Was ist Datenüberwachung?

Unternehmen und Organisationen sind ständig auf der Suche nach Möglichkeiten, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen. Die Datenüberwachung hat sich zu einem wichtigen Prozess entwickelt, der die Qualität, Beständigkeit und Integrität von Daten in verschiedenen Systemen sicherstellt. Ob es um die Verfolgung von Änderungen in Datenbanken, die Analyse des Nutzer in Echtzeit oder die Einhaltung von Datenvorschriften geht, die Datenüberwachung ist Ihr Frühwarnsystem, das Datenprobleme erkennt, bevor sie zu Geschäftsproblemen werden.

Verständnis der Datenüberwachung

Unter Datenüberwachung versteht man den kontinuierlichen Prozess der Überprüfung, Analyse und Verwaltung von Daten, um deren Genauigkeit, Beständigkeit und Relevanz sicherzustellen. Sie umfasst ein breites Spektrum an Aktivitäten, von der Echtzeitüberwachung von Systemprotokollen bis hin zur langfristigen Analyse von Geschäftskennzahlen. Der Umfang der Datenüberwachung umfasst sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in verschiedenen Umgebungen, wie z. B. On-Premises, Cloud oder Hybrid-Umgebungen.

Unternehmen nutzen die Datenüberwachung, um Anomalien aufzuspüren, Leistungsstandards zu gewährleisten und Trends zu erkennen, die strategische Entscheidungen ermöglichen. Es handelt sich dabei nicht um eine einmalige Aktivität, sondern um eine fortlaufende Disziplin, die Data Governance und operative Exzellenz unterstützt. Sie ist ein wichtiger Bestandteil eines umfassenden Beobachtbarkeit .

Schlüsselkomponenten der Datenüberwachung

Wirksame Datenüberwachungssysteme bestehen in der Regel aus den folgenden Komponenten:

• Datenquellen: Dazu können Datenbanken, Anwendungen, Sensoren, Nutzer und APIs gehören.
• Überwachungswerkzeuge: Softwarelösungen, die Dashboards, Warnmeldungen und Analysen zur Überwachung von Daten bereitstellen.
• Metriken und KPIs: Klar definierte Indikatoren, die helfen, Leistung und Datenqualität zu verfolgen.
• Alarmierungsmechanismen: Echtzeit- oder geplante Benachrichtigungen, die durch bestimmte Ereignisse oder Schwellenwertüberschreitungen ausgelöst werden.
• Prüfprotokolle und Berichte: Dokumentation, die Transparenz und Rückverfolgbarkeit für datenbezogene Aktivitäten bietet.

Die wachsende Bedeutung der Datenüberwachung

Die Überwachung der Daten eines Unternehmens ist aus vielen Gründen wichtig. Der Verlust von Daten oder eine Verschlechterung der Qualität und Genauigkeit von Daten kann schwerwiegende negative Folgen haben, darunter weniger erfolgreiche Geschäftsentscheidungen, falsche Bestandsanalysen und sogar Probleme mit der Einhaltung von Vorschriften oder der Datensicherheit.

Verbesserung der Entscheidungsfindung

Qualitativ hochwertige, zeitnahe Daten sind der Grundstein für eine effektive Entscheidungsfindung. Wenn Unternehmen ihre Daten kontinuierlich überwachen, können sie Trends erkennen, das Kundenverhalten vorhersehen und proaktiv auf Marktveränderungen reagieren. Dieser Grad an Erkenntnis ermöglicht eine bessere strategische Planung und verringert die Abhängigkeit von Vermutungen oder veralteten Informationen.

Im E-Commerce beispielsweise ermöglicht die Echtzeit-Überwachung von Kundeninteraktionen den Unternehmen, personalisierte Empfehlungen zu geben und Marketingstrategien im Handumdrehen anzupassen.

Sicherstellung der Datenintegrität

Die Datenüberwachung dient als Schutz vor Fehlern, Korruption und nicht autorisierten Änderungen. In regulierten Branchen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen ist die Wahrung der Datenintegrität nicht nur eine gute Praxis, sondern auch eine gesetzliche Vorschrift. Überwachungstools helfen dabei, Inkonsistenzen, Duplikate oder fehlende Daten zu erkennen, die Analysen und Compliance-Bemühungen beeinträchtigen können.

Wie die Datenüberwachung funktioniert

Im Folgenden haben wir einige wichtige Elemente des Datenüberwachungsprozesses aufgeführt. Organisationen passen den Prozess oft an ihre Bedürfnisse an. Im Allgemeinen umfasst der Prozess das Sammeln von Daten und deren Analyse mit speziellen Tools.

