Datenautomatisierung beschreibt die Verwendung von Software-Tools zur Verarbeitung von Daten, um eine Datenpipeline zu erstellen, anstatt manuelle Methoden zu verwenden.
Warum ist Datenautomatisierung wichtig?
Daten sind das Lebenselixier der modernen Wirtschaft. Jede Kundeninteraktion und fast jeder Vorgang erzeugt Daten. Diese Daten werden für Entscheidungen genutzt, die das Unternehmen voranbringen. Die Automatisierung der Migration der Daten zu Informationen, die Erkenntnisse liefern, ist der Schlüssel zur Bereitstellung von Real-Time-Insights , die ein Unternehmen in die Lage versetzen, auf die Bedürfnisse der Kunden und des Marktes zu reagieren.
Ein Unternehmen generiert und sammelt so viele Daten, dass es ohne Automatisierung schnell zu einer Überlastung der manuellen Datenverarbeitungsressourcen kommen würde.
Die Entwicklung der Datenautomatisierung
Vor dem Aufkommen von Datenintegrationslösungen programmierten IT-Abteilungen und Softwareentwickler Anwendungen zur Datenverarbeitung und erstellten Skripte, um ihren benutzerdefinierten Code miteinander zu verbinden. Dieser mühsame Ansatz war recht anfällig und verbrauchte enorme Ressourcen, um ihn am Laufen zu halten.
Im Laufe der Zeit entstand ein Markt für Software zur Datenextraktion, -transformation und -ladung (ETL) und Datenaufbereitung, die die Notwendigkeit der manuellen Programmierung durch wiederverwendbare Komponenten beseitigte. Diese Datenpipelines wurden so umfangreich, dass sie eine eigene Orchestrierung und eine zentrale Verwaltung erforderten, was zu umfassenderen Datenintegrationslösungen führte, um die Automatisierung weiter zu skalieren und weitere Datenverwaltungskosten zu verursachen, während gleichzeitig benutzerdefinierter Code eliminiert wurde.
Moderne Datenmanagement wie die Actian Data Platform bieten eine End-to-End-Lösung, die Daten aus betrieblichen Quellen extrahiert, sie in eine für die Analyse geeignete Form umwandelt und diese Daten in einem Data Warehouse mit einer business intelligence (BI)-Lösung verbindet.
Automatisieren der Migration von Rohdaten zu verwertbaren Analysen
Um den größtmöglichen Nutzen aus den Betriebsdaten zu ziehen, müssen sie in eine Form umgewandelt werden, die leicht zu analysieren ist. Diese Umwandlung ist ein mehrstufiger Prozess, der viele Schritte zur Automatisierung erfordert. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Schritte, die bei dieser Migration unternommen werden.
Verbindung zu operativen Datenquellen
Sobald die erforderlichen Systeme für die Aufzeichnung identifiziert sind, müssen die Daten aus ihnen extrahiert werden. Zu diesen Quellen können social media Feeds, Website-Logdateien, Customer Relationship Management (CRM) und Enterprise Resource Planning (ERP) Systeme gehören. Die Datenintegrationstechnologie verfügt über vorgefertigte Konnektoren zu den meisten Datenquellen.
Datenextraktion
Daten können mit benutzerdefinierten Skripten, ETL-Tools oder Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) wie Apache SPARK aus ihrer Quelle extrahiert werden.
Filtern von Daten
Daher ist es sinnvoll, irrelevante oder unnötige Datensätze, Felder und abweichende Werte herauszufiltern, um die Datenqualität zu verbessern und genauere Analysen zu ermöglichen.
Zusammenführung von Daten
Beim Zusammenführen von zwei Datendateien sorgt ein regelbasierter Ansatz dafür, dass keine doppelten Datensätze erstellt werden. Abgleichsregeln helfen beim Zusammenführen von Daten, wenn zwei Datensätze mit demselben Schlüssel kombiniert werden müssen.
Füllen von Lücken
Bei der Verwendung von Daten zum trainieren eines Modells Maschinelles Lernen ist es wichtig, dass diese nicht zu spärlich sind. Fehlende Werte können durch Standardwerte ersetzt werden.
Datenumwandlung
Bei der Datentransformation wird das Format der Daten geändert, um ihre Beständigkeit zu verbessern. Transformationen können so einfach sein wie das Zusammenfassen von Werten, Runden oder Ändern des Datentyps zur Verbesserung der Analyse.
Laden von Daten
Um eine effektive Analyse zu ermöglichen, müssen die Daten in eine Datenbank geladen werden, die für die Datenanalyse ausgelegt ist, wie z. B. die spaltenförmige Actian Vector Datenbank.
Datenberichterstattung und -visualisierung
Der letzte Schritt in einem Datenautomatisierungsprozess ist in der Regel das Auffüllen von Kacheln auf einem business intelligence (BI) dashboard mit Erkenntnissen aus den gesammelten Betriebsdaten. Diese Dashboards ermöglichen eine fundierte Entscheidungsfindung in Echtzeit.
Datenautomatisierung orchestrieren
Datenintegrationstools wie Actian DataConnect bieten die visuellen Werkzeuge zum Aufbau einer automatisierten Datenpipeline und zur zentralen Verwaltung von Workflows, um die Verwaltungskosten niedrig zu halten.
Die Vorteile der Datenautomatisierung
Zu den Vorteilen der Datenautomatisierung gehören:
- Die Verfügbarkeit der neuesten Erkenntnisse verschafft dem Unternehmen die nötige Transparenz, um schnell auf das veränderte Kundenverhalten und die Marktdynamik zu reagieren.
- Die Automatisierung ermöglicht es einem Unternehmen, alle seine Datenbestände optimal zu nutzen.
- Eine einheitliche Datenautomatisierungsplattform ermöglicht es einem Unternehmen, Datenpipelines zu skalieren, ohne die begrenzten IT-Ressourcen zu überfordern.
Datenautomatisierung mit der Actian Data Platform
Die Actian Data Platform bietet einen einheitlichen Ort für die Erstellung und Verwaltung aller Datenautomatisierungs- und Analyseprojekte. Die integrierte Datenintegration macht den Aufbau und die Verwaltung von Datenpipelines einfach. DataConnect bietet Konnektoren zu Hunderten von Datenquellen und allen Business Intelligence . Die integrierte Vector-Analytics-Datenbank verwendet vektorisierte Abfragen und Vertikale Speicherung , um mit minimalem Tuning die höchste Leistung zu erzielen.
Die Daten können vor Ort und in mehreren öffentlichen Clouds gespeichert werden, darunter AWS, Azure und Google Cloud Platform. Es werden verteilte Abfragen und Blockspeicher unterstützt, sodass Datenbankinstanzen entsprechend den Merkmalen des Workload konfiguriert werden können.
