Was ist Datenkonsolidierung: Techniken, Bedeutung und Implementierung

Wahrscheinlich sammelt Ihr Unternehmen mehr Daten, als es zu verwenden weiß. Bei einer Vielzahl von Datenquellen, die alle enorme Datenmengen anhäufen, aber ohne Platz, an dem Sie sie ablegen können, fehlen Ihnen wahrscheinlich Informationen, die für den Erfolg Ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind.

Die Implementierung einer Strategie zur Datenkonsolidierung kann Ihnen helfen, das Beste aus Ihren Daten herauszuholen. In diesem Artikel wird die Datenkonsolidierung untersucht, warum sie für Ihr Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist, welche Techniken zur Datenkonsolidierung es gibt und wie Sie beginnen können.

Was ist Datenkonsolidierung?

Datenkonsolidierung ist der Prozess der Konsolidierung von Daten aus mehreren Quellen an einem einzigen Ziel. Bei der Konsolidierung von Daten werden verschiedene Datenquellen in einem einzigen Datenspeicher zusammengefasst. Dieser Prozess wird manchmal auch bezeichnet als Datenintegration.

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Die Datenkonsolidierung wird hauptsächlich von Unternehmen genutzt, die über erhebliche Datenmengen verfügen, die in verschiedenen und oft unterschiedlichen Quellen gespeichert sind. Diese Unternehmen möchten in der Lage sein, ihre Daten zu verstehen, zu analysieren und zu nutzen, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Zu diesem Zweck müssen ihre Daten zunächst in einem einzigen, lesbaren und verwertbaren Datenspeicher konsolidiert werden.

Warum ist Datenkonsolidierung wichtig?

Es gibt einige wichtige Gründe, warum Unternehmen mit wachsenden Datenmengen ihre Daten konsolidieren. Schauen wir uns das genauer an.

Reduziert die Kosten

Durch die Konsolidierung all Ihrer Daten aus unterschiedlichen Quellen an einem einzigen Standort können Sie Redundanzen in Ihren Datenberichten vermeiden und Ungenauigkeiten in diesen Daten reduzieren.

Wenn Sie konsolidierte Daten haben, können Sie diese Daten auch besser operationalisieren. Die Schaffung einer einzigen Informationsquelle für alle von Ihnen gesammelten Daten bietet enorme Vorteile bei der Senkung Ihrer Betriebskosten.

Mit konsolidierten Daten, die zentral gespeichert sind und auf die mit Business Analytics-Tools zugegriffen werden kann, können Sie herausfinden, wo Ihr Unternehmen Geld falsch oder zu viel ausgibt. Erkenntnisse wie diese können einen großen Einfluss auf Ihr Geschäftsergebnis haben.

Durch die Verwendung genauer, umfassender und leicht zugänglicher Daten können Sie vergangene Umsätze besser analysieren und zukünftiges Wachstum oder Rückgang in bestimmten Geschäftsbereichen vorhersagen. Kurz gesagt, zuverlässigere Daten bedeuten einen zuverlässigeren Umsatz für Ihr Unternehmen.

Spart Zeit

Da Sie all Ihre wichtigen Daten immer zur Hand haben, müssen Sie nicht manuell eine Reihe von Quellen durchsuchen, um die benötigten Informationen zu finden. Konsolidierte Daten, die in einem zentralen Speicher wie einem Data Warehouse kann vom Betriebspersonal einfach abgefragt und abgerufen und in Ihrem Unternehmen an alle Abteilungen weitergegeben werden, die es benötigen.

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Eine 360-Grad-Ansicht Ihrer Datenausgaben kann Ihnen helfen, besser zu werden Geschäftsintelligenz über Ihre täglichen Abläufe, Managementprozesse und betriebliche Erkenntnisse.

Verbessert die Entscheidungsfindung

Die Datenkonsolidierung kann auch die Entscheidungsprozesse in Ihrem gesamten Unternehmen verbessern. Je genauer Ihre Daten sind, desto sicherer können Sie Entscheidungen treffen. Die Implementierung des Datenaustauschs zusammen mit der Datenkonsolidierung bedeutet, dass Mitarbeiter in Abteilungen in Ihrem Unternehmen vom Zugriff auf genaue und relevante Daten profitieren können. Diese Vorteile können auch auf Kundeninteraktionen an vorderster Front verlagert werden. Wenn Sie Ihre Kunden mithilfe genauer und leicht verfügbarer Daten besser verstehen, können Sie ihnen bessere und zeitnahere Kundenerlebnisse bieten.

Dies sind nur einige der Gründe, warum es wichtig ist, Daten zu konsolidieren. Dennoch ist jedes Unternehmen einzigartig, und die Verantwortlichen für den Datenbetrieb in Ihrem Unternehmen haben möglicherweise ihre eigenen Gründe, warum sie sich bessere Datenkonsolidierungsverfahren wünschen.

