Was ist Datenaufnahme? Arten & Best Practices

Wenn Sie Erkenntnisse für Ihr Unternehmen gewinnen oder fundierte Entscheidungen treffen wollen, stoßen Sie möglicherweise auf Hindernisse oder machen Fehler. Viele Probleme auf Informationsebene gehen auf mangelhafte Praktiken bei der Datenaufnahme zurück. Daten sind die Lebensader Ihres Unternehmens und ohne geeignete Workflows und Werkzeuge für die Datenaufnahme können Sie den Betrieb nicht aufrechterhalten.

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.

Daten stammen aus verschiedenen Quellen, liegen in unterschiedlichen Formaten vor und variieren in ihrer Größe. Die Datenaufnahme steht dabei im Mittelpunkt. Ohne eine richtig eingerichtete Datenaufnahme können Sie weder Berichte oder Dokumente erstellen noch wichtige Entscheidungen treffen. In diesem Leitfaden erklären wir, was Datenaufnahme bedeutet, stellen Frameworks vor und betrachten  einige Prozesse, die Unternehmen nutzen. Sie erfahren mehr über Datenaufnahme, Pipelines, Herausforderungen, bewährte Verfahren und vieles mehr. Legen wir los!

Was ist Datenerfassung?

Was ist 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.

Datenaufnahme bezeichnet den Prozess, bei dem Sie Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen erfassen, importieren und laden. Sie speichern diese Daten zentral, um sie später zu verarbeiten und zu analysieren. Die Datenaufnahme bildet die Grundlage jeder Datenpipeline.

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 Gründe:

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.
• Sie ist der erste Schritt, der sicherstellt, dass Ihre Informationen verfügbar, zugänglich und einsatzbereit sind
• Sie erfassen Rohdaten und übertragen sie in Zielsysteme. Sie können diese Daten in Data Warehouses, Data Lakes oder andere Speichersysteme verschieben.

Datenerfassung vs. ETL

Die Datenaufnahme dient dazu:

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

• Ihre Daten für Business Intelligence und Analysen aufzubereiten und bereitzustellenDie 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-DatenETL eignet sich am besten für Batch-DatenDie Datenerfassung ist ein Push-ProzessETL ist ein Pull-ProzessBei 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
• Die Datenqualität zu verbessern - dazu werden Ihre Daten bereinigt, validiert und transformiert. Das gewährleistet außerdem ihre Genauigkeit und Konsistenz.
• Workflows zu automatisieren, damit Ihre Daten leichter von der Quelle zum Ziel gelangen.

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.

Warum ist Datenaufnahme wichtig?

Es gibt hauptsächlich zwei Arten von Datenaufnahmearbeitsabläufen:

Datenaufnahme verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. Sie nutzen die Daten für Marktforschung, erkennen aktuelle Trends und entdecken neue Chancen. Digitale Umgebungen und Datenlandschaften verändern sich heute rasant; Unternehmen müssen deshalb mit neuen Entwicklungen Schritt halten und Veränderungen bei Datenvolumen, Datenfluss und Leistung bewältigen.

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.

Kunden erzeugen immer größere Datenmengen und ihre Anforderungen bestehen fort. Die Datenaufnahme liefert Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihre Geschäftsabläufe. Sie gewährleistet Transparenz, Integrität, Verantwortlichkeit und Verfügbarkeit, wodurch Unternehmen ihre Glaubwürdigkeit und ihren Ruf in ihrer Branche stärken.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.

Datenaufnahme vs ETL

Der Datenaufnahmeprozess umfasst die folgenden Phasen:

ETL steht für „Extract, Transform, Load“ und bezeichnet die Aufbereitung von Daten für Abfragen, Strukturierung und Speicherung in Data Warehouses. Bei der Datenaufnahme steht das Einlesen von Daten in Systeme im Vordergrund; ETL konzentriert sich stärker auf ihre Verarbeitung und Organisation. ETL bereitet unstrukturierte Daten für die Datenanalyse auf.

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.

