Im Jahr 2023 hat das Datenvolumen, das Unternehmen generieren, schwindelerregende Ausmaße angenommen. Daten sind für Unternehmen jeder Größe zu einem entscheidenden Faktor bei der Entscheidungsfindung geworden, von Systemprotokollen über Kundenprofile und Markttrends bis hin zu Konkurrenzanalysen. Die manuelle Bearbeitung solch großer Datenmengen kann jedoch mühsam und zeitaufwändig sein und die Produktivität der Mitarbeiter verringern. Dies gilt insbesondere für Big Data, da die Daten aus verschiedenen Quellen stammen und von Natur aus komplex sind, was sie fehleranfällig und ineffizient macht. Wie können Unternehmen diese Herausforderung also effektiv bewältigen? An dieser Stelle kommt die Datenautomatisierung ins Spiel.

Was ist Datenautomatisierung?

Datenautomatisierung bedeutet die Nutzung von Technologie und Software zur Integration und Automatisierung von Aufgaben und Prozessen im Zusammenhang mit den Daten eines Unternehmens. Sie verwendet Algorithmen, Skripte und Tools, um Daten automatisch zu erfassen, zu verarbeiten, transformieren und zu analysieren (Extract, Transform, Load kurz ETL), ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Die Datenautomatisierung ermöglicht es Unternehmen, sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben wie Dateneingabe, -validierung, -bereinigung, -integration und -analyse zu automatisieren und dadurch die Effizienz, Genauigkeit und Produktivität zu steigern.

Die Datenautomatisierung kann auf verschiedene Datentypen angewendet werden, darunter strukturierte Daten (Flatfiles und Datenbanken) und unstrukturierte Daten (Bilder, Text, Sprache und Video). Sie kann auch über verschiedene Datenquellen hinweg verwendet werden, z. B. interne Datenbanken, externe Datenbanken, cloudbasierte Datenquellen und Daten aus Anwendungen von Drittanbietern, Webservices und API.

Datenautomatisierung kann mit verschiedenen Technologien umgesetzt werden, z. B. mit robotergestützter Prozessautomatisierung (RPA), künstlicher Intelligenz (KI), maschinellem Lernen (ML) und Datenintegrationstools. Hingegen können KI- und ML-Technologien Daten automatisch analysieren und Erkenntnisse daraus ableiten.

Die Datenautomatisierung umfasst drei Hauptbestandteile. Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).

Extrahieren: Laienhaft ausgedrückt bedeutet Extrahieren in ETL, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und sie in zentrale Speicher zu bringen. Dazu können Datenbanken, IT-Systeme, Flatfiles, Webservices, Daten von Drittanbietern, API und vieles mehr gehören.

Transformieren: In der ETL bezieht sich Transformieren auf die Umwandlung, Änderung oder Anreicherung der aus verschiedenen Quellen gesammelten Daten, bevor sie in die Zielsysteme eingespeist werden.

Laden: Das Laden in ETL bezieht sich auf das Laden der transformierten Daten in Zielsysteme zur weiteren Analyse und Entscheidungsfindung.  

Qualitativ hochwertige Daten sind für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um eine erfolgreiche datengetriebene Entscheidungsfindung zu ermöglichen. In Anbetracht dessen kann eine geeignete Strategie zur Datenautomatisierung es den Mitarbeitern erleichtern, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen zu konzentrieren, anstatt viele Tage mit der Datenbereinigung zu verbringen.

Wie funktioniert die Datenautomatisierung?

Bei der Datenautomatisierung werden mehrere Technologien und Softwaresysteme eingesetzt, um verschiedene Aufgaben und Prozesse im Zusammenhang mit Daten automatisch durchzuführen, ohne dass der Mensch manuell eingreifen muss, was fehleranfällig und ineffizient ist. Die sehr nativen Schritte, die in die Datenautomatisierung involviert sind, variieren je nach dem spezifischen Geschäftsproblem der Organisationen, aber im Allgemeinen arbeitet die Automatisierung entsprechend den folgenden Schlüsselbegriffen und Beispielen.

Die Datenerfassung in der Datenautomatisierung umfasst die automatische Datenerfassung aus verschiedenen Quellen wie relationalen und nichtrelationalen Datenbanken, Flatfiles, cloudbasierten Data Warehouses, Anwendungen von Drittanbietern, Webservice-APIs und vielen anderen externen oder internen Datenquellen.

