässige Analysen und bessere Entscheidungsfindung war, gewinnt er in der modernen Datenlandschaft an zusätzlicher Dringlichkeit. Dafür gibt es drei Gründe: Datenvolumen, Komplexität und Wettbewerbsdruck durch KI.

Unternehmen haben heute mit Datenmengen zu kämpfen, die erheblich größer sind als das, was während der meisten Menschheitsgeschichte verfügbar war: Eine globale Studie aus dem Jahr 2024 zu Unternehmen unterschiedlicher Größe ergab, dass fast zwei Drittel mindestens ein Petabyte an Daten verwalteten.¹

Ein Großteil dieser Daten ist Big Data: riesige Datensätze in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten. Unstrukturierte Daten lassen sich insbesondere nicht ohne Weiteres in die festen Schemata relationaler Datenbanken integrieren, was bedeutet, dass herkömmliche Werkzeuge und Methoden in der Regel nicht für die Verarbeitung und Analyse unstrukturierter Daten verwendet werden können.

Gleichzeitig stehen Unternehmen unter dem Druck,KI-fähige Daten zu nutzen – qualitativ hochwertige, zugängliche und vertrauenswürdige Informationen, die Organisationen getrost für Schulungen und Initiativen im Bereich der künstlichen Intelligenz verwenden können.

Doch die meisten Unternehmen verfügen noch nicht über KI-reife Daten: Laut einer Umfrage des IBM Institute for Business Value aus dem Jahr 2024 stimmen nur 29 % der Technologieführer fest zu, dass ihre Unternehmensdaten wichtige Standards für die effiziente Skalierung generativer KI erfüllen.²

Um aus massiven und komplexen Datensätzen einen Nutzen zu ziehen und gleichzeitig die KI-Bereitschaft sicherzustellen, bedarf es der richtigen Werkzeuge, Infrastruktur und Datenverwaltungsstrategien. Unternehmen können sich jedoch in der Regel keine unendlichen Rechen- und Speicherressourcen leisten. Sie müssen die Bemühungen um Wertschöpfung mit Maßnahmen zur Maximierung von Effizienz und Kapitalrendite in Einklang bringen.

Datenoptimierung hilft ihnen dabei.

Durch Datenoptimierung können Unternehmen sowohl die Leistung als auch die Effizienz von Workflows verbessern. Verschiedene Datenoptimierungstechniken helfen Unternehmen, die Qualität und Zugänglichkeit ihrer Daten zu steigern – und verringern gleichzeitig die Belastung, die Speicherung und Verarbeitung für ihre Ressourcen und Budgets verursachen.

Die Datenoptimierung kann Unternehmen dabei helfen, Herausforderungen in ihren Datenpipelines und Budgets anzugehen. Zu den Vorteilen der Datenoptimierung gehören:

Datenoptimierungstechniken helfen, die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz von Workloads an Schlüsselpunkten im Datenlebenszyklus zu verbessern – wie Datenspeicher, Datenkonvertierung und Datennutzung.

Die Optimierung der Datenspeicherung beinhaltet die Reduzierung des Speicherplatzes für Datentabellen und Indizes. Sie umfasst auch Strategien zur Nutzung verschiedener Speicheroptionen, um Daten effizienter und kostengünstiger zu verteilen.

• Reduzierung des Speicherplatzes: Ein gängiger Ansatz zur Reduzierung der Speicherkosten und des benötigten Speicherplatzes ist die Komprimierung. Dieser Prozess verwendet Algorithmen zur Kodierung und Dekodierung von Daten, wodurch die für die Speicherung benötigten Bits reduziert werden.

• Verwendung von gestuftem Speicher: Bei gestuftem Speicher werden Daten nach Zugriffsanforderungen gruppiert. Teurere Datenspeicheroptionen – die in der Regel einen schnelleren Zugriff ermöglichen – sind für häufig abgerufene „heiße“ Daten reserviert. Unterdessen befinden sich „coole“ oder „kalte“ Daten – Daten, die seltener verwendet werden – in kostengünstigeren Speicherumgebungen, deren Zugriff jedoch mehr Zeit in Anspruch nimmt.

• Auswahl der Datenspeicherarchitektur: Neben der Verwendung von Speicherebenen können Unternehmen auch eine oder mehrere Speichermethoden wählen, um Geschwindigkeit, Kosteneinsparungen und andere Ziele zu optimieren. Die drei Haupttypen von Speichersystemen sind Object Storage, File Storage und Block Storage, die jeweils unterschiedliche Stärken und Nachteile aufweisen.

Eine signifikante Verbesserung der Datenqualität erfolgt während erfolgreich durchgeführter Datenkonvertierung und Datenbereinigungsprozesse .

Datenkonvertierung ist die Umwandlung von Rohdaten in ein einheitliches Format und eine einheitliche Struktur. Der erste Schritt der Datenkonvertierung ist die Datenbereinigung. Auch Datenbereinigung oder Data Scrubbing genannt, ist dies die Identifizierung und Korrektur von Fehlern und Inkonsistenzen in Datensätzen.

