Was ist Datenentdeckung? Wie man Datenmuster und Ausreißer findet

Stellen Sie sich vor, Sie fahren bei schlechten Sichtverhältnissen. Sie können nicht sehen, was vor Ihnen liegt. Fernlicht hilft nicht. Außerdem regnet es und Sie müssen eine gleichmäßige Geschwindigkeit beibehalten. Genauso wie schlechte Sicht das Unfallrisiko auf der Straße erhöht, erhöht mangelnde Dateneinsicht die Wahrscheinlichkeit von Katastrophen in Ihrem Unternehmen. Traditionell verließen sich Unternehmen auf Datenwissenschaftler oder Analysten, um Datenformate zu sortieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Dies machte Unternehmensleiter von IT-Experten abhängig, um ihre eigenen Daten zu verstehen. Moderne Organisationen nutzen Analyseplattformen, um Daten im gesamten Unternehmensnetzwerk aufzunehmen, zu verwalten, zu entdecken und zu erkunden. Die Datenentdeckung hilft ihnen, neue Möglichkeiten zu erschließen, Governance-Rahmenwerke zu verbessern und regulatorische Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Was ist Datenentdeckung? Datenentdeckung ist der Prozess der Erkennung von Ausreißern, Mustern und Trends. Unternehmen finden relevante Erkenntnisse durch Datenentdeckungstools, die Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Dritter, sammeln und auswerten. Der Datenentdeckungsprozess hilft nicht-technischen Unternehmensleitern, komplexe Datensätze mit visuellen Tools zu verstehen. Diese einfache Zugänglichkeit von Business Intelligence (BI) hilft allen Beteiligten, Effizienzen zu steigern und Geschäftsentscheidungen zu verfeinern. Nahtlose Wissensentdeckung überbrückt die Lücke zwischen denen, die Daten für die Analyse vorbereiten, und denen, die Daten interpretieren müssen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wichtige Erkenntnisse: - Verbesserte Entscheidungsfindung: Datenentdeckung ermöglicht es nicht-technischen Unternehmensleitern, komplexe Datensätze durch visuelle Tools zu verstehen. Diese Zugänglichkeit verbessert die Business Intelligence und ermöglicht es den Beteiligten, Effizienzen zu verbessern. - Reduzierte Abhängigkeit von IT-Teams: Datenentdeckung überbrückt die Lücke zwischen Datenvorbereitern und Entscheidungsträgern. Indem Dateninsights zugänglicher gemacht werden, wird sichergestellt, dass diejenigen, die die Daten interpretieren, dies ohne große Abhängigkeit von IT-Experten tun können. - Schritte der Datenentdeckung: Der Prozess umfasst die Analyse, Modellierung und Visualisierung von Daten aus mehreren Quellen, um Muster, Trends und Ausreißer zu erkennen. - Ein ganzheitlicher Blick auf Daten: Die Kombination von visuellen und Berichtstechniken bietet eine umfassende Perspektive auf die Daten eines Unternehmens. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Quellen zu untersuchen und die Auswirkungen ihrer Bemühungen zu bewerten. - Datenentdeckung vs. andere analytische Prozesse: Während sich die Datenentdeckung auf die Erkennung von Mustern und Trends konzentriert, umfasst Business Intelligence die Analyse von Organisationsaktivitäten, und Datenexploration ist der erste Schritt der Datenanalyse. Wie funktioniert Datenentdeckung? Datenentdeckung ist kein Tool. Es ist ein Prozess, der Ihnen hilft, Muster zu analysieren, um Ziele zu erreichen und wettbewerbsfähig zu bleiben. Es stützt sich auf mehrere Methoden wie Analyse, Modellierung und visuelle Ausgaben. Unternehmen nutzen die folgenden Kategorien der Datenentdeckung, um eine einheitliche Sicht auf Daten zu entwickeln und Erkenntnisse zu gewinnen. Datenvorbereitung Die Datenvorbereitung umfasst das Bereinigen von Rohdaten vor der Analyse. Unternehmen verwenden Datenvorbereitungssoftware, um Daten vorzuverarbeiten, zu profilieren, zu bereinigen, neu zu formatieren, zusammenzuführen und zu transformieren. Der Vorbereitungsprozess sammelt Informationen aus internen und externen Quellen und macht sie für die Datenanalyse konsistent. Beispielsweise müssen Sie möglicherweise Nullwerte erkennen, Daten deduplizieren oder Ausreißer erkennen, um die Datenqualität vor der Analyse sicherzustellen. Datenvorbereitungsprozess Der Workflow der Datenvorbereitung umfasst die folgenden Schritte: - Datensammlung sammelt Daten aus Data Warehouses, Data Lakes, operativen Systemen und anderen relevanten Quellen. An diesem Punkt prüfen Datenwissenschaftler auch, ob die Daten für das Ziel der Analyseanwendung geeignet sind. - Datenprofilierung