Insight-Generierung durch automatisierte Datenvorbereitung beschleunigen

Datenvolumen wächst in beispiellosem Tempo. Wie IoT- und Big-Data-Science-Spezialist Yash Mehta anmerkt, werden Technologie-Fortschritte diesen Trend nur beschleunigen.

Bis Ende des Jahrzehnts werden globale Daten auf 572 Zettabytes projiziert – nahezu zehnfach das aktuelle Volumen. Solch kolossale Datensätze zu managen und zu organisieren wird zunehmend komplexer, und das Extrahieren actionable Insights wird signifikante Zeit fordern.

Echtzeit-Insights zu liefern und einen Wettbewerbsvorsprung zu wahren, sind kritische Imperative für moderne Enterprises. Manuelle Workflows können kostspielig und fehleranfällig sein, was Automatisierung zur unverzichtbaren Lösung für effiziente Datentransformation macht. Ein aktueller Data Fabric Trends Report projiziert den Data-Automation-Markt auf 4,2 Milliarden Dollar (3,56 Mrd. Euro) bis 2026.

Strategische Datenautomatisierung

Es gibt ein verbreitetes Missverständnis, dass Automatisierung menschliche Arbeit einfach durch Technologie ersetzt. In Realität augmentiert Automatisierung menschliche Expertise und ermöglicht Teams, sich auf hochwertige Entscheidungsfindung zu fokussieren, während Routineaufgaben nahtlos im Hintergrund laufen. Keine Technologie kann bislang die Fähigkeit des menschlichen Gehirns matchen, komplexe Datensätze zu interpretieren.

Während repetitive Operationen automatisiert werden können, erfordern die Logik und Regeln, die Business-Entscheidungen treiben, weiterhin menschliche Aufsicht. Automatisierung von Data Cleaning und Preparation befreit Analysten für anspruchsvollere Analysen.

Trotz wachsender Developer-Skills macht das schiere Datenvolumen manuelles Coding untragbar. Innovative Automatisierungslösungen sind essenziell, um den Pfad von Rohdaten zu Insight zu beschleunigen.

Heutige Marktplätze bieten eine Range vertrauenswürdiger Data-Prep-Tools, die sichere, Echtzeit- und zeitbasierte Insights liefern. K2View erfasst jedes Attribut einer Business-Entität – wie Kundenorders – und sichert Datenintegrität bei schnellem, konsistentem Zugriff. Andere populäre Lösungen umfassen Alteryx, Cambridge Semantics und Datameer.

Die Notwendigkeit, den Datentransformationsprozess zu automatisieren

Abseits der Automatisierung routinemäßiger Tasks liefert Automatisierung zahlreiche strategische Vorteile:

Datenaufzeichnungen pflegen – Automatisierte Transformation hält Datensets organisiert und bereit.

Fokus auf Kernprioritäten – BI-Teams können mehr Zeit für High-Impact-Initiativen statt manueller Chores aufwenden.

Bessere Entscheidungsfindung – Schneller Zugriff auf vollständige, akkurate Daten befähigt Leader zu schnellen, strategischen Entscheidungen.

Kosteneffiziente Prozesse – Automatisierung reduziert Arbeits- und Ressourcenverbrauch und liefert höheren Wert bei niedrigeren Kosten.

Wege zur Workflow-Automatisierung

Eingebaute und Drittanbieter-Scheduler

Die meisten ELT-Produkte beinhalten einen eingebauten Scheduler, der externes Tooling überflüssig macht und Task-Management zentralisiert. ELT-Tools unterstützen auch Dependency Management, sodass Parent Jobs Child Jobs triggern und Orchestrierung vereinfachen. Viele Plattformen exponieren APIs, die via OS-Scheduler geplant werden können.

Drittanbieter-ELT-Tools integrieren mit Legacy-Systemen, können aber zusätzliche Lizenz- und Betriebskosten verursachen.

Cloud Service Provider Angebote

Mit 94 % der Enterprises, die bereits Cloud-Plattformen adoptiert haben, bieten CSPs eine Fülle an Automatisierungs-Services. Messaging-Services – wie AWS SQS und Microsoft Azure Queue Storage – können Jobs via Message Queues triggern. Serverless Functions – wie AWS Lambda und Google Cloud Functions – ermöglichen Pay-as-you-go-Ausführung von Automatisierungs-Skripten.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning straffen Automatisierung weiter, erlauben Organisationen, Daten vorzubereiten und Insights effizienter abzuleiten. Doch Erfolg hängt von einer offenen Haltung gegenüber Wandel ab.

Der Autor ist Yash Mehta, ein IoT- und Big-Data-Science-Spezialist.