{"id":63077,"date":"2020-06-10T00:00:00","date_gmt":"2020-06-10T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/self-service-datenvorbereitungstools-verringern-sie-ihre-abhaengigkeit-von-it-und-komplexen-etl-prozessen\/"},"modified":"2022-04-19T13:15:22","modified_gmt":"2022-04-19T13:15:22","slug":"self-service-datenvorbereitungstools-verringern-sie-ihre-abhaengigkeit-von-it-und-komplexen-etl-prozessen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/self-service-datenvorbereitungstools-verringern-sie-ihre-abhaengigkeit-von-it-und-komplexen-etl-prozessen\/","title":{"rendered":"Self-Service-Datenvorbereitungstools – Verringern Sie Ihre Abh\u00e4ngigkeit von IT und komplexen ETL-Prozessen"},"content":{"rendered":"

Datenaufbereitungstools gibt es nun schon seit geraumer Zeit. Die meisten dieser Tools setzen jedoch voraus, dass die Benutzer \u00fcber Kenntnisse in Programmiersprachen und relationalen Datenbanken verf\u00fcgen, um sie zu bedienen. Die Datenbereinigung<\/a>, -umwandlung und -aufbereitung wird in der Regel von IT-Benutzern durchgef\u00fchrt, die funktionale Befehle ausf\u00fchren und Gesch\u00e4ftsregeln erstellen, um die Aufgabe zu erledigen.<\/p>\n

Dadurch ist der Gesch\u00e4ftskunde im Nachteil. Sie m\u00fcssen sich auf die IT verlassen, um Daten aufzubereiten, die ihnen geh\u00f6ren und die sie besser verstehen k\u00f6nnen. Wenn die IT-Abteilung keine Datenvorbereitungstools<\/a> einsetzt, sondern sich bei der L\u00f6sung komplexer Datenprobleme auf ETL-Methoden verl\u00e4sst, werden die Gesch\u00e4ftsanwender wahrscheinlich die Leidtragenden sein, die sich \u00fcber Kundenbeschwerden und kostspielige Fehler beschweren.
\nWas ist also die L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem?
\nGeben Sie die Datenaufbereitung in Selbstbedienung ein.<\/p>\n

Was ist Self-Service-Datenvorbereitung? <\/strong><\/h2>\n

In einem Prozess, der nach wie vor als IT-dominiert gilt, liegt die Datenaufbereitung kaum in den H\u00e4nden der Fachanwender. Dies gilt auch, wenn das Unternehmen ein zentrales ERP oder Data Warehouse betreibt, das nicht f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender zugelassen ist. Aber ein Unternehmen verf\u00fcgt heute \u00fcber verschiedene Arten von Daten, und nicht alle diese Daten m\u00fcssen von der IT-Abteilung verwaltet werden. Kundendatens\u00e4tze, Daten von Marketingkampagnen, Mailinglisten usw. m\u00fcssen nicht von der IT-Abteilung bearbeitet werden, und sie erfordern auch keine ETL-Prozesse.<\/p>\n

Hier erfahren Sie, wie sich ETL und Datenaufbereitung unterscheiden und warum ETL sein EOL-Stadium erreicht. <\/em><\/p>\n

\n

ETL vs. Datenaufbereitung<\/span><\/h3>\n

Was ist das Richtige f\u00fcr Ihr Unternehmen?<\/p>\n

Blog-Beitrag lesen<\/strong> <\/a><\/p>\n<\/div>\n

Wie kann ein Gesch\u00e4ftsanwender also schnell Hunderttausende von Zeilen mit fehlerhaften Daten korrigieren? Ist es \u00fcber Excel, das wiederum die Beherrschung von Funktionen und Formeln erfordert? Hier kommen die Tools f\u00fcr die Datenaufbereitung zur Selbstbedienung ins Spiel.
\nWie der Name schon sagt, bieten Self-Service-Datenvorbereitungstools die M\u00f6glichkeit, dass sachkundige Benutzer (insbesondere Gesch\u00e4ftsanwender, die keine IT-Experten sind) ihre Daten kombinieren, bereinigen, deduzieren, organisieren und f\u00fcr die Verwendung vorbereiten. Die meisten Tools in dieser Self-Service-Kategorie richten sich an Unternehmensanalysten, Datenwissenschaftler und alle Benutzer, die h\u00e4ufig mit gro\u00dfen Datenmengen arbeiten m\u00fcssen.<\/p>\n

