Bedeutung von Daten in der digitalen Wirtschaft
Der zentrale Stoff für Innovation und Wettbewerbsfähigkeit in der digitalen Wirtschaft sind Daten. Auf Datenbasis werden Prozesse in Unternehmen optimiert, Modelle entwickelt und Entscheidungen getroffen. Daten effektiv genutzt führt zu einem besseren Verständnis des Marktes und der Zielgruppe. Personalisierte Angebote werden auf der Grundlage von Datenanalysen geschneidert. Das große Ziel hinter der Datennutzung ist die Gewinnung von verwertbaren Informationen.
Grundlagen der Datenverarbeitung
Definition: Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse
Erfassung: Sensoren, Datenbanken, das Web und viele weitere Quellen liefern Daten, die gesammelt werden, in vielen Fälle durch automatisierte Systeme. Während die Daten laufend erfasst werden, erfolgt ein Check auf Qualität und Vollständigkeit.
Speicherung: Daten werden in Datenbanken oder Cloud-Systemen abgelegt. Datenschutzkriterien müssen eingehalten und Datensicherheit garantiert werden. Um einen schnellen Zugriff für eine effiziente Verwaltung zu ermöglich, müssen Daten organisiert gespeichert werden.
Verarbeitung: Rohdaten werden bereinigt, transformiert und ggf. konvertiert. Damit lassen sich Daten aus den unterschiedlichsten Quellen vereinheitlichen und in bestehende Systeme integrieren. Diese Schritte erfolgen oft automatisiert. Das Ergebnis dient als Vorbereitung für Analysen.
Analyse: Statistische und analytische Methoden sind die Werkzeuge für die Datenauswertung. Es werden Muster erkannt, Trends herausgestellt und Zusammenhänge dargestellt. Die Ergebnisse von Analyse visualisiert dargestellt, vereinfachen die Deutung und unterstützen Entscheidungen.
| Datenquellen | Datenformate | ETL-Prozesse |
| interne Systeme, externe Daten, IoT, Webdaten | strukturiert, unstrukturiert, semi-strukturiert | Extract, Transform, Load |
Business-Intelligence (BI) im Überblick
Business-Intelligenz setzt sich zum Ziel, auf Daten basierende Entscheidungen zu treffen. Die beteiligten Komponenten bei der Verarbeitung der Daten sind Data Warehouse-Lösungen, Analyse Tools und Dashboards.
| Fun Fact: Der Begriff „Business Intelligence“ wurde bereits 1958 geprägt |
Einsatzbereiche und Nutzen
In verschiedenen Branchen erweist sich Business-Intelligence als entscheidender Erfolgsfaktor, um Effizienz zu steigern, Prognosen zu erstellen und ein besseres Verständnis für Kunden sowie Geschäftsprozesse zu gewinnen. Sowohl im Handel als auch in der Produktion, dem Gesundheitswesen und Finanzwesen kommen BI-Lösungen zum Einsatz.
| Infobox: ETL vs. ELT – Unterschiede und Einsatzgebiete |
| Definition ETL (Extract, Transform, Load): Der erste Schritt ist die Extrahierung der Daten. Danach erfolgt die Transformation, beispielsweise durch Bereinigung, Anreicherung und Konvertierung (Umwandlung). Danach werdend die Daten in ein Zielsystem übertragen. Definition ELT (Extract, Load, Transform): Der erste Schritt ist ebenfalls die Extrahierung. Danach jedoch werden die Daten direkt ins System übertragen. Im Zielsystem findet dann die Transformation statt. Die Daten werden meist in modernen Cloud-Datenbanken oder Data Lakes gehalten. |
| Einsatzgebiete ETL: Mit dem ETL-Prozess werden Daten vor allem in klassische Data Warehouses geladen. Vor dem Laden werden die Daten umfassend aufbereitet, beispielsweise strukturiert. Einsatzgebiete ELT: Die ELT-Methode findet bei großen Datenmengen Anwendung. Unstrukturierte Daten werden in eine Cloud geladen. Leistungsstarke Systeme transformieren die Daten, die dann ins Zielsystem. |
| Vorteile ETL: Die Daten lassen sich gut kontrollieren, was eine hohe Qualität zur Folge hat. ETL ist in traditionellen BI-Archetekturen etabliert. Vorteile ELT: Der Vorteile sind schnellere Ladezeiten und eine hohe Skalierbarkeit. Datenintensive und moderne Anwendungen nutzen die Flexibilität bei dieser Methode. |
| Nachteile ETL: Die Perfomance könnte bei steigender Datenmenge in die Knie gehen. Daher ist diese Methode nicht so gut für Echtzeitanalysen. Nachteile ELT: Hier spielt die Leistungsfähigkeit des Zielsystems eine Rolle. Da die Daten oft in Clouds geladen sind, besteht eine höhere Anforderung an Datenschutz und Compliance. |
Herausforderungen und Risiken
Datenqualität und Datenintegration
Verschiedene Quellen liefern inkonsistente Daten, was die Zusammenführung der Daten erschwert. Analysen leiden, wenn Datensätze unvollständig oder fehlerhaft sind. Es kostet Zeit, Daten manuell aufzubereiten, was wiederum fehleranfällig ist. Werden automatisierte Integrationsprozesse genutzt, müssen diese regelmäßig überwacht und modifiziert werden. Stammdaten harmonisch zu halten, erweist sich in der Praxis als hochkomplex.
