Was ist Datenerfassung? Arten, Herausforderungen und Best Practices

Importieren, verarbeiten und transformieren Sie Daten für die spätere Verwendung und Sicherheitsanalyse. Erfahren Sie, wie die Datenerfassung Ihrem Unternehmen helfen und Ihren Benutzern zugute kommen kann.

Datengestützte Entscheidungen können über das Geschäftspotenzial eines Unternehmens entscheiden. Aus Big Data gewonnene Erkenntnisse können das zukünftige Wachstum globaler Unternehmen beeinflussen. Angesichts der hohen Risiken ist es unerlässlich, Daten aus allen Anwendungen und Kanälen zu sammeln und über leistungsstarke Datenaufnahmearbeitsabläufe zu verfügen.

Die Datenaufnahme dient dazu, die verarbeiteten Daten zu sammeln und in den Speicher zu übertragen. Sie ist ein wichtiger Bestandteil jeder Datenpipeline und soll Teams einen nahezu sofortigen Zugriff auf die neuesten Daten ermöglichen, ohne dass Integritätsprobleme oder Diskrepanzen auftreten. Eine gute Datenerfassung gewährleistet eine hohe Datenqualität, Vertraulichkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit.

In diesem Leitfaden werden wir erläutern, was Datenerfassung ist, wie sie funktioniert, welche verschiedenen Arten es gibt, welche Vorteile sie bietet und vieles mehr.

Was ist Datenerfassung?

Datenaufnahme ist der Prozess des Importierens, Extrahierens und Transformierens von Daten für die spätere Verwendung in Datenbanken durch Organisationen. In modernen Unternehmen werden die transformierten Daten entweder manuell oder automatisch verarbeitet, um eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen.

Die erfassten Daten können aus verschiedenen Quellen stammen und unterschiedliche Formate haben. Die Daten können vor ihrer Erfassung und Bereinigung in strukturierter oder unstrukturierter Form vorliegen. Die Datenerfassung erfolgt über eine Vielzahl von Kanälen, darunter Social-Media-Feeds, interne Protokolle und Berichte, kommerzielle Feeds und sogar Echtzeit-Feeds wie im Internet der Dinge (IoT) oder von verbundenen Geräten.

Der Hauptzweck der Datenerfassung besteht darin, Informationen zu extrapolieren und in ein nutzbares Format zu konvertieren. Die organisierten Daten werden für verschiedene Anwendungen in den Bereichen Analytik, maschinelles Lernen, Datenverarbeitungs-Pipelines und anderen Bereichen verwendet.

Warum ist die Datenerfassung wichtig?

Die Datenerfassung ist für Unternehmen wichtig, weil sie ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Unternehmen führen mit den Daten Marktforschungen durch, decken die neuesten Trends auf und finden durch die Nutzung ihrer Anwendungen verborgene Chancen. Die digitalen Umgebungen von heute entwickeln sich rasant weiter und die Datenlandschaften verändern sich. Das bedeutet, dass Unternehmen mit neuen Trends Schritt halten müssen, einschließlich der Fähigkeit, sich an Veränderungen in Bezug auf Datenvolumen, Geschwindigkeiten und Leistung anzupassen.

Kunden generieren exponentiell hohe Datenmengen und haben kontinuierliche Anforderungen. Die Datenerfassung hilft ihnen, einen umfassenden Überblick über die Geschäftsabläufe zu erhalten. Sie gewährleistet Transparenz, Integrität, Verantwortlichkeit und Verfügbarkeit und ermöglicht es Unternehmen so, ihre allgemeine Glaubwürdigkeit und ihren Ruf in der Branche zu stärken.

Datenerfassung vs. ETL

ETL ist eine Abkürzung für "Extract, Transform, Load" (Extrahieren, Transformieren, Laden) und bezieht sich auf den Prozess der Synthese von Daten für Abfrage-, Strukturierungs- und Speicherszwecke. Die moderne Definition von Datenaufnahme konzentriert sich auf die Eingabe von Daten in Systeme, während ETL sich eher mit der Verarbeitung und Organisation von Daten befasst. ETL optimiert unstrukturierte Daten und macht sie für die Verwendung in der Datenanalyse geeignet.