umfasst die Erkundung der gesammelten Daten. In dieser Phase suchen Analysten nach Datenmustern, Anomalien, Beziehungen, Inkonsistenzen und fehlenden Werten. - Datenbereinigung korrigiert Fehler, um Genauigkeit sicherzustellen. Unternehmen verwenden Datenbereinigung, um fehlende Werte zu füllen und Fehler und Inkonsistenzen zu beheben. - Datenstrukturierung organisiert Informationen gemäß den Anforderungen der Analyse. Beispielsweise könnten Sie CSV-Dateien in Formate konvertieren, die Analysetools verstehen können. - Datenanreicherung strukturiert Daten in ein einheitliches Format. Dieser Schritt zielt darauf ab, Datensätze weiter zu optimieren und zu erweitern. - Datenvalidierung überprüft die Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz der Daten. Die Validierung ist der letzte Schritt der Datenvorbereitung und speichert die vorbereiteten Daten in einem Repository für Benutzer. Die Datenvorbereitung umfasst auch die Kuratierung von gebrauchsfertigen Daten. Organisationen, die Daten kuratieren, indizieren, katalogisieren und pflegen in der Regel Datensätze und Metadaten. Abhängig von der Unternehmensstruktur beteiligen sich IT- und Datenmanagement-Teams, Business-Analysten, Datenwissenschaftler und Datenkuratoren am Kuratierungsprozess. Vorteile der Datenvorbereitung Ein effektiver Datenvorbereitungsprozess hilft einer Organisation: - Datenzuverlässigkeit für genaue Analysen sicherzustellen - Datenprobleme zu beheben, die normalerweise nicht erkennbar sind - Informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen - Datenmanagement- und Analysekosten zu senken - Datenvorbereitungsaufwände über mehrere Anwendungen hinweg zu eliminieren Visuelle Analyse Dieser Prozess umfasst Datenmanipulation und visuelle Präsentation mit interaktiven Tools. Datenvisualisierung hilft nicht-technischen Benutzern, Datenbeziehungen mit Diagrammen, Diagrammen oder Dashboards zu erfassen. Beispielsweise erleichtert die visuelle Analyse es Vermarktern, zu verstehen, wie Kunden ihre Produkte nutzen, damit sie ihre Strategien entsprechend ausrichten können. Ebenso verwenden Finanzteams grafische Analysen, um einen 360°-Blick auf Kosten vs. Einnahmen zu erhalten. Geführte erweiterte Analysen Diese Art der Datenentdeckung kombiniert visuelle und Berichtstechniken, um ein ganzheitliches Bild der Daten eines Unternehmens zu bieten. Geführte erweiterte Analysen ermöglichen es Unternehmen, Beziehungen zwischen Daten aus verschiedenen Quellen zu untersuchen und die Auswirkungen der Bemühungen zu bewerten. Beispielsweise können Unternehmen neue Muster und Verbindungen erkennen, um bessere datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Es ist eine großartige Idee für traditionelle Unternehmen, die auf E-Commerce-Plattformen umsteigen, geführte erweiterte Analysen zu nutzen, um bestehende Informationen mit Webdaten für bessere strategische Entscheidungen zu integrieren. Datenentdeckung vs. Business Intelligence vs. Datenexploration Datenentdeckung ist der Prozess des Sammelns von Daten und der Erkennung von Mustern für umsetzbare Erkenntnisse. Der Prozess kombiniert Daten aus mehreren Quellen, um Unternehmen zu helfen, das große Ganze zu sehen und bessere Entscheidungen zu treffen. Business Intelligence analysiert Daten zu organisatorischen Aktivitäten, um dem Management zu helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. BI-Tools kombinieren Geschäftsanalyse, Datenvisualisierung, Data Mining, Leistungsbenchmarking und deskriptive Datenanalysefähigkeiten. Datenexploration ist der erste Schritt der Datenanalyse. Der Datenexplorationsprozess hilft Unternehmen, Datenmuster, Merkmale und interessante Punkte in einem umfangreichen Datensatz auf unstrukturierte Weise zu erkunden. Bedeutung der Datenentdeckung Unternehmen bewerten Marktlandschaften, bevor sie Entscheidungen treffen, genauso wie Sie beim Spurwechsel nach Autos vor und hinter Ihnen Ausschau halten. Datenentdeckungsplattformen helfen Ihnen herauszufinden, wie einzelne Datenpunkte eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Abläufe schaffen, damit Sie Geschäftsstrategien optimieren können. Das Beste daran ist, dass die meisten Datenentdeckungssysteme visuelle Berichte und Dashboards für eine vollständige Datenansicht über unterschiedliche Systeme hinweg bieten. Schauen wir uns an, warum Organisationen zunehmend Datenentdeckung nutzen, um kritische