Bereits im Jahr 2018 betrug die von Unternehmen generierte Datenmenge rund 33 Zettabyte (ZB). Zur Orientierung: Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte. Die International Data Corporation geht davon aus, dass Firmen in 2025 175 ZB erzeugen werden. Das hieße: Mit jedem Jahr generieren sie rund 27 Prozent mehr Daten. Diese Datenmengen stellen für Unternehmen eine Herausforderung dar. Denn: Die vorliegenden Rohdaten können unübersichtlich, inkonsistent und schwer zu verstehen sein. An dieser Stelle kommt Data Transformation ins Spiel. Sie ermöglicht es, Daten so umzugestalten und zu restrukturieren, dass sie leicht analysiert und interpretiert werden können.
Wir zeigen Ihnen, welche Methoden und Techniken eine Data Transformation nutzt, damit Unternehmen auf Basis ihrer Daten fundierte Geschäftsentscheidungen treffen können. Dabei erklären wir auch, vor welchen Herausforderungen Sie bei der Datentransformation stehen und mit welcher Software Sie diese effizient angehen können.
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Data Transformation – Definition
Data Transformation ist ein zentraler Prozess in der Datenverarbeitung, der die Umformung von Rohdaten in eine optimierte Form umfasst. Dies geschieht durch eine Reihe von Maßnahmen, die darauf abzielen, die Daten für Analysen, Visualisierungen und andere Verarbeitungsschritte besser zugänglich zu machen.
Data Transformation umfasst je nach Bedarf verschiedene Schritte. Dazu gehören zum Beispiel das Bereinigen von fehlerhaften oder fehlenden Werten, die Umwandlung von Datentypen, das Aggregieren von Datenpunkten, das Gruppieren von Daten nach bestimmten Kriterien und das Hinzufügen neuer berechneter Variablen. Zusätzlich können Daten sortiert, gefiltert und duplizierte Einträge entfernt werden.
Die Datentransformation dient dazu, die Qualität der Daten zu erhöhen, Inkonsistenzen zu beseitigen und die Datenstruktur an die eigenen Anforderungen anzupassen.
Sie ermöglicht es, aussagekräftige Muster, Trends und Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, die in ihrer Rohform in der Regel nicht sichtbar sind. Die Datentransformation ist somit ein wesentlicher Schritt, um aus Rohdaten wertvolle Informationen zu gewinnen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Data Transformation vs. Data Pipeline
Data Transformation bezieht sich auf die Umwandlung von Daten, um deren Format, Struktur oder Wert zu ändern. Dies geschieht, um Daten für Analysen oder Verarbeitung besser geeignet zu machen. Data Pipelines hingegen sind Abläufe, die Daten von einer Quelle zur Zielspeicherung transportieren und dabei Schritte wie Datentransformation, Filterung und Aggregation einschließen. Während Data Transformation auf die Daten selbst abzielt, konzentrieren sich Data Pipelines auf den reibungslosen Fluss von Daten zwischen verschiedenen Stationen. Data Transformation ist somit ein Bestandteil von Data Pipelines, die den gesamten Prozess der Datenbewegung, -verarbeitung und -speicherung orchestrieren.
Data Transformation – Methoden und Techniken
Um das Format, die Struktur oder den Wert von Daten zu verändern, nutzt Data Transformation diese Methoden und Techniken:
Überarbeitung (Revising)
Die Überarbeitung gewährleistet, dass die Daten ihren beabsichtigten Verwendungszweck unterstützen. Dafür müssen Unternehmen die Daten in einer erforderlichen und korrekten Weise organisieren. Dafür normalisieren sie zunächst den Datensatz. Das heißt: Sie eliminieren Redundanzen im Datensatz, wodurch das Datenmodell präziser und lesbarer wird und gleichzeitig weniger Platz beansprucht. Bei diesem Vorgang ist viel kritisches Denken, Untersuchung und Reverse Engineering erforderlich.