Die wichtigsten Unterschiede zwischen Datenaufnahme und ETL sind:

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.3. Datenvalidierung

ETL wird häufig eingesetzt, um Daten aus Altsystemen in die IT-Infrastruktur zu migrieren. ETL-Lösungen können Daten für neue Architekturen transformieren und in neue Systeme laden. Die Datenaufnahme eignet sich besser für Monitoring, Logging und Geschäftsanalysen. Zusammen mit der Datenreplikation kann sie sensible Daten an mehreren Standorten speichern und eine hohe Verfügbarkeit sicherstellen. Der Hauptunterschied zwischen Datenaufnahme und ETL ist folgender - die Datenaufnahme sammelt Daten aus verschiedenen Quellen, während ETL sie für den Einsatz in verschiedenen Anwendungen transformiert und neu strukturiert.

4. Datentransformation

Arten der Datenaufnahme

5. Datenladen

Es gibt verschiedene Arten von Systemen zur Datenaufnahme:

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.
• Batch-Datenaufnahme - Dabei werden Ihre Daten erfasst und zwischengespeichert. Sie planen Verarbeitungsläufe, um sie zu verarbeiten und in die Zielsysteme zu laden.
• Streaming-Datenaufnahme - Bei der Streaming-Datenaufnahme werden Daten erfasst und verarbeitet, sobald sie entstehen. Ohne Verzögerungen eignet sie sich besonders für zeitkritische Erkenntnisse.
• Hybride Datenaufnahme - Die hybride Datenaufnahme kombiniert Batch- und Streaming-Prozesse. Sie umfasst Micro-Batching und kann in manchen Modellen eine Lambda-Architektur nutzen. So verbindet sie die Genauigkeit historischer Daten mit geringer Latenz und Datenstreaming in Echtzeit.
• Inkrementelle vs vollständige Datenaufnahme - Die inkrementelle Datenaufnahme baut auf dem letzten Aufnahmezyklus auf. Mithilfe von Change Data Capture (CDC) erkennt und extrahiert sie neue oder geänderte Daten aus Quelldatenbanken. Bei der vollständigen Datenaufnahme werden ganze Datensätze aus Quellsystemen für einen einzelnen Verarbeitungsschritt eingelesen.

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.

Prozess der Datenaufnahme

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:

Der Prozess der Datenaufnahme umfasst folgende Phasen:

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.

1. DatenerkundungDatenuniformität 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.

Die Datenerkundung ist eine erste Analysephase, in der ein Unternehmen ermittelt, welche Daten verfügbar sind, woher sie stammen und wie sie geschäftlich genutzt werden können. Sie schafft Klarheit über die Datenlandschaft, die Qualität und Struktur der Daten sowie ihre potenziellen Einsatzmöglichkeiten.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.

2. DatenerfassungVerbesserte 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.

Auf die Datenerkundung folgt die Datenerfassung. Dabei werden die ermittelten Daten aus ausgewählten Quellen gesammelt. Die Quellen reichen von APIs und Datenbanken bis zu Tabellen und elektronischen Dokumenten.

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

Bei der Datenerfassung müssen große Datenmengen gesichtet werden. Unterschiedliche Formate können diesen Prozess komplex machen.

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.

3. DatenvalidierungCompliance-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.

Bei der Datenvalidierung werden Daten auf Konsistenz und Genauigkeit geprüft. Das erhöht ihre Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit. Es gibt verschiedene Arten der Datenvalidierung, darunter Wertebereichs-, Eindeutigkeits- und Datentypvalidierung. Ziel ist es, saubere, nutzbare Daten für die nächsten Schritte bereitzustellen.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.

4. Datentransformation

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

Bei der Datentransformation werden Rohdaten in ein besser nutzbares Format umgewandelt. Dazu gehören Verfahren wie Standardisierung, Normalisierung und Aggregation. Die transformierten Daten sind aussagekräftig, leicht verständlich und für Analysen geeignet. Sie liefern wertvolle Erkenntnisse und können als Ressource dienen.

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

5. Datenladen

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.

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.

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.

Das Datenladen ist die letzte Phase des Datenaufnahmeprozesses. Die transformierten Daten werden in ein Data Warehouse geladen und stehen dort für weitere Analysen bereit. Die verarbeiteten Daten können auch für Berichte wiederverwendet werden und dienen als Grundlage für Geschäftsentscheidungen und neue Erkenntnisse.