Daten zu identifizieren, zu katalogisieren und zu klassifizieren. Wir werden auch diskutieren, wie dies die Transparenz und Einhaltung von Daten-Governance-Richtlinien vereinfacht. Mit Datenentdeckung kann Ihr Unternehmen: - Neue Einnahmequellen entdecken. Unternehmen fördern die Wertschöpfung mit aussagekräftigen Dateninsights. Mithilfe von Datenintelligenz können sie große Datenmengen erkunden und Wege finden, neue Produkte zu schaffen, die Datennutzung zu optimieren und Daten sicher zu halten. Heutzutage wenden sich Unternehmen an Datenentdeckungsplattformen, um diese Möglichkeiten zu identifizieren und neue Einnahmequellen zu erschließen. - Daten-Demokratisierungsbemühungen steigern. Organisationen mit Daten über Systeme hinweg leiden oft unter einem Mangel an Transparenz. Unter diesen Umständen können Sie Datenentdeckungsplattformen, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) nutzen, um Metadaten-Repositories zu erstellen. Diese Repositories helfen der gesamten Organisation, sich mit Datenstandorten und Bewegungsprotokollen vertraut zu machen. - Datenhandhabungsmissbräuche minimieren. Die meisten Unternehmen kämpfen mit dem sprichwörtlichen Übergewicht an Kundendaten, die sie sammeln. Sie können das Vertrauen der Kunden verlieren, wenn diese Daten nicht den Governance-Richtlinien entsprechen. Aufgrund dieses Risikos sollte jede digitale Transformation, die mehrere Datentypen und Anwendungs-Workloads umfasst, Datenentdeckung nutzen, um Vertrauenswürdigkeit sicherzustellen. Ein wesentlicher Grund, warum Unternehmen sich für Datenentdeckung entscheiden, ist ihre Fähigkeit, Muster vorherzusagen, die Geschäftsergebnisse beeinflussen. Einige Organisationen nutzen auch visuelle Analyseplattformen, um Herausforderungen zu lösen, Geschäftsschlüsselkennzahlen (KPIs) zu verfolgen und nachhaltige Lösungen zu schaffen. Geschichte der Datenentdeckung Datenentdeckung war früher ein manueller Prozess. Unternehmen zeichneten Daten auf Papier auf und suchten manuell nach Informationen. Fast unnötig zu sagen, dass die Datenentdeckung mit dem Aufkommen von Computern einfacher wurde. Eines der frühen Beispiele für eine Datenentdeckungsplattform war das SETI@home-Projekt, das die ungenutzte Rechenleistung von Personalcomputern nutzte, um nach außerirdischer Intelligenz zu suchen, daher der Name Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI). Das Projekt wurde 1999 für die Öffentlichkeit freigegeben. In den 1960er Jahren bezeichneten Wirtschaftsanalyse- und Statistikexperten Datenentdeckung als Datenfischen, da es sich um Data Mining ohne vorherbestimmtes Ergebnis handelte, ähnlich wie beim Fischen im wirklichen Leben. In den 1990er Jahren begann die Datenbankgemeinschaft, mit Data Mining und offenen Analyseformen zu arbeiten, was zu Verbesserungen der Datenentdeckung führte. Datenentdeckung wurde mit der Ersten Internationalen Konferenz über Data Mining und Knowledge Discovery (KDD-95) in Montreal im Jahr 1995 zu einem wichtigen akademischen Forschungsgebiet. Big Data kam als nächstes, zusammen mit maschinellen Lernalgorithmen. Der Datenentdeckungsprozess entwickelte sich von einer akademischen Übung zu einem unverzichtbaren Geschäftsprozess in den folgenden Jahren. Heute nutzen fast alle Branchen Datenentdeckung, um bessere Entscheidungen zu treffen, von Finanzinstituten über Einzelhändler bis hin zu Bauverwaltungsfirmen. Arten der Datenentdeckung Abhängig von Ihrem technischen Know-how unterteilen Sie den Datenentdeckungsprozess in zwei Ebenen: manuelle und intelligente Datenentdeckung. Manuelle Datenentdeckung ist der manuelle Prozess der Datenvorbereitung und -bereinigung. Datenanalysten und -wissenschaftler verwenden diese Methode der Datenentdeckung, um Daten effizient zu analysieren und zu verwalten. Der manuelle Datenentdeckungsprozess stützt sich stark auf maschinelles Lernen und fortschrittliche Technologieexpertise. Bevor moderne Technologien aufkamen, verwendeten Datenspezialisten manuelle Datenentdeckungsmethoden, um Daten zu kartieren, Metadaten zu überwachen, Dokumentregeln zu kategorisieren und verfügbare Informationen zu konzeptualisieren. Intelligente Datenentdeckung ist ein benutzerfreundlicher Ansatz, der ML, KI und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) verwendet, um Daten vorzubereiten, zu integrieren und zu analysieren. Unternehmen nutzen intelligente Datenentdeckungssoftware, um