Ein Data Workflow ist eine strukturierte Abfolge von Prozessen, die Daten von der Quelle bis zum endgültigen Ziel bewegen, umwandeln und verwalten. Er definiert, wie Daten gesammelt, verarbeitet, analysiert und gespeichert werden, um Effizienz, Genauigkeit und Beständigkeit zu gewährleisten. Daten-Workflows sind unerlässlich, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren, multiple Datenquellen zu integrieren und eine reibungslose data-driven Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Ob für Business Intelligence, Maschinelles Lernen oder Reporting, ein effektiver Data Workflow rationalisiert die Abläufe, reduziert Fehler und steigert die Gesamtproduktivität.
Für Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen wollen, ist ein Verständnis der Daten-Workflows von entscheidender Bedeutung.
Warum sind Daten-Workflows wichtig?
Unternehmen werden zunehmend digitalisiert, so dass Betriebsdaten für die nachgelagerte Entscheidungsunterstützung leicht verfügbar sind. Durch die Automatisierung von Daten-Workflows können Daten ohne menschliches Zutun für die Analyse vorbereitet werden. Mithilfe von Workflow-Logik kann eine auf Geschäftsregeln basierende Datenverarbeitung erstellt werden, die manuelle Prozesse automatisiert und so die Geschäftseffizienz steigert.
Arbeitsplätze werden zunehmend durch die Rolle einer Funktion in einem Geschäftsprozess definiert. Software wie Slack hat weit verbreitete Geschäftsabläufe ermöglicht. In ähnlicher Weise hat Datenintegrationssoftware einen ganzheitlichen Ansatz zur Automatisierung von ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren und Laden), Datenpipelines und Datenaufbereitungsfunktionen ermöglicht.
Durch Automatisierung können Geschäftsprozesse optimiert werden, um Probleme und Chancen nahezu in Echtzeit zu erkennen.
Data Workflow
Daten-Workflows können in die folgenden Typen unterteilt werden.
Sequentieller Data Workflow
Ein sequentieller Datenfluss besteht aus einer einzigen Reihe von Schritten, wobei die Daten von einem Schritt in den nächsten einfließen.
Zustandsmaschine
In einem Zustandsautomaten wird der Ausgangszustand gekennzeichnet, und es wird ein Prozess ausgeführt, der zu einer Zustandsänderung führt, die ebenfalls entsprechend gekennzeichnet wird. Ein Ausgangszustand könnte zum Beispiel Array-Daten sein. Der Prozess könnte sum-data sein. Die Ausgabe würde mit data-sum bezeichnet werden.
Regelgesteuert
Ein regelgesteuerter Arbeitsablauf kann zur Kategorisierung von Daten verwendet werden. Zum Beispiel könnte ein bestimmter Datenwertbereich auf der Grundlage der angewandten Regel als niedrig, mittel oder hoch kategorisiert werden.
Parallele Daten-Workflows
Single-Thread-Vorgänge können beschleunigt werden, indem man sie in kleinere Teile zerlegt und eine Multi-Prozessor-Serverkonfiguration verwendet, um jeden Thread parallel laufen zu lassen. Dies ist besonders nützlich bei großen Datenmengen. Threads können über einen SMP-Server oder Server in einem Cluster-Server parallelisiert werden.
Data Workflow Verwendungszwecke
Es gibt viele Gründe für ein Unternehmen, Daten-Workflows zu nutzen. Dazu gehören die folgenden Beispiele:
- Einholen von Marktfeedback zu Verkaufs- und Marketingkampagnen, um erfolgreiche Taktiken zu verdoppeln.
- Analyse der Verkäufe, um herauszufinden, welche Taktiken oder Werbeaktionen je nach Region oder Käufer-Persona am besten funktionieren.
- Analyse des Warenkorbs in Einzelhandelsgeschäften, um Empfehlungen für die Wiederauffüllung der Bestände zu erhalten.