Im Folgenden sind die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenaufnahme und ETL aufgeführt:

Datenaufnahme	ETL
Die Datenerfassung kann ein fragmentierter Prozess sein und mit Herausforderungen wie Überschneidungen, Duplikaten und Datenabweichungen verbunden sein.	ETL befasst sich mit Anforderungen an Datenqualität und -gültigkeit und verbessert Geschäftsabläufe durch große Mengen unstrukturierter Daten. Es löst alle Probleme bei der Datenerfassung, die in der Pipeline auftreten.
Die Datenerfassung konzentriert sich auf den Import und die Analyse von Rohdaten in Echtzeit.	ETL konzentriert sich auf die Anwendung einer Reihe von Transformationen vor dem Laden des Endergebnisses.
Meistens kompatibel mit Streaming-Daten	ETL eignet sich am besten für Batch-Daten
Die Datenerfassung ist ein Push-Prozess	ETL ist ein Pull-Prozess
Bei der Datenaufnahme werden große Mengen an Rohdaten in verschiedenen Formaten aus mehreren Quellen gelesen. Diese werden zur weiteren Analyse in den Data Lake aufgenommen.	ETL aggregiert, sortiert, authentifiziert und prüft die Daten, bevor sie zur weiteren Verarbeitung in ein Warehouse geladen werden

ETL wird häufig verwendet, um Daten aus Altsystemen in die IT-Infrastruktur zu migrieren. ETL-Lösungen können Daten in neue Architekturen umwandeln und in neue Systeme laden. Die Datenerfassung eignet sich eher für Überwachungs-, Protokollierungs- und Geschäftsanalysezwecke. Sie kann zusammen mit der Datenreplikation verwendet werden, um sensible Daten an mehreren Standorten zu speichern und eine hohe Verfügbarkeit zu gewährleisten. Der Hauptunterschied zwischen Datenaufnahme und ETL besteht darin, dass bei der Datenaufnahme Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden, während ETL diese für die Verwendung in verschiedenen Anwendungen transformiert und umstrukturiert.

Arten der Datenaufnahme

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Datenaufnahmearbeitsabläufen:

1. Streaming

Streaming ist eine Echtzeit-Datenerfassung, bei der erfasste Daten aus Live-Quellen in Echtzeit verarbeitet werden. Alle Änderungen werden automatisch synchronisiert, ohne die aktuelle Datenbankauslastung zu beeinträchtigen. Streaming eignet sich für zeitkritische Aufgaben und unterstützt operative Entscheidungen durch die schnelle Bereitstellung von Erkenntnissen.

2. Batch

Wenn Daten in Chargen verarbeitet und verschoben werden, in der Regel nach einem festgelegten Zeitplan, spricht man von einer Batch-Datenerfassung. Analysten nutzen die Batch-Datenerfassung, um bestimmte Arten von Datensätzen aus CRM-Plattformen an denselben Tagen des Monats zu sammeln. Diese Art der Datenerfassung hat keinen Einfluss auf die Geschäftsentscheidungen in Echtzeit. Sie wird in erster Linie dazu verwendet, bestimmte Datenpunkte für eine tiefergehende Analyse in regelmäßigen Abständen zu sammeln.

Datenerfassungsprozess

Der Datenaufnahmeprozess umfasst die folgenden Phasen:

1. Datenermittlung

Die Datenermittlung ist eine explorative Phase, in der ermittelt wird, welche Art von Daten in einem Unternehmen verfügbar sind, woher sie stammen und wie sie für geschäftliche Zwecke genutzt werden können. Ziel ist es, Klarheit über die Datenlandschaft, ihre Qualität, Struktur und potenzielle Funktion zu gewinnen.

2. Datenerfassung

Die Datenerfassung ist der nächste Schritt nach der Datenermittlung. Dabei werden die Daten aus ausgewählten Quellen gesammelt, sobald sie identifiziert wurden. Die Datenquellen können vielfältig sein und reichen von APIs über Datenbanken und Tabellenkalkulationen bis hin zu elektronischen Dokumentationen.

Die Datenerfassung umfasst das Sortieren großer Datenmengen und kann ein komplexer Prozess sein, da dabei verschiedene Formate zu berücksichtigen sind.

3. Datenvalidierung

Bei der Datenvalidierung werden die Daten auf Konsistenz und Genauigkeit überprüft. Sie verbessert die Zuverlässigkeit der Daten und erhöht deren Vertrauenswürdigkeit. Es gibt verschiedene Arten der Datenvalidierung, wie z. B. Bereichsvalidierung, Eindeutigkeitsvalidierung, Datentypvalidierung usw. Das Ziel der Validierung ist es, sicherzustellen, dass die Daten sauber, verwendbar und für die nächsten Schritte bereit sind.