Techniken zur Datenkonsolidierung

Je nachdem, wie viele Daten Sie regelmäßig sammeln und speichern und was Sie mit Ihren Daten nach der Konsolidierung tun möchten, gibt es verschiedene Techniken zur Datenkonsolidierung, die Sie bei der Einführung Ihrer neuen Prozesse berücksichtigen sollten.

Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)

Der erste Datenkonsolidierungsprozess ist ein sogenannter Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) verarbeiten. Kurz gesagt, ein ETL-Prozess beinhaltet das Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen, deren Umwandlung in ein standardisiertes Format und das Laden in ein Ziel.

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Es gibt zwei verschiedene Möglichkeiten, einen ETL-Prozess für die Datenkonsolidierung bereitzustellen, sowie eine innovative Variante der traditionellen ETL-Architektur, bekannt als Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT).

Handcodierung

Für kleine, unkomplizierte Datenkonsolidierungsaufgaben können Sie eine per Hand codierte Konsolidierungstechnik verwenden. Dies erfolgt durch Dateningenieur, der einen Code schreibt, der Ihre Daten aus unterschiedlichen Quellen an einen zentralen Ort sendet.

ETL-Werkzeuge

Daten werden am häufigsten durch einen Prozess namens ETL konsolidiert. Für komplexere Aufgaben ist es kostengünstiger, einen zu verwenden ETL-Werkzeug als eine Lösung zur Konsolidierung Ihrer Daten von Hand zu codieren. Diese Tools rufen Ihre Daten aus verschiedenen Quellen ab, transformieren sie in ein einheitliches Format und laden sie in ein Ziel wie ein Data Warehouse oder ein Datensee.

Ein neues Verfahren: ELT

Fivetran hat einen Prozess der Datenkonsolidierung entwickelt, der flexibler ist als herkömmliche ETL-Modelle, nämlich Extract, Load, Transform (ELT). Mit ELT werden Daten extrahiert und dann in einen zentralen Bereitstellungsbereich geladen. Erst dann wird es mithilfe eines Schemas transformiert. Da die Daten bereits vorinstalliert wurden, können sie in verschiedene Formate umgewandelt werden, die Analysten als Grundlage für Geschäftsentscheidungen verwenden können. ELT ist Datenkonsolidierung für das agile, moderne Zeitalter.

Mit Fivetran können Sie fachmännisch entworfene, vorgefertigte APIs nutzen Transformationen und Daten-Pipelines um Ihren Konsolidierungsprozess aufzubauen. ELT bei Fivetran ist auch im Vergleich zu den älteren Modellen der ETL-Verarbeitung, die fragil und unflexibel sind, zuverlässig, skalierbar und robust.

Datenvirtualisierung

Eine weitere mögliche Methode zur Konsolidierung Ihrer Daten ist die Datenvirtualisierung. Bei diesem Prozess bleiben die Daten in ihren ursprünglichen Quellen isoliert, und auf jeder Datenquelle wird eine Virtualisierungsebene angewendet, um diese Informationen zusammenzuführen.

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Im Gegensatz zu ETL oder ELT bleiben die Daten unverändert und werden einfach durch eine zentrale Linse betrachtet. Das Problem bei der Datenvirtualisierung ist jedoch die begrenzte Skalierbarkeit und die Unfähigkeit, große Datenmengen zu konsolidieren. Außerdem sind Datenvirtualisierungstools nur begrenzt in der Lage, umfassende Berichte und Analysen zu erstellen.

Data-Warehousing

Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das alle Ihre gesammelten Daten aus all Ihren Datenquellen enthält.

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Ein Data Warehouse besteht aus drei Hauptkomponenten:

• Die unterste Ebene, in der die Daten gespeichert werden
• Die mittlere Ebene, die die Analytics-Engine enthält
• Die oberste Ebene, auf der Ihre Daten angezeigt, analysiert und gemeldet werden

Data Warehouses bieten einen umfassenden Überblick über Unternehmensdaten, auf die ganzheitlich zugegriffen werden kann und die Ihre relevanten Daten einheitlich darstellen. Letztlich sind automatisierte ETL-Tools wie Fivetran der beste Weg, Ihre Daten in einem Data Warehouse zu konsolidieren.

Erste Schritte mit der Datenkonsolidierung

Folgen Sie diesen Schritten, um mit Ihrem neuen Datenkonsolidierungsprozess zu beginnen.

