Was ist der Datenfluss?

Erfahren Sie, wie Daten durch Systeme fließen, Geschäftsprozesse unterstützen und Einblicke ermöglichen.

Definition des Datenflusses

Der Begriff "Datenfluss" beschreibt, wie Daten zwischen Systemen, Anwendungen und Prozessen bewegt und wie die Daten dabei transformiert werden.

Das Wichtigste in Kürze

Datenfluss bezieht sich auf die Bewegung von Daten in einem System.
Ein effektives Datenflussmanagement unterstützt Echtzeiteinblicke, Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz.
Datenflussdiagramme (DFDs) helfen, die Datenbewegung zu visualisieren und Ineffizienzen oder Engpässe zu identifizieren.
Data Lakehouses kombinieren Data Lakes und Warehouses, um sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten.
Moderne Datenflusssysteme übertreffen herkömmliche ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) durch Echtzeitverarbeitung und Flexibilität.
Häufige Anwendungsfälle für Datenfluss sind Kundenbeziehungsmanagement, Optimierung der Lieferkette und Finanzberichterstellung.
Ein sicheres Datenflussmanagement hilft, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und gleichzeitig sensible Informationen zu schützen.

Wie das Management des Datenflusses funktioniert

Datenfluss bezieht sich darauf, wie Daten durch ein System fließen, einschließlich ihrer Quellen, Transformationen und Ziele. Ein klares Verständnis des Datenflusses ist entscheidend für das Management von Daten, um Ihre Geschäftsziele zu unterstützen.

Die wichtigsten Komponenten des Datenflusses sind:

Datenquellen. Dies sind die Systeme und Anwendungen, die Daten generieren. Beispiele sind Datenbanken, Internet der Dinge (IoT)-Geräte und Transaktionssysteme.
Datenziele. Dies sind die Systeme oder Anwendungen, die die Daten konsumieren. Sie können Berichterstellungs-Tools, Systeme für Kundenbeziehungsmanagement (CRM) oder Modelle für maschinelles Lernen umfassen.
Datentransformationen. Diese Prozesse ändern das Format oder die Struktur von Daten, um sie mit ihrem Ziel kompatibel zu machen oder für die Analyse nützlicher zu gestalten. Das kann das Bereinigen, Aggregieren und Kodieren von Daten umfassen.
Datenflusspfade: Dies sind die spezifischen Routen, denen die Daten folgen, wenn sie zwischen Komponenten verschoben werden. Datenflusspfade stellen sicher, dass Daten zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen.

Eine gängige Möglichkeit, den Datenfluss zu visualisieren, sind Datenflussdiagramme (DFDs). DFDs veranschaulichen die Bewegung von Daten zwischen verschiedenen Komponenten und erleichtern das Verständnis komplexer Systeme. Durch die Zuordnung des Datenflusses mit einem DFD können Engpässe, Ineffizienzen und Verbesserungsmöglichkeiten leichter erkannt werden.

Datenfluss in einer Data Lakehouse-Umgebung

Datenfluss ermöglicht die Nutzung moderner, hybrider Architekturen wie dem Data Lakehouse. Ein Data Lakehouse kombiniert die Vorteile von Data Lakes und Data Warehouses, um ein einheitliches, skalierbares System zur Verwaltung strukturierter und unstrukturierter Daten zu erstellen.

Um zu verstehen, was ein Data Lakehouse ist, ist es hilfreich, zunächst seine Vorgänger: Data Lakes und Data Warehouses zu überprüfen. Herkömmliche Data Warehouses sind für die Speicherung strukturierter Daten oder in Zeilen und Spalten organisierter Informationen wie Datenbanken oder Finanzberichte konzipiert. Data Warehouses eignen sich hervorragend zur Unterstützung von Business Intelligence und Analysen, verfügen jedoch nicht über die erforderliche Flexibilität für die Verarbeitung roher, unstrukturierter Daten wie Videos, Bilder oder Protokolle. Data Lakes hingegen können unstrukturierte Daten in ihrem ursprünglichen Format speichern und sind daher ideal für Big Data- und Machine-Learning-Anwendungen. Ihr Mangel an eingebauter Struktur kann jedoch das Abfragen und Analysieren von Daten erschweren.

Das Data Lakehouse schließt diese Lücke, indem es den skalierbaren, flexiblen Speicher eines Data Lake mit den strukturierten Abfrage- und Analysefunktionen eines Data Warehouse kombiniert. Diese Architektur ermöglicht es, dass alle Datenoperationen in einer einzigen Umgebung stattfinden.

