Seite wählen
  • Zurück
  • Zurück

Datenübernahme: Der erste Schritt auf dem Weg zu einer sicheren und nachhaltigen Datenstrategie

Data Ingestion beschreibt die automatische Extraktion, Strukturierung, Speicherung und Übertragung von Daten. Dieses Verfahren ermöglicht die Installation einer reibungslosen Datenpipeline. Die Aufbereitung heterogener Daten in einem strukturierten, cloudbasierten Datenmanagementsystem ermöglicht die automatische Analyse in Echtzeit und bietet damit einen entscheidenden Marktvorteil.

Mit dem Intelligent Document Processing Service stellt Retarus eine wesentliche Datenquelle für die Datenaufnahme zur Verfügung. Die Services ermöglichen es Unternehmen, die gesamte Geschäftskommunikation zu digitalisieren, strukturiert und im gewünschten Format zur Verfügung zu stellen und so durchgängige Arbeitsabläufe zu automatisieren.

Von einer unstrukturierten Quelle zu einem Cloud-basierten Datenmanagementsystem: Das ist Data Ingestion

Data Ingestion beschreibt einen Prozess, bei dem große Datenmengen aus verschiedenen Quellen importiert und auf einem Speichermedium zusammengeführt werden. Dieses Zielmedium ist in der Regel ein cloudbasiertes oder lokal installiertes ERP-System. Die Daten können aber auch in ein Data Warehouse, einen Data Mart oder einen Data Lake eingespeist werden.

Um einen Mehrwert zu schaffen, müssen die Daten aus diesen Speichermedien leicht abrufbar, nutzbar und analysierbar sein. Außerdem muss sie so strukturiert sein, dass eine leistungsfähige Datenpipeline entsteht. Für diese Strukturierung sind spezielle Datenverarbeitungswerkzeuge erforderlich. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass bei der Datenaufnahme unstrukturierte Daten digitalisiert, analysiert, extrahiert, strukturiert, gespeichert und auf einem Zielmedium verarbeitet werden.

Data Warehouse

Unter dem Begriff Data Warehouse versteht man ein zentrales Datenbanksystem, das von Unternehmen zu Analysezwecken genutzt werden kann. Dieses System sammelt und speichert wichtige Daten aus verschiedenen Datenquellen und liefert sie an nachgelagerte Systeme. Der Vorteil eines Data Warehouse besteht darin, dass es einen globalen Überblick über Daten aus sehr unterschiedlichen Datensätzen bietet.

Datenmarkt

Ein Data Mart ist eine themenorientierte Datenbank. Oft, aber nicht immer, ist es ein Teilsegment eines Data Warehouse. Während Data Warehouses jedoch alle Informationen eines Unternehmens enthalten, erfüllen Data Marts nur die Anforderungen bestimmter Geschäftsfunktionen oder Abteilungen.

Daten-Seen

Data Lakes sind große Pools von Rohdaten, für die noch keine Verwendung gefunden wurde. Diese Datenseen können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in großen Mengen für die spätere Analyse enthalten. Im Gegensatz zu einem Data Warehouse, das die gesammelten Daten direkt in Strukturen und Formate überführt, können in einem Data Lake die Daten auch in ihrem Rohformat gespeichert werden.

Echtzeit oder Batches: Jede Art der Datenübernahme hat ihre Vorteile

Derzeit gibt es drei mögliche Ansätze für eine erfolgreiche Datenübernahme: Echtzeit-Ingestion, Batching-Daten-Ingestion und Micro-Batching. Je nach Projektbeschränkungen und Datenquellen kann jede dieser Optionen die optimale Datenstrategie sein.

Datenerfassung in Echtzeit

Bei der Datenaufnahme in Echtzeit, auch als Stream-Ingestion bezeichnet, wird jedes Datenelement importiert, sobald es verfügbar ist. Das bedeutet, dass jedes Datenelement als einzelnes Objekt verarbeitet wird. Diese Art der Datenaufnahme ist sehr kostspielig, lohnt sich aber vor allem für Analysen, die stets aktuell sein müssen. Die Datenaufnahme in Echtzeit ist die einzige Lösung für Anwendungen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind. So ist beispielsweise die Echtzeit-Datenverarbeitung für den Börsenhandel unerlässlich.

Batch-Datenübernahme

Die Batch-Datenübernahme ist die häufigste Art der Datenübernahme. Dabei werden die Quelldaten in festen Zeitabständen gesammelt und nach bestimmten Kriterien gruppiert. Diese Methode ist weniger kostspielig und daher für Unternehmen geeignet, die täglich bestimmte Daten sammeln und keine Entscheidungen in Echtzeit treffen müssen.

Micro-Batching

Wie der Name schon sagt, ist Micro-Batching die Zwischenstufe zwischen der Datenaufnahme in Echtzeit und der Aufnahme von Batch-Daten. Die Daten werden zwar auch in Gruppen unterteilt, aber in viel kleineren Schritten importiert. Sie werden nicht einzeln verarbeitet; die Übertragungszeit ist viel kürzer als bei großen Chargen.

Datenübernahme vs. ETL

Dateneingabe und ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) sind sehr ähnliche Prozesse, die sich jedoch in ihrem Ziel unterscheiden. Bei der Datenübernahme werden Daten extrahiert und strukturiert, um sie für eine Anwendung vorzubereiten, die ein bestimmtes Format erfordert. Dazu müssen die Datenquellen nicht mit dem Ziel verbunden sein.