- Erstellung von Branchen-Benchmarks für Kundenerfolge, um potenzielle Kunden davon zu überzeugen, den gleichen Weg zu gehen.
- Nutzen Sie Daten-Workflows, um hochwertige Training für bessere Vorhersagen an die Modelle des Maschinelles Lernen zu übergeben.
- Erfassen und Verfeinern von Servicedesk-Daten für ein verbessertes Problemmanagement und Feedback an die Technik für zukünftige Produktverbesserungen.
Data Workflow
Ein Datenpipeline umfasst wahrscheinlich viele Verarbeitungsschritte, die im Folgenden beschrieben werden, um eine Rohdatenquelle in eine analysefähige Quelle umzuwandeln.
Dateningestion
Ein datenzentrierter Workflow benötigt einen Quelldatensatz zur Verarbeitung. Diese Datenquelle kann aus externen Quellen wie social media Feeds oder internen Systemen wie ERP, CRM oder Web-Logfiles stammen. In einem Versicherungsunternehmen könnten dies Policendetails von regionalen Niederlassungen sein, die aus einer Datenbank extrahiert werden müssen, was den ersten Verarbeitungsschritt darstellt.
Daten maskieren
Bevor die Daten im Arbeitsablauf weitergegeben werden, können sie zum Schutz der Privatsphäre anonymisiert oder maskiert werden.
Filtern
Um den Arbeitsablauf effizient zu halten, kann er gefiltert werden, um alle Daten zu entfernen, die nicht für die Analyse benötigt werden. Dadurch werden vorgelagerter Speicherplatz, Verarbeitungsressourcen und Netzwerkübertragungszeiten reduziert.
Datenzusammenführungen
Auf Workflow-Regeln basierende Logik kann verwendet werden, um multiple data auf intelligente Weise zusammenzuführen.
Datenumwandlung
Datenfelder können gerundet werden, und Datenformate können in der Datenpipeline vereinheitlicht werden, um die Analyse zu erleichtern.
Laden von Daten
Der letzte Schritt eines Data Workflow betrifft häufig das Laden von Daten in ein Data Warehouse.
Die Vorteile von Daten-Workflows
Im Folgenden sind einige der Vorteile von Daten-Workflows aufgeführt:
- Durch die Verwendung automatisierter Daten-Workflows sind operative Daten schnell verfügbar, um die Entscheidungsfindung auf der Grundlage neuer Erkenntnisse zu unterstützen.
- Die manuelle Entwicklung von Datenmanagement wird durch die Wiederverwendung vorgefertigter Datenverarbeitungsfunktionen vermieden, wodurch wertvolle Entwicklungszeit eingespart wird.
- Data workflow , die mit einer Technologie zur Datenintegration erstellt wurden, sind zuverlässiger und weniger fehleranfällig als manuelle oder in-house entwickelte Prozesse.
- Data Governance können als Teil eines data workflow durchgesetzt werden.
- Automatisierte Daten-Workflows verbessern die allgemeine Datenqualität, indem sie die Daten auf ihrem Weg durch die Pipeline bereinigen.
- Ein Unternehmen, das standardmäßig Daten zur Analyse zur Verfügung stellt, trifft sicherere Entscheidungen, weil sie auf Fakten beruhen.
Actian und die Data Intelligence Plattform
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Ein data workflow ist eine definierte Abfolge von Schritten, die Daten bewegen, umwandeln, validieren und vorbereiten, während sie von Quellen zu Speichersystemen, Analyseplattformen oder KI-Modellen fließen.
Daten-Workflows stellen sicher, dass Daten konsistent aufgenommen, bereinigt, angereichert und an nachgeschaltete Benutzer und Systeme weitergeleitet werden. Sie reduzieren den manuellen Aufwand, verbessern die Datenqualität und bieten zuverlässige Pipelines für Analysen und Maschinelles Lernen.