Daten interaktiv zu visualisieren, verborgene Muster zu entdecken und schneller auf Erkenntnisse zuzugreifen. Gelegentlich können diese Tools nicht mit der Menge an neuen Daten Schritt halten, die im Backend hinzugefügt werden. Dann wenden sich Unternehmen der gesteuerten Datenentdeckung zu. Gesteuerte Datenentdeckung (GDD) ist ein umfassender Ansatz, der sich auf Geschäftsanforderungen konzentriert, um die Datenbereitstellung zu vereinfachen, IT-Anforderungen zu erfüllen und Daten sicher zu halten. IT-Teams nutzen GDD, um eine schnelle Datenbereitstellung für die Analyse zu gewährleisten und gleichzeitig die Anforderungen der Daten-Governance zu erfüllen. Was genau tun GDD-Systeme? - Sie halten Daten sicher vor internen und externen Bedrohungen. - Sie bieten integrierten zentralisierten Self-Service, um Benutzern zu helfen, BI-Analysen durchzuführen und zu verwalten. - Sie bieten Daten-Governance und eine einzige Version der Wahrheit, um Teams über die neuesten Geschäftseinblicke und KPIs auf dem Laufenden zu halten. GDD erfüllt gleichzeitig zwei Ziele: 1. Endbenutzern die Freiheit zu bieten, Daten zu entdecken, ohne den Aufwand zentralisierter Sicherheit, Verwaltung und Kontrolle 2. Zentralisierung und Verwaltung der Datenbereitstellung, um BI-Anforderungen zu erfüllen, einschließlich Datenintegrität, Sicherheit und Leistung Warum konzentrieren sich Organisationen heutzutage mehr auf GDD? Stellen Sie sich eine Situation vor, in der Sie uneingeschränkten Datenzugang für schnellere Geschäftsentscheidungen benötigen. Gleichzeitig müssen Sie jedoch die Daten-Sicherheits-, Integritäts- und Governance-Richtlinien des IT-Teams einhalten. GDD hilft Ihnen und dem IT-Team, nahtlos mit BI-fähigem GDD zu arbeiten. Eine gesteuerte Datenentdeckungsplattform muss Folgendes erreichen: - Benutzeroberflächen vereinfachen, ohne die Datensicherheit zu beeinträchtigen - Datenkompilierung und -aktualisierungen für wichtige Geschäftseinblicke automatisieren - Die Integrität analytischer Inhalte über Benutzerebenen und Abteilungen hinweg überwachen - Ein Gleichgewicht zwischen Daten-Governance und Datenverfügbarkeit für den Verbrauch schaffen - Die Vertraulichkeit von Daten mit rollenbasierter Sicherheit, Multimandantenfähigkeit, Lizenzierung, Profiling und Authentifizierung schützen Big Data Discovery Datenentdeckung ist einfach zu bedienen, begrenzt jedoch die Tiefe der Datenexploration. Andererseits kann Datenwissenschaft sehr komplex sein, aber in einem Unternehmensumfeld schwer umzusetzen. Diese Schwierigkeiten führten zur Erfindung der Big Data Discovery, die Unternehmen hilft, Rohdaten mit minimalem Aufwand in Erkenntnisse zu verwandeln. Big Data Discovery-Tools ermöglichen es Unternehmen, viele Datenquellen effizienter zu manipulieren als traditionelle Datenwissenschafts- oder Analysesysteme. Traditionelle Analyseprojekte erfordern, dass Sie Daten vorbereiten, bevor Sie sie analysieren. Beispielsweise müssten Sie Geschäftsfragen vorhersagen, Daten modellieren, Datenressourcen sammeln, Modell-Feeds manipulieren und Pipelines mit ETL-Tools (Extract, Transform, Load) erstellen, bevor Sie in die Datenanalyse eintauchen. Infolgedessen liegt der Fokus weniger auf der Datenanalyse. Big Data Discovery adressiert diese Probleme effizient, indem es Unternehmen ermöglicht: - Daten visuell zu formen und zu analysieren - Benutzern zu ermöglichen, mit Daten zu interagieren - Daten zu neuen Projekten hinzuzufügen oder zu aktualisieren - Sich auf die Datenanalyse zu konzentrieren, anstatt Daten im Voraus vorzubereiten Vorteile der Big Data Discovery Big Data Discovery hilft Ihnen, Daten zu verstehen, mit internen und externen Stakeholdern zusammenzuarbeiten und komplexe Fragen zu beantworten. Unternehmen genießen die folgenden Vorteile bei der Arbeit mit Big Data Discovery. - Bessere Entscheidungsfindung: Big Data Discovery-Lösungen helfen Unternehmen, die Entscheidungsfindung zu optimieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und Innovationen basierend auf Dateninsights voranzutreiben. - Garantierte Datenzugänglichkeit: Big Data Discovery-Softwaresysteme ermöglichen es auch Unternehmen ohne Fachkenntnisse, auf Daten zuzugreifen. Jeder kann Daten mit den erforderlichen Tools interpretieren. - Weniger verschwendete Zeit und Geld: Big Data Discovery-Plattformen automatisieren verschiedene Teile des Datenentdeckungsprozesses, helfen