Wie die Automatisierung der Datenaufbereitung die Zeit für Erkenntnisse beschleunigt?

Die Menge an erzeugten und verbrauchten Daten ist einfach riesig. Der technologische Fortschritt sorgt dafür, dass die Datenmenge, mit der wir umgehen, in den kommenden Jahren nur noch zunehmen wird, sagt Yash Mehta, Spezialist für IoT und Big Data Science.

Gegen Ende dieses Jahrzehnts wird die Gesamtdatenmenge bis zu 572 Zettabyte erreichen, was fast das Zehnfache der derzeit vorhandenen Datenmenge ist. Schließlich wird das Verwalten und Organisieren von Daten für Unternehmen zu einer sehr komplexen Aufgabe, und das Sammeln wertvoller Informationen aus den gesammelten Daten nimmt viel Zeit in Anspruch.

Echtzeit-Einblicke zu gewinnen und sich gegenüber dem Rest der Konkurrenz auf dem Markt zu behaupten und der daraus resultierende Druck, gleichzeitig schneller zu arbeiten, ist heute eine der größten Herausforderungen für Unternehmen. Alles manuell zu erledigen ist nicht unmöglich, aber es gibt viele Herausforderungen, alle Aufgaben manuell zu erledigen. Daher ist die Automatisierung für Unternehmen die einzige Möglichkeit geworden, wertvolle Informationen zu gewinnen und den Datentransformationsprozess zu rationalisieren. Einem Data Fabric-Trendbericht zufolge wird der Markt für Datenautomatisierung im Jahr 2026 4,2 Milliarden US-Dollar (3,56 Milliarden Euro) erreichen.

Strategische Datenautomatisierung

Wenn Menschen auf das Konzept der Automatisierung stoßen, gibt es ein weit verbreitetes Missverständnis, dass die Automatisierung von Geschäftsprozessen bedeutet, Arbeitskraft durch Technologie zu ersetzen. Es ist wichtig zu verstehen, dass Automatisierung den Menschen in Arbeitsbereichen nicht ersetzt, sondern ihm hilft, seine Aufgaben nahtlos und effizient zu erledigen. Es gibt buchstäblich keine Technologie, die so effizient ist wie das menschliche Gehirn, um komplexe Datensätze zu analysieren.

Während die meisten der sich wiederholenden und monotonen Geschäftsvorgänge automatisiert werden können, erfordert dies die Implementierung von Geschäftslogik und Regeln, die innerhalb des manuell codierten Codes angewendet werden. Die richtigen Entscheidungen für Unternehmen zu interpretieren und zu treffen, erfordert menschliche Intelligenz und wird es immer tun. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Bereinigung und Aufbereitung von Daten wird viel Zeit für die Durchführung verschiedener komplexer Datenanalysen zur Verfügung gestellt.

Trotz der Expertise der Entwickler wird es der zunehmende Automatisierungsbedarf unmöglich machen, mit den wachsenden Datenmengen Schritt zu halten und sinnvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Die manuelle Codierung zur Implementierung der erforderlichen Logik in die Automatisierung wird eine große Herausforderung sein, wenn dies mit riesigen Datenmengen in sehr begrenzter Zeit erfolgen muss. Das Entdecken neuer Wege für die Datenaufbereitung und Geschäftsautomatisierung hilft dabei, schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

Derzeit gibt es auf dem Markt verschiedene Tools zur Datenaufbereitung, die zuverlässige, aktuelle und zeitbasierte Erkenntnisse bieten. Diese Tools verschlüsseln die Daten, wodurch sie sicherer und sicherer werden. Zum Beispiel K2View 's Datenvorbereitungstool erfasst alle Attribute für eine Geschäftseinheit wie Kundenaufträge und Details. Darüber hinaus gewährleistet das Sammeln, Verarbeiten und Pipelining von Daten durch eine Geschäftseinheit die Datenintegrität und bietet gleichzeitig einen schnellen, einfachen und konsistenten Zugriff auf die erforderlichen Daten. Es gibt verschiedene andere Tools wie Alteryx , Cambridge-Semantik und Datameer .

Die Notwendigkeit, den Datentransformationsprozess zu automatisieren

Abgesehen davon, dass sich wiederholende und monotone Aufgaben automatisiert werden und den Organisationen mehr Zeit für die Arbeit an anderen Aspekten der Datenverarbeitung und -analyse geboten wird, bietet die Automatisierung verschiedene weitere Vorteile:

Datensätze pflegen – Die Automatisierung von Datentransformationsmethoden wird es Unternehmen ermöglichen, neue Datensätze effektiv zu organisieren. Dies wiederum trägt dazu bei, die Gesamtdatensätze zu pflegen und bei Bedarf zur Verfügung zu stellen.