Der Datenfluss spielt eine entscheidende Rolle für den reibungslosen Betrieb eines Data Lakehouse, indem er Folgendes unterstützt:

Datenerfassung. Rohdaten aus verschiedenen Quellen – wie IoT-Geräten, Transaktionssystemen oder externen APIs – werden in das Data Lakehouse eingespeist, oft in ihrem ursprünglichen Format. Dieser Schritt ist auf einen ununterbrochenen Datenfluss angewiesen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen ohne Verzögerungen erfasst werden.
Datentransformation. Nach der Aufnahme werden die Daten bereinigt, strukturiert und angereichert, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Datenflusswege unterstützen diese Transformationen, um Daten effizient und genau zu verarbeiten.
Datenverbrauch. Transformierte Daten werden an Ziele wie Business-Intelligence-Plattformen, KI-gestützte Analysetools oder Visualisierungs-Dashboards geliefert. Diese Systeme sind auf einen kontinuierlichen Datenfluss angewiesen, um in Echtzeit verwertbare Informationen zu liefern.

Durch die Integration des Datenflussmanagements in ein Data Lakehouse können Organisationen ihre Abläufe skalieren, sich an sich ändernde Datenanforderungen anpassen und das volle Potenzial ihrer Daten ohne Engpässe oder Ineffizienzen ausschöpfen. Ohne ihn riskiert das System Verzögerungen, unvollständige Datensätze oder eine reduzierte Genauigkeit in der Analyse – alles Faktoren, die Entscheidungsfindung und Innovation behindern können.

Vorteile des Datenflusses für Unternehmen

Ein effektives Datenflussmanagement hält Daten nicht nur zugänglich, sondern auch umsetzbar. Zugängliche, umsetzbare Daten bieten Unternehmen enorme Vorteile, einschließlich:

Optimierte Datenverarbeitungsverfahren. Durch ordnungsgemäßes Datenflussmanagement wird die Erfassung, Transformation und Bereitstellung von Daten optimiert. Der Datenfluss sorgt dafür, dass Ressourcen effizient genutzt und Redundanzen verringert werden. Durch die Optimierung dieser Prozesse können Unternehmen größere Datenmengen mit weniger Verzögerungen verarbeiten.
Skalierbarkeit. Mit dem Wachstum von Organisationen wächst auch ihre Daten. Das Datenflussmanagement unterstützt die Skalierbarkeit durch Anpassung an zunehmende Datenmengen und Komplexität. Unabhängig davon, ob Sie Daten aus wenigen Quellen verarbeiten oder Streams von Tausenden von IoT-Geräten integrieren, gut konzipierte Datenflusssysteme lassen sich entsprechend Ihren Anforderungen skalieren.
Zugriff auf Echtzeiteinblicke. Mit einem effektiven Datenfluss können Unternehmen Daten in Echtzeit verarbeiten und sofortige Einblicke gewinnen. Das hilft Organisationen, schneller auf Markttrends, Kundenbedürfnisse und betriebliche Herausforderungen zu reagieren, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Verbesserte Entscheidungsfindung. Die Kombination aus strukturierten Daten und Echtzeiteinblicken hilft Organisationen, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Ob es darum geht, Kostensenkungsmöglichkeiten zu identifizieren oder das Kundenverhalten vorherzusagen, Entscheidungsträger können sich auf zeitnahe und genaue Daten verlassen, um ihre Strategien zu steuern.
Bessere betriebliche Effizienz. Die Automatisierung von Datenprozessen und die Minimierung manueller Eingriffe durch Datenflüsse verringern das Risiko menschlicher Fehler und beschleunigen die Abläufe. Durch die Automatisierung von Arbeitsabläufen haben Teams mehr Zeit, sich auf strategische Initiativen statt auf sich wiederholende Aufgaben zu konzentrieren.
Gestärkte Datensicherheit. Mithilfe des Datenflussmanagements können Sie den Zugriff und die Nutzung regulieren und vertrauliche Informationen schützen, indem Sie sie nur autorisierten Personen zugänglich machen. Dies minimiert das Risiko von Datenverletzungen, unterstützt die Einhaltung von Vorschriften und schafft Vertrauen bei Kunden und Partnern.
Verbesserter Kundenservice. Mit relevanten Daten, die sofort verfügbar sind, können Unternehmen Kundenbedürfnisse besser verstehen und erfüllen, indem sie Empfehlungen personalisieren, Kundenprobleme schnell lösen und andere Maßnahmen ergreifen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind.

Datenflüsse vs. ETL-Prozesse

ETL-Prozesse sind seit Jahrzehnten ein fester Bestandteil des Datenmanagements. ETL hilft Unternehmen, Daten durch drei Hauptschritte zu sammeln und für die Analyse vorzubereiten:

Extraktion: Abrufen von Daten aus Quellen wie Datenbanken, APIs oder Dateien.
Transformation: Konvertieren der Daten in ein nutzbares Format, was das Bereinigen, Aggregieren oder Anreichern der Daten umfassen kann.