Zu den wichtigsten Datenbereinigungstechniken gehören:

• Standardisierung: Wenn Daten innerhalb desselben Datensatzes in unterschiedlichen Strukturen und Formaten dargestellt werden, können daraus resultierende Inkonsistenzen die Nutzung erschweren. Die Standardisierung von Datenstrukturen und -formaten kann helfen, Einheitlichkeit und Kompatibilität für eine genaue Analyse sicherzustellen.

• Datendeduplizierung: Doppelte oder redundante Daten können die Analyse verfälschen. Datendeduplizierung eliminiert doppelte Datensätze (wie solche, die durch Datenintegrationsprobleme, manuelle Eingabefehler oder Systemfehler entstehen). Neben der Verbesserung der Datenqualität kann Datendeduplizierung auch Kosten und Ressourcenverbrauch senken, da weniger Rechenleistung und Speicher für doppelte Datensätze aufgebraucht wird.

• Umgang mit fehlenden Werten: Fehlende Werte können auch die Datenanalyse verfälschen. Von Datenfachleuten eingesetzte Taktiken zur Schließung solcher Lücken umfassen das Ersetzen fehlender Werte durch geschätzte Daten oder das Entfernen unvollständiger Einträge.

• Datenvalidierung: Datenvalidierung ist der Prozess der Überprüfung, ob Daten sauber, genau und einsatzbereit sind. Sie umfasst die Einrichtung und Durchsetzung von Business Rules und Datenvalidierungsprüfungen, einschließlich Überprüfungen von Konsistenz, Datentyp, Format, Reichweite und Eindeutigkeit.

Um der schlechten Datenqualität im KI-Modelltraining entgegenzuwirken, greifen Forscher häufig auf zusätzliche Maßnahmen zur Verbesserung der Qualität der Trainingsdatensätze zurück, darunter Datenaugmentation und Generierung synthetischer Daten.

Metadatenmanagement ist die Organisation und Verwendung von Metadaten, um die Zugänglichkeit und Qualität von Daten zu verbessern.

Beispiele für Metadaten sind:

• Beschreibende Metadaten: Enthält grundlegende Informationen wie Titel und Schlüsselwörter. Diese Art von Metadaten hilft Unternehmen dabei, die Suchbarkeit und Auffindbarkeit ihrer Daten in Katalogen, Social-Media-Plattformen und Suchmaschinen zu verbessern.

• Administrative Metadaten: Umfassen Eigentumsrechte, Berechtigungen und Aufbewahrungsrichtlinien. Diese Art von Metadaten hilft Unternehmen bei der Einhaltung rechtlicher, regulatorischer und interner Richtlinien.

• Beibehaltene Metadaten: Tragen dazu bei, die langfristige Nutzbarkeit und Zugänglichkeit von Daten zu gewährleisten. Diese Art von Metadaten hilft Unternehmen bei der Erfüllung erweiterter Anforderungen an die Datenaufbewahrung, insbesondere in Branchen, wo Aufzeichnungen aus Gründen der Compliance zugänglich bleiben müssen.

Die Abfrageoptimierung beschleunigt die Ausführung von Abfragen (das Abrufen und Verarbeiten von Daten) in SQL- und NoSQL-Datenbanken und minimiert gleichzeitig die Nutzung von Ressourcen wie Speicher und CPU. Die Techniken zur Abfrageoptimierung variieren je nach Datenbanktyp, zu den gängigen gehören:

• Filterung: Stellen Sie sicher, dass das System keine Daten scannt, die für Abfragen irrelevant sind.

• Hinzufügen eines Indexes: Indizes können Informationen vorsortieren, um intelligentere Suchen zu ermöglichen.

• Caching: Durch das Zwischenspeichern der Ergebnisse sich wiederholender Abfragen wird der Bedarf an neuen Berechnungen bei jeder Wiederholung der Abfrage reduziert.

• Partitionierung: Während des Datenbankdesigns können Datenbanken für schnellere, gezieltere Abfragen in kleinere Segmente aufgeteilt werden.

Die Wahl der richtigen, zweckmäßigen Abfrage-Engine kann ebenfalls eine zentrale Komponente der Abfrageoptimierung sein – denn verschiedene Engines sind möglicherweise besser für unterschiedliche Workloads geeignet. Zum Beispiel kann Presto C++ für Leistung, Abfragen geringer Latenz auf großen Datensätzen verwendet werden, während Spark gut für komplexe, verteilte Aufgaben geeignet ist.

Weitere Techniken zur Datenoptimierung umfassen die parallele Verarbeitung (das Aufteilen von Datenverarbeitungsaufgaben in kleinere Teile, die gleichzeitig auf mehreren Prozessoren ausgeführt werden); regelbasierte Zugriffskontrolle, oder RBAC (Begrenzung des Zugriffs auf sensible Daten, die hilft, versehentlichen Datenverlust und absichtliche Datenpannen zu verhindern); und Datenvisualisierung (die grafische Darstellung von Daten zur Unterstützung der Datenanalyse).