Was bewirkt es?<\/h2>\n

Es gibt mehrere Funktionen, die Sie ausf\u00fchren m\u00fcssen, um die Daten f\u00fcr die vorgesehene Verwendung vorzubereiten. Normalerweise w\u00fcrde jede dieser Funktionen Stunden und Tage in Anspruch nehmen, um erledigt zu werden.
\nWenn ein Gesch\u00e4ftsanwender beispielsweise hunderttausend Adressen bereinigen muss, muss er dies manuell tun, indem er zun\u00e4chst die Daten aus dem CRM extrahiert, sie in Excel importiert und Funktionen und Formeln ausf\u00fchrt, um die Daten zu korrigieren. Die Korrekturen werden jedoch oberfl\u00e4chlich sein. Der Benutzer kann h\u00f6chstens Tippfehler oder Rechtschreibfehler und redundante Daten in den Feldern selbst korrigieren. Sie k\u00f6nnen keine komplexen Aufgaben wie Datendeduplizierung<\/a> oder Datenabgleich<\/a> (auch Konsolidierung genannt) durchf\u00fchren, wenn sie Daten von Dritten kombinieren wollen.
\nDie Self-Service-Datenaufbereitung ist somit eine moderne L\u00f6sung f\u00fcr uralte Probleme wie Konflikte zwischen Fachanwendern und IT, Abh\u00e4ngigkeiten und Prozesse, die nicht dem Gesch\u00e4ftszweck der Datenerfassung dienen. Da Unternehmen heute einen datengesteuerten Ansatz fordern, m\u00fcssen Gesch\u00e4ftsanwender mit einem Tool ausgestattet werden, das es ihnen erm\u00f6glicht, komplexe Daten in gro\u00dfem Umfang zu erforschen – ohne dass technische F\u00e4higkeiten oder Programmiersprachenkenntnisse erforderlich sind.
\nSelf-Service-Tools f\u00fcr die Datenvorbereitung demokratisieren den Datenvorbereitungsprozess, und das ist eine dringend ben\u00f6tigte Erleichterung bei CRM-Datenproblemen.<\/p>\n

Wie funktionieren Self-Service-Datenvorbereitungstools?<\/h2>\n

Die meisten Self-Service-Tools zur Datenvorbereitung sind einfach zu bedienen. Nat\u00fcrlich gibt es eine Lernkurve, die mit jeder Software einhergeht, und Sie ben\u00f6tigen eine Einarbeitung, aber da die meisten Tools eine Drag-and-Drop-Oberfl\u00e4che bieten, muss sich der Benutzer nicht auf das Erlernen oder Merken von Funktionen konzentrieren.
\nDatenvorbereitungstools haben die gleichen Ziele, aber unterschiedliche Formen und Funktionen. Bei einigen k\u00f6nnen Sie nur Daten korrigieren, ohne einen erweiterten Datenabgleich durchzuf\u00fchren. In einigen F\u00e4llen m\u00fcssen Sie f\u00fcr jede Funktion eine Gruppe von Werkzeugen verwenden. Einige konzentrieren sich nur auf spezifische Datenvorbereitungsfunktionen wie Datenprofilierung<\/a>, Datenintegration oder Datenbereinigung.
\nEs gibt nur wenige Tools, die einen vielschichtigen Ansatz f\u00fcr die Datenvorbereitung erm\u00f6glichen. Davon ist DataMatch Enterprise das einzige Tool, das einen 8-stufigen Arbeitsablauf hat.
\nWenn Sie ein Tool wie DataMatch Enterprise verwenden, brauchen Sie nur Ihre Datenquelle in das Tool zu importieren, sie Schritt f\u00fcr Schritt durch die Module laufen zu lassen und eine Ausgabe zu erhalten, die Ihren Anforderungen entspricht.<\/p>\n