Über eine Datenbereinigung stellen sie danach die Formatierungsfähigkeit der Daten sicher. Das bedeutet auch: Sie gewährleisten eine Konsistenz und Korrektheit der Daten. Mit der Formatkonvertierung ändern sie die Datentypen, um eine Kompatibilität sicherzustellen. Zu guter Letzt entfernen Unternehmen Duplikate in den Datensätzen und validieren die Daten.
Manipulation
Die Manipulation beinhaltet die Erstellung neuer Werte aus vorhandenen oder die Änderung von vorhandenen Daten durch Berechnungen. Manipulation wird auch verwendet, um unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umzuwandeln, die von Machine-Learning-Algorithmen verwendet werden können. Es gibt diese Ausprägungen der Datenmanipulation:
Ableitung (Derivation): Hierbei handelt es sich um Berechnungen über mehrere Spalten hinweg.
Zusammenfassung (Summarization): Diese Technik aggregiert Werte.
Pivotisierung: Hierbei werden Spaltenwerte in Zeilen und umgekehrt umgewandelt.
Sortieren, Anordnen und Indizieren: Daten werden sortiert, geordnet und indiziert, um die Suchleistung zu verbessern.
Skalierung, Normalisierung und Standardisierung: Diese Techniken helfen beim Vergleich von ungleichen Zahlen, indem sie sie auf eine konsistente Skala setzen.
Vektorisierung: Diese Technik hilft dabei, nicht-numerische Daten in Nummernarrays umzuwandeln, die häufig für Anwendungen im maschinellen Lernen verwendet werden.
Trennen (Separating)
Separating zerlegt Datenwerte für eine detaillierte Analyse in mehrere Teile. Dies beinhaltet die Aufteilung einer einzelnen Spalte mit mehreren Werten in separate Spalten mit jedem dieser Werte. Dies ermöglicht das Filtern basierend auf bestimmten Werten.
Kombinieren/Integrieren (Combining/Integrating)
Diese Methode der Data Transformation kombiniert Datensätze aus verschiedenen Tabellen und Quellen, um eine umfassendere Sicht auf die Aktivitäten und Funktionen einer Organisation zu erhalten. Dabei werden Daten aus mehreren Tabellen und Datensätzen kombiniert.
Datenverglättung (Data Smoothing)
Data Smoothing entfernt sinnlose, ungenaue oder verzerrte Daten aus dem Datensatz. Auf diese Weise sind die Daten konsistenter, so dass es Unternehmen leichter fällt, Trends zu identifizieren.
Datenaggregation
Diese Data Transformation Technik sammelt Rohdaten aus mehreren Quellen und fasst sie in einer einheitlichen Form zusammen, die für die Analyse verwendet werden kann. Ein Beispiel hierfür sind Rohdaten, die Statistiken wie Durchschnitte und Summen liefern.
Diskretisierung
Mit Hilfe dieser Technik erstellen Unternehmen Intervallbezeichnungen in kontinuierlichen Daten, um deren Effizienz und einfachere Analyse zu verbessern. Dabei kommen Entscheidungsbaumalgorithmen zum Einsatz, um große Datensätze in kategoriale Daten zu transformieren.
Verallgemeinerung (Generalization)
Niedrigstufige Datenattribute werden mithilfe von Hierarchien in hochstufige Attribute umgewandelt, um klarere Datenschnappschüsse zu erstellen.
Attributkonstruktion (Attribute Construction)
Diese Data Transformation Technik erstellt eine neue Reihe von Attributen aus einem bestehenden Satz, um den Analyseprozess zu erleichtern.