1. Identifizieren Sie mögliche Herausforderungen und Ressourcen

Als Erstes sollten Sie berücksichtigen, auf welche möglichen Herausforderungen Sie bei der Implementierung eines Datenkonsolidierungsprozesses stoßen könnten. Eine Bestandsaufnahme der Datenquellen, aus denen Sie Informationen abrufen möchten, ist ein guter erster Schritt. Wenn Sie wissen, wie diese Daten derzeit gespeichert sind, können Sie alle Herausforderungen vermeiden, die auftreten könnten, wenn Sie mit der Transformation und Konsolidierung dieser Daten beginnen.

Eine vollständige Bestandsaufnahme Ihrer Datenbestände kann Ihnen auch helfen zu verstehen, ob Sie über eine veraltete Infrastruktur verfügen, die Schwierigkeiten haben wird, eine Verbindung zu einer modernen Datenpipeline herzustellen, oder Daten, die auf eine Weise gespeichert sind, die nicht einfach extrahiert werden kann. Auf diese Weise können Sie feststellen, ob Sie professionelle Unterstützung bei der Konsolidierung Ihrer Daten benötigen.

2. Ziehen Sie professionelle Dienstleistungen für die Datenkonsolidierung in Betracht

Für kompliziertere Konfigurationen oder Datenanforderungen kann es erforderlich sein, einen Datenfachmann zu konsultieren. Sie könnten einen engagierten Datentechniker beauftragen, einen Datenkonsolidierungsprozess von Grund auf neu zu erstellen.

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Alternativ können Sie mit einem Team von Datenexperten zusammenarbeiten und die Vorteile robuster, vorgefertigter Lösungen nutzen, die flexibel und skalierbar genug sind, um Ihren individuellen Anforderungen gerecht zu werden.

Stellen Sie sicher, dass Ihr Datenteam alle Aspekte Ihrer Datenkonsolidierungsanforderungen berücksichtigt. Dazu gehören alle Anforderungen an die Datenkonformität, die Sie erfüllen müssen, sowie Datenreplikation und Backups, um sicherzustellen, dass kein versehentlicher Datenverlust auftritt.

3. Verwenden Sie ein ELT-Tool

Wenn Sie über mehr als eine kleine Datenmenge verfügen oder planen, mehr Daten zu sammeln, sollten Sie Ihre Datenkonsolidierung mit einem ELT-Tool automatisieren. Die Verwendung eines ELT-Tools optimiert den Prozess der Datenkonsolidierung. Sobald Ihre ELT-Prozesse vollständig konfiguriert sind, arbeiten sie leise und konsistent im Hintergrund. Sie bringen Daten aus unterschiedlichen Quellen ein, transformieren sie mithilfe voreingestellter Regeln und laden sie nahtlos an das Ziel Ihrer Wahl. Wenn Sie sich nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, kann Fivetran Ihnen helfen, den Weg zu einer besseren Datenkonsolidierung mit ELT einzuschlagen.

4. Erstellen Sie einen Plan zur Datenkonsolidierung

Es ist jetzt an der Zeit, einen Plan zur Datenkonsolidierung zu erstellen. Bringen Sie alle Informationen, die Sie über Ihre Datenquellen haben, zusammen und identifizieren Sie potenzielle Herausforderungen, auf die Sie möglicherweise stoßen. Bestimmen Sie dann, ob Sie ein automatisiertes Tool zum Aufbau Ihrer Datenpipeline verwenden werden.

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Definieren Sie Ihre Projektzeitpläne und nutzen Sie Ihre Ressourcen, um Ihre Datenkonsolidierungsarchitektur aufzubauen. Testen, testen und testen Sie erneut, bis Sie bereit sind, Ihren neuen Datenkonsolidierungsprozess bereitzustellen. Starten Sie abschließend Ihren neuen Datenkonsolidierungsprozess und profitieren Sie von den erweiterten Analyse- und Berichtsvorteilen.

Fazit

Daten erweisen sich als wichtige Ressource für alle modernen Unternehmen, die wachsen und erfolgreich sein wollen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Sie mit einem optimierten Datenkonsolidierungsprozess das Beste aus Ihrer Datenerfassung herausholen.

Es gibt zwar viele Techniken und Elemente für die Datenkonsolidierung, aber die Verwendung eines ELT-Prozesses ist der beste Weg, um das Beste aus Ihren Daten herauszuholen und Ihre Geschäftsprozesse, Aussichten und Strategien zu verbessern. Tools, die Ihnen helfen, Ihre Daten schneller zu verarbeiten und zu verstehen, helfen Ihnen dabei.

Das Verständnis der Datenkonsolidierung und ihrer Bedeutung für Ihr Unternehmen ist der erste Schritt, um Daten zum Eckpfeiler Ihres Unternehmenserfolgs zu machen. Bereit loszulegen? Starten Sie eine kostenlose 14-Tage-Testversion erfahren Sie heute, wie Fivetran Ihnen helfen kann, Ihre Daten mit vollständig verwalteten und automatisierten Datenpipelines zu konsolidieren.

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