Daten-Workflows

Ein data workflow ist eine Reihe von Aufgaben, Prozessen und Schritten, die Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse oder wertvolle Ergebnisse umwandeln. Er umfasst in der Regel die Sammlung, Verarbeitung, Analyse, Visualisierung und Interpretation von Daten. Daten-Workflows sind in Datenmanagement wie der Data Analytics unerlässlich.

Warum sind Daten-Workflows wichtig?

Daten-Workflows automatisieren mehrstufige Geschäftsprozesse. Datenzentrierte Workflows wie Datenaufbereitungspipelines stellen frische Betriebsdaten für Data Analytics zur Verfügung.

Der Einsatz einer Datenintegrationstechnologie zur verwalten Workflows ermöglicht es Ihnen, das Volumen der Integrationen ohne großen Verwaltungsaufwand zu skalieren. Dank der Digitalisierung von Geschäftsfunktionen sind viele Daten verfügbar, die eine faktenbasierte Entscheidungsfindung unterstützen können. Ein Großteil dieser Daten wird in Data Warehouses und Big Data wie Data Lakes gesammelt. Um diese Daten nutzbar zu machen, können Daten-Workflows eingesetzt werden.

Durch künstliche Intelligenz (KI) gesteuerte Modelle des Maschinelles Lernen können neue Erkenntnisse liefern, benötigen aber saubere Daten, um genaue Ergebnisse zu liefern, weshalb sie auch von automatisierten Daten-Workflows Nutzen .

Arten von Datenflüssen

Die folgenden Datenflüsse können mit Hilfe der Integrationstechnologie automatisiert werden.

Sequentieller Data Workflow

Ein sequenzieller Datenfluss besteht aus einer Reihe von Schritten zur Datenaufbereitung. Ein Beispiel wäre die Anwendung eines Filters, die Transformation von Daten, die Zusammenführung einer sekundären Quelle und das Laden von Daten in ein Data Warehouse.

Zustandsmaschine

In einem data workflow könnte der Anfangszustand der Daten als nicht sequenziert bezeichnet werden, und die Aktion könnte eine Sortieroperation sein, die zu einem Endzustand der Daten führt, der sequenziert ist.

Regelgesteuert

Ein Beispiel für einen regelbasierten data workflow ist die Beschränkung der Analyse auf Altersbereiche. In diesem Fall können Regeln erstellt werden, um die Alterswerte in bestimmte Bereiche zu gruppieren, damit sie leichter zu visualisieren und zu analysieren sind.

Parallele Daten-Workflows

Bei großen Datenmengen sind Multi-Thread-Vorgänge nützlich, um die Verarbeitungszeiten zu verkürzen. Die Quelldaten können bereits auf der Grundlage von Wertebereichen partitioniert sein, und der Arbeitsablauf läuft auf einem Cluster mit mehreren Knoten, so dass es einfach ist, den Vorgang in mehrere Threads zu parallelisieren, um den Durchsatz zu maximieren.

Data Workflow

Nachfolgend finden Sie einige typische Schritte in einem data workflow zur Vorbereitung von Daten für die Analyse.

Verbinden mit Datenquellen

Quelldaten für Analysen können aus operativen Systemen wie Customer Relationship Management (CRM) und supply chain Management (SCM), Website-Protokollen, Data Lakes und social media Feeds stammen.

Aufnahme von Daten

Der Dateneingang oder die Datenextraktion wird durch ein benutzerdefiniertes Skript, Extraktions-, Transformations- und Ladetools (ETL) oder eine Datenintegrationslösung durchgeführt. Nach der Extraktion aus einem Quellsystem werden die Datendateien zur weiteren Aufbereitung in einem Lager wie einem Data Warehouse oder einem Daten-Lake gespeichert.

Filtern

Für eine Analyse irrelevante Daten können gefiltert werden, um Speicherplatz und Netzübertragungszeiten zu reduzieren.

Datenzusammenführungen

Wenn verwandte Datenelemente in verschiedenen Quelldateien vorhanden sind, können sie zusammengeführt werden. Dieser Schritt kann auch zum Entfernen von Duplikaten verwendet werden.

Entfernen von Nullwerten

Standardwerte, Extrapolation oder Interpolation können Nullfelder ersetzen.

Datenumwandlung

Unstimmigkeiten in den Daten, wie z. B. die Schreibweise von Staatsnamen und die Verwendung von Staatskürzeln, können mit Hilfe eines regelbasierten Ansatzes in Einklang gebracht werden.

Laden von Daten

Der letzte Schritt eines data workflow besteht häufig darin, die Daten in ein Lager wie z. B. ein Data Warehouse zu laden.

Die Vorteile von Daten-Workflows

Im Folgenden sind einige der Vorteile von Daten-Workflows aufgeführt:

• Automatisierte Arbeitsabläufe machen mehr operative Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung verfügbar.
• Unternehmen sind effizienter, wenn sie wiederverwendbare Workflows erstellen, die in verschiedenen Projekten, Aufgaben oder Szenarien wiederholt eingesetzt werden können.
• Workflows machen Geschäftsprozesse zuverlässiger, weil sie weniger fehleranfällig sind als manuelle Prozesse.
• Automatisierte Workflows fördern eine bessere Data Governance , da Richtlinien automatisch durchgesetzt werden können.
• Daten-Workflows verbessern die Datenqualität durch die Beseitigung von Inkonsistenzen und Lücken.
• Geschäftsergebnisse sind besser vorhersehbar, wenn Entscheidungen auf einer soliden Data Analytics 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.