Unternehmen generieren und lagern im Allgemeinen riesige Datenmengen, aus denen sie mithilfe von BI (Business Intelligence) wichtige Erkenntnisse für eine schnelle und fundierte Entscheidungsfindung ableiten. Aufgrund der Mischung und Komplexität dieser Daten ist eine produktive und kostengünstige Datenanalyse erforderlich. Die Datenautomatisierung ist ein entscheidender Prozess, der implementiert und integriert werden kann, um diesen Zweck zu erreichen.
Was ist Datenautomatisierung?
Datenautomatisierung wird als Umgang, Hochladen und Verarbeiten von Daten unter Verwendung automatisierter Technologien interpretiert, anstatt diese Verfahren manuell durchzuführen. Die langfristige Rentabilität Ihres Datenpipelinegeräts hängt von der Automatisierung der Datenerfassungsmethode ab. Bei aktualisierten Daten besteht die Gefahr, dass sie gestoppt werden, da es sich um eine zusätzliche Aufgabe handelt, die eine Person neben ihren anderen Verpflichtungen erfüllen muss. Die Datenautomatisierung stellt die manuelle Arbeit im Datenökosystem mit Computern und Methoden wieder her, die die Funktion für Sie erledigen.
Ohne menschliches Eingreifen werden bei diesem Verfahren Daten mithilfe intelligenter Prozesse, künstlicher Intelligenz, Infrastruktur und Software kompiliert, gespeichert, transformiert und analysiert. Die Datenbeschaffung kann automatisiert werden, um Zeit und Geld zu sparen und gleichzeitig die Unternehmenseffizienz zu steigern. Die Datenautomatisierung profitiert auch von der Reduzierung von Fehlern, indem sichergestellt wird, dass die Daten strukturiert verpackt werden. Damit Ihr Unternehmen auf dem richtigen Weg vorankommt, müssen Sie die wichtigsten Geschäftsverständnisse aus Ihren Daten sammeln. Als Ergebnis ermöglicht ein automatisiertes Datenanalyseverfahren Geschäftsanwendern, sich auf die Datenanalyse statt auf die Datenaufbereitung zu konzentrieren.
Elemente der Datenautomatisierung
Extrahieren, Transformieren und Laden sind die drei zentralen Komponenten der Datenautomatisierung und werden im Folgenden charakterisiert:
Extrahieren: Es umfasst das Extrahieren von Daten aus einzelnen oder verschiedenen Quellsystemen.
Transformieren: Es passt Ihre Daten in die erforderliche Struktur an, wie ein CSV-Flatfile-Format. Dies kann das Wiederherstellen aller Zustandsabkürzungen mit dem gesamten Zustandswort umfassen.
Laden Sie: In dieser Ausgabe überträgt das offene Datenportal Daten von einem Betrieb zum anderen.
Jeder Schritt ist entscheidend für die vollständige Automatisierung und den ordnungsgemäßen Abschluss Ihrer Daten-Uploads.
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Vorteile der Datenautomatisierung
Eine Branche kann umfassend von der Datenautomatisierung profitieren. Diese Ziele wurden im Folgenden im Detail verstanden:
Reduzierung der Bearbeitungszeit
Die Verarbeitung enormer Datenmengen aus unterschiedlichen Referenzen ist keine einfache Aufgabe. Aus verschiedenen Quellen extrahierte Daten unterscheiden sich im Format. Es muss formalisiert und bewertet werden, bevor es in ein einheitliches Netzwerk gepackt wird. Die Automatisierung gewinnt viel Zeit zurück, wenn es um Aufgaben geht, die einen Teil der Datenpipeline bilden. Außerdem werden manuelle Eingriffe reduziert, was eine geringe Reservenutzung, Zeitersparnis und verbesserte Datenzuverlässigkeit bedeutet.
Skalierbarkeit und Leistungsverbesserung
Die Datenautomatisierung gewährleistet eine bessere Skalierbarkeit und Leistung Ihres Datensatzes. Durch die Erleichterung von Change Data Capture (CDC) werden beispielsweise alle auf Quellebene vorgenommenen Änderungen auf der Grundlage von Triggern im gesamten Anlagesystem erstellt. Im Gegensatz dazu kostet die manuelle Aktualisierung von Daten Zeit und erfordert viel Fachwissen.