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.

Wie funktioniert eine Datenaufnahme-Pipeline?

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.

Ihre Pipeline nimmt Rohdaten aus verschiedenen Quellen auf und bereitet sie für Analysen vor. Sie können sie auch für SQL-basierte Analysen und die Verarbeitung anderer Workloads nutzen.

Fazit

Sie umfasst folgende Phasen:

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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• Datenerkundung - Sie verschaffen sich einen Überblick über die Datenlandschaft Ihres Unternehmens. In dieser Erkundungsphase lernen Sie die Datenstrukturen und die Datenqualität kennen. So schaffen Sie die Grundlage für eine erfolgreiche Datenaufnahme.
• Datenerfassung - In diesem Teil Ihrer Pipeline-Architektur erfassen Sie Daten aus mehreren Quellen.
• Datenvalidierung - In dieser Phase prüfen Sie die Daten auf Genauigkeit, Konsistenz, Fehler und fehlende Werte. So erhöhen Sie ihre Zuverlässigkeit und stellen ihre Integrität und Eindeutigkeit sicher.
• Datentransformation - Sie wandeln Ihre validierten Daten um und normalisieren sie, um Redundanzen zu beseitigen. Außerdem aggregieren und standardisieren Sie die Daten für eine einheitliche Formatierung. Dadurch lassen sie sich leichter analysieren.
• Datenladen - Sie laden Ihre transformierten Daten an einen bestimmten Speicherort, etwa in einen Data Lake oder ein Data Warehouse. Sie können die gesamte Datenmenge in Batches oder in Echtzeit laden. Damit ist die Datenaufnahme-Pipeline abgeschlossen. Nun können Sie aus den Daten wertvolle Geschäftserkenntnisse gewinnen.

Framework für die Datenaufnahme

Ein Framework für die Datenaufnahme ist ein Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse und weiteren Nutzung in ein Speicher-Repository überträgt. Es kann auf unterschiedlichen Modellen und Architekturen basieren. Wie schnell die Daten aufgenommen und analysiert werden, hängt von Aufbau und Funktion des Frameworks ab.

Die Datenintegration ist eng mit dem Konzept des Frameworks für die Datenaufnahme verbunden, aber nicht dasselbe. Mit dem Aufstieg von Big-Data-Anwendungen wird für die Datenaufnahme am häufigsten ein Framework für die Batch-Datenaufnahme eingesetzt. Dabei werden Datengruppen als Batches verarbeitet und regelmäßig in Datenplattformen übertragen. Dafür sind weniger Rechenressourcen erforderlich. Streaming-Frameworks für die Datenaufnahme bieten zudem Möglichkeiten, Daten in Echtzeit aufzunehmen.

Vorteile der Datenaufnahme

Durch die Datenaufnahme erfahren Unternehmen mehr über ihre Wettbewerber und verstehen den Markt besser. Die erfassten Daten können analysiert werden, um hochwertigere Produkte und Dienstleistungen für Verbraucher zu entwickeln. Dies sind die häufigsten Vorteile der Datenaufnahme für Unternehmen:

1. Ganzheitlicher Blick auf Daten

Die Datenaufnahme kann einen ganzheitlicheren Blick auf die Datensicherheitslage eines Unternehmens bieten. Sie stellt relevante Daten für Analysen bereit, beseitigt Redundanzen und verhindert Fehlalarme. Durch die zentrale Speicherung von Daten aus verschiedenen Quellen erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über ihr Branchenumfeld. Sie erkennen Trends und verstehen Veränderungen im Verbraucherverhalten besser.

2. Einheitlichkeit und Verfügbarkeit von Daten

Die Datenaufnahme beseitigt Datensilos im gesamten Unternehmen. So können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und aktuelle Statistiken bereitstellen. Nutzer gewinnen wertvolle Erkenntnisse und optimieren ihre Bestandsverwaltung und Marketingstrategien. Eine umfassende Datenverfügbarkeit verbessert zudem schnell den Kundenservice und die Geschäftsergebnisse.