Konzentrieren Sie sich auf die Hauptprioritäten – Die Rolle des Business Intelligence (BI) Teams besteht nicht nur darin, zeitnahe und wichtige Erkenntnisse zu liefern. Sie müssen an innovativen Initiativen arbeiten, die für das Unternehmen von großer Bedeutung sind. Wie bereits erwähnt, bieten ihnen Automatisierungsaufgaben ausreichend Zeit, um an den wesentlichen Aspekten des Unternehmens zu arbeiten.

Bessere Entscheidungsfindung – Die Automatisierung ermöglicht einen schnellen Zugriff auf vollständigere und genauere Informationen. Dies wird den Managementteams helfen, strategische und schnelle Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Kostengünstige Geschäftsprozesse – Zeit ist ein wesentlicher Faktor für jedes Unternehmen. Die Automatisierung des Datentransformationsprozesses und anderer datenbezogener Aufgaben ebnet den Weg für eine Reduzierung der Kosten und einen effizienteren Ressourcenverbrauch bei gleichzeitig besseren Ergebnissen.

Möglichkeiten zur Automatisierung des Arbeitsablaufs

Verwendung eines integrierten Schedulers und eines Drittanbieter-Schedulers

Das ELT-Produkt wird mit einem integrierten Scheduler geliefert. Dadurch ist es nicht mehr erforderlich, sich auf Anwendungen von Drittanbietern oder andere Plattformen zu verlassen, um das Produkt zu starten. ELT-Tools ermöglichen auch die zentrale Verwaltung von Aufgaben, was die Pflege und Verwaltung der Aufgaben erleichtert. Ein weiterer Vorteil der Verwendung von ELT-Tools ist das Abhängigkeitsmanagement. Hier kann ein Parent-Job verwendet werden, um Child-Jobs auszulösen. Das Abhängigkeitsmanagement hilft bei der Kategorisierung von Aufgaben und erleichtert die Verwaltung. Viele Plattformen ermöglichen die Ausführung von APIs. Die API-Aufrufe können mit dem integrierten Scheduler des Betriebssystems auf bevorzugte Weise geplant werden.

Viele Tools von Drittanbietern können ELT-Aufgaben ausführen. Die Verwendung dieser ELT-Tools bietet Funktionen zur Integration mit Legacy-Systemen innerhalb der Entwicklungsumgebung. Um jedoch ELT-Tools von Drittanbietern verwenden zu können, müssen zusätzliche Kosten für die Dienste und Ressourcen bezahlt werden, die zur Implementierung eines Produkts verwendet werden.

Cloud-Dienstanbieterdienste

Unternehmen stellen schnell auf Cloud-Technologien um. Es wurde festgestellt, dass 94 % der Unternehmen bereits auf die Cloud umgestellt haben. Neben dem Speichern und Verwalten von Daten bieten CSPs viele andere Dienste an, die bei der Automatisierung helfen. Zum Beispiel die Verwendung von Messaging-Diensten zum Auslösen einer Aufgabe.

Alle benutzerdefinierten Aufgaben oder Produktionsaufgaben, die Messaging unterstützen, können die eingehenden Nachrichten in einer Auftragswarteschlange abhören und einen Auftrag basierend auf dem Inhalt der Nachricht initiieren. Trotz der Fähigkeiten und Eigenschaften des Produkts bleibt das allgemeine Arbeitskonzept gleich. AWS SQS, Microsoft Azure Queue Storage sind einige der Beispiele für solche Messaging-Dienste.

Neben den oben genannten Messaging-Diensten können CSPs auch serverlose Funktionen zur Automatisierung bereitstellen. Die Serverless-Funktionalität kann verwendet werden, um die Jobs automatisch auszulösen. Der Vorteil der Nutzung von serverlosen Funktionen besteht darin, dass das Unternehmen die Dienste nur dann bezahlen muss, wenn die Funktionalität genutzt wird. AWS Lambda-Funktionen und Google Cloud Funktionen sind Beispiele für serverlose Cloud-Dienste.

Mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Machine Learning wird die Automatisierung viel einfacher und effizienter. Dies wiederum wird Unternehmen in die Lage versetzen, die Daten aufzubereiten und im Zuge der Weiterentwicklung der Technologie mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Um diese Technologien zu übernehmen, müssen Unternehmen jedoch aufgeschlossen sein, um die Veränderungen, die mit der Einführung dieser Technologien einhergehen, zu akzeptieren und anzunehmen.

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