Laden: Speichern der transformierten Daten in einem System wie einem Data Warehouse, wo sie für Berichterstattung und Analyse abgerufen werden können.

Modernes Datenflussmanagement baut auf den Grundlagen von ETL auf und führt wesentliche Verbesserungen ein, darunter:

Unterstützung für sowohl Chargen- als auch Echtzeitverarbeitung. Traditionelle ETL-Prozesse arbeiten oft nach einem Zeitplan und verarbeiten Daten in Chargen zu festgelegten Zeitpunkten. Im Gegensatz dazu unterstützt das Datenflussmanagement sowohl die Chargen- als auch die Echtzeitverarbeitung, sodass Unternehmen auf die Daten reagieren können, sobald sie generiert werden. Dies ist entscheidend für Anwendungen wie Betrugserkennung, IoT-Überwachung und dynamische Preisgestaltung.

Flexiblere Architektur. Während ETL-Prozesse typischerweise auf vordefinierten Arbeitsabläufen basieren, die auf strukturierte Daten zugeschnitten sind, können Datenflusssysteme ein breiteres Spektrum an Formaten und Anforderungen verarbeiten. Sie passen sich an unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder oder Sensordaten an und können mit verschiedenen Systemen integriert werden. Diese Flexibilität ist besonders wertvoll in hybriden Umgebungen wie Data Lakehouses.
Echtzeitdatenanreicherung. Datenflusssysteme integrieren Anreicherungsfunktionen direkt in den Fluss. Zum Beispiel können sie geografischen Kontext zu einer Transaktion hinzufügen oder Kunden-IDs mit externen Datensätzen abgleichen, während die Daten durch das System fließen. Dies reduziert die Latenz und stellt sicher, dass die Daten sofort umsetzbar sind, wenn sie ihr Ziel erreichen.

Die Entwicklung vom ETL-Management zum Datenflussmanagement

Während ETL für einige Szenarien weiterhin effektiv bleibt, sind seine Einschränkungen deutlicher geworden, da das Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Daten zugenommen haben. Unternehmen verlangen jetzt Systeme, die Echtzeitdatenströme, unstrukturierte Formate und dynamische Umgebungen verarbeiten können, um ihren sich schnell ändernden Anforderungen gerecht zu werden.

Durch die Einführung eines modernen Datenflussmanagements erhalten Unternehmen ein System, das Daten nicht nur effizienter verarbeitet, sondern sich auch an veränderte Anforderungen anpassen lässt. Während ETL-Prozesse für bestimmte Aufgaben weiterhin nützlich sind, stellt das Datenflussmanagement die nächste Generation der Datenintegration dar und bietet die Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit und Intelligenz, die für den Erfolg in einer datengesteuerten Welt erforderlich sind.

Beispiele für Anwendungen des Datenflusses

Das Datenflussmanagement unterstützt Effizienz, Entscheidungsfindung und Innovation in allen Geschäftsfunktionen, indem es die Art und Weise optimiert, wie Daten durch Systeme fließen. Hier sind einige der häufigsten Anwendungen des Datenflusses:

CRM. Die Verwaltung des Flusses von Kundendaten – wie Kontaktdaten, Transaktionsaufzeichnungen und Serviceanfragen – stellt sicher, dass die Teams über aktuelle Informationen verfügen, um Interaktionen zu personalisieren, Probleme zu lösen und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Echtzeitdatenflüsse können auch dynamische Aktualisierungen von Kundenprofilen unterstützen und es den Mitarbeitern ermöglichen, prädiktive Analysen zu nutzen, um Kundenbedürfnisse vorherzusagen.
Supply Chain management. Das Datenflussmanagement spielt eine entscheidende Rolle bei der Koordinierung der Bewegung von Waren, Materialien und Informationen über Lieferketten hinweg. Es hilft, den Lagerbestand zu verfolgen, Sendungen zu überwachen und die Logistik in Echtzeit zu optimieren, was letztendlich Verzögerungen verringert und die Kosteneffizienz verbessert. Die Integration mit IoT-Geräten, wie intelligenten Sensoren, stellt sicher, dass die Lieferkettendaten kontinuierlich zwischen den Systemen fließen.

