Datenaufnahme

Was ist Datenaufnahme?

Datenaufnahme hilft Benutzern, große Datendateien aus verschiedenen Quellen in ein einziges Medium, wie ein Data Warehouse oder eine Datenbank, zu importieren. Diese Daten werden gesammelt, bereinigt und in ein einheitliches Format umgewandelt, indem Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) verwendet werden.

Da moderne Organisationen große Datenmengen verarbeiten, müssen sie ihre Quellen priorisieren, um eine erfolgreiche Datenaufnahme zu gewährleisten. Big Data existiert in verschiedenen Formaten an verschiedenen Orten innerhalb einer Organisation, und es ist eine Herausforderung, Daten schnell aufzunehmen und effektiv zu verarbeiten, wenn sie so verstreut sind. 

Viele Anbieter bieten Datenvorbereitungssoftware an, um dieses Ziel zu erreichen und die Plattform für verschiedene Computerumgebungen und Anwendungen anzupassen. 

Arten der Datenaufnahme

Abhängig von den Unternehmenszielen, der IT-Umgebung und den finanziellen Einschränkungen können Unternehmen eine der folgenden Arten wählen:

• Echtzeit-Datenaufnahme erfasst und überträgt Daten in Echtzeit von Quellsystemen mit Tools wie Change Data Capture (CDC). CDC überprüft kontinuierlich Transaktionen und überträgt geänderte Daten, ohne die Arbeitslast auf der Datenbank zu beeinträchtigen. 
• Batch-basierte Datenaufnahme überträgt Daten in Batches zu festgelegten Intervallen. Datenerfassungsmethoden, die von dieser Art der Datenaufnahme verwendet werden, umfassen grundlegende Zeitpläne, Auslöserereignisse und andere logische Ordnungen. Wenn Unternehmen täglich bestimmte Datenpunkte sammeln müssen oder keine Daten für Echtzeitentscheidungen benötigen, ist die Batch-basierte Aufnahme hilfreich.
• Lambda-Architektur-basierte Datenaufnahme macht Daten mit minimalen Verzögerungen für Abfragen verfügbar. Drei Schichten, Batch, Serving und Speed, arbeiten parallel, um dies zu erleichtern. Die ersten beiden Schichten indexieren Daten in Batches, während die Speed-Schicht die verbleibenden Daten aufnimmt und sofort indexiert, sodass sie in Echtzeit für Abfragen verfügbar sind. Denken Sie zum Beispiel an eine Suchmaschine. Ein Crawler indexiert Seiten periodisch oder nach Bedarf. Gleichzeitig kann er Nachrichten fast sofort indexieren. Dies macht Nachrichten und zeitlose Informationen gleichzeitig verfügbar.  

Vorteile der Datenaufnahme

Datenaufnahme ist eine gängige Technik in Unternehmen aufgrund der Datenmengen, die sie generiert und verarbeitet. Sie bietet Unternehmen verschiedene Vorteile, wie: 

• Datenverfügbarkeit: Der Prozess macht Daten in Organisationen verfügbar und ermöglicht einen einfacheren Zugriff. Daten sind für weitere Analysen oder nachgelagerte Anwendungen leicht verfügbar, insbesondere für datenorientierte Abteilungen.
• Vereinfachter Prozess: Datenaufnahme ermöglicht das Sammeln und Bereinigen von Daten aus umfangreichen Quellen in ein konsistentes Format.
• Niedrige Kosten: Datenaufnahme senkt die Kosten und spart Zeit im Vergleich zur manuellen Datenaggregation.
• Cloud-basierte Speicherung: Größere Datenmengen in Rohform werden in der Cloud gespeichert, was einen einfachen Zugriff ermöglicht. 
• Datenumwandlung: Bevor Informationen an das Zielsystem gesendet werden, transformieren moderne Datenpipelines mit ETL-Tools die Vielzahl von Datentypen aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, Internet der Dinge  (IoT)-Geräte, Software-as-a-Service (SaaS)-Anwendungen und Datenseen, in eine vordefinierte Struktur und Format.
• Zusammenarbeit: Jede Datenpipeline hat einen begrenzten Umfang für die Datenaufnahme. Die Geschwindigkeit, mit der Daten eingehen, ist viel höher. Automatisierte Datenaufnahmetools, die mit relevanten Parametern basierend auf den Anforderungen eines Teams konfiguriert sind, bieten ihnen mehr Flexibilität und Agilität, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten. Es reduziert menschliche Fehler und macht Daten über eine einzige Pipeline verfügbar, was die Zugänglichkeit und Zusammenarbeit verbessert. 

Anwendungsfälle der Datenaufnahme

Organisationen weltweit nutzen die Datenaufnahme effektiv als entscheidende Komponente ihrer Datenpipelines. Nachfolgend sind einige reale Branchen- und Architektur-Anwendungsfälle der Datenaufnahme aufgeführt. 

• In Big Data-Analysen, wo Daten mit verteilten Systemen verarbeitet werden, ist das häufige Aufnehmen großer Datenmengen aus zahlreichen Quellen notwendig.
• Internet der Dinge-Systeme verwenden oft Datenaufnahme, um Daten von mehreren verbundenen Geräten zu sammeln und zu verarbeiten.
• E-Commerce-Unternehmen nutzen Datenaufnahme, um Daten aus verschiedenen Quellen zu laden, wie Website-Analysen, Kundentransaktionen und Produktkataloge.
• Betrugserkennungssysteme verwenden Datenaufnahme, um Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren und zu verarbeiten, wie Transaktionen, Verbraucherverhalten und Drittanbieter-Datenfeeds.
• Personalisierungsempfehlungen erfordern Datenaufnahme, um Daten aus verschiedenen Quellen zu importieren, einschließlich Website-Analysen, Kundeninteraktionen und sozialen Mediendaten.
• Lieferkettenmanagement nutzt Datenaufnahme, um Lieferanten-, Bestands- und Logistikdaten aus mehreren Quellen zu importieren und zu verarbeiten.

Datenaufnahme vs. ETL

Datenaufnahme bezieht sich auf Tools und Prozesse, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und für den sofortigen Gebrauch oder die zukünftige Analyse und Speicherung gruppieren.

 ETL, oder Extraktion, Transformation und Laden, ist eine Technik, die für die Datenaufnahme verwendet werden kann. Hier bezieht sich Extraktion auf das Sammeln von Daten. Transformation bezieht sich auf Operationen, die an den Daten durchgeführt werden, um sie für die Nutzung oder Speicherung vorzubereiten. Zum Beispiel können Daten sortiert, gefiltert oder mit Informationen aus einer anderen Quelle integriert werden. Laden bezieht sich auf das Volumen der Daten, die an ein Zielziel geliefert werden, wo sie genutzt werden können.

ETL überträgt Daten regelmäßig in Batches an das Ziel. Datenaufnahme muss jedoch nicht nur in Batches erfolgen. Sie kann Echtzeitverarbeitung mit Streaming-Berechnung bieten, sodass Datensätze kontinuierlich aktualisiert werden können. 

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