\"merge<\/strong>
\nJeder Schritt des Moduls erf\u00fcllt wichtige Funktionen wie:
\nDatenintegration: <\/strong>Integrieren Sie Daten aus mehr als 150 Anwendungen und leiten Sie Datens\u00e4tze ab, die Sie f\u00fcr Ihre Analysen und Berichte ben\u00f6tigen. Das bedeutet, dass Sie Daten aus Social-Media-Quellen wie Facebook und Twitter, Big-Data-Plattformen wie Hadoop und CRM-Plattformen wie Salesforce und HubSpot importieren k\u00f6nnen. Sie integrieren die Plattform einfach in DME und nehmen nach und nach Korrekturen vor.
\nDaten-Profiling: <\/strong>Identifizieren Sie die Schwachstellen Ihrer Daten visuell und verschaffen Sie sich einen \u00dcberblick \u00fcber den Zustand Ihrer Daten. Sie k\u00f6nnen die Anzahl der falsch geschriebenen Namen, Tippfehler und andere h\u00e4ufige Datenqualit\u00e4tsprobleme in mehreren Spalten kategorisiert sehen.
\nSaubere Daten: <\/strong>Die Datenbereinigung wird durch die Anwendung vordefinierter Regeln auf Ihre Daten erreicht. Mit diesen Regeln k\u00f6nnen Sie unordentliche Daten bereinigen und nach festgelegten Standards standardisieren. Wenn Ihre Datenspalten beispielsweise Probleme mit gemischter Gro\u00df- und Kleinschreibung aufweisen, k\u00f6nnen Sie sie bereinigen, indem Sie mit einem einfachen Klick auf das Kontrollk\u00e4stchen eine Gro\u00dfbuchstabenfunktion auf die Daten anwenden.<\/p>\n

\"data
\nDaten abgleichen: <\/strong>Abgleich von Daten innerhalb, zwischen oder \u00fcber mehrere Datenquellen hinweg unter Verwendung einer Kombination aus Fuzzy-Matching-Algorithmen<\/a> und dem softwareeigenen Algorithmus. Der Datenabgleich ist die Grundlage der Datenaufbereitung, denn nur so k\u00f6nnen Sie Duplikate aus Ihren Daten entfernen. Wenn das von Ihnen verwendete Tool keine 100-prozentige Datenabgleichsgenauigkeit<\/a> aufweist, gibt es in Ihren Daten wahrscheinlich Tausende von versteckten Duplikaten, die nicht leicht zu erkennen sind.
\nZusammenf\u00fchren: <\/strong>M\u00fcssen Sie mehrere Datens\u00e4tze zu einer einzigen Quelle der Wahrheit zusammenf\u00fchren<\/a>? Die Plattform erm\u00f6glicht es Ihnen, verschiedene Datenquellen zu konsolidieren, was hilfreich ist, wenn Sie ein Projekt zur Datenanreicherung<\/a> initiieren. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Sie diese Versionen mit der Option des Daten\u00fcberlebens speichern, ohne die urspr\u00fcngliche Version zu verlieren.
\nAll diese Funktionen w\u00fcrden normalerweise Monate in Anspruch nehmen. Allein die Profilerstellung w\u00fcrde Wochen dauern. Bereinigung und Deduplizierung nehmen Monate in Anspruch, vor allem, wenn Sie mit Hunderttausenden von Datens\u00e4tzen zu tun haben.<\/p>\n

\"Data
Prozess der Datenaufbereitung<\/figcaption><\/figure>\n

Da der Prozess so komplex ist, versuchen die meisten Unternehmen, Korrekturen direkt am CRM oder an den eigentlichen Datenquellen selbst vorzunehmen, was zu zuk\u00fcnftigen Problemen f\u00fchrt. Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass Teams doppelte oder fehlerhafte Daten erhalten, weil ein anderes Teammitglied unangek\u00fcndigte und nicht genehmigte \u00c4nderungen vorgenommen hat.
\nEin Datenvorbereitungstool verhindert, dass diese Frustrationen \u00fcberhand nehmen, und erm\u00f6glicht es den Gesch\u00e4ftsanwendern, einem Vorbereitungsprozess zu folgen, bei dem sie Daten sicher bereinigen und sogar Kopien davon zur sp\u00e4teren Verwendung speichern k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die wichtigsten Vorteile eines Self-Service-Datenvorbereitungstools: <\/strong><\/h2>\n

