{"id":62234,"date":"2021-11-15T10:57:51","date_gmt":"2021-11-15T15:57:51","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/zusammenfuehrung-von-daten-aus-mehreren-quellen-herausforderungen-und-loesungen\/"},"modified":"2021-12-21T13:52:45","modified_gmt":"2021-12-21T13:52:45","slug":"zusammenfuehrung-von-daten-aus-mehreren-quellen-herausforderungen-und-loesungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/zusammenfuehrung-von-daten-aus-mehreren-quellen-herausforderungen-und-loesungen\/","title":{"rendered":"Zusammenf\u00fchrung von Daten aus mehreren Quellen &#8211; Herausforderungen und L\u00f6sungen"},"content":{"rendered":"\n<h3><strong>Zusammenf\u00fchrung von Daten aus mehreren Quellen<\/strong> <\/h3>\n\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung von Daten ist ein Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen zu einem einzigen Bezugspunkt oder einer einzigen Wahrheit zusammengef\u00fchrt werden. Obwohl dies ein scheinbar einfaches Ziel ist, ist die Datenzusammenf\u00fchrung ein Prozess, der so kompliziert ist wie das Entwirren eines verknoteten Garnkn\u00e4uels. Der Grund? Ein durchschnittliches Unternehmen hat rund <a href=\"https:\/\/www.skyhighnetworks.com\/cloud-security-blog\/every-company-is-a-software-company-today\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">464 benutzerdefinierte Anwendungen<\/a> zur Abwicklung seiner Gesch\u00e4ftsprozesse im Einsatz.  <\/p>\n\n<p>Hinzu kommt, dass die meisten Datenbanken Probleme mit Doppelarbeit, Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten haben. Der Name und die Adresse eines Kunden k\u00f6nnen von 10 verschiedenen Personen in 10 verschiedenen Datenbest\u00e4nden auf 10 verschiedene Arten geschrieben werden. Dar\u00fcber hinaus gibt es 10 verschiedene Quellen, aus denen diese Daten stammen &#8211; Websites, Formulare f\u00fcr Landing Pages, Social-Media-Werbung, Verkaufsaufzeichnungen, Rechnungsaufzeichnungen, Marketingaufzeichnungen, Aufzeichnungen \u00fcber Kaufpunkte und andere Bereiche, in denen der Kunde mit dem Unternehmen interagiert hat.  <\/p>\n\n<p>Wenn es jedoch darum geht, n\u00fctzliche Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu gewinnen, ist es wichtig, alle diese Datenquellen zu kombinieren und einen einzigen Bezugspunkt zu erhalten.  <\/p>\n\n<p>In diesem Artikel behandeln wir wichtige Themen wie:  <\/p>\n\n<ul><li>Szenarien, in denen eine Zusammenf\u00fchrung von Daten erforderlich wird  <\/li><li>Zusammenf\u00fchren von Daten aus mehreren Quellen  <\/li><li>Herausforderungen bei der Zusammenf\u00fchrung von Daten  <\/li><li>Bew\u00e4hrte Verfahren f\u00fcr eine reibungslose Datenzusammenf\u00fchrung  <\/li><\/ul>\n\n<p>Fangen wir an.  <\/p>\n\n<p><\/p>\n\n<h3><strong>Szenarien, in denen eine Zusammenf\u00fchrung von Daten erforderlich wird<\/strong> <\/h3>\n\n<p>Lassen Sie uns die Bedeutung der Zusammenf\u00fchrung von Daten aus mehreren Quellen in drei verschiedenen Szenarien n\u00e4her erl\u00e4utern:  <\/p>\n\n<h4><strong>1. Initiative zur digitalen Transformation  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung von Daten ist erforderlich, wenn disparate Dateien (z. B. Textdateien, CSV-Dateien, Excel-Tabellen, SQL-Datenbanken oder andere Dateiformate) in ein vollwertiges Datenhosting- und -verarbeitungssystem verschoben werden, um automatisierte Arbeitsabl\u00e4ufe zu erm\u00f6glichen, die Suchfunktion zu verbessern, den Zugriff auf Informationen zu kontrollieren und vieles mehr.  <\/p>\n\n<h4><strong>2. Business Intelligence vorantreiben  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Bei der Datenzusammenf\u00fchrung werden in der Regel Daten aus verschiedenen Anwendungen (z. B. CRM, Marketing-Automatisierungstools, Website-Analysetools usw.) kombiniert und zusammengef\u00fchrt, um sie f\u00fcr die weitere Datenanalyse und -verarbeitung vorzubereiten und n\u00fctzliche Erkenntnisse f\u00fcr k\u00fcnftige Vorhersagen zu gewinnen.  <\/p>\n\n<h4><strong>3. Integration von Daten nach Fusionen und \u00dcbernahmen  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Fusionen und \u00dcbernahmen sind mit komplexen Abl\u00e4ufen verbunden. Einer der kompliziertesten Schritte ist die Zusammenf\u00fchrung von Daten aus verschiedenen Unternehmen in einem Repository und die Anpassung von Prozessen an die neu zusammengef\u00fchrten Projekte, Strukturen und Arbeitsabl\u00e4ufe.  <\/p>\n\n<h3><strong>Zusammenf\u00fchren von Daten aus mehreren Quellen<\/strong> <\/h3>\n\n<p>Die Zusammenf\u00fchrung von Daten sollte als genau \u00fcberwachter und kontrollierter Prozess behandelt werden, um Datenverluste oder irreversible Sch\u00e4den an einzelnen beteiligten Datenstrukturen zu vermeiden. Im Folgenden werden die drei Phasen der Datenzusammenf\u00fchrung erl\u00e4utert:  <\/p>\n\n<h4><strong>Prozess vor der Fusion<\/strong> <\/h4>\n\n<h5><strong>1. Datenprofilierung  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Ohne eine Profilierung der einzelnen Datenquellen ist es schwierig, die Daten, mit denen Sie arbeiten, oder die Auswirkungen Ihrer Entscheidungen w\u00e4hrend des Zusammenf\u00fchrungsprozesses zu verstehen. Ein <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-und-tools-zur-datenprofilerstellung-erhalten-sie-sofortige-ergebnisse-der-datenqualitaetsbewertung\/\">Datenprofilierungsprozess<\/a> gibt Einblick in zwei wichtige Teile Ihrer Daten:  <\/p>\n\n<h6><strong>a. Analyse der Attribute  <\/strong><\/h6>\n\n<p>Sie identifiziert und markiert die Liste der Attribute (Datenspalten), die jede Datenquelle enth\u00e4lt. Dies hilft Ihnen zu verstehen, wie Ihre zusammengef\u00fchrten Daten vertikal skaliert werden k\u00f6nnen, je nachdem, welche Attribute zusammengef\u00fchrt werden k\u00f6nnen und welche angeh\u00e4ngt werden m\u00fcssen, da sie separate Informationen darstellen.  <\/p>\n\n<h6><strong>b. Statistische Analyse der einzelnen Attribute  <\/strong><\/h6>\n\n<p>Es analysiert die in jeder Spalte einer Quelle enthaltenen Datenwerte, um die Verteilung, Vollst\u00e4ndigkeit und Eindeutigkeit der Attribute zu beurteilen. Dar\u00fcber hinaus validiert ein Datenprofil auch die Werte anhand eines definierten Musters und hebt ung\u00fcltige Werte hervor.  <\/p>\n\n<p>Datenprofile berechnen und pr\u00e4sentieren den aktuellen Zustand Ihrer Datenquellen und zeigen potenzielle <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Bereinigungsm\u00f6glichkeiten<\/a> und andere \u00dcberlegungen auf, bevor der eigentliche Zusammenf\u00fchrungsprozess beginnen kann.  <\/p>\n\n<h5><strong>2. Datenbereinigung, -standardisierung und -umwandlung  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Es ist unpraktisch, Datenquellen zusammenzuf\u00fchren, die unvollst\u00e4ndige, ungenaue oder ung\u00fcltige Werte enthalten. Datenattribute in zwei verschiedenen Quellen k\u00f6nnen konzeptionell dieselben Informationen darstellen, aber das Format ihrer Datenwerte kann v\u00f6llig unterschiedlich sein. Diese strukturellen und lexikalischen Unterschiede in den Daten k\u00f6nnen zu Datenverlusten und nicht behebbaren Fehlern f\u00fchren, wenn die Daten zusammengef\u00fchrt werden, ohne dass sie bereinigt und standardisiert wurden. Unter Verwendung der erstellten Datenprofile als Referenzpunkt werden eine Reihe von Schritten zur <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">Standardisierung der Datenqualit\u00e4t<\/a> unternommen, von denen einige im Folgenden hervorgehoben werden:  <\/p>\n\n<ul><li>Ersetzen von ung\u00fcltigen Zeichen durch korrekte Werte (z. B. Ersetzen von nicht druckbaren Zeichen, Nullwerten, f\u00fchrenden oder nachfolgenden Leerzeichen usw.)  <\/li><\/ul>\n\n<ul><li>Zerlegung langer Datenfelder in kleinere Komponenten zur Standardisierung von Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Zerlegung des <em>Adressfelds <\/em>in <em>Stra\u00dfennummer<\/em>, <em>Stra\u00dfenname<\/em>, <em>Ort<\/em>, <em>Postleitzahl<\/em> und <em>Land<\/em>). Das Parsing der Datenfelder auf diese Weise stellt sicher, dass die Datengenauigkeit nach der Zusammenf\u00fchrung der Daten erhalten bleibt.  <\/li><li>Definition von Integrit\u00e4tseinschr\u00e4nkungen, Mustervalidierungen und zul\u00e4ssigen Datentypen f\u00fcr alle Attribute (z. B. maximale\/minimale Anzahl von Zeichen f\u00fcr das Feld <em>Number <\/em>, das nur Zahlen oder Bindestriche in einem Muster wie <em>NNN-NNN-NNNN<\/em> enthalten darf).  <\/li><\/ul>\n\n<h5><strong>3. Datenfilterung  <\/strong><\/h5>\n\n<p>M\u00f6glicherweise m\u00f6chten Sie nur Teilmengen Ihrer Datenquellen zusammenf\u00fchren, anstatt eine vollst\u00e4ndige Zusammenf\u00fchrung durchzuf\u00fchren. Diese horizontale oder vertikale Aufteilung Ihrer Daten ist in der Regel erforderlich, wenn:  <\/p>\n\n<ul><li>Sie m\u00f6chten Daten zusammenf\u00fchren, die in einen bestimmten Zeitraum fallen (horizontales Slicing).  <\/li><li>Sie m\u00f6chten Daten f\u00fcr die Analyse zusammenf\u00fchren, und nur eine Teilmenge der Zeilen erf\u00fcllt die bedingten Kriterien (horizontales Slicing).  <\/li><li>Ihre Daten enthalten eine Reihe von Attributen, die keine wertvollen Informationen enthalten (vertikales Slicing).  <\/li><\/ul>\n\n<p>Wenn Sie alle Daten zusammenf\u00fchren m\u00f6chten, ohne etwas auszulassen, k\u00f6nnen Sie zum n\u00e4chsten Schritt \u00fcbergehen.  <\/p>\n\n<h5><strong>4. Daten-Deduplizierung  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Mitunter neigen Unternehmen dazu, die Informationen einer einzelnen Einheit in mehreren Quellen zu speichern. Jeder dieser Datens\u00e4tze enth\u00e4lt einige wertvolle Daten \u00fcber die betreffende Einheit. Die Zusammenf\u00fchrung von Daten wird schwierig, wenn Ihre Datens\u00e4tze Duplikate enthalten. Bevor mit dem Zusammenf\u00fchrungsprozess begonnen wird, m\u00fcssen unbedingt geeignete Algorithmen zum Datenabgleich durchgef\u00fchrt werden, um Duplikate zu erkennen, bedingte Regeln zum L\u00f6schen von Duplikaten anzuwenden und die Eindeutigkeit der Datens\u00e4tze in allen Quellen zu gew\u00e4hrleisten.  <\/p>\n\n<h4><strong>Prozess der Zusammenf\u00fchrung: Datenaggregation\/-integration<\/strong> <\/h4>\n\n<p>Die Daten sind nun bereit f\u00fcr den Zusammenf\u00fchrungsprozess. Je nach Zweck k\u00f6nnen die Daten auf unterschiedliche Weise zusammengef\u00fchrt werden:  <\/p>\n\n<ul><li>Anh\u00e4ngen von Zeilen  <\/li><li>Anh\u00e4ngen von Spalten  <\/li><li>Anh\u00e4ngen von Zeilen und Spalten sowohl  <\/li><li>Bedingte Zusammenf\u00fchrung  <\/li><\/ul>\n\n<p>Gehen wir auf jedes dieser Szenarien ein wenig n\u00e4her ein.  <\/p>\n\n<h5><strong>1. Zeilen anh\u00e4ngen  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Das Anh\u00e4ngen von Zeilen ist n\u00fctzlich, wenn Sie aus verschiedenen Quellen erfasste Datens\u00e4tze an einer Stelle sammeln und kombinieren m\u00f6chten.  <\/p>\n\n<p>Ein Beispiel f\u00fcr das Anh\u00e4ngen von Zeilen ist, wenn Sie Kundeninformationen \u00fcber mehrere Kontaktverwaltungssysteme gesammelt haben, nun aber alle Datens\u00e4tze an einer Stelle zusammenf\u00fchren m\u00fcssen.  <\/p>\n\n<p><strong>\u00dcberlegungen<\/strong> <\/p>\n\n<ul><li>Alle zu kombinierenden Datenquellen sollten die gleiche Struktur (Spalten) haben.  <\/li><li>Datentypen, Integrit\u00e4tseinschr\u00e4nkungen und Mustervalidierungen der entsprechenden Spalten sollten identisch sein, um ung\u00fcltige Formatfehler zu vermeiden.  <\/li><li>Bei Vorhandensein von eindeutigen Bezeichnern ist darauf zu achten, dass verschiedene Quellen nicht dieselben eindeutigen Bezeichner enthalten, da es sonst zu Fehlern beim Zusammenf\u00fchren kommt.  <\/li><\/ul>\n\n<ul><li>Wenn sich die Daten einer Entit\u00e4t \u00fcber mehrere Datens\u00e4tze aus unterschiedlichen Quellen erstrecken, sollten Sie vor dem Zusammenf\u00fchrungsprozess einen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleich<\/a> und eine <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\">Deduplizierung<\/a> durchf\u00fchren.  <\/li><\/ul>\n\n<h5><strong>2. Spalten anh\u00e4ngen  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Das Anh\u00e4ngen von Spalten ist n\u00fctzlich, wenn Sie bestehenden Datens\u00e4tzen weitere Dimensionen hinzuf\u00fcgen m\u00f6chten.  <\/p>\n\n<p>Ein Beispiel f\u00fcr das Anh\u00e4ngen von Spalten ist, wenn Sie die Online-Kontaktinformationen Ihrer Kunden in einem Datensatz und ihre physischen oder h\u00e4uslichen Kontaktinformationen in einem anderen Datensatz haben und beide Datens\u00e4tze zu einem einzigen kombinieren m\u00f6chten.  <\/p>\n\n<p><strong>\u00dcberlegungen<\/strong> <\/p>\n\n<ul><li>Alle Spalten der unterschiedlichen Quellen sollten eindeutig sein (keine Duplikate).  <\/li><li>Jeder Datensatz sollte \u00fcber alle Datens\u00e4tze hinweg eindeutig identifizierbar sein, so dass Datens\u00e4tze mit demselben Identifikator zusammengef\u00fchrt werden k\u00f6nnen.  <\/li><li>Wenn ein Datensatz keine Daten f\u00fcr die Zusammenf\u00fchrungsspalte enth\u00e4lt, k\u00f6nnen Sie f\u00fcr alle Datens\u00e4tze in diesem Datensatz Nullwerte angeben.  <\/li><li>Wenn mehrere Datens\u00e4tze dieselben Dimensionsinformationen enthalten, k\u00f6nnen Sie die Dimensionen auch in einem Feld zusammenfassen (durch ein Komma getrennt usw.), wenn Sie keine Daten verlieren wollen.  <\/li><\/ul>\n\n<h5><strong>3. Bedingte Zusammenf\u00fchrung  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Die bedingte Zusammenf\u00fchrung ist n\u00fctzlich, wenn Sie unvollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze haben, die zusammengef\u00fchrt werden m\u00fcssen. Bei dieser Art der Zusammenf\u00fchrung suchen Sie nach Werten aus einem Datensatz und f\u00fcllen sie in den anderen Datens\u00e4tzen entsprechend mit dem richtigen Datensatz\/Attribut.  <\/p>\n\n<p>Ein Beispiel f\u00fcr eine bedingte Zusammenf\u00fchrung ist, wenn Sie eine Liste von Produkten in einem Datensatz haben, aber der durchschnittliche Umsatz pro Monat f\u00fcr jedes dieser Produkte in einem anderen Datensatz erfasst wird. Um nun die Daten zusammenzuf\u00fchren, m\u00fcssen Sie m\u00f6glicherweise jeden Produktverkauf aus dem zweiten Datensatz nachschlagen und diese Daten an den richtigen Produktdatensatz im ersten Datensatz anh\u00e4ngen. Dies geschieht in der Regel, wenn in einem Datensatz keine eindeutigen Bezeichner vorhanden sind und Sie daher einen bedingten Vergleich auf der Grundlage einer anderen Spalte durchf\u00fchren und entsprechend zusammenf\u00fchren m\u00fcssen.  <\/p>\n\n<p><strong>\u00dcberlegungen<\/strong> <\/p>\n\n<ul><li>Der Datensatz, aus dem Sie Werte abrufen, sollte alle eindeutigen Datens\u00e4tze enthalten (z. B. eine durchschnittliche Verkaufszahl f\u00fcr jedes Produkt).  <\/li><li>Der Datensatz, an den Sie Daten anh\u00e4ngen, kann nicht eindeutig sein (z. B. werden Produkte nach Standort aufgelistet, so dass dass dasselbe Produkt, das an mehreren Standorten verkauft wird, mehr als einmal aufgef\u00fchrt sein kann).  <\/li><\/ul>\n\n<p><strong>Zus\u00e4tzlicher Hinweis<\/strong> <\/p>\n\n<p>Welche Art der Zusammenf\u00fchrung Sie verwenden, h\u00e4ngt stark von Ihrem spezifischen Anwendungsfall ab. Wenn Ihre Datens\u00e4tze nicht viele Nullwerte enthalten und relativ vollst\u00e4ndig sind, kann das Anh\u00e4ngen von Zeilen oder Spalten oder beides Ihren Anforderungen entsprechen. Wenn Sie jedoch auf L\u00fccken in Ihren Datens\u00e4tzen sto\u00dfen, m\u00fcssen Sie diese Werte m\u00f6glicherweise zun\u00e4chst nachschlagen und auff\u00fcllen. H\u00e4ufig verwenden Unternehmen alle Techniken der Datenzusammenf\u00fchrung, um ihre Daten zusammenzuf\u00fchren. Sie k\u00f6nnen zum Beispiel zun\u00e4chst eine bedingte Zusammenf\u00fchrung durchf\u00fchren und dann den Zusammenf\u00fchrungsprozess durch Anh\u00e4ngen von Zeilen und Spalten abschlie\u00dfen.  <\/p>\n\n<h4><strong>Post-Merger-Prozess<\/strong> <\/h4>\n\n<h5><strong>1. Profiling der zusammengef\u00fchrten Quelle  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Wenn der gesamte Zusammenf\u00fchrungsprozess abgeschlossen ist, muss unbedingt eine abschlie\u00dfende Profilpr\u00fcfung der zusammengef\u00fchrten Quelle durchgef\u00fchrt werden &#8211; genau wie zu Beginn des Prozesses f\u00fcr einzelne Quellen. Dadurch werden alle bei der Zusammenf\u00fchrung aufgetretenen Fehler angezeigt und es wird hervorgehoben, ob Informationen unvollst\u00e4ndig oder ungenau sind oder ung\u00fcltige Werte enthalten usw.  <\/p>\n\n<h3><strong>Herausforderungen bei der Datenzusammenf\u00fchrung<\/strong> <\/h3>\n\n<h4><strong>1. Heterogenit\u00e4t der Daten  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen bei der Zusammenf\u00fchrung von Daten ist die Heterogenit\u00e4t der Daten &#8211; die strukturellen und lexikalischen Unterschiede zwischen den zusammenzuf\u00fchrenden Datens\u00e4tzen.  <\/p>\n\n<h5><strong>a. Strukturelle Heterogenit\u00e4t  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Wenn diese Datens\u00e4tze nicht die gleiche Anzahl und Art von Spalten\/Attributen enthalten, wird dies als strukturelle Heterogenit\u00e4t bezeichnet. In einer Datenbank k\u00f6nnte beispielsweise der Name eines Kontakts als <em>Kontaktname<\/em> gespeichert sein, w\u00e4hrend er in einer zweiten Datenbank in mehreren Spalten wie <em>Anrede,<\/em> <em>Vorname<\/em>, <em>mittlerer Name<\/em> und <em>Nachname<\/em>gespeichert ist <em>.<\/em>  <\/p>\n\n<h5><strong>b. Lexikalische Heterogenit\u00e4t  <\/strong><\/h5>\n\n<p>Lexikalische Heterogenit\u00e4t liegt vor, wenn die Felder verschiedener Datenbanken zwar strukturell gleich sind, aber dieselbe Information auf syntonisch unterschiedliche Weise darstellen. So k\u00f6nnen beispielsweise zwei oder mehr Datenbanken dasselbe <em>Adressfeld <\/em>haben, aber eine kann einen Adresswert haben: <em>32 E St. 4<\/em>, w\u00e4hrend in der anderen <em>32 East, 4<\/em><em>\n  <sup>th<\/sup>\n<\/em><em> Stra\u00dfe<\/em>.  <\/p>\n\n<p>Um diese Herausforderung zu meistern, m\u00fcssen die Spalten geparst und zusammengef\u00fchrt werden, um in allen Datens\u00e4tzen die gleiche Struktur zu erhalten. Dar\u00fcber hinaus sollten die Spaltenwerte so umgewandelt werden, dass sie der gleichen Syntax folgen.  <\/p>\n\n<h4><strong>2. Skalierbarkeit  <\/strong><\/h4>\n\n<p>In der Regel werden Initiativen zur Datenzusammenf\u00fchrung mit Blick auf eine bestimmte Anzahl von Quellen und Typen geplant und umgesetzt und lassen keinen Raum f\u00fcr Skalierbarkeit. Dies ist eine gro\u00dfe Herausforderung, da sich die Anforderungen von Unternehmen im Laufe der Zeit \u00e4ndern und sie ein System ben\u00f6tigen, das mehr Datenquellen mit unterschiedlichen Strukturen und Speichermechanismen integrieren kann.  <\/p>\n\n<p>Um diese Herausforderung zu meistern, ist es wichtig, w\u00e4hrend des Zusammenf\u00fchrungsprozesses ein skalierbares Integrationsdesign zu implementieren und zu nutzen, anstatt die Integration nur f\u00fcr bestimmte Quellen fest zu kodieren. Ein wiederverwendbares Datenintegrationssystem ber\u00fccksichtigt aktuelle und k\u00fcnftige M\u00f6glichkeiten und baut eine skalierbare Architektur auf, die Daten aus einer Reihe von Quellen bezieht und verschiedene Datenformate unterst\u00fctzt, wie z. B. APIs, SQL-Datenbanken, Textdateien, ETL-Warehouses usw.  <\/p>\n\n<h4><strong>3. Vervielf\u00e4ltigung  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Unabh\u00e4ngig davon, welche Technik der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\">Datenzusammenf\u00fchrung<\/a> Sie planen, ist die Datenduplizierung eine gro\u00dfe Herausforderung, die es zu bew\u00e4ltigen gilt. Duplikate k\u00f6nnen in Ihrer Datenbank in verschiedenen Formen vorkommen, einige davon sind \u00fcblich:  <\/p>\n\n<ul><li>Mehrere Datens\u00e4tze, die dieselbe Entit\u00e4t repr\u00e4sentieren (mit oder ohne eindeutigen Bezeichner).  <\/li><li>Mehrere Attribute, die dieselben Informationen \u00fcber eine Entit\u00e4t speichern.  <\/li><li>Doppelte Datens\u00e4tze oder Attribute, die im selben Datensatz gespeichert sind oder sich \u00fcber mehrere Datens\u00e4tze erstrecken.  <\/li><\/ul>\n\n<p>Dieses Problem der Duplizierung kann gel\u00f6st werden durch:  <\/p>\n\n<ul><li>Auswahl und Konfiguration geeigneter <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">Datenabgleichsalgorithmen<\/a>, die Datens\u00e4tze identifizieren, die dieselbe Entit\u00e4t repr\u00e4sentieren. In Ermangelung eindeutiger Identifikatoren muss eine Kombination aus fortschrittlichen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/fuzzy-matching-101-bereinigung-und-verknuepfung-ungeordneter-daten\/\">Fuzzy-Matching-Algorithmen<\/a> verwendet werden, um genaue \u00dcbereinstimmungen zu finden.  <\/li><li>Definition einer Reihe von bedingten Regeln, die auf intelligente Weise gleiche oder \u00e4hnliche Spalten bewerten und vorschlagen, welche dieser Attribute vollst\u00e4ndigere, genauere und g\u00fcltigere Werte enthalten.  <\/li><\/ul>\n\n<h4><strong>4. Langwieriger Zusammenf\u00fchrungsprozess  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Die Datenintegrationsprozesse dauern oft l\u00e4nger als erwartet. Der h\u00e4ufigste Grund daf\u00fcr ist eine schlechte Planung und unrealistische Erwartungen, die zu Beginn gesetzt werden. Es ist einfacher, etwas von Grund auf neu zu beginnen, als etwas zu korrigieren, das bereits eingef\u00fchrt wurde und seit Jahrzehnten in Kraft ist.  <\/p>\n\n<p>Es ist von entscheidender Bedeutung, die Datenmenge zu ber\u00fccksichtigen, mit der Sie zu tun haben, und die Datenprofile aller Quellen zu bewerten, bevor Sie einen realistischen Implementierungsplan erstellen k\u00f6nnen.  <\/p>\n\n<p>Ein weiterer Grund f\u00fcr langwierige Integrationsprojekte sind Erg\u00e4nzungen oder \u00c4nderungen in letzter Minute. Das Team muss einige Zeit in den Prozess der Vorbewertung investieren und Informationen von allen beteiligten Akteuren sammeln, z. B. von Gesch\u00e4ftsanwendern (die die Daten eingeben\/erfassen), Administratoren (die die Daten verwalten) und Datenanalysten (die die Daten auswerten).  <\/p>\n\n<h3><strong>Bew\u00e4hrte Verfahren f\u00fcr eine reibungslose Datenzusammenf\u00fchrung<\/strong> <\/h3>\n\n<h4><strong>1. Wissen, was zu integrieren ist  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Bevor Sie mit der Datenintegration beginnen, sollten Sie einige Zeit damit verbringen, die beteiligten Datenquellen zu bewerten. Auf diese Weise l\u00e4sst sich genau bestimmen, was kombiniert werden soll &#8211; die Quellen und die darin enthaltenen Attribute. Es k\u00f6nnte sein, dass alte Datens\u00e4tze veraltet sind und nicht f\u00fcr den Integrationsprozess ber\u00fccksichtigt werden sollten. Wenn Sie genau wissen, was Sie kombinieren m\u00fcssen, k\u00f6nnen Sie den Prozess schneller und genauer durchf\u00fchren.  <\/p>\n\n<h4><strong>2. Daten visualisieren  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Es ist immer am besten, die Daten, mit denen man zu tun hat, zu verstehen, und das geht am schnellsten, wenn man sie visualisiert. Es ist nicht nur einfacher zu bewerten, sondern gibt Ihnen auch einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber alle Ausrei\u00dfer oder Ung\u00fcltigkeiten, die sich in Ihrem Datensatz befinden k\u00f6nnten. Statistische Histogramme und Balkendiagramme zur Darstellung der Vollst\u00e4ndigkeit von Attributen k\u00f6nnen sehr n\u00fctzlich sein.  <\/p>\n\n<h4><strong>3. Versuchen Sie es mit automatisierten Selbstbedienungstools  <\/strong><\/h4>\n\n<p>Die manuelle Durchf\u00fchrung des gesamten Prozesses der Datenintegration und -aggregation scheint ein ressourcen- und kostenintensiver Prozess zu sein. Testen Sie automatisierte Datenintegrationstools zur Selbstbedienung, die eine Komplettl\u00f6sung f\u00fcr die schnelle, genaue und detaillierte Erstellung von Datenprofilen, Bereinigung, Abgleich, Integration und Laden bieten.  <\/p>\n\n<p><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\">DataMatch Enterprise von Data Ladder<\/a>  ist ein solches Tool, das nahtlos eine Vielzahl von Datentypen und -formaten unterst\u00fctzt, darunter lokale Dateien (Textdateien, CSV, Excel-Tabellen), Datenbanken (SQL Server, Oracle, Teradata), Cloud-Speicher (CRMs wie Salesforce), APIs und andere Datenbanken \u00fcber ODBC-Verbindungen sowie die Erstellung nativer Konnektoren auf der Grundlage spezifischer Benutzeranforderungen.  <\/p>\n\n<h4><strong>4. Entscheiden Sie, wo die zusammengef\u00fchrten Daten gehostet werden sollen  <\/strong><\/h4>\n\n<p>M\u00f6glicherweise m\u00f6chten Sie Daten aus allen Quellen in einer Zielquelle zusammenf\u00fchren oder den zusammengef\u00fchrten Datensatz in eine v\u00f6llig neue Quelle laden. Vergewissern Sie sich je nach Anforderung, dass Sie die Zielquelle entsprechend getestet, entworfen und strukturiert haben, so dass sie die eingehenden zusammengef\u00fchrten Daten effizient verarbeiten kann.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Zusammenf\u00fchrung von Daten aus mehreren Quellen Die Zusammenf\u00fchrung von Daten ist ein Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen zu einem einzigen Bezugspunkt oder einer einzigen Wahrheit zusammengef\u00fchrt werden. Obwohl dies ein scheinbar einfaches Ziel ist, ist die Datenzusammenf\u00fchrung ein Prozess, der so kompliziert ist wie das Entwirren eines verknoteten Garnkn\u00e4uels. Der Grund? 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