Wachsende Datenmengen, immer komplexere Datenlandschaften und akuter Fachkräftemangel stellen CFOs und Controller im Mittelstand vor große Herausforderungen. In diesem Zusammenhang stellt insbesondere die Aufbereitung von (Roh-)daten für Analysen und Reports einen großen “Pain Point” dar. Häufig entfallen in vielen Unternehmen bis zu 80% der Arbeitszeiten im Analyse-/Reportingprozess auf das Sammeln und Aufbereiten der Daten. Lediglich 20% der Zeit verbleibt für die eigentlich wertschöpfende Arbeit – die Analyse der Daten.

Obwohl viele Unternehmen dieses Problem erkannt haben, stehen viele Unternehmen erst am Anfang ihrer digitalen Transformation. Daher ergeben sich in der Praxis häufig Probleme, mit denen die Unternehmen allein überfordert sind.

Was ist Daten-Automatisierung ?

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Die Abkürzung ETL steht für die drei englischen Begriffe Extract, Transform und Load. ETL beschreibt einen Prozess aus mehreren Einzelschritten, mit dem sich Daten aus verschiedenen Datenquellen (Rohdaten) in eine Datenbank oder ein anderes Zielsystem integrieren lassen. Ziel ist es, die Rohdaten während dieses Prozesses für die weitere Verarbeitung vorzubereiten.

Extrahieren: das Verfahren zum Extrahieren von Daten aus einer oder mehreren Quellen

Transformieren: Transformieren der Daten in das erforderliche Format des Zielsystems durch Anwendung von Transformations-Algorithmen wie Sortieren, Filtern usw.

Laden: der Vorgang der Übertragung Ihrer Daten in das Zielsystem, z. B. eine Datenbank oder ein Data Warehouse

Häufig kommt der ETL-Prozess im Umfeld von Big-Data– und Business-Intelligence-Anwendungen zum Einsatz. Besonders die Verarbeitung großer Datenmengen profitiert von der strukturierten ETL-Vorgehensweise. Sind zum Beispiel Informationen auf verschiedenen Subsystemen verteilt, liegen redundant vor oder haben eine unterschiedliche Struktur, ist die Anwendung des ETL-Prozesses sinnvoll, da der ETL-Prozess die automatisierte Zusammenführung und Aufbereitung dieser Daten übernimmt.

Was sind die Vorteile einer Data-Pipeline?

Eine vollautomatisierte Datenpipeline ermöglicht es Ihrem Unternehmen, Daten direkt an der Quelle zu extrahieren, sie umzuwandeln und mit Daten aus anderen Quellen zu integrieren, bevor sie in eine Ziel-Datenbank geschrieben werden, um in Geschäftsanwendungen und Analyseplattformen geladen zu werden.

Die Data Pipeline macht somit manuelle Arbeitsschritte überflüssig und stellt die zuverlässige Bereitstellung von zuverlässigen Daten für Analysen und Reports, aber auch für andere Zwecke wie zum Beispiel Machine Learning Projekte sicher.

Die drei Hauptgründe für die Implementierung einer vollautomatisierten Datenpipeline sind:

  1. Schnellere und fundierte Geschäftsentscheidungen
    Wenn Geschäftsentscheidungen auf Basis von sauberen und konsistenten Daten getroffen werden können, beruhen sie auf Fakten und nicht auf subjektivem Empfinden der Geschäftsführung, wodurch die Wahrscheinlichkeit für Fehlentscheidungen deutlich reduziert wird. Darüber hinaus können auch kurzfristig Analysen durchgeführt werden, da durch den automatisierten Prozess keine Vorlaufzeiten erforderlich sind (Ad-hoc Analysen).
  2. Kosten- und Zeitersparnis
    Durch eine automatisierte Datapipeline können manuelle und wiederkehrende Tätigkeiten häufig vollständig automatisiert werden. Dadurch kann der Anteil an nicht-wertschöpfenden Arbeitsstunden (Daten suchen, aufbereiten, validieren) signifikant reduziert werden, wodurch mehr Zeit für wertschöpfende Arbeiten – wie zum Beispiel die Analyse und Maßnahmenverfolgung verbleibt.
  3. Entlastung der Mitarbeiter
    Ihre Mitarbeiter werden von monotonen, sich wiederholenden Aufgaben befreit und profitieren von einem standardisierten und effizienten Prozess, der alle Tätigkeiten von der Datenextraktion bis hin zur Bereitstellung für Sie übernimmt.


