Data Engineering steigert die Effizienz und Automatisierung
Die Digitalisierung eröffnet die Chance, Medienbrüche zu beseitigen und die Erfassung, Verarbeitung und Auswertung von Daten zu vereinfachen. Allerdings kann es eine Herausforderung darstellen, wenn verschiedene Business-Software-Systeme mit unterschiedlichen Technologien für digitale Geschäftsprozesse verwendet werden müssen. Die Integration der Daten dieser unterschiedlichen Systemen stellt Unternehmen vor grosse Schwierigkeiten.
Warum ist Data Engineering für Unternehmen so wichtig?
Unternehmen generieren täglich grosse Mengen an Daten in verschiedenen Systemen (z. B. Kundeninteraktionen, Leads- und Abschlüsse, Finanzbuchungen). Um diese Daten für Analysen, Prozesse oder AI nutzbar zu machen, müssen sie organisiert, bereinigt und zentral gespeichert werden. Hier kommt das Data Engineering ins Spiel.
Mit Data Engineering werden alle Geschäftsdaten in einer zentralen Datenplattform zusammengebracht, bereinigt und für andere Anwendungen zur Verfügung gestellt. Dies kann für Dashboards und Auswertungen einer Business Intelligence Applikation wie Power BI sein oder aber auch für Schnittstellen verwendet werden. So können zum Beispiel ABC-Kundenklassierungen zentral berechnet und wieder in das zuständige CRM-System übertragen werden. Auch modernste AI ist nur so viel Wert, wie die Daten, mit denen es interagieren kann. Diese liefert modernen Modellen die relevanten Daten, um Fragen beantworten zu können oder Prozesse zu automatisieren.
Die Vorteile des Data Engineering
Datenintegration
Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen (ERP, CRM, externe Marktdaten).
Verwendung von ETL (Extract, Transform, Load)- oder ELT-Prozessen.
Datenarchitektur & Speicherung
Aufbau von skalierbaren Datenplattformen (Data Warehouses, Data Lakes, Lakehouses).
Auswahl der richtigen Speichertechnologie (Datenbanken, Event-Queues, Cloud-Speicher).
Datenqualität & Governance
Sicherstellen, dass Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
Einhaltung von Compliance- und Governance-Vorgaben.
Automatisierung & Skalierbarkeit
Entwicklung von Data Pipelines für automatisierte Datenverarbeitung, von tagesaktuell bis Echtzeit.
Nutzung von Cloud- oder OnPrem-Services für Flexibilität und Kosteneffizienz.
Bereitstellung, Analysen & AI
Ermöglichen von Self-Service-Analytics für Business-Teams.
Grundlagen zur Verwendung eigener Daten für eigene AI-Lösungen und GenAI
Datenintegration
Mit der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, vereinheitlicht und für eine zentrale Nutzung aufbereitet werden. Ziel ist es, ein konsistentes, vollständiges und aktuelles Datenbild zu schaffen, das als Grundlage für weiterführende Prozesse wie Analysen, Berichte und Entscheidungen dient.
Die Zielsetzung, Daten in einer zentralen Datenplattform zu speichern, liegt darin, eine einheitliche, skalierbare und leicht zugängliche Datenplattform zu schaffen. Diese Datenplattform ermöglicht es, strukturierten und unstrukturierten Daten gemeinsam zu speichern und sie flexibel für verschiedene Anwendungen und Analysen zu nutzen. Durch diesen zentralen Speicherort werden Datensilos aufgebrochen, die Datenkonsistenz verbessert und der Zugriff auf aktuelle, bereinigte und transformierte Daten vereinfacht. Dies fördert kollaboratives Arbeiten, beschleunigt datengetriebene Entscheidungen und unterstützt moderne Business Intelligence und Advanced Analytics.
Bessere Entscheidungsfindung
Fundierte, datenbasierte Entscheidungen durch genaue und konsistente Daten.
Effizientere Prozesse
Weniger Zeitaufwand für Datenbereinigung und -suche, mehr Fokus auf Analyse und Umsetzung.
Höhere Datenqualität
Verlässliche, vollständige und aktuelle Daten reduzieren Fehler und Missverständnisse.
Stärkere Wettbewerbsfähigkeit
Schnellere Reaktion auf Marktveränderungen durch aussagekräftige Insights.
Erfüllung von Compliance und Datenschutz
Klare Richtlinien sorgen für Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.
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