Data Transformation Process – So geht’s
Um Daten in eine neue Form zu bringen und diese so für Analysen nutzbar zu machen, erfolgt der Data Transformation Process in den folgenden Schritten:
- Datenidentifizierung
In diesem ersten Schritt geht es darum, die Datenquellen und -typen zu identifizieren. Hierbei verwenden Datenexperten Datenprofiling-Tools oder -Skripte, um die Struktur und die Charakteristika der Daten zu verstehen. Dadurch wird auch festgelegt, wie die Daten transformiert werden sollen. Die Daten können aus verschiedenen Quellen wie strukturierten Quellen, Streaming-Quellen oder Log-Dateien von Webanwendungen stammen. In dieser Phase analysieren die Fachleute die Daten, um ein besseres Verständnis für ihre Struktur und Bedeutung zu gewinnen.
- Datenzuordnung (Data Mapping)
Während der Datenzuordnung verknüpfen Datenexperten Datenfelder aus einer Quelle mit Datenfeldern in einer anderen Quelle. Diese Zuordnung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt transformiert und in die gewünschte Struktur gebracht werden können. Die Datenexperten bestimmen, welche Datenfelder miteinander übereinstimmen und wie sie während des Transformationsprozesses behandelt werden sollen.
- Codegenerierung
In diesem Schritt wird der Softwarecode generiert, der benötigt wird, um die Daten gemäß den Transformationsanforderungen zu bearbeiten. Dieser Code kann entweder von Daten-Transformationswerkzeugen automatisch erstellt werden oder von den Datenexperten selbst geschrieben werden. Der generierte Code enthält Anweisungen zur Umwandlung der Daten gemäß den Spezifikationen aus den vorherigen Schritten.
- Ausführung des Codes
Während der Ausführung des Codes werden die tatsächlichen Daten-Transformationen durchgeführt. Dieser Schritt beinhaltet die Anwendung des zuvor generierten Codes auf die Daten, um sie in die gewünschte Form zu bringen. Hier erfolgt die eigentliche Manipulation der Daten gemäß den festgelegten Regeln und Transformationen.
- Überprüfung
Nachdem die Daten transformiert wurden, erfolgt die Überprüfung. Datenexperten oder Geschäfts-/Endbenutzer prüfen, ob die Ausgabedaten den festgelegten Transformationsanforderungen entsprechen. Falls nicht, werden Anomalien und Fehler erkannt und korrigiert. Diese Überprüfung ist wichtig, um sicherzustellen, dass die transformierten Daten korrekt und qualitativ hochwertig sind.
Data Transformation – Benefits
Unternehmen profitieren von einer Data Transformation auf diese Weise:
Verbesserte Datenqualität
Durch Data Transformation können Unternehmen unstrukturierte oder fehlerhafte Daten in strukturierte und nützliche Informationen umwandeln. Das trägt zur Vermeidung von Fehlern und Fehlinterpretationen bei.
Beispiel: Ein Einzelhändler sammelt Verkaufsdaten, in denen einige Produktcodes falsch eingegeben wurden. Durch eine automatisierte Data Transformation werden diese Codes korrigiert und einheitlich formatiert, was genaue Analysen und Berichte ermöglicht.
Datenintegration
Unternehmen können verschiedene Datensätze aus verschiedenen Quellen harmonisieren und kombinieren. Auf diese Weise schaffen sie eine einheitliche Sicht auf die Daten. Das ermöglicht umfassendere Einblicke.
Beispiel: Ein Versicherungsunternehmen hat Kundendaten in mehreren Abteilungen. Mit Data Transformation können diese Daten aus den Abteilungen zusammengeführt werden, um ein 360-Grad-Kundenprofil zu erstellen.
Erweiterte Analysemöglichkeiten
Data Transformation bereitet Daten so auf, dass sie in fortschrittlichen Analysetechniken wie maschinellem Lernen verwendet werden können, was zu präziseren Vorhersagen und besseren Einblicken führt.
Beispiel: Ein Gesundheitsunternehmen nutzt Data Transformation, um Patientendaten für maschinelles Lernen vorzubereiten. Auf diese Weise kann es ein Modell entwickeln, das das Risiko von bestimmten Krankheiten für verschiedene Altersgruppen vorhersagt.