Nach der Datenerfassung, sobald das erforderliche Datenautomatisierungstool vorliegt, verarbeiten Absenderskripte die Daten, um sie zu bereinigen, zu validieren und in ein gewünschtes Format umzuwandeln, das frei von Fehlern ist und dessen Qualität gewahrt bleibt. Dieser Prozess kann das Entfernen unerwünschter Zeichen, den Umgang mit Nullwerten, Datenduplizierung und Datenvalidierung sowie die Gewährleistung der Vollständigkeit und Genauigkeit der Daten umfassen. Das Ergebnis sind Daten, die für die weitere Verarbeitung und Analyse in einem Standardformat vorliegen.

Oft beinhaltet die Datenautomatisierung auch die Datenanalyse, die sehr wichtig ist und Techniken wie Data Mining, statistische Analyse und maschinelles Lernen umfasst, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten abzuleiten und datengestützte Entscheidungen für Unternehmen zu treffen.

Datenintegration in der Datenautomatisierung ist ein wesentlicher Bestandteil, da sie Daten aus mehreren Quellen integriert, indem sie diese Daten aus zahlreichen Datenbanken, die intern oder extern oder von Dritten sein können, konsolidiert, und eine einheitliche Sicht in einem zentralen Bericht erstellt.

Die Tools und Technologien, die an der Datenautomatisierung beteiligt sind, können automatisierte Datenberichte, wertvolle Dashboards und ansprechende Visualisierungen erzeugen, um die analysierten Daten auf sinnvolle und verständliche Weise für das Management zu präsentieren, damit es bestimmte datengestützte Entscheidungen treffen kann.

Schließlich umfasst die Datenautomatisierung die Überwachung und Wartung von Automatisierungstools, Datenpipelines, ATL-Pipelines und mehr, um die Genauigkeit, Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit der Automatisierungssysteme zu gewährleisten.

Das Datenautomatisierungssystem zielt darauf ab, datenqualitätsbezogene Aufgaben und Prozesse zeitnah zu automatisieren und dadurch menschliche Eingriffe zu eliminieren und Zeit zu sparen sowie die Genauigkeit, Vollständigkeit, Qualität und Produktivität datenbezogener Vorgänge innerhalb einer Organisation effizient zu verbessern.

Die Implementierung von Datenautomatisierungslösungen in Unternehmensumgebungen kann eine Herausforderung sein. Mit definierten Anforderungen können Unternehmen diesen Prozess jedoch vereinfachen.

• Bedarf in Bezug auf Daten: Beginnen Sie damit, den Datenbedarf Ihres Unternehmens umfassend zu ermitteln, einschließlich der Anforderungen an die Datenerfassung, der Datenverarbeitungsmethoden und der Datenzugriffsberechtigungen.
• Aktuelle Datenprozesse: Führen Sie eine gründliche Bewertung Ihrer bestehenden Datenprozesse durch, um Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu ermitteln, z. B. Dateneingabe, Datenanalyse und Datenspeicherung.
• Automatisierung von Arbeitsabläufen: Definieren Sie Ihre Arbeitsabläufe zur Datenautomatisierung klar und deutlich, einschließlich der Datenquellen, Transformationsschritte und gewünschten Ausgabeformate.
• Automatisierung von Arbeitsabläufen: Setzen Sie Ihre definierten Automatisierungs-Workflows in die Tat um, indem Sie Ihr Automatisierungstool entsprechend Ihren definierten Workflows konfigurieren. Testen und verfeinern Sie die Arbeitsabläufe nach Bedarf.
• Schulen Sie Ihr Team: Umfassende Schulung zur effektiven Nutzung des Datenautomatisierungswerkzeugs und zur Interpretation der damit erzeugten Daten.
• Überwachen und Optimieren: Überwachen Sie Ihre Datenabläufe regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen funktionieren.

Wenn Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie Lösungen zur Datenautomatisierung erfolgreich implementieren, was zu optimierten datenbezogenen Prozessen, erhöhter Produktivität und verbesserter Datenqualität und -genauigkeit führt.

Was sind die Arten der Datenautomatisierung?

Die gängigsten Datenautomatisierungstechniken sind:

• Datenintegration
• Datentransformation
• Laden von Daten
• Datenanalyse und Einblicke

Datenintegration:

Datenintegration ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenautomatisierung. Es handelt sich um einen Prozess der Identifizierung und Integration verschiedener Datenquellen für eine zentrale, einheitliche Ansicht. Dieser Prozess umfasst Datenvalidierung, -bereinigung und ETL-Mapping. Dieser Prozess ermöglicht es den Nutzern schließlich, integrierte Daten aus den Quellen umzuwandeln und sie in die Ziel-Repositorys zu laden.