Datenerhebung und -analyse

Der erste Schritt bei der Datenüberwachung ist die Datenerfassung, d. h. die Beschaffung von Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Daten werden dann analysiert, um Muster aufzudecken, Anomalien zu identifizieren und sicherzustellen, dass die Informationen vordefinierten Qualitätsstandards entsprechen. Der Prozess kann je nach use case in Echtzeit, nahezu in Echtzeit oder als Stapelverarbeitung erfolgen.

Analyse-Engines in Überwachungsprogrammen verwenden regelbasierte Logik, Maschinelles Lernenoder statistische Modelle zur Verarbeitung der Daten. Diese Tools können Probleme bereits beim Auftreten erkennen, so dass die Teams sofortige Korrekturmaßnahmen ergreifen können.

Werkzeuge und Technologien

Für die Datenüberwachung steht eine breite Palette von Tools zur Verfügung, die von Open-Source-Plattformen bis hin zu Unternehmenssoftware reichen. Zu den beliebten Technologien gehören:

• Tools zur Protokollverwaltung (z. B. Splunk, ELK Stack).
• Business Intelligence (z. B. Tableau, Power BI).
• Plattformen zur Datenintegration (z. B. Apache NiFi, Talend).
• Cloud Überwachung (z. B. AWS CloudWatch, Azure Monitor).
• Benutzerdefinierte Überwachungs-Dashboards (diese werden mithilfe von APIs und Datenvisualisierungsbibliotheken erstellt).

Diese Tools bieten nicht nur Einblick in die Datenströme, sondern auch Funktionen, wie das Auslösen von Warnungen oder Workflows auf der Grundlage von überwachten Ereignissen.

Vorteile der Implementierung von Datenüberwachung

Lassen Sie uns nun einige der Vorteile erörtern, die Unternehmen von der Einführung von Datenüberwachungsverfahren erwarten können.

Verbesserte Datenqualität

Einer der unmittelbarsten Vorteile der Datenüberwachung ist die Verbesserung der Datenqualität. Durch die kontinuierliche Überprüfung auf Anomalien, fehlende Werte und andere Datenprobleme können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenbanken genau und zuverlässig bleiben. Dies wiederum führt zu besseren Analysen, Berichten und Kundenzufriedenheit. Die Daten spiegeln die Realität besser wider.

Qualitativ hochwertige Daten verringern auch das Risiko einer schlechten Entscheidungsfindung, die sowohl in finanzieller Hinsicht als auch in Bezug auf das Ansehen kostspielig sein kann.

Gesteigerte betriebliche Effizienz

Mit einer automatisierten Überwachung können Unternehmen den manuellen Aufwand für die Erkennung und Lösung von Datenproblemen erheblich reduzieren. Durch kontinuierliche Überwachung und Beobachtbarkeit wird beispielsweise sichergestellt, dass Teams beim Auftreten von Problemen leicht in der Lage sind, den Datenverlauf nachzuvollziehen und festzustellen, wo das Problem seinen Ursprung hat. Auf diese Weise gewinnen IT- und Analyseteams wertvolle Zeit, um sich auf Innovationen zu konzentrieren, anstatt Probleme zu lösen.

Darüber hinaus minimiert die proaktive Überwachung Downtime und Leistungsengpässe, indem sie Probleme erkennt, bevor sie eskalieren, und so die betriebliche Effizienz insgesamt verbessert.

Bewährte Praktiken für eine wirksame Datenüberwachung

Auch wenn die Datenüberwachungsverfahren jeder Organisation je nach ihren spezifischen Bedürfnissen anders aussehen werden, gibt es doch ein paar wichtige Ideen, die man im Auge behalten sollte. Bei der Implementierung von Datenüberwachungsprozessen sollten Sie klare Ziele verfolgen, für die Aufgabe geeignete Instrumente verwenden und ein Team damit beauftragen, den Prozess kontinuierlich zu überprüfen und bei Bedarf anzupassen.

Klare Ziele setzen

Um das Beste aus der Datenüberwachung herauszuholen, ist es wichtig, klare Ziele zu definieren. Was will das Unternehmen erreichen? Geht es um die Sicherung der Datenqualität, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Systemverfügbarkeit oder die Verbesserung des Customer-Experience ? Spezifische Ziele helfen bei der Auswahl der richtigen Metriken und Tools.