Der Self-Service-Ansatz von DataMatch Enterprise f\u00fcr die Datenvorbereitung hat Fortune-500-Unternehmen wie HP, Deloitte und Coca Cola geholfen, Datenqualit\u00e4tsprobleme von unterwegs aus zu l\u00f6sen. Wir spielen auch eine Schl\u00fcsselrolle in Beh\u00f6rden und \u00f6ffentlichen Einrichtungen, wo Nicht-IT-Experten das Tool f\u00fcr den Datenabgleich zwischen und innerhalb von Beh\u00f6rden nutzen k\u00f6nnen. Wir sind bekannt f\u00fcr unsere benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che und die Leichtigkeit, mit der Unternehmen Routineaufgaben der Datenaufbereitung durchf\u00fchren k\u00f6nnen.
\nDie Benutzerfreundlichkeit ist zwar ein Hauptvorteil, aber es gibt noch weitere, wenn Sie in das richtige Werkzeug investieren. Ganz gleich, ob Sie ein kleines Unternehmen, ein Konzern oder eine staatliche Einrichtung sind, die Self-Service-Datenaufbereitung kann Ihnen helfen:
\nSparen Sie Zeit und M\u00fche: <\/strong>Sie m\u00fcssen nicht erst eine Woche mit der Korrektur von Daten verbringen, bevor Sie sie f\u00fcr Einblicke oder Analysen einrichten k\u00f6nnen. Sie k\u00f6nnen in weniger als 45 Minuten Erkenntnisse aus 100.000 Datens\u00e4tzen gewinnen.
\nKeine Notwendigkeit f\u00fcr ETL oder Datenmodellierung: <\/strong>Nat\u00fcrlich keine komplexen Extraktions-, Lade- und Transformationsvorg\u00e4nge mehr. Eine Datenaufbereitungssoftware<\/a> kann problemlos zur Bereinigung gro\u00dfer Datenmengen f\u00fcr die Cloud-Migration oder die CRM-Migration verwendet werden. Sie brauchen weder ETL noch Datenmodellierung, um dies zu erreichen.
\nEinfach f\u00fcr Gesch\u00e4ftsanwender: <\/strong>Diese Tools sind f\u00fcr alle gedacht: Gesch\u00e4ftsanwender, IT-Experten, Datenanalysten und alle, die ihre Daten und die von ihnen gew\u00fcnschten Ergebnisse verstehen.
\nFlexibel und skalierbar: <\/strong>Die Datenmenge, die Sie profilieren k\u00f6nnen, ist unbegrenzt. Die gr\u00f6\u00dfere Benutzerfreundlichkeit erm\u00f6glicht es den Nutzern, sich mit mehreren verschiedenen Quellen zu verbinden und Daten spontan zu kombinieren und zu konsolidieren.
\nGeringere Abh\u00e4ngigkeit von der IT: <\/strong>Datenaufbereitung und Datenqualit\u00e4t liegen nicht allein in der Verantwortung der IT-Abteilung. Es macht also keinen Sinn, sie mit der Korrektur von CRM- oder Marketingdaten zu belasten, wenn sie mit den Daten nicht vertraut sind. Ein Gesch\u00e4ftsanwender versteht seine Daten viel besser als ein IT-Anwender, daher ist es notwendig, dass er die Verantwortung f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t und die Datenvorbereitung \u00fcbernimmt.
\nEin Self-Service-Tool f\u00fcr die Datenaufbereitung ist nur dann gut, wenn es Benutzer ohne technischen Hintergrund in die Lage versetzt, mit ihren Daten zu arbeiten. Wenn das Tool zus\u00e4tzliche Programmierkenntnisse oder eine spezielle Sprache erfordert, ist es nicht die richtige Wahl.<\/p>\n

Wie w\u00e4hlen Sie das richtige Self-Service-Datenvorbereitungstool? <\/strong><\/h2>\n

Es gibt immer mehr Anbieter von Self-Service-Datenvorbereitung, und es kann schwierig sein, die richtige Wahl zu treffen. Wenn Sie auf der Suche nach dem richtigen Werkzeug sind, sollten Sie die folgenden Bedingungen abhaken:<\/p>\n