Effiziente Datenverarbeitung
Durch Aggregation, Filterung und Reduzierung von Datenvolumen mittels Data Transformation können Firmen die Verarbeitungszeit und Ressourcennutzung reduzieren.
Beispiel: Ein Logistikunternehmen sammelt große Mengen an Standortdaten von Fahrzeugen. Durch Data Transformation werden nur relevante Daten wie Stopps und Pausen ausgewählt, um Routenoptimierungen durchzuführen.
Anpassung an neue Anforderungen
Unternehmen können sich ändernden Anforderungen anpassen, indem sie Daten in das benötigte Format oder die benötigte Struktur umwandeln.
Beispiel: Eine Bank muss Berichte für regulatorische Behörden erstellen, die spezifische Datenformate erfordern. Durch Data Transformation können die internen Daten in das geforderte Format umgewandelt werden.
Bessere Entscheidungsfindung
Gut transformierte Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen auf Grundlage zuverlässiger Informationen, was zu einer insgesamt besseren Geschäftsleistung führt.
Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen analysiert Kaufverhalten, um Produktangebote zu optimieren. Durch Data Transformation werden die Daten so aufbereitet, dass klare Trends in den Kaufentscheidungen sichtbar werden.
Weniger Risiken
Durch die Konsolidierung, Bereinigung und Strukturierung von Daten können Firmen Fehler und Unsicherheiten minimieren, was zu weniger Risiken in Geschäftsentscheidungen führt.
Beispiel: Ein Pharmaunternehmen führt klinische Studien durch. Durch Data Transformation werden die Studiendaten einheitlich formatiert. So senkt das Unternehmen die Fehlerrate bei der Analyse und generiert sicherere Ergebnisse.
Niedrigere Kosten
Data Transformation ermöglicht eine effiziente Verarbeitung von Daten, was zu einer Reduzierung der Ressourcen und der Arbeitszeit führt.
Beispiel: Ein Versorgungsunternehmen verarbeitet Abrechnungsdaten. Durch Data Transformation können die Daten schneller aggregiert werden, was zu einer Kostensenkung bei der Datenverarbeitung führt.
Wettbewerbsvorteil
Gut transformierte Daten erlauben Unternehmen, schneller auf Markttrends zu reagieren und innovative Lösungen zu entwickeln. Das verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil.
Beispiel: Ein Einzelhändler analysiert Verkaufsdaten, um Trends in Echtzeit zu identifizieren. Dank Data Transformation kann das Unternehmen schnell auf veränderte Kundenpräferenzen reagieren und seine Produktangebote anpassen.
Data Transformation – Herausforderungen
Die Benefits einer umfassenden Data Transformation liegen damit auf der Hand. Warum nutzen also nicht alle Unternehmen den Prozess? Das wird schnell klar, wenn wir einen Blick auf die Herausforderungen der Data Transformation werfen:
Datenqualität
Unternehmen stehen vor der Herausforderung, sicherzustellen, dass die Daten, die sie verwenden, von hoher Qualität sind. Das bedeutet, sie müssen frei von Fehlern, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten sein. In der Regel ist das ohne eine Software nicht möglich. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Einzelhändler analysiert Verkaufsdaten, um Trends zu identifizieren. Wenn die Daten ungenaue oder fehlende Einträge enthalten, können die abgeleiteten Erkenntnisse irreführend sein.
Integration von Daten
Oft kommen Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten. Die Herausforderung besteht darin, diese verschiedenen Datenquellen zu kombinieren, um ein umfassendes Bild zu erhalten. Ein praktisches Beispiel: Ein Finanzunternehmen möchte eine 360-Grad-Sicht auf seine Kunden haben. Dabei müssen Daten aus verschiedenen Abteilungen, wie Vertrieb, Marketing und Kundendienst, zusammengeführt werden.