Unternehmen, Geld zu sparen und mehr Zeit für die Prozessoptimierung basierend auf Erkenntnissen zu verwenden. - Weniger Datenrisiken: Unternehmen nutzen Big Data Discovery, um gesetzliche Vorschriften einzuhalten und potenzielle Bedrohungen in Echtzeit zu adressieren. Schritte des Datenentdeckungsprozesses Die Führung eines Unternehmens führt zu einer enormen Menge an Daten von Kunden, Lieferanten und Abläufen. Darüber hinaus erhalten Unternehmen Daten aus Online-, traditionellen und sozialen Netzwerken. Datenentdeckung verbindet all diese Informationen, damit Unternehmen sich bei den Geschäftsentscheidungen, die sie treffen, sicher fühlen. Der Datenentdeckungsprozess umfasst die folgenden Schritte, unabhängig davon, ob Sie manuelle oder intelligente Techniken verwenden. Datenanforderungen definieren Der erste Schritt besteht darin, die erforderlichen Daten, Messungen und Metriken für eine effektive Analyse zu sammeln. Vor der Analyse werden all diese Daten in einem Data Warehouse gespeichert. Unternehmen verwenden Datenintegrationssoftware, um komplexe Datensätze aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und zu verbinden. Dieser freie Fluss zwischen Datenquellen rationalisiert die Standardisierung verschiedener Datenformate und integriert Datenquellen effizient. Daten standardisieren, bereinigen und vorbereiten Unternehmen können Rohdaten nicht interpretieren, ohne sie zu bereinigen und zu standardisieren. Datenbereinigung hilft Unternehmen, Probleme wie Fehler, Verzerrungen oder Korruption zu erkennen. Das Entfernen fehlerhafter Informationen ebnet den Weg zu einer sauberen, genauen und zuverlässigen Datenbank. Um verzerrte Ergebnisse zu vermeiden, überprüfen Unternehmen in dieser Phase auch die Maßeinheit. Einige Unternehmen verarbeiten Daten manuell neu, um Duplikate zu finden oder unvollständige Daten zu füllen. Daten teilen In dieser Phase teilen Sie bereinigte Daten mit autorisierten Personen innerhalb Ihres Teams und Ihrer Organisation. Sie berichten mit ihren einzigartigen Perspektiven zurück, nachdem sie die Daten gründlich bewertet haben. Zusammenarbeit hilft Unternehmen, unterschiedliche Interpretationen zu gewinnen und verschiedene Datenaspekte zu untersuchen. Dateninsights analysieren, entwickeln und visualisieren Sobald Sie unterschiedliche Perspektiven gesammelt und einen sauberen Datensatz haben, sind Sie bereit, in die Visualisierungsphase einzutreten. Datenanalysten verwenden während dieser Phase verschiedene Tools zur Analyse. Unternehmen verwandeln diese Analyse in Diagramme, Karten und Grafiken, damit nicht-technische Stakeholder Daten-Trends leicht verstehen können. Sie können dann ihre Geschäftsziele und die Schritte, die sie unternehmen müssen, um diese zu erreichen, genau definieren. Strategische Entscheidungen mit Erkenntnissen verbessern Jetzt sind Sie bereit, auf die gewonnenen Erkenntnisse zu reagieren. Sie adressieren Muster und Trends, um Geschäftsprozesse zu optimieren und operative Entscheidungen zu verbessern. Das Wissen, das Sie aus der Datenentdeckung gewinnen, verschafft Ihnen einen Wettbewerbsvorteil, damit Sie in Ihrer Branche vorausbleiben. Was sind Datenentdeckungstools? Der Erfolg der Datenentdeckung hängt oft von den Tools ab, die Sie verwenden. Es gibt jedoch keine Einheitslösung. Die meisten Datenentdeckungstools sind darauf ausgelegt, Datenvorbereitung, visuelle Analyse und geführte erweiterte Analysen auszuführen. In allen Branchen gibt es unzählige Möglichkeiten für Unternehmensleiter, sie zu nutzen, um komplexe Daten zu verstehen. Cloud-basierte Datenentdeckungstools helfen Ihnen, Informationen aus verschiedenen Quellen zu sammeln, Erkenntnisse zu entdecken und sie mit dem Rest der Organisation zu teilen. Analyse-Softwarelösungen Analyseplattformen oder BI-Lösungen ermöglichen es Unternehmen, bessere Entscheidungen mit umsetzbaren Erkenntnissen zu treffen. Sie können diese Tools verwenden, um Datenquellen zu verbinden, die analytische Umgebung vorzubereiten und nicht-experten Benutzern zu ermöglichen, schneller Erkenntnisse zu finden. Datenanalysten und -wissenschaftler verwenden diese Softwaresysteme, um tief in die täglichen Geschäftsaktivitäten eines Unternehmens einzutauchen. Top 5 Analyseplattformen: 1. Tableau Desktop 2. Microsoft Power BI Desktop 3. Qlik Sense 4. Looker 5. Sisense *Dies sind die fünf führenden Analyse-Softwarelösungen aus dem G2 Summer 