Es gibt keine feste Methode für die Datenintegration im Automaten. Es gibt jedoch bestimmte Komponenten, die im Datenintegrationsprozess in Kontakt bleiben. Dazu gehören verschiedene Datenquellen, Master Nodes und Benutzer, die auf die Daten von Hauptknoten zugreifen.

Im Idealfall fordern die Benutzer Daten von einem Master Node an. Der Hauptserver verarbeitet die Anfrage, indem er die erforderlichen Daten aus den verfügbaren Quellen integriert und sie den Nutzern als einheitliche Ansicht zur weiteren Analyse zur Verfügung stellt. Zu den Vorteilen eines gut eingerichteten Datenintegrationssystems gehören ein geringerer Zeitaufwand und höhere Effizienz, mehr Zuverlässigkeit, die Bereitstellung wertvoller Daten und vieles mehr.

Datentransformation:

Datentransformation ist die Konvertierung eines Datensatzes in ein für die Analyse geeignetes Format, was häufig mit Datenaufbereitung und der Kombination von Datensätzen verbunden ist. Die Bedeutung der Datentransformation liegt in der Fähigkeit, Daten flexibel und effektiv zu analysieren. Durch statistische Modellierung oder andere Ansätze, die eine vielseitigere Analyse erlauben, ermöglicht die Datentransformation bessere Erkenntnisse.

Beim Umgang mit Big Data oder großen Datensätzen kann die Umwandlung dieser Daten in eine konsolidierte Form, z. B. in eine einzige Tabelle, vor der Analyse Zeit und Mühe in der eigentlichen Analysephase sparen, wenn Berechnungen erforderlich sind.

Um eine angemessene Datentransformation zu gewährleisten, muss ein systematischer Prozess eingehalten werden, bei dem sich Änderungen an einer Tabelle auf alle davon abgeleiteten Bezugstabellen auswirken. Die Reihenfolge der Operationen zur Datenumwandlung sollte auf der Grundlage der zeitaufwändigsten oder fehleranfälligsten Aufgaben festgelegt werden, um einen kontinuierlichen Fortschritt zu gewährleisten.

Dazu gehört die Ermittlung der spezifischen Informationen im Datensatz, die transformiert werden müssen, um dem geplanten analytischen Ansatz zu entsprechen. Wenn beispielsweise getrennte Datensätze für die demografischen Daten und das Kaufverhalten der Kunden vorliegen, würde die Datentransformation den Abgleich von Variablen wie Alter oder Einkommensniveau beinhalten, um eine gemeinsame Analyse zu ermöglichen.

Laden von Daten:

Das Laden von Daten überträgt einen bereinigten und umgewandelten Datensatz in ein Data Warehouse und macht ihn für Analysen leicht zugänglich. Durch das Laden von Daten entfällt die Notwendigkeit, Daten für jede Studie manuell hin und her zu übertragen, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, die möglicherweise nicht in den Speicher eines lokalen Rechners passen.

Die Bedeutung des Datenladens liegt in seiner Fähigkeit, die Analysemöglichkeiten durch Freisetzen von Computerspeicher zu skalieren, wodurch rechenintensive Aufgaben wie Data Mining oder verarbeitungsintensive Analysen leichter durchgeführt werden können.

Sobald die Daten transformiert sind, können sie in ein Datenbankmanagementsystem geladen werden, was effiziente Abfragen und andere Aufgaben ermöglicht, ohne dass alle Datensätze erneut in den Speicher geladen werden müssen. Dies erleichtert auch die Zusammenarbeit in Echtzeit und beschleunigt Geschäftsprozesse, da mehrere Benutzer auf denselben Datensatz zugreifen und ihn nutzen können.

Zu den bewährten Verfahren für das Laden von Daten gehört es, nur die Mindestmenge an Datensätzen zu laden, die für die Analyse erforderlich ist, statt den gesamten Datensatz zu laden. Wenn zum Beispiel nur einige wenige Variablen aus einem Datensatz mit vielen Datensätzen benötigt werden, laden Sie nur diese spezifischen Variablen, um Verarbeitungszeit zu sparen. Außerdem wird empfohlen, das Anlegen neuer Spalten während des Datenladevorgangs zu vermeiden, da dies zusätzlichen Speicher erfordert.