Die Festlegung von Benchmarks und Schwellenwerten für KPIs ermöglicht es den Teams auch, den Erfolg zu messen und die Bereiche zu priorisieren, die Aufmerksamkeit erfordern.

Die Auswahl der richtigen Werkzeuge

Kein einziges Tool ist für alle Anwendungsfälle geeignet. Die Wahl der richtigen Datenüberwachungslösung hängt von Faktoren ab wie:

• Volumen und Geschwindigkeit der Daten.
• Die Komplexität der Infrastruktur der IT-Abteilung.
• Anforderungen an die Einhaltung.
• Budgetzwänge.
• Integration in bestehende Systeme.

Die Durchführung einer Bedarfsanalyse und die Erprobung verschiedener Lösungen können helfen, die beste Lösung für das Unternehmen zu finden.

Regelmäßige Überprüfung und Anpassung

Datenüberwachung ist keine Tätigkeit, die man einfach mal so macht. Da sich die Geschäftsanforderungen weiterentwickeln und neue Datenquellen hinzukommen, sollten die Überwachungsstrategien regelmäßig überprüft und aktualisiert werden. Dazu gehören die Verfeinerung von Warnschwellenwerten, die Aktualisierung von Datenvalidierungsregeln und die Einbeziehung neuer Analysetechniken.

Die kontinuierliche Verbesserung stellt sicher, dass das Überwachungssystem mit den sich ändernden Unternehmenszielen in Einklang steht.

Herausforderungen bei der Datenüberwachung

Zu den typischen Herausforderungen bei der Datenüberwachung gehören Sicherheits- und Datenschutzbestimmungen sowie Schwierigkeiten beim Umgang mit großen Datenmengen. Im Folgenden gehen wir auf diese Probleme ein und schlagen einige Dinge vor, die Sie beachten sollten, um diese Herausforderungen unter Kontrolle zu halten.

Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes

Eine der größten Herausforderungen bei der Datenüberwachung besteht darin, die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie GDPR, CCPA und HIPAA zu gewährleisten. Überwachungstools erfordern häufig den Zugriff auf sensible Daten, was Bedenken hinsichtlich eines unbefugten Zugriffs oder Missbrauchs aufwirft.

Um diese Risiken zu mindern, sollten Unternehmen:

• Verwenden Sie die Anonymisierung oder Pseudonymisierung von Daten.
• Einführung strenger Zugangskontrollen.
• Durchführung regelmäßiger Datenschutz-Audits.

Verwaltung großer Datenmengen

Mit dem Aufkommen von Big Data kann die Verwaltung und Überwachung riesiger Datenmengen in Echtzeit überwältigend sein. Scalability wird zu einem kritischen Thema, und herkömmliche Überwachungssysteme können damit nur schwer Schritt halten.

Unternehmen müssen in skalierbar Cloud investieren und Technologien wie Stream-Processing (z. B. Apache Kafka, Flink) nutzen, um große und sich schnell bewegende Daten effizient zu verarbeiten.

Wie Actian Unternehmen bei der Überwachung ihrer Daten unterstützt

Actian bietet leistungsstarke Tools zur Vereinfachung und Verbesserung der Datenüberwachung. Mit seinen Cloud Datenplattformen und Integrationstools ermöglicht Actian Unternehmen,:

• Überwachen Sie Daten in Echtzeit in hybriden Umgebungen.
• Sicherstellung der Datenqualität und -integrität durch integrierte Validierungsregeln.
• Automatisieren Sie Warnmeldungen und Berichte und reduzieren Sie den manuellen Aufwand.
• Einhaltung von Data Governance unter Verwendung erweiterter Sicherheitsfunktionen.

Die Actian Data Intelligence Platform beispielsweise kombiniert High-Performance mit Datenintegration in Echtzeit, so dass die Benutzer die wichtigsten Geschäftskennzahlen überwachen können, während sie sich entwickeln. Sie unterstützt die nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen und ermöglicht so ganzheitliche und einheitliche Funktionen.

Darüber hinaus bietet Actian visuelle Dashboards und Analysen, die den Benutzern helfen, Daten schnell zu interpretieren und informierte Entscheidungen zu treffen. Unsere Low-Code/No-Code-Lösungen erleichtern auch nicht-technischen Anwendern die Teilnahme an Datenüberwachungsaktivitäten. Durch die Investition in robuste Datenüberwachungspraktiken und die Nutzung von Tools wie denen von Actian können Unternehmen ihre Daten von einem passiven Vermögenswert in einen aktiven Motor für Innovation und Wachstum verwandeln.

Über Actian Corporation

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu optimieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFunktionen können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.