Je mehr Sie gespeicherte Daten verfeinern, desto wertvoller werden sie

Viele Daten zur Verfügung zu haben, ist doch eine gute Sache, oder? Das kommt darauf an. Daten sind ein Rohmaterial, wie ein Mineral, das aus dem Boden gewonnen wird. Sie enthalten ein Potenzial für die Wertschöpfung, aber dieses Potenzial wird nur durch Veredelung realisiert.

Ihr Unternehmen produziert jeden Tag (eigentlich jede Sekunde) eine Menge Daten. Die bloße Erstellung und/oder der Besitz dieser Daten bedeutet nicht, dass sie für Sie einen Wert darstellen. Um aus Ihren Unternehmensdaten Wert zu schöpfen, ist ein Transformationsprozess erforderlich, der die Daten in Informationen, verwertbare Erkenntnisse, Entscheidungen und schließlich in Maßnahmen umwandelt.

Datenmanagement , IT-Mitarbeiter und Geschäftsanalysten sind für die Steuerung der Datenumwandlung verantwortlich. Sie setzen eine Reihe von Veredelungsschritten ein, um das Rohmaterial, das Ihr Unternehmen generiert, in aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die von Entscheidungsträgern im gesamten Unternehmen genutzt werden, um Mitarbeiter, Prozesse und Ressourcen zu steuern. Im Folgenden finden Sie einen Überblick über die Veredelungsschritte, die Ihre Daten durchlaufen, und den Mehrwert, der dabei entsteht.

Sammlung

Daten sind in Ihrem Betrieb vorhanden, ob Sie sie nun sammeln oder nicht. Der erste Schritt zur Datenveredelung ist die Sammlung. Diese findet in Ihren operativen Systemen, eingebettet Sensoren und transaktionalen Workflows statt, die in Ihrem Unternehmen ausgeführt werden. Einige Daten werden in Echtzeit durch Sensoren, Telemetrie und Überwachung erfasst, während andere Daten in regelmäßigen Abständen (vielleicht stündlich oder am Ende des Tages) gesammelt werden. Bei der Datenerfassung geht es um die Messung. Ein Sprichwort aus dem Datenmanagement lautet: "Was man nicht misst, kann man nicht verwalten ". Noch einen Schritt weiter gedacht: Wenn Sie die Daten nicht sammeln, können Sie sie auch nicht für die Entscheidungsfindung nutzen.

Aggregation

Es gibt viele Datenquellen in Ihrem Unternehmen, und keine einzige Quelle enthält alle Informationen, die für eine effektive Entscheidungsfindung erforderlich sind. Warum ist das so?... weil jede Datenquelle einen anderen Blickwinkel auf Ihren Betrieb bietet. Die Verwendung einer einzelnen Datenquelle ist so, als würde man nachts mit einer Taschenlampe durch eine Sportarena laufen - man sieht nur einen sehr eingeschränkten Blick auf seine Umgebung und nicht das große Ganze. Die Datenaggregation führt die Daten aus verschiedenen Quellen an einem Ort zusammen, so als würde man eine Reihe von Glühbirnen in der Sportarena beleuchten. Einige Daten werden sich überschneiden, so dass sie herausgefiltert werden können, und es wird einige Lücken und Schatten geben, aber die Aggregation bringt Sie einen Schritt näher an das Gesamtbild Ihrer Operationen heran.

Versöhnung

Sobald Sie Ihre Daten an einem Ort zusammengefasst haben, besteht der nächste Schritt der Verfeinerung darin, die verschiedenen Datensätze miteinander abzugleichen, um Lücken, Überschneidungen und widersprüchliche Informationen zu beseitigen. Dies wird manchmal auch als Datenharmonisierung bezeichnet. Eine Möglichkeit, sich dies vorzustellen, ist die Zeit vor den Digitalkameras, als die Menschen Fotos auf Film aufnahmen. Um ein Panoramabild zu erstellen, nahm man mehrere Bilder von nebeneinander liegenden Szenen auf und richtete die Bilder dann (nachdem man gewartet hatte, dass sie entwickelt wurden) durch Überlappung der Bilder zu einer Panoramaansicht aus. Der Datenabgleich ist ähnlich, wenn auch wesentlich komplexer. Einige der Faktoren, die beim Datenabgleich berücksichtigt werden, sind die Datenquelle und die Datenqualität zum Zeitpunkt der Datenerfassung (da es sich nicht um ein Standbild handelt, sind die Geschäftsdaten ein bewegliches Ziel). Das Ergebnis des Datenabgleichs ist ein einheitlicher Datensatz, der Eingaben aus all Ihren Datenquellen enthält.