4. Datentransformation

Datentransformation ist der Prozess der Umwandlung von Daten aus einem Rohformat in ein Format, das für die Verwendung wünschenswert und geeignet ist. Sie umfasst verschiedene Prozesse wie Datenstandardisierung, Normalisierung, Aggregation und andere. Die transformierten Daten sind aussagekräftig, leicht verständlich und ideal für die Analyse. Sie können wertvolle Erkenntnisse liefern und als wichtige Ressource dienen.

5. Datenladen

Das Laden von Daten ist die letzte Phase des Datenaufnahmearbeitsablaufs, in der dieser seinen Abschluss findet. Die transformierten Daten werden in ein Warehouse geladen, wo sie für weitere Analysen verwendet werden können. Die verarbeiteten Daten können auch zur Erstellung von Berichten verwendet, an anderer Stelle wiederverwendet und für geschäftliche Entscheidungen und die Gewinnung von Erkenntnissen genutzt werden.

Datenaufnahmerahmenwerk

Ein Datenaufnahmerahmen ist ein Workflow, der dafür ausgelegt ist, Daten aus verschiedenen Quellen in ein Speicherrepository zu transportieren, wo sie analysiert und weiterverwendet werden können. Der Datenaufnahmerahmen kann auf verschiedenen Modellen und Architekturen basieren. Wie schnell die Daten aufgenommen und analysiert werden, hängt vom Stil und der Funktion des Rahmens ab.

Die Datenintegration ist eng mit dem Konzept des Datenaufnahmerahmens verbunden, ist jedoch nicht dasselbe. Mit dem Aufkommen von Big-Data-Anwendungen ist das beliebteste Framework für die Datenaufnahme das Batch-Datenaufnahme-Framework. Dabei werden Datengruppen stapelweise verarbeitet und regelmäßig in Datenplattformen übertragen. Dafür sind weniger Rechenressourcen erforderlich, und es gibt Optionen zur Datenerfassung in Echtzeit mithilfe von Streaming-Frameworks zur Datenerfassung.

Vorteile der Datenerfassung

Die Datenerfassung hilft Unternehmen, mehr über ihre Wettbewerber zu erfahren und den Markt besser zu verstehen. Die gesammelten Daten werden analysiert, um qualitativ hochwertigere Produkte und Dienstleistungen für Verbraucher zu entwickeln. Im Folgenden sind die häufigsten Vorteile der Datenerfassung für Unternehmen aufgeführt:

1. Ganzheitliche Datenansichten

Die Datenerfassung kann einen ganzheitlicheren Überblick über die Datensicherheit eines Unternehmens bieten. Sie stellt sicher, dass alle relevanten Daten für die Analyse verfügbar sind, beseitigt Redundanzen und verhindert Fehlalarme. Durch die Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen in Repositorys können Unternehmen einen vollständigen Überblick über die Branchenlandschaft erhalten, Trends erkennen und die Nuancen des sich ändernden Verbraucherverhaltens verstehen.

2. Datenuniformität und -verfügbarkeit

Die Datenerfassung beseitigt Datensilos im gesamten Unternehmen. Sie hilft Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und aktuelle Statistiken bereitzustellen. Benutzer gewinnen wertvolle Erkenntnisse und können dabei ihre Bestandsverwaltung und Marketingstrategien optimieren. Die Gewährleistung einer umfassenden Datenverfügbarkeit verbessert zudem schnell den Kundenservice und die Geschäftsleistung.

3. Automatisierte Datenübertragungen

Der Einsatz von Datenaufnahmetools ermöglicht automatisierte Datenübertragungen. Sie können die transformierten Informationen sammeln, extrahieren, weitergeben und an relevante Parteien oder Benutzer senden. Durch die Datenaufnahme gewinnen Unternehmen Zeit für andere wichtige Aufgaben und steigern ihre Produktivität erheblich. Alle aus den Daten gewonnenen wertvollen Informationen führen zu besseren Geschäftsergebnissen und können genutzt werden, um Lücken in den Märkten zu schließen.

4. Verbesserte Business Intelligence und Analytik

Die Echtzeit-Datenerfassung ermöglicht es Unternehmen, minutengenaue Vorhersagen zu treffen. Unternehmen können durch Prognosen ein überragendes Kundenerlebnis bieten und durch die Automatisierung verschiedener Datenverwaltungsaufgaben Zeit sparen. Die erfassten Daten können mit den neuesten Business-Intelligence-Tools analysiert werden, und Unternehmer können daraus umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Durch die Datenerfassung werden Daten einheitlich, lesbar, weniger anfällig für Manipulationen und für die richtigen Benutzer zum richtigen Zeitpunkt zugänglich.