2022 Grid® Report. Datenvorbereitungs-Softwarelösungen Datenvorbereitungs-Softwaresysteme helfen Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen zu integrieren, zu kombinieren und zu analysieren. Datenanalysten und Geschäftsanwender nutzen diese Plattformen, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu kombinieren und effizient umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Top 5 Datenvorbereitungs-Softwarelösungen: 1. Alteryx 2. AWS Glue 3. Trifacta 4. Altair Monarch 5. TIMi Suite *Dies sind die fünf führenden Datenvorbereitungs-Softwarelösungen aus dem G2 Summer 2022 Grid® Report. Einige Organisationen kombinieren Datenaustausch-Software mit Analyse-Lösungen und Datenvorbereitungstools, um Drittdaten zu beschaffen, ohne deren Bedeutung zu ändern. Datenaustauschplattformen verwenden Data-as-a-Service (DaaS)-Modelle, um Unternehmen zu helfen, relevante Branchendaten zu erwerben und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Was sollte ein Datenentdeckungstool für Sie tun? Lesen Sie weiter, um es herauszufinden. - Benötigen Sie begrenzte IT-Unterstützung. Das Hauptziel der Datenentdeckung ist es, Daten für nicht-IT-Experten zugänglich zu machen. Ihr Datenentdeckungstool sollte in der Lage sein, Daten automatisch zu sammeln, zu sortieren und anzuzeigen, mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche. - Bieten Sie umfangreiche Anpassungsmöglichkeiten. Ein effizientes Datenentdeckungstool sollte in der Lage sein, ausgewählte Parameter anzuzeigen und Anpassungen basierend auf Geschäftsanforderungen zu bieten. Die Anpassung dessen, was Sie sehen, ermöglicht es Unternehmensleitern, schnell die Informationen zu erhalten, die sie benötigen. - Stellen Sie einfache Zugänglichkeit sicher. Datenentdeckung ist ein kooperativer, fortlaufender Prozess. Daher ist cloudbasierte Datenentdeckungssoftware, die die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen fördert und den Zugriff von jedem Gerät aus ermöglicht, unerlässlich. - Bieten Sie erweiterte Fähigkeiten. Effiziente Datenentdeckungstools können Daten aus mehreren Quellen abrufen und in verdaulichen Formaten präsentieren, indem sie fortschrittliche Datenerfassungs- und Verfeinerungsfähigkeiten nutzen. - Bieten Sie intuitive Datenvisualisierung. Erwägen Sie die Wahl eines Datenentdeckungstools, das ein vollständiges Bild der Daten ohne Kompromisse bietet. Anwendungsfälle der Datenentdeckung Datenentdeckung hilft Unternehmen in vielen Branchen, die Informationen zu interpretieren, die sie aus komplexen Daten erhalten. Mithilfe von KI und maschinellem Lernen deckt die Datenentdeckung Muster und Trends auf, die Unternehmen nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen. Nachfolgend einige Beispiele, wie verschiedene Geschäftsbereiche Datenentdeckung nutzen. - Geschäftsplanung: Datenentdeckung ist entscheidend für Unternehmen, die Entscheidungen auf der Grundlage von Daten aus verschiedenen Geschäftseinheiten treffen möchten. Beispielsweise kann der Chief Finance Officer (CFO) tief in die historischen Daten jeder Abteilung eintauchen, um die vergangene Leistung zu bewerten und ein besseres Budget für das kommende Geschäftsjahr zuzuweisen. - Kundenakquise: Um Ihre Zielgruppe zu überzeugen, müssen Sie ihre Bedürfnisse, Probleme und Bestrebungen verstehen. Hier kommt ein effizientes Datenentdeckungstool ins Spiel. Das Verkaufsteam kann beispielsweise eine Datenentdeckungsplattform nutzen, um die relevanten, verfügbaren Daten zu sammeln und zu profilieren, bevor es Leads kontaktiert. - Social-Media-Analyse: Unternehmen nutzen verschiedene Social-Media-Plattformen, um Anfragen zu beantworten und die Kundenbindung zu stärken. Echtzeit-Datenentdeckung weist diese Organisationen auf Kundenverhaltenstrends hin, löst Kundenprobleme und adressiert Beschwerden. - Betrugsprävention: Online-Unternehmen sind ständig IT-Bedrohungen und betrügerischen Aktivitäten wie internen Problemen, Phishing-Versuchen und Datenhacks ausgesetzt. Effiziente Datenentdeckungssysteme helfen diesen Unternehmen, Daten-Ausreißer zu erkennen und verdächtige Aktivitäten zu adressieren, bevor Schaden entsteht. - Versicherungsansprüche: Die Versicherungsbranche bearbeitet täglich Tausende von Ansprüchen. Manuelle Verarbeitung führt zu längeren Wartezeiten für Patienten und einem höheren Fehlerrisiko. Versicherungsunternehmen nutzen Datenentdeckungsplattformen, um