Die Datenoptimierung kann als Bestandteil des Datenmanagements oder als ergänzende Praxis betrachtet werden. Letztendlich geht es darum, dass die Datenoptimierung eine effektivere Datenverwaltung ermöglicht, indem sie die Qualität und Zugänglichkeit der verwalteten Daten verbessert.

Data Governance ist ein Bereich des Datenmanagements, der durch die Definition und Umsetzung von Richtlinien, Qualitätsstandards und Verfahren für die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Nutzung von Daten dazu beiträgt, die Datenintegrität und Datensicherheit zu gewährleisten. Somit kann sie verschiedene Datenoptimierungstechniken unterstützen.

Beispielsweise kann das Data Governance-Programm einer Organisation Metriken festlegen, um den Fortschritt bei der Verbesserung der Datenqualität zu messen, und Datenaufbewahrungsrichtlinien festlegen, die zur Optimierung des Datenspeichers beitragen.

Die Tools zur Datenoptimierung reichen von zielgerichteten Lösungen bis hin zu umfassenden Plattformen, die in der Regel KI-gestützte Komponenten enthalten, die manuelle Prozesse reduzieren und die betriebliche Effizienz unterstützen.

KI-gestützte Datenbereinigungstools können automatisch Muster, Anomalien und Inkonsistenzen in Quelldaten erkennen. Regelbasierte oder erlernte KI-Modelle können auch Duplikate konsolidieren oder eliminieren, indem sie anhand von Genauigkeit, Aktualität oder Zuverlässigkeit entscheiden, welcher Datensatz „überleben“ sollte. KI-Modelle können die Erstellung und Durchsetzung von Regeln zur Datenbereinigung automatisieren, indem sie aus historischen Korrekturen und Benutzerfeedback lernen.

Tools zur Datenbeobachtung ermöglichen automatische Überwachung, Triage-Alerting, Ursachenanalyse, Nachverfolgung von Datenherkunft und Service Level Agreement (SLA), was Praktikern hilft, die Datenqualität von Anfang bis Ende zu verstehen. Solche Tools ermöglichen es Teams, Probleme wie Missing Values, doppelte Datensätze oder inkonsistente Formate frühzeitig zu erkennen, bevor sie nachgelagerte Abhängigkeiten beeinflussen, was zu schnellerer Fehlersuche und Problemlösung führt.

Data-Governance-Tools helfen Unternehmen bei der Durchsetzung der im Rahmen von Data-Governance-Programmen festgelegten Richtlinien, einschließlich Richtlinien zur Unterstützung der Datenoptimierung. Zu den üblichen Funktionen von Data-Governance-Lösungen gehören die automatische Entdeckung und Klassifizierung von Daten, die Durchsetzung von Datenschutzregeln und rollenbasierten Zugriffskontrollen sowie Funktionen zur Unterstützung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen.

Hybrid Cloud-Lösungen bieten einen „Mix-and-Match“-Ansatz für die Datenspeicher, mit öffentlichen Cloud-Plattformen, Private Cloud-Umgebungen und lokalen Infrastrukturen, um Unternehmen dabei zu helfen, Daten flexibel, skalierbar und kostenoptimiert zu speichern.

Unternehmen können die beste und kostengünstigste Speicheroption wählen, um ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen und Datenlasten bei Bedarf zu übertragen. Hybride Multicloud-Umgebungs-Ansätze bieten zusätzliche Flexibilität, da Unternehmen Dienste von mehr als einem Cloud-Provider nutzen können.

Ein Data Lakehouse ist eine Datenplattform, die die flexible Datenspeicherung von Data Lakes mit den leistungsstarken Analysefunktionen von Data Warehouses kombiniert. Data Lakehouses nutzen Cloud Object Storage für schnelle, kostengünstige Speicherung über eine breite Palette von Datentypen.

Darüber hinaus eliminiert ihre hybride Architektur die Pflege mehrerer Datenspeichersysteme, wodurch deren Betrieb günstiger ist. Zu den Funktionen führender Lösungen gehören mehrere Abfrage-Engines für eine effiziente Abfrageausführung sowie integrierte Funktionen für Data Governance, Datenbereinigung und Observability.

Strategien und Werkzeuge zur Datenoptimierung können die Effizienz und Leistung in einer Reihe von Bereichen und Branchen verbessern.

• Internet der Dinge (IoT)-Netzwerke: Die Komprimierung enormer Datenmengen, die von Sensoren in IoT-Netzwerken gesammelt werden, kann eine effizientere Cloud-Speicherung ermöglichen.⁵

• Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Datenbereinigung und Deduplizierung in CRM-Systemen können helfen, das Lead-Management, die Verkaufsprognosen und das Management der Kundenkommunikation zu verbessern.

• Autonome Fahrzeuge: Das Filtern von Bildern, die für das Training autonomer Fahrzeugmodelle gesammelt werden, kann sicherstellen, dass die Trainingsdaten die wertvollsten Bilder enthalten und gleichzeitig die Trainingsgeschwindigkeit beschleunigen.⁶

• Sportveranstaltungen: Datenvisualisierung kann dazu beitragen, datengestütztes Storytelling und die Erstellung von Inhalten während Live-Sportveranstaltungen zu informieren und zu beschleunigen.⁷