Zu den Kernkomponenten gehören Dateneingang, Transformation (ETL/ELT), Anreicherung, Qualitätsprüfung, Orchestrierung, Speicherung, Erfassung von Metadaten und Übergabe an BI-Tools, Anwendungen oder KI-Pipelines.
Ein typischer Arbeitsablauf bei der Datenverarbeitung umfasst das Sammeln von Rohdaten aus verschiedenen Quellen, das Bereinigen und Umwandeln der Daten, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten, und das Strukturieren der Daten für die Analyse. Dieser Prozess umfasst die Bearbeitung fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten, die Standardisierung von Formaten und die Beseitigung von Inkonsistenzen. Sobald die Daten bereinigt sind, können sie durch die Zusammenführung mit zusätzlichen Datensätzen oder die Anwendung bereichsspezifischer Regeln angereichert werden. Schließlich werden die aufbereiteten Daten gespeichert oder in Analysetools zur Visualisierung, Berichterstattung oder für Anwendungen des Maschinelles Lernen eingespeist.
Daten-Workflows bereiten genaue, strukturierte und vertrauenswürdige Daten für Analyse-Dashboards, Prognosemodelle und Systeme für Maschinelles Lernen auf. Sie stellen sicher, dass Erkenntnisse und Vorhersagen auf konsistenten, gut verwalteten Daten beruhen.
Der Betrieb eines data workflow erfordert Tools für Dateneingang, Transformation, Speicherung und Automatisierung. Zu den gängigen Tools gehören Apache Airflow, Talend und Informatica für die Orchestrierung sowie SQL, Python oder R für die Datenmanipulation. Cloud Dienste wie AWS Glue, Google Dataflow und Microsoft Azure Data Factory helfen, die Datenverarbeitung und -integration zu optimieren. Darüber hinaus ermöglichen Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI den Endbenutzern, Erkenntnisse aus verarbeiteten Daten zu interpretieren.
ELT (Extract, Load, Transform) ist eine bestimmte Art von data workflow , bei dem zunächst Rohdaten in ein Speichersystem geladen werden, bevor sie für die Analyse umgewandelt werden. Im Gegensatz dazu ist ein data workflow ein breiteres Konzept, das verschiedene Prozesse zur Verwaltung von Daten umfasst, einschließlich Bewegung, Transformation, Validierung und Integration. Während ELT eine strukturierte Pipeline ist, die hauptsächlich in Big Data und Cloud verwendet wird, kann ein data workflow mehrere Schritte, Tools und Methoden umfassen, die über ELT hinausgehen. Im Wesentlichen ist ELT ein Ansatz innerhalb des größeren Rahmens des data workflow.
Ja, Daten-Workflows können mithilfe von Orchestrierung und Zeitplanungssystemen vollständig automatisiert werden. Die Automatisierung minimiert manuelle Eingriffe, indem sie Datenprozesse auf der Grundlage von vordefinierten Zeitplänen oder Echtzeitereignissen auslöst. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten effizient und mit minimalen Verzögerungen und Fehlern erfasst, verarbeitet und bereitgestellt werden. Automatisierte Workflows verbessern die Scalability und Zuverlässigkeit und erleichtern die verwalten großer Datenmengen über verschiedene Systeme hinweg.
Daten-Workflows rationalisieren die Datenverarbeitung, indem sie sich wiederholende Aufgaben automatisieren und manuelle Fehler reduzieren. Sie ermöglichen eine nahtlose Datenintegration aus verschiedenen Quellen und gewährleisten Beständigkeit und Zuverlässigkeit bei der Entscheidungsfindung. Durch die Strukturierung des Datenflusses können Unternehmen die Leistung optimieren, die Verarbeitungszeit verkürzen und die Datenverfügbarkeit verbessern. Letztendlich steigern gut konzipierte Daten-Workflows die Produktivität, da sich die Teams auf die Gewinnung von Erkenntnissen konzentrieren können, anstatt Daten manuell zu verwalten.