Versicherungsanspruchsdaten zu sammeln und zu verarbeiten, verdächtige Ansprüche zu bewerten und potenzielle Betrugsfälle zu erkennen. Fast jede Branche kann Datenentdeckung nutzen, um komplexe Daten aus verschiedenen Quellen zu interpretieren, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und sie mit dem Rest der Organisation zu teilen. Vorteile der Datenentdeckung Datenentdeckung ist von größter Bedeutung für Unternehmen mit Daten auf Geräten und in Cloud-Speichersoftware. Damit Kunden, Mitarbeiter und Geschäftspartner Einblicke gewinnen und kritische Geschäftsentscheidungen treffen können, müssen Sie diese Daten identifizieren, lokalisieren und klassifizieren. Datenentdeckung soll den Verlust sensibler Daten verhindern und robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, während die Organisation tief in diese Daten eintaucht. Nachfolgend sind weitere Vorteile aufgeführt, die Sie von Datenentdeckungslösungen erwarten können. - Jeder kann die Daten verstehen. Traditionell benötigten Unternehmensleiter IT- und Datenexperten, um Dateninsights zu verstehen. Unabhängig von ihrem Datenverständnis können alle Stakeholder Datenanalysen mit Datenentdeckungstools leicht interpretieren. Diese einfache Verständlichkeit von Erkenntnissen hilft jedem Geschäftsteam, seine Datenbedürfnisse zu erfüllen. - Es bietet einen 360°-Blick auf Unternehmensdaten. Datenentdeckungssoftware ermöglicht es Ihnen, verschiedene Datenströme in der gesamten Organisation für eine eingehende Analyse und Erkenntnisse zu visualisieren. Ein kundenorientiertes Unternehmen kann Daten von seiner Website, seinen Social-Media-Kanälen, seiner mobilen Anwendung und seinen Partnern sammeln, um das Kundenverhalten zu adressieren. - Es verbessert das Risikomanagement und die Compliance. Wachsende Datenmengen zwingen Organisationen, proaktiv potenzielle Risiken zu identifizieren. Datenentdeckungssoftwarelösungen ermöglichen es Unternehmen, Ausreißer zu erkennen, Datenmanagementpraktiken zu testen und Vorschriften wie den California Consumer Privacy Act (CCPA) und die Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) einzuhalten. - Sie können Daten genau klassifizieren. Unternehmen können keine Erkenntnisse gewinnen, ohne die gesammelten Daten zu sortieren. Datenentdeckung hilft ihnen, Datenklassifikationen basierend auf Bedingungen, Kontext und Kanal durchzuführen. Sie können Verkaufs- und Marketingdaten trennen, um einzigartige Einblicke in die Kundenerfahrung zu gewinnen. - Es steigert die Wettbewerbsvorteile. Unternehmen, die ihre Leistung verbessern möchten, verlassen sich auf einen datengesteuerten Ansatz, um die Geschäftsumgebung zu bewerten und Entscheidungen zu treffen. Deshalb müssen Unternehmen mit hohem Datenvolumen und -geschwindigkeit auf fehlerhafte Eingaben achten. Wenn sie dies nicht tun, erleben sie "Garbage in, Garbage out" (GIGO), das älteste Computertechnologie-Sprichwort, das bedeutet, dass falsche Ergebnisse aus falschen Daten resultieren. Hier kommt die Datenentdeckung ins Spiel, um Unternehmen zu helfen, Datensilos über ERP-Tools, CRM-Software, lokale Datenbanken, cloudbasierte Systeme und Tabellenkalkulationen zu reduzieren. - Datenkontrolle erfolgt in Echtzeit. Durch Datenentdeckung können Unternehmen spezifische Maßnahmen zu Daten basierend auf vordefinierten Kontrollen und Kontexten ergreifen. Diese Echtzeit-Datenkontrolle ist entscheidend für sichere und konforme Datenpraktiken. - Es erleichtert die Entwicklung umsetzbarer Pläne und das Recycling von Daten. Rohdaten sind wertlos, es sei denn, Sie können Erkenntnisse daraus gewinnen. Unternehmen verwenden in der Regel eingebettete Analysen und BI-Tools, um Datenmuster besser zu verstehen und Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen zu gewinnen. Außerdem hilft Ihnen die Datenentdeckung, alte Informationen für zukünftige Bewertungen wiederzuverwenden. Herausforderungen der Datenentdeckung Datenentdeckung ist nicht frei von Herausforderungen, daher lassen Sie uns über häufige Probleme sprechen, die aufschlussreiche Datenanalyseergebnisse verhindern. - Mangel an Datenmanagementrichtlinien führt zu schwacher Daten-Governance-Implementierung und langfristigen Risiken wie dem Versäumnis, die Geschäftsumgebung zu verstehen. Unternehmen müssen geeignete Daten-Governance-Rahmenwerke schaffen, um Datengenauigkeit und -konsistenz zu gewährleisten. - Datenvolumen oder -größe kann die Analyseergebnisse beeinflussen und sogar zu verzerrten Ergebnissen führen, wenn Ihr Unternehmen keine robuste Daten-Governance-Politik implementiert hat. - Dateninkonsistenz tritt auf, wenn zwei Teams nicht mit einer einzigen Quelle der Wahrheit arbeiten. Infolgedessen leiden Teams unter Datensilos und unterschiedlichen Datenergebnissen. - Datenvielfalt kann ebenso herausfordernd sein, wenn Unternehmen nicht dasselbe Datenformat verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen oder zu integrieren. Deshalb erfordert effiziente Datenentdeckung, dass Unternehmen vordefinierte Datenpunkte befolgen, während sie neue Datenpunkte einführen. Best Practices für die Datenentdeckung Wenn Daten mit beispielloser Geschwindigkeit wachsen, müssen Sie Schritt halten. Die Befolgung dieser Best Practices für die Datenentdeckung hilft Ihnen, Daten inmitten der sich ändernden Cybersicherheitslandschaft zu schützen und sensible Daten sicher zu halten. - Erstellen Sie einen zentralen Datenkatalog: Verfolgen Sie Daten und schützen Sie sensible Informationen vor böswilligen Angriffen, indem Sie Datenressourcen entdecken und zentralisieren. Erwägen Sie die Überwachung genehmigter und Schatten-Datenressourcen über On-Premise-Infrastrukturen und Multicloud-Umgebungen. - Extrahieren Sie Metadaten und identifizieren Sie sensible Daten: Sie können native Konnektoren und REST-APIs verwenden, um Metadaten aus Daten über Data Warehouses, nicht-relationale Datenspeicher und Cloud-Datenspeicher zu extrahieren. Sobald Sie sensible Informationen aus allen Ressourcen entdeckt haben, können Sie deren Geschäftsauswirkungen besser analysieren. Drei Arten von Metadaten: - Geschäftliche Metadaten fügen Daten durch die Weitergabe von Datenbesitz und Standortinformationen einen Geschäftskontext hinzu. - Technische Metadaten bieten Einblicke in Datenschutz- und Sicherheitsstandards. - Sicherheitsmetadaten liefern Informationen über den Sicherheitsstatus von Datenressourcen. - Katalogisieren Sie sensible Daten und bewerten Sie Risiken: Erstellen Sie einen Katalog sensibler Daten und erwägen Sie die Verwendung von Datenentdeckungsplattformen mit Katalogisierungsfunktionen. Das Sammeln von Informationen über sensible Daten hilft Ihnen, Datenrisiken, Konzentration und grenzüberschreitende Übertragungen zu bewerten. Datenentdeckungsplattformen helfen Ihnen, Datenrisiken mit Gesamtrisikobewertungen zu bewerten und zu mindern. - Verbinden Sie Daten mit Eigentümern, Compliance und Vorschriften: Das Verbinden sensibler persönlicher Daten mit Benutzern hilft Ihnen, Anfragen von Datensubjekten (DSR) mit minimalem Aufwand zu erfüllen. Sie sollten auch automatisierte Datenentdeckungsmechanismen verwenden, um GDPR, CCPA einzuhalten und Datenverarbeitungsaktivitäten bei Bedarf zu präsentieren. - Automatisieren Sie, wann immer Sie können: Datenentdeckung ist kein einmaliges Projekt. Benutzer in großen Unternehmen teilen und verschieben ständig Daten, da sie kontinuierlich neue Datenquellen hinzufügen. Außerdem können Daten, die gestern noch nicht sensibel waren, heute sensibel werden. Daher sollten Sie die Automatisierung der Datenentdeckung und -klassifizierung in Betracht ziehen, um den gesamten Prozess skalierbarer zu machen. - Handeln Sie schnell: Datenentdeckung hilft Ihnen, die Sicherheitsstrategie mit Risikobewertung und Priorisierung der Behebung zu steuern. Setzen Sie Kontrollen ein, sobald Sie Ausreißer oder verdächtiges Verhalten erkennen. Durch diese schnelle Reaktion können Sie die Agilität steigern, Cyberangriffe verhindern und die Einhaltung von Datenvorschriften sicherstellen. Implementieren Sie eine erfolgreiche Daten-Sicherheits- und Compliance-Strategie in Ihrer Organisation, indem Sie intelligente Automatisierung, strategische Planung und blitzschnelle Ausführung kombinieren. Übernehmen Sie das Steuer mit Datenentdeckung Sie können Ihren Mitarbeitern den Weg ebnen, Daten zu entschlüsseln und Erkenntnisse zu gewinnen, wenn Sie die richtigen Tools für die Datenentdeckung verwenden. Möchten Sie die Entdeckung von Dateninsights für die nicht-IT-Experten Ihrer Organisation noch einfacher machen? Erkunden Sie, wie nicht-technische Benutzer mit Self-Service-BI-Tools auf Daten zugreifen, sie visualisieren, verstehen und nutzen können. Dieser Artikel wurde ursprünglich 2022 veröffentlicht. Der Inhalt wurde mit neuen Informationen aktualisiert.