3. Automatisierte Datenübertragung

Mit Datenaufnahme-Anwendungen lassen sich Daten automatisch übertragen. Sie können transformierte Daten erfassen, extrahieren, teilen und an die zuständigen Personen oder Nutzer senden. Dadurch gewinnen Unternehmen Zeit für andere wichtige Aufgaben und steigern ihre Produktivität. Wertvolle Erkenntnisse aus den Daten verbessern Geschäftsergebnisse und können helfen, Marktlücken zu schließen.

4. Verbesserte Business Intelligence und Analysen

Die Datenaufnahme in Echtzeit ermöglicht Unternehmen minutengenaue Prognosen. Mit Prognosen verbessern sie das Kundenerlebnis. Die Automatisierung verschiedener Aufgaben der Datenverwaltung spart zudem Zeit. Mit aktuellen Business-Intelligence-Anwendungen können Unternehmen die aufgenommenen Daten analysieren und verwertbare Erkenntnisse gewinnen. Die Datenaufnahme macht Daten einheitlich, lesbar, weniger anfällig für Manipulation und zum richtigen Zeitpunkt für die richtigen Nutzer zugänglich.

Zentrale Herausforderungen bei der Datenaufnahme

Trotz ihrer Vorteile bringt die Datenaufnahme einige Herausforderungen mit sich. Die häufigsten sind:

1. Fehlende Daten

Es lässt sich nicht immer feststellen, ob die aufgenommenen Daten vollständig sind und alle Bestandteile enthalten. Fehlende Daten sind ein großes Problem, wenn Unternehmen Daten von mehreren Standorten aufnehmen. Mangelnde Datenqualität, Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten und schwerwiegende Fehler können Datenanalysen beeinträchtigen.

2. Compliance-Probleme

Der Import von Daten aus mehreren Regionen kann Compliance-Fragen aufwerfen. Jeder Staat hat eigene Datenschutzgesetze und Vorgaben für die Nutzung, Speicherung und Verarbeitung von Daten. Unbeabsichtigte Compliance-Verstöße können das Risiko von Klagen und Reputationsschäden erhöhen und weitere rechtliche Folgen haben.

3. Fehlgeschlagene Jobs

Datenaufnahme-Pipelines können ausfallen. Bei komplexen, mehrstufigen Jobs ist das Risiko von Orchestrierungsproblemen hoch. Jeder Anbieter hat eigene Richtlinien, und manche sehen keine Maßnahmen zur Begrenzung von Datenverlusten vor. Durch menschliche Fehler oder Systemfehler können doppelte Daten entstehen. Auch veraltete Daten sind möglich. Unterschiedliche Datenverarbeitungs-Pipelines können Architekturen komplexer machen und zusätzliche Ressourcen erfordern.

Welche Best Practices gelten für die Datenaufnahme?

Dies sind die wichtigsten Best Practices für die Datenaufnahme in Unternehmen:

• Automatisieren Sie die Datenaufnahme und richten Sie passende Workflows ein.  Nutzen Sie dafür geeignete Anwendungen und Prozesse. Gute Anwendungen verwenden ereignisbasierte Trigger, um wiederkehrende Aufgaben bei der Datenaufnahme zu automatisieren. Das spart Zeit bei der Orchestrierung und reduziert menschliche Fehler.
• Wenn Sie zwischen Streaming und Batch-Datenaufnahme abwägen, definieren Sie Daten-SLAs. Darin sollten die Anforderungen Ihres Unternehmens, Ihre Erwartungen an die Daten und die betroffenen Personen festgehalten werden. Legen Sie auch fest, woran Sie erkennen, ob die Vereinbarung eingehalten oder verletzt wurde.
• Entkoppeln Sie operative und analytische Datenbanken, damit sich Probleme nicht von einer auf die andere übertragen. Prüfen Sie außerdem die Datenqualität an den Aufnahmepunkten.  Erstellen Sie Tests für jeden Fall einer fehlerhaften, nicht skalierbaren Daten-Pipeline. Setzen Sie zudem Daten-Circuit-Breaker ein, die die Aufnahme stoppen, wenn Daten bestimmte Qualitätsprüfungen nicht bestehen.
• Nutzen Sie Data-Observability-Produkte für eine breitere Abdeckung Ihres modernen Data Stacks. Das erhöht die Datenzuverlässigkeit und verbessert die Business Intelligence. Data Observability ergänzt Ihre Datenaufnahme-Pipeline.