| Zeitstrahl – Entwicklung von BI und Datenverarbeitung |
| 1958: Begriff „Business Intelligence“ entsteht |
| 1990er: Data Warehouses etablieren sich |
| 2000er: BI-Tools verbreiten sich |
| 2010er: Self-Service & Mobile BI |
| 2020er: KI-Integration & Echtzeit-Analysen |
Datenschutz und Compliance (DSGVO)
Die Einhaltung der strengen Vorgaben zum Umgang mit datenbezogenen Daten ist eine Herausforderung. Dokumentationen und Audits in Unternehmen betreffend der Datenverarbeitung sind notwendig. Ein Risikomanagement muss etabliert sein, wenn Daten in Cloud-Umgebungen gehalten werden. Die Schulung der Mitarbeiter im Umgang mit sensiblen Daten ist obligatorisch. Des Weiteren müssen Verschlüsselungstechniken und Zugriffsbeschränkungen eingerichtet werden.
Komplexität und Schulungsbedarf
Schulungsbedarf besteht vor allem dann, wenn Tools und Technologien im Unternehmen zur Datenverarbeitung im Einsatz sind. Fachkräfte sind teils schwierig zu finden. Mitarbeiter sollten regelmäßige weitergebildet werden, um Schritt halten zu können. Werden neue Systeme integriert bedeutet dies einen hohen Mehraufwand in der Prozessgestaltung. Veränderungen stoßen nicht immer auf Akzeptanz bei den Mitarbeitern.
Zukunftstrends
- Echtzeit-Analysen und Streaming-Daten
- Self-Service BI und Demokratisierung von Daten
- Nachhaltigkeit und ESG-Datenanalyse
FAQ – Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen BI und Data Analytics?
BI (Business Intelligence) konzentriert sich auf die Auswertung und Darstellung von Unternehmensdaten zur Entscheidungsfindung, während Data Analytics tiefergehende Analysen und Prognosen aus großen Datenmengen ermöglicht.
Welche Voraussetzungen braucht ein Unternehmen für BI?
Für BI benötigt ein Unternehmen strukturierte Datenquellen, klare Datenstrategie und geschultes Personal.
Wie sicher sind BI-Systeme in Bezug auf Datenschutz?
BI-Systeme können sicher sein, wenn sie strenge Datenschutzmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffsbeschränkungen sowie DSGVO-Konformität einhalten.
Welche Rolle spielt KI in der Business-Intelligence?
Künstliche Intelligenz unterstützt Business Intelligence durch Automatisierung, Mustererkennung und die Verbesserung von Echtzeit-Analysen.
Fazit
BI ist der Schlüssel für Datenverarbeitung und digitale Transformation im Unternehmen. Datenqualität, Strategie und Usability sind wesentliche Erfolgsfaktoren mit BI. KI und Nachhaltigkeit werden neben Automatisierungen Business-Intelligence-Lösungen bereichern.
(Bildquelle: Pixabay.com – CC0 Public Domain)