Kategorisierung

Die Kategorisierung (oft auch Katalogisierung genannt) ist der erste Schritt zum Verständnis des Inhalts Ihrer Daten. Der Zweck der Kategorisierung ist es, Ihnen zu helfen zu verstehen, "was Ihre Daten sind". Dies unterscheidet sich jedoch von der Frage, was Ihre Daten bedeuten, die im nächsten Schritt behandelt wird. Das beste Beispiel für die Kategorisierung von Daten ist eine Bibliothek voller Bücher. Die einzelnen Bücher stehen für unterschiedliche Daten. Bibliothekare verwenden ein Katalogisierungssystem (Dewey-Dezimalsystem, Library of Congress usw.), um Bücher nach ihrem Inhalt zu sortieren und zu organisieren.

In der Geschäftswelt verfügen die Unternehmen über Datenmetamodelle, die die Katalogisierungsstruktur bilden. Bei der Kategorisierung geht es darum, betriebliche Daten (aus welcher Quelle auch immer sie gesammelt wurden) an diese Metamodelle anzupassen, damit ähnliche Konzepte (z. B. Kundendaten) gemeinsam analysiert werden können. Dies ist der Moment, in dem Daten in Informationen umgewandelt werden.

Analyse

Bei der Datenanalyse geht es darum zu verstehen, was Ihre Informationen bedeuten. Daten- und Geschäftsexperten fassen zusammen, sortieren, filtern, korrelieren, projizieren und führen Trendanalysen durch, um kategorisierte Informationen zu sinnvollen und umsetzbaren Erkenntnissen über Ihr Unternehmen zu verfeinern. Interessant ist, dass die Daten zeigen, dass ein bestimmter Prozessschritt 2,385 Sekunden dauerte. Es ist aufschlussreich zu wissen, dass es sich bei der Prozessmessung um die Zeit handelte, die für die Autorisierung einer Kreditkartentransaktion benötigt wurde. Aber ist diese Zahl gut oder schlecht? Ist sie relevant? Zeigt sie an, dass etwas nicht in Ordnung ist? Muss jemand aufgrund dieser Zahl Maßnahmen ergreifen? Die Datenanalyse ist der Schritt der Verfeinerung, der Informationen in Erkenntnisse über Ihr Unternehmen umwandelt.

Präsentation

Der Besitz von Daten, Informationen und Erkenntnissen schafft noch keinen Wert für Ihr Unternehmen. Der Wert ergibt sich aus den Entscheidungen, die Sie treffen, und den Maßnahmen, die sich aus der Interpretation der Daten ergeben. Der letzte Schritt im Prozess der Datenveredelung besteht darin, die gewonnenen Erkenntnisse den Entscheidungsträgern und Systembetreibern zu präsentieren und sie für Automatisierungssysteme verfügbar zu machen. Genauso wie Sie zuvor die Daten aggregiert haben, geht es in diesem Schritt darum, die Erkenntnisse zu verbreiten, zu veröffentlichen und für die Nutzung zu visualisieren.

Die Qualität der für die Präsentation zur Verfügung stehenden Dateneinblicke steht in direktem Zusammenhang mit der Effektivität Ihrer Erfassungs-, Aggregations-, Abstimmungs-, Kategorisierungs- und Analyseprozesse. Actian bietet eine Reihe vonFunktionen , die Ihre Mitarbeiter bei der Orchestrierung des Veredelungsprozesses unterstützen und nicht nur diese notwendigen Schritte, sondern auch die Implementierung von robusten Aktivitäten innerhalb dieser Schritte ermöglichen. Daten werden umso wertvoller, je mehr man sie verfeinert.

Mit den richtigen Tools können Sie schneller bessere Erkenntnisse gewinnen. Dies führt zu besseren Entscheidungen und einer größeren Wertschöpfung für Ihr Unternehmen. Das Data Warehouse der Actian Data Platform umfasst Konnektoren zu Hunderten von Datenquellen und Funktionen zur Veredelung und Umwandlung von Rohdaten in Informationen.

Mehr über das Real-Time verbundene Daten Warehouse von Actian erfahren Sie unter https://www.actian.com/solutions/connected-data-warehouse/.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.