Datensicherheit
Während der Data Transformation müssen Unternehmen sicherstellen, dass sensible Informationen geschützt sind. Zum Beispiel: Ein medizinisches Forschungsunternehmen verarbeitet Patientendaten für klinische Studien. Hier ist der Schutz der Patientenidentität und anderer vertraulicher Informationen von höchster Bedeutung.
Fachkenntnisse
Die Fähigkeit, Daten zu analysieren und in geschäftsrelevante Erkenntnisse umzuwandeln, erfordert Fachwissen. Beispiel: Ein Marketingteam möchte die Effektivität seiner Kampagnen bewerten. Dazu müssen die Teammitglieder Daten interpretieren können, um herauszufinden, welche Strategien erfolgreich waren.
Veränderung der Unternehmenskultur
Unternehmen müssen möglicherweise ihre Kultur ändern, um datenbasierte Entscheidungen zu fördern. Beispiel: Ein traditionelles Fertigungsunternehmen möchte agiler werden. Es muss die Kultur ändern, um Entscheidungen mehr auf Grundlage von Daten und Analysen zu treffen, anstatt sich ausschließlich auf Erfahrung zu verlassen.
Technologieauswahl
Die Auswahl der richtigen Data Transformation Software ist entscheidend. Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte personalisierte Empfehlungen für Kunden entwickeln. Hierbei muss es die richtige Datenanalyseplattform auswählen.
Skalierbarkeit
Während der Transformation müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Infrastruktur mit wachsenden Datenmengen umgehen kann. Beispiel: Ein soziales Netzwerk verzeichnet einen rapiden Anstieg neuer Benutzer. Die Datenbank muss in der Lage sein, mit der steigenden Anzahl von Nutzerdaten umzugehen.
Kostenmanagement
Die Umstellung auf datengetriebene Entscheidungen und Prozesse kann kostenintensiv sein. Beispiel: Ein Logistikunternehmen investiert in IoT-Sensoren, um Echtzeitdaten von Lieferungen zu sammeln. Hierbei müssen die Kosten für die Technologie und die Schulung der Mitarbeiter berücksichtigt werden.
Zeitliche Aspekte
Die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse nimmt in der Regel viel Zeit in Anspruch. Beispiel: Ein Online-Marktplatz möchte das Kaufverhalten der Kunden verstehen, um die Produktangebote anzupassen. Verzögerungen bei der Datenverarbeitung könnten die Fähigkeit zur schnellen Anpassung beeinträchtigen.
Data Transformation – Praktische Einsatzgebiete
Data Transformation ist in vielen Branchen ein entscheidender Prozess, um aus Rohdaten verwertbare Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Hier sind einige praxisnahe Beispiele für die Branchen Versicherungen, Banken und den öffentlichen Sektor:
Versicherungen
- Risikobewertung: Transformieren von Kundendaten (Alter, Geschlecht, Krankengeschichte etc.) in ein standardisiertes Risikoprofil, um Versicherungsprämien festzulegen.
- Schadensanalysen: Daten von Schadensfällen können transformiert werden, um Muster und Trends zu erkennen, die zur Vorhersage zukünftiger Schäden oder zur Betrugserkennung genutzt werden können.
- Kundeninteraktion: Konversion von Kundendaten aus verschiedenen Kanälen (z. B. E-Mail, Telefon, Online) in ein einheitliches Format, um einen 360-Grad-Blick auf den Kunden zu erhalten.
Banken
- Kreditwürdigkeitsprüfung: Umwandlung von Daten über Einkommen, Ausgaben, frühere Kredite und Zahlungsverhalten in einen Kredit-Score, der zur Entscheidungsfindung bei Kreditanträgen verwendet wird.
- Handelsdatenanalyse: Transformieren von Rohdaten über Börsentransaktionen in strukturierte Formate, um Marktanalysen durchzuführen oder Handelsstrategien zu entwickeln.