Die Erstellung eines Index oder einer Nachschlagetabelle, die alle in der Analyse verwendeten Variablen enthält, ermöglicht stattdessen eine effizientere Abfrage und den Abruf bestimmter Teilmengen von Informationen, ohne dass zunächst alle Daten in den Speicher geladen werden müssen.

Datenanalyse und Visualisierung:

Datenanalyse und -visualisierung beinhalten die Durchführung statistischer Tests an transformierten Datensätzen, um Beziehungen, Muster und Trends aufzudecken. Die Visualisierung der Ergebnisse von Datenanalysen ist von entscheidender Bedeutung für die Weitergabe von Erkenntnissen an Kollegen, Kunden oder andere Interessengruppen.

Die Bedeutung der Datenanalyse und -visualisierung liegt in ihrer Fähigkeit, aus Rohdaten Geschäftsinformationen zu extrahieren und sie aussagekräftig und wertvoll zu machen. Die Datenanalyse ermöglicht es, Erkenntnisse zu gewinnen, die Fragen beantworten und Einblicke in die zugrunde liegenden Daten geben können, was sie zu mehr als nur einer Ansammlung von Zahlen macht. Datenvisualisierung kann die Entscheidungsfindung vereinfachen, indem sie Data Scientists, Analysten und Geschäftsanwendern präzise und neue Perspektiven bietet.

Best Practices:

1. Ich habe so viele Daten wie möglich untersucht, um möglichst umfassende Erkenntnisse zu gewinnen. Vermeiden Sie es, die Analyse auf eine bestimmte Teilmenge oder einen bestimmten Ausschnitt der Daten zu beschränken, es sei denn, es gibt einen besonderen Grund dafür. Erwägen Sie die Analyse des gesamten Datensatzes, um eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zu erhalten.
2. Sie verwenden sowohl univariate als auch multivariate statistische Tests in Kombination. Diese Methoden liefern oft komplementäre Einblicke in die Daten, und die Ergebnisse einer Testart können mit einer anderen Methode unabhängig überprüft werden. Dies gewährleistet robuste und zuverlässige Ergebnisse.
3. Sie setzen verschiedene Visualisierungstechniken ein, um neue und unerwartete Beziehungen zwischen Variablen aufzudecken. Vermeiden Sie es, sich auf nur eine Visualisierungsmethode zu verlassen, z. B. auf Linien- oder Balkendiagramme. Experimentieren Sie mit verschiedenen Visualisierungen wie Histogrammen, Streudiagrammen, Boxplots und anderen, um vielfältige Erkenntnisse aus dem Datensatz zu gewinnen.

Durch das Befolgen dieser Best Practices können Datenanalysten und Visualisierungsexperten Daten effektiv analysieren und Erkenntnisse aus Daten kommunizieren, was zu fundierten Entscheidungen und wertvollen Geschäftsinformationen führt.

Vorteile der Datenautomatisierung:

Die Hürden für die Automatisierung der Datenanalyse sind erheblich gesunken, während die Vorteile der Automatisierung stark zugenommen haben:

1. Automatisierung kann die Geschwindigkeit der Analyse erheblich steigern. Mit minimalen oder gar keinen menschlichen Eingriffen können Data Scientists Analyseaufgaben schneller durchführen, und Computer können komplexe und zeitaufwändige Aufgaben, die für Menschen schwierig wären, effizient erledigen.
2. Automatisierung ist ein entscheidender Faktor bei der effektiven Analyse von Big Data. Da Datenmenge, -vielfalt und -geschwindigkeit zunehmen, ermöglicht die Automatisierung Unternehmen die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datensätze, wodurch wertvolle Erkenntnisse und Muster aufgedeckt werden.
3. Durch automatisierte Datenanalyse kann ein Unternehmen Zeit und Geld sparen. Im Vergleich zu den Kosten für die Arbeitszeit der Mitarbeiter sind Computerressourcen für Datenanalyseaufgaben oft kostengünstiger. Die Automatisierung ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung und -analyse und reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand für sich wiederholende und banale Aufgaben.
4. Automatisierung ermöglicht es Data Scientists, sich auf die Gewinnung neuer Erkenntnisse zu konzentrieren. Durch die Automatisierung täglicher Aufgaben, die kein hohes Maß an menschlicher Kreativität erfordern, können Data Scientists mehr Zeit für die Gewinnung innovativer Erkenntnisse und die datengesteuerte Entscheidungsfindung aufwenden, was zu strategischeren und wirkungsvolleren Ergebnissen führt.
5. Die automatisierte Datenanalyse kommt verschiedenen Mitgliedern eines Datenteams zugute. Sie ermöglicht es Data Scientists, mit vollständigen, qualitativ hochwertigen und aktuellen Daten zu arbeiten, während Analysten und Engineers von grundlegenden Reporting- und Business Intelligence-Aufgaben entlastet werden.
6. Automatisierte Analysesysteme können Data Scientists wertvolle Anregungen geben und so Zeit und Mühe sparen. So können sie beispielsweise Variablen in einem Datensatz markieren oder statistische Modelle empfehlen, wodurch das manuelle Ausprobieren überflüssig wird. Dadurch wird der Analyseprozess gestrafft, und die Data Scientists können effizienter Erkenntnisse ableiten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Automatisierung in der Datenanalyse zahlreiche Vorteile bietet, darunter höhere Geschwindigkeit, verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen, verstärkte Konzentration auf die Gewinnung von Erkenntnissen und mehr Produktivität für das gesamte Datenteam. Der Einsatz von Automatisierung kann Datenanalyseprozesse erheblich verbessern und Unternehmen in die Lage versetzen, das volle Potenzial ihrer Datenbestände auszuschöpfen.