Finanzmanagement. Genaue Finanzdaten sind das Rückgrat fundierter Geschäftsentscheidungen. Das Datenflussmanagement organisiert Informationen wie Debitoren- und Kreditorenbuchhaltung, Lohn- und Gehaltsabrechnungen und Budgets und bietet Finanzteams Echtzeitzugriff auf wichtige Erkenntnisse. Automatisierte Arbeitsabläufe tragen außerdem dazu bei, Fehler bei der manuellen Dateneingabe zu vermeiden und so die Compliance und Audit-Bereitschaft zu verbessern.
Personalmanagement. Für Personalteams bedeutet das Management des Datenflusses, dass sie Mitarbeiterdatensätze, Leistungsinformationen, Schulungsverläufe und Leistungskennzahlen gut organisiert und zugänglich halten müssen. Echtzeit-Datenfluss stellt sicher, dass Aktualisierungen sofort reflektiert werden, was eine effiziente Einarbeitung und die Einhaltung von Arbeitsvorschriften unterstützt.
Marketing- und Kampagnenanalysen. Mithilfe des Datenflussmanagements können Marketingteams die Kampagnenleistung verfolgen, indem sie Daten aus mehreren Kanälen wie E-Mail, sozialen Medien und Websites sammeln. Durch die Konsolidierung dieser Daten in Echtzeit können Unternehmen ihre Strategien schnell anpassen und sicherstellen, dass Kampagnen das richtige Publikum mit der richtigen Botschaft zur richtigen Zeit erreichen.
Integration von Gesundheitsdaten. In der Gesundheitsbranche wird Datenflussmanagement verwendet, um Patienteninformationen aus verschiedenen Quellen zu integrieren, darunter elektronische Gesundheitsakten, Diagnosesysteme und tragbare Geräte. Diese Integration unterstützt genaue Diagnosen, optimierte Pflegekoordination und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie HIPAA.
Fertigung und IoT. Der Datenfluss ist in intelligenten Fertigungsumgebungen von entscheidender Bedeutung, in denen Maschinen und Sensoren kontinuierlich Daten generieren. Unternehmen nutzen das Datenflussmanagement, um die Leistung ihrer Geräte zu überwachen, den Wartungsbedarf vorherzusagen und Produktionspläne zu optimieren, um Ausfallzeiten und Abfall zu reduzieren.
E-Commerce und Einzelhandel. Im E-Commerce unterstützt das Datenflussmanagement die Bestandsverfolgung in Echtzeit, personalisierte Produktempfehlungen und dynamische Preisgestaltung. Durch die plattformübergreifende Integration von Daten wird ein reibungsloses Kundenerlebnis vom ersten Durchsuchen bis zum Bezahlvorgang gewährleistet.

Die Zukunft des Datenflussmanagements

Da Unternehmen immer größere Datenmengen verarbeiten, wird ein effektives Datenflussmanagement für den täglichen Betrieb immer wichtiger. Organisationen benötigen einen reibungslosen Datenfluss zwischen Systemen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, effizient zu arbeiten und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Moderne Werkzeuge zum Management des Datenflusses gehen über grundlegende Optimierung und Kontrolle hinaus und beinhalten Funktionen wie Echtzeitverarbeitung, erweiterte Analytik und KI-unterstützte Automatisierung. Mit diesen Funktionen gewinnen Organisationen tiefere Einblicke und können schneller auf Veränderungen in ihrer Umgebung reagieren.

Aufkommende Trends im Datenflussmanagement sind:

KI-unterstütztes Datenmanagement. KI verändert das Datenflussmanagement, indem sie die Datenbereinigung und -klassifizierung automatisiert und Trends auf der Grundlage von Echtzeitmustern vorhersagt. Diese Verbesserungen werden Unternehmen helfen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Abläufe in den kommenden Jahren weiter zu optimieren.
Datenstrukturen. Diese integrierte Schicht verbindet Prozesse über Plattformen und Benutzer hinweg für nahtlosen Datenzugriff und -austausch. Microsoft Fabric ist ein Beispiel für eine Datenstruktur, die durchgängige Datendienste bereitstellt, Echtzeitanalysen unterstützt und Unternehmen den einfachen Zugriff auf Daten aus verschiedenen Systemen ohne Leistungseinbußen ermöglicht.

Low-Code- und No-Code-Plattformen. Diese Plattformen ermöglichen es jedem, Daten-Workflows zu erstellen und zu verwalten, auch denjenigen ohne umfassende Programmierkenntnisse. Low-Code- und No-Code-Plattformen erweitern das Innovationspotenzial einer Organisation und beschleunigen die Reaktionszeit auf sich ändernde Geschäftsbedürfnisse.
Erweiterte Datensicherheit und Datenschutz. Da sich Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union (DSGVO) und das California Consumer Privacy Act (CCPA) weiterentwickeln, wird ein sicheres Management des Datenflusses für Unternehmen zu einer hohen Priorität. Werkzeuge, die den Datenzugriff überwachen, prüfen und steuern, helfen Organisationen, mit diesen Vorschriften konform zu bleiben und sensible Informationen zu schützen.

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