- Geldwäscheerkennung: Aggregation und Transformation von Transaktionsdaten, um auffällige Muster zu identifizieren, die auf potenzielle Geldwäscheaktivitäten hinweisen könnten.
Öffentlicher Sektor
- Stadtplanung: Umwandlung von Verkehrs-, Bevölkerungs- und Infrastrukturdaten in Modelle, um die Stadtentwicklung zu planen.
- Soziale Dienste: Transformation von Daten zu Personen, die soziale Dienste in Anspruch nehmen, um den Bedarf besser zu verstehen und Ressourcen effizienter zuzuweisen.
- Steuerdatenverarbeitung: Sammeln und Transformieren von Finanzdaten von Bürgern und Unternehmen, um Steuererklärungen zu überprüfen und die Steuerlast zu berechnen.
Diese Beispiele verdeutlichen, dass Data Transformation in jeder Branche ein kritischer Schritt ist, um aus einer Flut von Daten nützliche, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es hilft Organisationen nicht nur, ihre derzeitige Situation besser zu verstehen, sondern auch, zukünftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen.
In Bezug auf die zuvor genannten Anwendungen in der Versicherungs- und Bankenbranche sowie dem öffentlichen Sektor, könnten diese Anwendungen in die folgenden Unterbereiche von Data Transformation eingeordnet werden:
Versicherungen
- Risikobewertung
- Normalisierung des Datensatzes: Entfernung redundanter Information
- Datenbereinigung: Sicherstellung von konsistenten Daten
- Datenvalidierung: Überprüfung der Integrität von Kundendaten
- Schadensanalysen
- Datenaggregation: Kombination von Daten aus verschiedenen Schadensfällen zur Mustererkennung
- Datenverglättung: Entfernen von unregelmäßigen Daten zur besseren Trendanalyse
- Kundeninteraktion
- Kombinieren/Integrieren: Kombinieren von Kundendaten aus verschiedenen Kanälen
- Datenbereinigung: Sicherstellung der Konsistenz der Daten aus verschiedenen Quellen
Banken
- Kreditwürdigkeitsprüfung
- Normalisierung des Datensatzes: Umwandlung von Finanzdaten in standardisierte Formate
- Datenvalidierung: Überprüfung der Kreditdaten auf Vollständigkeit
- Handelsdatenanalyse
- Datenaggregation: Kombinieren von Daten über mehrere Börsentransaktionen
- Sortieren, Anordnen und Indizieren: Optimierung der Daten für schnelle Analysen
- Geldwäscheerkennung
- Deduplizierung: Identifikation und Entfernung von Duplikaten
- Datenbereinigung: Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz der Transaktionsdaten
Öffentlicher Sektor
- Stadtplanung
- Kombinieren/Integrieren: Fusion von Daten aus verschiedenen städtischen Abteilungen
- Datenaggregation: Kombinieren von Daten für eine ganzheitliche Analyse
- Soziale Dienste
- Datenverglättung: Entfernen von Ausreißern und Anomalien aus den Daten
- Datenaggregation: Zusammenfassen von Daten von verschiedenen Dienstanbietern oder Regionen
- Steuerdatenverarbeitung
- Formatkonvertierung: Anpassen von finanziellen Datentypen für die Steuerberechnung
- Datenbereinigung: Entfernung fehlerhafter oder inkonsistenter Einträge
Diese Einordnung dient nur als grobe Richtlinie, wie die beschriebenen Anwendungen in die Methoden und Techniken der Data Transformation passen könnten. Je nach spezifischem Anwendungsfall und Kontext können sich die Zuordnungen natürlich unterscheiden.
Data Transformation – Use Cases
Um den Einsatz einer Data Transformation und die daraus entstehenden Benefits in der Praxis besser zu verstehen, lassen Sie uns einen Blick auf klassische Use Case werfen:
1. Banken: Optimierung des Kreditvergabeprozesses
Ein klassischer Use Case im Banken-Sektor sieht wie folgt aus:
Situation
Eine Großbank steht vor der Herausforderung, den Prozess der Kreditvergabe zu beschleunigen. Gleichzeitig möchte sie sicherstellen, dass sie qualitativ hochwertige Kreditentscheidungen trifft.