Anwendungsfälle für die Datenaufnahme

Hier sind vier häufige Anwendungsfälle für die Datenaufnahme:

1. Data Warehousing - Hier werden Daten gespeichert, aktuell gehalten und zur Automatisierung von Datenaufnahmeprozessen genutzt. Data Warehouses nutzen Echtzeit-Datenströme und Frameworks für die Datenaufnahme per Micro-Batching. Sie überprüfen, auditieren und gleichen Daten ab.
2. Business Intelligence und Analytics - Ihr Datenaufnahmeprozess beeinflusst Ihre Business-Intelligence-Strategie. Sie können jederzeit datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen und umsetzbare Erkenntnisse nutzen, um Umsatz, Kundenbeziehungen und Marktposition zu stärken.
3. Maschinelles Lernen - Maschinelles Lernen bei der Datenaufnahme bildet die Grundlage für Datenklassifizierung und Regression in überwachten und unüberwachten Lernumgebungen. Modelle in Machine-Learning-Pipelines lassen sich für hochwertigere Ergebnisse trainieren und mit spezialisierten Anwendungen integrieren.
4. Onboarding von Kundendaten - Das Onboarding von Kundendaten kann manuell oder bei Bedarf erfolgen; die Datenaufnahme kann neuen Nutzern zahlreiche wertvolle Ressourcen bereitstellen und Geschäftsbeziehungen stärken.

Die Rolle von SentinelOne bei der Datenaufnahme

SentinelOne Singularity™ AI SIEM wurde für das autonome SOC entwickelt. Die branchenweit schnellste KI-gestützte offene Plattform schützt Ihr Unternehmen und vereint all Ihre Daten und Workflows.

Basierend auf dem SentinelOne Singularity™ Data Lake beschleunigt die Plattform Ihre Workflows mit Hyperautomation. Sie bietet unbegrenzte Skalierbarkeit und dauerhafte Datenspeicherung. Sie können die Daten in Ihrem bestehenden SIEM filtern, anreichern und optimieren. Die Plattform nimmt alle zusätzlichen Daten auf und erhält Ihre bestehenden Workflows.

Sie können Daten für die Erkennung in Echtzeit streamen und mit autonomer KI Datenschutz in Maschinengeschwindigkeit erreichen. Die branchenweit einzige einheitliche Konsolenoberfläche verschafft Ihnen zudem mehr Transparenz für Untersuchungen und die Erkennung von Bedrohungen.

Die Plattform ist schemafrei, benötigt keine Indizierung und skaliert bis in den Exabyte-Bereich. So bewältigt sie jede Datenmenge. Sie können Ihren gesamten Sicherheits-Stack einfach integrieren. Die Plattform nimmt strukturierte und unstrukturierte Daten auf und unterstützt OCSF nativ. Automatisierte Playbooks für die Reaktion auf Sicherheitsvorfälle sorgen zudem für konsistente und wirksame Maßnahmen gegen Bedrohungen. Reduzieren Sie Fehlalarme und die Flut an Alerts, setzen Sie Ressourcen gezielter ein und verbessern Sie noch heute Ihre Sicherheitslage.

Fazit

Eine gute Datenaufnahmepraxis ist das Rückgrat jedes modernen Unternehmens. Ohne hochwertige Daten, Datenintegrität und verlässliche Daten können Unternehmen weder effektiv arbeiten noch sich im heutigen Wettbewerb behaupten. Leistungsfähige Workflows für die Datenaufnahme sind entscheidend, um neue Analysemöglichkeiten auszuschöpfen und gewonnene Erkenntnisse optimal zu nutzen. Unternehmen können dedizierte Plattformen für die Datenaufnahme oder dynamische Integrationsanwendungen einsetzen, um die Datenverarbeitung zu optimieren und das Umsatzwachstum zu steigern.

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