ETL ist anders. Dieser spezifische Prozess bezieht sich in erster Linie auf die Datenvorbereitung für Data Warehouses und Data Lakes. Der Schwerpunkt liegt auf der langfristigen Speicherung für Business Intelligence (BI) und andere Analysen. ETL ist also auch ein Prozess der Datenaufnahme, aber er umfasst nicht nur die Extraktion von Daten und ihre Übertragung, sondern auch die Umwandlung der Daten, bevor sie an ihr Ziel gesendet werden.

Die Vorteile von Data Ingestion

Die Datenaufnahme bietet mehrere Vorteile, die den Nutzern auf hart umkämpften Märkten einen Vorsprung verschaffen können.

Hohe Verfügbarkeit der Daten

Einer der wichtigsten Vorteile der Ingestion ist die sofortige Verfügbarkeit von Informationen. Auf Daten, die zuvor lokal an verschiedenen Orten gespeichert waren, kann durch zentrale, cloudbasierte Speicherung jederzeit und überall zugegriffen werden. Mit Hilfe von definierten Berechtigungen können Abteilungen und Funktionsbereiche genau auf die Daten zugreifen, die sie benötigen.

Einfache Analyse dank Strukturierung

Datenintegration und -eingabe vereinfachen die Analyse, insbesondere in Verbindung mit einer ETL-Lösung und der entsprechenden Standardformatierung. Die Daten lassen sich dank der geringeren Komplexität leichter verarbeiten. Pipelines können Daten sofort und vollständig automatisch an das Data Warehouse liefern.

Hohe Flexibilität

In Verbindung mit einem intelligenten Dokumentenverarbeitungsdienst können die Datenerfassungswerkzeuge auch unstrukturierte Datenformate verarbeiten. Die automatisierte Verarbeitung von Briefen, PDFs, die per E-Mail oder Fax eingehen, ist damit kein Problem mehr. Diese Flexibilität ermöglicht reibungslose Abläufe in allen Bereichen.

Eine solidere Entscheidungsgrundlage für Unternehmen

Verschiedene Analysetools liefern wertvolle BI-Einblicke aus der Vielzahl der Datenquellen. Mit Hilfe der verarbeiteten Daten können Probleme und Chancen schnell erkannt und bessere Entscheidungen getroffen werden.

So meistern Unternehmen die Herausforderungen der Datenerfassung

Dies sind die Herausforderungen, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, die Datenpipelines aufbauen wollen:

Compliance

Die wichtigsten Aspekte beim Umgang mit sensiblen Geschäftsdaten sind Datensicherheit und Datenschutz. Bei der Datenaufnahme werden die Daten an mehreren Stellen der Datenpipeline zur Verfügung gestellt. Mit Intelligent Document Processing unterstützt Retarus Unternehmen dabei, lokale und globale Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen jederzeit zu erfüllen: Die Cloud-Services von Retarus sind vollständig DSGVO-konform und erfüllen weitere nationale und internationale Sicherheits- und Compliance-Anforderungen wie die EU-Richtlinie 95/46/EG, ISAE 3402 sowie SOC 1 und SOC 2 Type II.

Qualität der Daten

Eine besondere Herausforderung ist es, die Datenqualität hoch zu halten. Retarus Intelligent Document Processing erkennt mit seiner leistungsstarken Intelligent Document Recognition (IDR), die mehrere OCR-Engines nutzt, bis zu 98 Prozent der Quelldaten korrekt. Durch den Einsatz von Human-in-the-Loop wird eine Erkennungsrate von bis zu 100 Prozent erreicht. So schafft Retarus optimale Voraussetzungen für die reibungslose, automatisierte Weiterverarbeitung der digitalisierten Daten.

Fragmentierung und Datenintegration

Die Dateneingabe ist oft problematisch, da es zu Überschneidungen kommt, wenn verschiedene Geschäftsbereiche auf dieselbe Quelle zugreifen. Außerdem gelingt es den Anbietern nicht, verschiedene Drittanbieterquellen in eine Datenpipeline zu integrieren.

Kosten

Mit dem wachsenden Datenvolumen steigt auch der Bedarf an mehr Speichersystemen und Servern. Diese sind aufgrund von Vorschriften zur Datensicherheit und zum Schutz der Privatsphäre teuer und aufwendig in der Pflege. Dies ist jedoch nur ein Problem bei der Nutzung von lokalen Anbietern.

Wie Retarus die Datenherausforderungen seiner Kunden löst

Retarus offers more than just a SAAS solution. With its Managed Service, this enterprise cloud provider keeps the IT department’s workload to an absolute minimum. Thanks to professional workshops focused on process improvement and support in connecting new customers, user tasks are kept to a minimum and important resources are spared.

Retarus Intelligent Document Processing offers smooth workflows and, thanks to data capture via a multi-OCR engine with additional human-in-the-loop, a large amount of data can be digitized almost error-free in a short amount of time. The entire process is 100% compliant with the strictest data protection requirements, including the GDPR.

In addition, Retarus Cloud Services help companies to organize their business processes efficiently. Retarus Service Managers provide customers with personal support throughout all project phases. Comprehensive consulting, solution designs tailored to the customer, and 24/7 support in the customer’s preferred language are also part of the service.

Wir sind für Sie da!

Sie haben Fragen zu Retarus, unseren Produkten und Dienstleistungen oder möchten weitere Informationen erhalten? Ihr persönlicher Vertriebsmitarbeiter hilft Ihnen bei allen Anfragen.

Kontaktieren Sie uns jetzt