Lösung durch Data Transformation
Die Bank sammelt Daten aus verschiedenen Quellen: Kredithistorie, aktuelle finanzielle Situation des Antragstellers, Arbeitsgeschichte und andere relevante Parameter. Diese Daten können in verschiedenen Formaten vorliegen und benötigen eine einheitliche Struktur für eine effiziente Verarbeitung. Eine Data Transformation bringt diese heterogenen Daten in ein einheitliches Format, das von Kreditbewertungsalgorithmen leicht verarbeitet werden kann.
Ergebnis
Durch den Einsatz von Data Transformation kann die Bank den Kreditvergabeprozess erheblich beschleunigen, die Genauigkeit ihrer Entscheidungen verbessern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern.
2. Versicherungen: Betrugserkennung
Ein klassischer Use Case in der Versicherungsbranche sieht wie folgt aus:
Situation
Eine Versicherungsgesellschaft will ihren Schadenabwicklungsprozess optimieren und Betrugsfälle frühzeitig erkennen.
Lösung durch Data Transformation
Die Gesellschaft sammelt unter anderem Daten von Unfällen, Policen und der Historie von Kundenclaims. Im Rahmen einer Data Transformation bereitet sie die Daten auf und speichert sie in einem zentralisierten System, das mit Algorithmen zur Betrugserkennung ausgestattet ist.
Ergebnis
Mit Hilfe der Data Transformation kann die Versicherungsgesellschaft Muster und Anomalien in den Schadensfällen erkennen, die auf potenziellen Betrug hindeuten. Auf diese Weise kann sie viel Geld an unrechtmäßigen Forderungen einsparen.
3. Öffentlicher Sektor: Stadtplanung und Verkehrsmanagement
Ein klassischer Use Case im öffentlichen Sektor sieht wie folgt aus:
Situation
Eine Großstadt möchte den Verkehrsfluss optimieren und gleichzeitig die städtebauliche Entwicklung planen.
Lösung durch Data Transformation
Die Stadt sammelt Daten von Verkehrssensoren, öffentlichen Verkehrsmitteln, Bürger-Feedback und städtebaulichen Projekten. Nach der Transformation der Daten speist sie diese in ein intelligentes Verkehrsmanagementsystem ein, das den Verkehrsfluss in Echtzeit analysiert und Prognosen für städtebauliche Entscheidungen erstellt.
Ergebnis
Durch eine Data Transformation kann die Stadt den Verkehrsfluss in Echtzeit überwachen, Staus verhindern und fundierte Entscheidungen über zukünftige städtebauliche Projekte treffen.
Data Transformation als Vorteil oder Teil eines Prozesses?
Data Transformation alleinstehend bietet viele Vorteile, insbesondere wenn Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen in ein konsistentes Format für Analyse oder Berichterstattung bringen. Allerdings entfaltet sie ihr volles Potenzial meist innerhalb eines umfassenderen Prozesses – sei es Datenanalyse, Machine Learning oder andere geschäftliche Anwendungen. Innerhalb solcher Prozesse ermöglicht die Data Transformation die nahtlose Integration und Analyse von Daten. Dies führt letztlich zu besseren Entscheidungen, Optimierungen und Innovationen.