    \n
  1. Es muss eine benutzerfreundliche Oberfl\u00e4che haben: <\/strong>Der Sinn eines Tools zur Selbstvorbereitung besteht darin, die Datenvorbereitung in kurzer Zeit zu erledigen. Wenn die Benutzeroberfl\u00e4che nicht benutzerfreundlich ist und ein Verst\u00e4ndnis f\u00fcr relationale Datenbanken erfordert, bei denen die Benutzer verschiedene Datenquellen manuell verbinden m\u00fcssen, dann erf\u00fcllt sie wahrscheinlich nicht ihren Zweck. Die Benutzeroberfl\u00e4che sollte per Drag & Drop oder per Mausklick zu bedienen sein.<\/li>\n
  2. Es muss dem Benutzer helfen, die Datenqualit\u00e4tsstandards einzuhalten: <\/strong>Daten, die vollst\u00e4ndig, genau, zug\u00e4nglich und relevant sind und dem beabsichtigten Zweck dienen, gelten als qualitativ hochwertig. Ein Datenvorbereitungstool muss es dem Benutzer erm\u00f6glichen, diese Standards durch Funktionen zur Datenbereinigung<\/a>, Deduplizierung<\/a>, Standardisierung<\/a> und Validierung<\/a> zu erreichen. Vergleichen Sie bei der Auswahl des Ger\u00e4ts mit dieser Liste von Normen. Glauben Sie, dass es Ihnen helfen wird, dieses Ziel zu erreichen?<\/li>\n
  3. Sie muss eine starke Datenabgleichsfunktion haben: <\/strong>Bei der Datenaufbereitung geht es nicht nur um die Behebung oberfl\u00e4chlicher Probleme. Sie behebt tief verwurzelte Probleme wie Datenduplizierung, f\u00fcr die der Datenabgleich die einzige L\u00f6sung ist. Um Duplikate zu entfernen, die zwar \u00e4hnlich sind, aber nicht exakt \u00fcbereinstimmen, ben\u00f6tigen Sie ein Tool, das bew\u00e4hrte Fuzzy-Matching-Algorithmen zur Deduktion komplexer Daten verwendet.<\/li>\n
  4. Es muss mehrere Datenintegrationen zulassen: <\/strong>W\u00e4hrend einige Unternehmen auf diese Funktion verzichten k\u00f6nnen, wenn sie haupts\u00e4chlich mit CSV-Dateien arbeiten, wird dies f\u00fcr Unternehmen mit Plattformen wie Hadoop oder Salesforce ein Problem darstellen. Die von Ihnen gew\u00e4hlte L\u00f6sung sollte die Integration mit verschiedenen CRMs und Datenquellen erm\u00f6glichen.<\/li>\n
  5. Sie muss sicher sein und als Vor-Ort-L\u00f6sung verf\u00fcgbar sein: <\/strong>Einige Organisationen und staatliche Einrichtungen sind mit einer Webversion nicht einverstanden. Sie w\u00fcnschen sich eine L\u00f6sung vor Ort, bei der sie die vollst\u00e4ndige Kontrolle \u00fcber ihre Daten haben. Vor-Ort-L\u00f6sungen sind am sichersten und k\u00f6nnen problemlos auf Ihrem Desktop oder Cloud-Server verwendet werden.<\/li>\n<\/ol>\n

    Self-Service-Tools zur Datenvorbereitung gibt es schon seit einigen Jahren, aber erst jetzt, mit dem Aufkommen von KI, ML, BI und anderen digitalen Revolutionen, sind sie in den Mittelpunkt der Datenverwaltung ger\u00fcckt. Wenn Sie wirklich datengesteuert arbeiten wollen, sollten Sie Ihren Teams das richtige Werkzeug an die Hand geben.
    \nM\u00f6chten Sie wissen, wie     Data Ladder<\/a> Ihnen helfen kann, dieses Ziel zu erreichen? Nehmen Sie Kontakt<\/a> mit einem unserer L\u00f6sungsarchitekten auf, um mehr zu erfahren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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