Zentrale Herausforderungen der Datenerfassung

Obwohl die Datenerfassung ihre Vorteile hat, gibt es dabei auch zentrale Herausforderungen. Im Folgenden sind die häufigsten aufgeführt:

1. Fehlende Daten

Es gibt keine Möglichkeit zu wissen, ob die erfassten Daten vollständig sind und alle Komponenten enthalten. Fehlende Daten sind ein großes Problem für Unternehmen, die Daten aus mehreren Standorten erfassen. Mangelnde Datenqualität, Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und schwerwiegende Fehler können sich negativ auf die Datenanalyse auswirken.

2. Compliance-Probleme

Der Import von Daten aus mehreren Regionen kann für Unternehmen Compliance-Probleme mit sich bringen. Jeder Staat hat unterschiedliche Datenschutzgesetze und -beschränkungen hinsichtlich der Verwendung, Speicherung und Verarbeitung von Daten. Versehentliche Verstöße gegen Compliance-Vorschriften können das Risiko von Rechtsstreitigkeiten und Reputationsschäden erhöhen und zu anderen rechtlichen Konsequenzen führen.

3. Auftragsfehler

Datenaufnahmeleitungen können ausfallen, und es besteht ein hohes Risiko für Koordinationsprobleme, wenn mehrstufige komplexe Aufgaben ausgelöst werden. Jeder Anbieter hat seine eigenen Richtlinien, und einige sehen keine Maßnahmen zur Minderung von Datenverlusten vor. Durch menschliche oder systemische Fehler kann es zu doppelten Daten kommen. Außerdem besteht die Möglichkeit, dass veraltete Daten erstellt werden. Unterschiedliche Datenverarbeitungsleitungen können die Komplexität von Architekturen erhöhen und den Einsatz zusätzlicher Ressourcen erfordern.

Was sind die Best Practices für die Datenerfassung?

Im Folgenden sind die Best Practices für die Datenerfassung in Unternehmen aufgeführt:

• Unternehmen sollten ein Data-Mesh-Modell einsetzen, um Daten zu erfassen, zu verarbeiten und Echtzeit-Erkenntnisse zu gewinnen. Dies gewährleistet auch eine zuverlässige und genaue Datenverarbeitung.
• Sammeln Sie Datenanwendungsspezifikationen von Ihren Kunden. Es ist eine bewährte Vorgehensweise, Daten-SLAs zu erstellen und diese vor der Erbringung von Unternehmensdienstleistungen zu unterzeichnen.
• Führen Sie bereits während der Erfassungsphase Datenqualitätsprüfungen durch. Erstellen Sie für jede Pipeline skalierbare, flexible Tests und setzen Sie Circuit Breaker ein. Nutzen Sie die Datenbeobachtbarkeit, um Vorfälle schnell zu erkennen und zu beheben, bevor sie eskalieren.
• Sichern Sie Ihre Rohdaten, bevor Sie die Erfassung durchführen. Stellen Sie sicher, dass die Daten vor der Verarbeitung den Compliance-Standards entsprechen.
• Bei Datenproblemen können Sie Warnmeldungen an der Quelle hinzufügen. Legen Sie realistische Zeitpläne für Ihre Erfassungspipelines fest und führen Sie geeignete Tests durch. Alle Datenerfassungspipelines sollten mit allen erforderlichen Abhängigkeiten automatisiert werden. Sie können Orchestrierungstools verwenden, um verschiedene Pipelines zu synchronisieren.
• Es ist äußerst wichtig, Ihre Datenaufnahmeleitungen zu dokumentieren. Erstellen Sie Vorlagen für die Wiederverwendung von Frameworks und die Entwicklung von Pipelines. Die erhöhte Geschwindigkeit bei der Erfassung neuer Daten kommt Ihrem Unternehmen zugute.