Data Transformation Tools: 5 etablierte Anbieter
Um die mit einer Datentransformation einhergehenden Herausforderungen zu meistern, müssen sich Unternehmen vor allem für die richtige Data Transformation Software entscheiden. Diese hat einen enormen Einfluss darauf, wie viel Arbeit die Umwandlung und Aufbereitung ihrer Daten tatsächlich mitbringt. Hier sind 5 Data Transformation Services, die große Teile der Datenverarbeitung automatisiert übernehmen:
Talend
Talend ist ein weit verbreitetes Open Source ETL-Tool. Kunden können mit diesem Daten aus verschiedenen Quellen erfassen, transformieren und in verschiedene Formate umwandeln. Talend verfügt über eine benutzerfreundliche grafische Oberfläche und unterstützt auch komplexe Transformationen durch die Verwendung von Skripten und benutzerdefiniertem Code.
Konfuzio
Konfuzio ist ein führender Anbieter von KI-gestützter Dokumentenverarbeitung und -transformation. Die Plattform nutzt dabei fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen, um Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren und zu transformieren. Dies ist besonders nützlich für Unternehmen, die große Mengen an unstrukturierten Daten wie aus Texten, Berichten und Dokumenten verarbeiten und analysieren möchten. Konfuzio ermöglicht die Automatisierung aller Datenerfassungs- und Transformationsschritte. Auf diese Weise sparen Unternehmen viel Zeit und Ressourcen.
Informatica
Informatica bietet Funktionen wie Datenqualitätsprüfung, -transformation und -migration. Die Data Transformation Plattform ermöglicht es Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, zu bereinigen, zu transformieren und in verschiedenen Zielformaten zu laden. Zudem verfügt sie über erweiterte Funktionen wie Datenmaskierung und -anonymisierung für die Datensicherheit.
Microsoft Azure Data Factory
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Mehr erfahren
Azure Data Factory ist ein cloudbasierter Dienst von Microsoft, der die Extraktion, Transformation und das Laden von Daten ermöglicht. Er integriert sich nahtlos in andere Azure-Dienste und bietet leistungsstarke Datenverarbeitungsfunktionen. Benutzer können Datenpipelines erstellen, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in verschiedene Ziele laden. Die Plattform bietet auch Überwachung, Protokollierung und Skalierbarkeit für komplexe Data-Transformation-Szenarien.
Apache NiFi
Apache NiFi ist eine Data Transformation Open Source Plattform, die Datenintegration, -transformation und -bewegung ermöglicht. Es bietet eine benutzerfreundliche, webbasierte Benutzeroberfläche, um Datenflüsse zu erstellen, die Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und transformiert. NiFi unterstützt auch die Verarbeitung von Echtzeitdaten und bietet eine Vielzahl von Prozessoren für die Datenmanipulation.
FAQ
Data Transformation ist der Prozess der Umwandlung und Aufbereitung von Daten, um sie für Analysen, Verarbeitung und Berichterstattung geeignet zu machen. Dies beinhaltet das Ändern von Datentypen, das Filtern, das Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen und das Neuanordnen von Spalten oder Zeilen. Data Transformation ist entscheidend, um für die digitale Transformation rohe Daten in eine nützliche Form zu bringen, die bessere Einblicke und Entscheidungsfindungen ermöglicht.
Machine Learning spielt eine zentrale Rolle bei der Data Transformation. Es beschleunigt den Prozess durch automatisches Erkennen von Mustern in den Daten. Durch diese Fähigkeit kann es Daten effizient umwandeln und optimieren. Dies führt zu schnelleren und genaueren Ergebnissen. Darüber hinaus ermöglicht Machine Learning fundierte Entscheidungen, indem es automatisiert wertvolle Einblicke aus den transformierten Daten gewinnt.
Unternehmen können aus einer Vielzahl von Data Transformation Tools wählen. Besonders effizient macht der Anbieter Konfuzio die Verarbeitung von Daten. Denn: Er nutzt künstliche Intelligenz und Machine Learning, so dass Unternehmen ihre Daten automatisiert nach eigenen Vorgaben extrahieren, transformieren und an danach folgende Workflows übergeben können. Auf diese Weise löst die Software wichtige Herausforderungen der Data Transformation, wie beispielsweise die Sicherstellung der Datenqualität.
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