Beschränkungen der Datenautomatisierung

Datenautomatisierung kann für Unternehmen sehr fruchtbar sein. Aber wie jede andere Methode hat auch sie einige Einschränkungen.

Lernkurve

1. Wie jedes neue Werkzeug oder Verfahren erfordert auch die Datenautomatisierung unter Umständen eine Einarbeitung von Mitarbeitern und Interessengruppen, um sich mit den Funktionen und der Nutzung vertraut zu machen. Wenn die Lernkurve steil ist und die Mitarbeiter sie als mühsam empfinden, zögern sie möglicherweise, die Datenautomatisierung zu übernehmen, was zu Problemen beim Erreichen der gewünschten Ergebnisse führt.

Angst vor Abschreckung der Arbeitnehmer

• Der Widerstand gegen die Einführung von Datenautomatisierungstools kann auf die Sorge um eine mögliche Abschaffung von Arbeitsplätzen zurückzuführen sein. Mit der richtigen Schulung können Datenanwender jedoch Datenautomatisierungslösungen effektiv nutzen und sicherstellen, dass die Systeme richtig konfiguriert sind, um ihren Nutzen zu maximieren und negative Auswirkungen auf die Belegschaft zu minimieren.

Eine Überwachung auf menschlicher Ebene ist weiterhin erforderlich

• Die Datenautomatisierung kann zwar die Datenintegration optimieren und den manuellen Aufwand verringern, doch bei kritischen Arbeitsabläufen kann immer noch menschliches Eingreifen erforderlich sein. Zum Beispiel können Genehmigungen in Prozessen wie der Urlaubsverwaltung oder der Auftragsvergabe menschliche Entscheidungen erfordern, und jede Lücke in der Einhaltung des Prozesses kann zu Verzögerungen oder Fehlern führen.

Kosten- und Sicherheitsüberlegungen

• Die Einführung von Datenautomatisierungssystemen kann mit anfänglichen Investitionskosten oder Abonnementgebühren verbunden sein, die in einer Kosten-Nutzen-Analyse sorgfältig bewertet werden müssen, um den Gesamtwert und die Durchführbarkeit der Datenautomatisierung für einen bestimmten Fall zu bestimmen. Darüber hinaus können Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und der Vertraulichkeit aufkommen, insbesondere wenn es sich um sensible Daten handelt, und es müssen geeignete Maßnahmen getroffen werden, um den Datenschutz bei der Nutzung von Datenautomatisierungsdiensten zu gewährleisten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Datenautomatisierung zwar zahlreiche Vorteile wie Effizienzsteigerung und Kostensenkung bietet, aber auch Herausforderungen mit sich bringen kann, z. B. eine Lernkurve, Bedenken hinsichtlich der Entlassung von Mitarbeitern, menschliches Eingreifen bei bestimmten Aufgaben sowie Kosten- und Sicherheitsüberlegungen. Es bedarf sorgfältiger Überlegungen und Planungen, um die Datenautomatisierung zu implementieren und potenzielle Hindernisse wirksam zu entschärfen.

Welches ist das beste Automatisierungstool?