Herausforderungen bei der Einführung einer Data-Pipeline

In den letzten Jahren sind „Buzzwords“ wie Big-Data und Process-Automation im Zuge der Digitalisierungs-Diskussion häufig gefallen. Die Unternehmen beschäftigen sich demnach mit diesen Themen, dennoch ist festzustellen, dass viele Unternehmen, und insbesondere der Mittelstand, sich schwertun, diese Technologien zu implementieren. Die Mittelstandstudie „Digital in NRW“ hat im Wesentlichen 3 Gründe dafür festgestellt:

  1. Unabgestimmte Strategien:
    78% der befragten Unternehmen berichten, dass man wisse, dass was getan werden muss, man sich jedoch nicht sicher ist, welche Möglichkeiten es gibt oder welche Use-Cases angegangen werden sollen, und welche Mitarbeiter die neuen Themen übernehmen sollen.
  2. Unzureichende Datenqualität:
    76% der befragten Unternehmen sehen „unzureichende Datenqualität“ als einer der Hauptgründe an. Häufig existieren die Daten in den Unternehmen können aber nicht so strukturiert werden, um diese auswertbar zu machen.
  3. Fehlende personelle und technische Ressourcen
    Etwa 70% gaben an, dass die Mitarbeiter bereits durch das Tagesgeschäft voll ausgelastet seien, neues Fachpersonal fast unmöglich zu finden sei, und dass die technischen Möglichkeiten fehlen.


Vorgehen bei der Einführung einer Data-Pipeline

Falls Sie das Thema Daten-Automatisierung angehen möchten, ist es wichtig, eine Strategie zu formulieren, die auf Ihre Unternehmensprozesse abgestimmt ist. Hier sind einige Punkte, die Ihnen bei der Ausarbeitung einer Strategie helfen können:

1) Überlegen Sie, welche Abteilungen von Automatisierungen profitieren könnten, und stellen Sie sich Fragen wie: “In welchen Bereichen verbringen die Mitarbeiter viel Zeit mit manueller und repetitiver Arbeit?” oder “Welche Aspekte Ihrer Daten-Prozesse sind, fehleranfällig?”. Erstellen Sie eine Liste aller langweiligen und monotonen Aufgaben, die automatisiert werden könnten.

2) Daten-Sichtung:
Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre Datenlandschaft und identifizieren Sie die Quelldaten, die für den Use-Case Ihrer Wahl relevant sind.

3) Ziel-Datenmodell und Identifizierung von Transformationen:
Bestimmen Sie im nächsten Schritt, wie Ihre Zieldaten aussehen sollen. Basierend darauf ermitteln Sie die Transformationsschritte, die erforderlich sind, um die Quelldaten in das Zielformat umzuwandeln.

4) Umsetzung und Testing des ETL-Prozesses:
Setzen Sie die beschriebenen Anforderungen in einem ETL-Tool um, und testen Sie, ob die Zieldaten Ihren Anforderungen entsprechen, bzw. fehlerfrei sind.

5) Planen Sie Daten-Aktualisierungen:
Sobald Ihre Datapipeline steht, möchten Sie sicherstellen, dass Ihre Zieldaten automatisch, also ohne menschliches Zutun zu den gewünschten Zeitpunkten bereitgestellt werden.


Fazit

Die zunehmende Digitalisierung vieler Geschäftsprozesse, und Technologien wie Cloud-Computing, Machine Learning und IOT werden in den nächsten Jahren zu immer komplexeren Datenlandschaften sowie exponentiell wachsenden Datenmassen in den Unternehmen führen. Zeitgleich müssen Entscheidungsträger in einer immer schneller werdenden Geschäftswelt, in Echtzeit Zugang zu sauberen Daten haben, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.  Die Daten-Automatisierung wird in diesem Zusammenhang unabdingbar, da sie Entscheidern erst die Möglichkeit gibt, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren, um Ihr Unternehmen schnell und agil steuern zu können: eine Notwendigkeit in der heutigen digitalen Welt.


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