Anwendungsfälle für die Datenerfassung

Hier sind vier gängige Anwendungsfälle für die Datenerfassung:

1. Data Warehousing – Hier werden die Daten gespeichert, auf dem neuesten Stand gehalten und zur Automatisierung von Datenaufbereitungsprozessen genutzt. Data Warehouses nutzen Echtzeit-Streams und Micro-Batching-Aufbereitungsframeworks. Außerdem überprüfen, auditieren und gleichen sie Daten ab.
2. Business Intelligence und Analytik – Ihre Business-Intelligence-Strategie wird von Ihrem Datenerfassungsprozess beeinflusst. Sie können datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen und jederzeit umsetzbare Erkenntnisse nutzen, um Ihre Einnahmequellen, Kunden und Märkte zu fördern.
3. Maschinelles Lernen – Maschinelles Lernen bei der Datenerfassung bildet die Grundlage für die Datenklassifizierung und Regression sowohl in überwachten als auch in nicht überwachten Lernumgebungen. Modelle in maschinellen Lernpipelines können trainiert werden, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu liefern, und in spezialisierte Tools integriert werden.
4. Onboarding von Kundendaten – Das Onboarding von Kundendaten kann manuell oder im Ad-hoc-Modus erfolgen. Die Datenerfassung kann neuen Benutzern eine Fülle wertvoller Ressourcen bieten und Geschäftsbeziehungen stärken.

Die Rolle von SentinelOne bei der Datenerfassung

SentinelOne Singularity™ AI SIEM kann Daten aus beliebigen Erst- oder Drittanbieterquellen mithilfe vorgefertigter Konnektoren schnell erfassen und automatisch nach dem OCSF-Standard normalisieren. Benutzer können unterschiedliche, isolierte Datensätze miteinander verbinden, um Einblick in Bedrohungen, Anomalien und Verhaltensweisen im gesamten Unternehmen zu erhalten, und können Echtzeit-Untersuchungen und -Reaktionen auf Vorfälle durchführen.

Sorgen Sie für vollständige Transparenz, nutzen Sie Full-Stack-Protokollanalysen und schützen Sie Ihre geschäftskritischen Daten jederzeit. Dies ist eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Sicherheitslage zu verbessern und die durchschnittliche Reaktionszeit zu verkürzen.

Die weltweit größten und führenden Unternehmen vertrauen auf SentinelOne, darunter vier der Fortune 10 und Hunderte der Global 2000-Giganten. Wir haben noch mehr zu bieten und bringen Ihre Geschäftsergebnisse auf die nächste Stufe.

Fazit

Eine gute Datenerfassungspraxis ist das Rückgrat jedes modernen Unternehmens. Ohne hochwertige Daten, Integrität und Sicherheit können Unternehmen weder effektiv arbeiten noch im heutigen Wettbewerbsumfeld erfolgreich sein. Um von den Innovationen der Analyse zu profitieren und die gewonnenen Erkenntnisse optimal zu nutzen, sind leistungsstarke Datenerfassungs-Workflows unerlässlich. Unternehmen können spezielle Datenerfassungslösungen oder dynamische Integrationstools einsetzen, um die Datenverarbeitung zu optimieren und das Umsatzwachstum zu steigern.

Sie können sich für eine kostenlose Demo bei SentinelOne anmelden und erfahren, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Datenpipelines zu verbessern.

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FAQs

Was ist der Unterschied zwischen Datenaufnahme und Datenintegration?

Bei der Datenerfassung geht es um das Sammeln von Daten für die Verarbeitung und Analyse. Bei der Datenintegration liegt der Schwerpunkt auf der Anwendung einer Reihe von Transformationen und der Speicherung der transformierten Daten in einem Warehouse für die weitere Verwendung.

Wie wählt man ein Datenaufnahmetool aus?

Die wichtigsten Faktoren, die Sie bei der Entscheidung für ein Datenaufnahmetool berücksichtigen sollten, sind Interoperabilität, Benutzerfreundlichkeit, Verarbeitungshäufigkeit, Schnittstellentyp, Sicherheitsstufen und Budget.

Was ist der Unterschied zwischen Datenerfassung und Datenaufnahme?

Bei der Datenerfassung werden nur Rohdaten gesammelt. Bei der Datenerfassung werden die Rohdaten für die weitere Analyse gesammelt, aufbereitet und verarbeitet. Die Datenerfassung ist ein einmaliger Vorgang, während die Datenerfassung automatisiert und kontinuierlich erfolgt und das Sammeln von Daten aus einer Vielzahl von Quellen umfasst.

Was ist API-Datenaufnahme?

Die API-Datenaufnahme umfasst die Verwendung einer REST-API und nutzt zwei gängige Interaktionsmuster: Bulk und Streaming. Sie können APIs zur Erfassung in nahezu Echtzeit verwenden, um Daten von Drittanbietern in Metriken, Protokolle, Ereignisse, Alarme, Gruppen und Bestände einzufügen. Die API-Datenerfassung eignet sich am besten zur Verbesserung der Datenzugänglichkeit, Zuverlässigkeit und Standardisierung. Sie ist schneller und skalierbarer und unterstützt variable Attributänderungen.