Um als bestes Datenautomatisierungswerkzeug zu gelten, muss eine Softwareanwendung oder Plattform die folgenden Hauptmerkmale aufweisen:

1. Skalierbarkeit: Das Tool sollte große Datenmengen effizient verarbeiten, unabhängig von der Größe oder Komplexität der automatisierten Datensätze. Es sollte horizontal und vertikal skalierbar sein, um den wachsenden Anforderungen der Datenverarbeitung gerecht zu werden.
2. Flexibilität: Das Tool sollte an verschiedene Datenquellen, Formate und Arbeitsabläufe angepasst werden können. Es sollte in der Lage sein, eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herzustellen, wie etwa zu Datenbanken, APIs, Tabellenkalkulationen und mehr, und Optionen für die Datentransformation, -bereinigung und -validierung bereitzustellen.
3. Benutzerfreundlichkeit: Das Tool sollte über eine benutzerfreundliche Oberfläche verfügen, die es den Anwendern ermöglicht, Datenautomatisierungs-Workflows einfach zu konfigurieren, zu entwerfen und zu verwalten, ohne dass umfangreiche Programmier- oder technische Kenntnisse erforderlich sind. Umfassende Dokumentation und Unterstützung sollen den Benutzern einen schnellen Einstieg ermöglichen.
4. Robustheit: Das Tool sollte zuverlässig sein und in der Lage, Fehler, Ausnahmen und Ausfälle ordnungsgemäß zu handhaben. Es sollte Funktionen zur Fehlerbehandlung, Protokollierung und Überwachung bieten, um die Integrität und Genauigkeit der Daten zu gewährleisten.
5. Sicherheit: Da die Datenautomatisierung den Umgang mit sensiblen Informationen beinhaltet, sollte das Tool über robuste Sicherheits-Features wie Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Authentifizierung und Auditing verfügen, um die Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verstößen zu schützen.
6. Leistung: Das Tool sollte auf Leistung optimiert sein und schnelle Datenverarbeitungsfunktionen bieten, um Latenzzeiten zu minimieren und eine zeitnahe Datenautomatisierung zu gewährleisten.
7. Integration: Das Tool sollte sich nahtlos in andere Datentools und -systeme wie Data Warehouses, Data Lakes, Analyseplattformen und Visualisierungstools integrieren lassen, um durchgängige Datenautomatisierungs-Workflows zu ermöglichen.
8. Erweiterte Funktionen: Das Tool sollte fortgeschrittene Funktionen wie Data Profiling, Data Lineage, Data Versioning, Scheduling und Monitoring bieten, um die Möglichkeiten der Datenautomatisierung zu verbessern und anspruchsvollere Daten-Workflows zu ermöglichen.
9. Kosteneffizienz: Das Tool sollte ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis aufweisen und ein wettbewerbsfähiges Preismodell bieten, das den angebotenen Funktionen und Möglichkeiten entspricht.

Es ist schwierig, herauszufinden, welches Tool das beste auf dem Markt für Datenautomatisierung ist. Unternehmen sollten bei der Auswahl eines Geräts auf den Anwendungsfall, den Preis, die Sicherheit und viele andere Faktoren achten. Hier einige der besten Datenautomatisierungs-Tools auf dem derzeitigen Markt.

• Apache Nifi:

Apache Nifi ist ein Open-Source-Tool zur Datenintegration und -automatisierung, das die Orchestrierung und Überwachung des Datenflusses zwischen verschiedenen Datenquellen über eine webbasierte Benutzeroberfläche ermöglicht.

• Talend:

Talend ist ein weiteres Open-Source-Produkt von Apache, das Funktionen zur Datenintegration, -transformation, -qualitätskontrolle und -validierung bietet. Aktuellen Trends zufolge wird Talend aufgrund seiner bemerkenswerten Funktionen und seiner benutzerfreundlichen Oberfläche von den meisten Top-Tech-Firmen verwendet.

• Microsoft Power Flow (Flow):

Wenn es um Cloud-Datendienste geht, ist Microsoft nie zurückgeblieben. Mit diesem Leistungsfluss-Tool können Benutzer Datenflüsse zwischen Diensten und Anwendungen orchestrieren. Dieses cloudbasierte Tool bietet hohe Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und Kompatibilität mit den meisten Azure-Diensten.

Fazit

Die digitale Welt wächst rasend schnell: Jeden Tag werden 123 Zettabytes an Daten erzeugt. Unternehmen müssen eine gute Datenstrategie mit geeigneten Datenautomatisierungstools anwenden, um diese Datenmengen für fundierte Entscheidungen nutzen zu können. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, den Datenfluss innerhalb der Organisation auf reibungslose, zuverlässige, skalierbare und sichere Weise zu erleichtern.