Mit automatisierten Datenintegrationsgeräten ist das Packen von Daten und das gleichzeitige Regulieren von CDC nur noch eine Frage des Ziehens und Absenkens von Objekten auf dem visuellen Designer. Analytisches Momentum kann durch Automatisierung verbessert werden. Wenn eine Analyse wenig menschliche Eingaben erfordert, kann ein Data Scientist Analysen schneller durchführen und Computer können komplizierte und zeitaufwändige Aufgaben für Menschen effizient erledigen. Der Schlüssel zur effizienten Auswertung riesiger Datenmengen liegt in der Automatisierung.
Kosteneffizienz
Automatisierte Datenanalyse spart Zeit und Geld für die Industrie. Die Zeit der Mitarbeiter ist während der Datenanalyse teurer als Rechenressourcen, und Geräte können Analysen schnell ausführen.
Bessere Zeiteinteilung
Datenwissenschaftler können sich darauf konzentrieren, neue Erkenntnisse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung zu gewinnen, indem sie Aufgaben automatisieren, die nicht viel menschliche Originalität erwarten. Mehrere Mitglieder eines Datenteams profitieren von der Automatisierung der Datenanalyse. Es ermöglicht Data Scientists, mit qualitativ hochwertigen, vollständigen und aktuellen Daten zu arbeiten.
Verbesserte Kundenerfahrung
Es reicht nicht aus, ein herausragendes Produkt oder eine herausragende Dienstleistung zu liefern. Auch die Verbraucher sagen Ihnen ein optimistisches Erlebnis voraus. Von Ihrer Buchhaltung bis hin zur Verbraucherbetreuung stellt die Datenautomatisierung sicher, dass Ihre Fakultät die zugehörigen Daten zur Verfügung hat, um die Anforderungen Ihrer Kunden zu erfüllen.
Verbesserte Datenqualität
Die manuelle Verarbeitung enormer Datenmengen setzt Sie der Gefahr menschlicher Fehler aus, und sich auf veraltete, schlecht integrierte Technologie zu verlassen, um den Überblick über die Daten zu behalten, bringt Sie vor die gleiche Schwierigkeit. Die Datenverarbeitung ist für eine fehlerfreie Technik ausreichend geeignet
Vertriebsstrategie und -management
Ihre Vertriebs- und Marketinggremien stützen sich auf detaillierte Daten, um gute Interessenten zu spezifizieren und durch angepasste Kampagnen zu erreichen. Die Datenautomatisierung kann es Ihnen ermöglichen, Ihre Daten konsistent und auf dem neuesten Stand zu halten, was Ihnen die besten Erfolgschancen bietet.
Wie können Sie Daten in Ihrer Organisation automatisieren?
Sie müssen für ordnungsgemäße Prozesse zur Automatisierung von Daten in Ihrer Organisation sorgen. Hier sind die Schritte, um mit der Datenautomatisierung zu beginnen:
Identifizieren Sie die Daten:
Identifizieren Sie die Daten, die Sie automatisieren müssen. Wählen Sie die Datensätze aus, aus denen Sie Daten beziehen können, und stellen Sie sicher, dass Sie über den richtigen Zugriff zum Herunterladen oder Bearbeiten der Daten verfügen.
Wählen Sie die richtige Datenautomatisierungsplattform aus
Stellen Sie sicher, dass Sie über das richtige Toolset verfügen, um die Daten ordnungsgemäß zu erfassen, zu analysieren und zu melden. Stellen Sie sicher, dass sich die von Ihnen ausgewählte Plattform in Ihre gesamte Unternehmenssoftware integrieren lässt und über eine Workflow-Automatisierung verfügt, um alltägliche Datenaufgaben einfach zu automatisieren. Dies entlastet die Mitarbeiter, die sich auf Strategie und Umsetzung konzentrieren können.
Entwickeln und Testen des ETL-Prozesses
Bilden Sie alle Schritte zur Datenverarbeitung ab. Wissen Sie, welche Datenquellen verbunden werden müssen, welche Variablen Sie auswählen müssen, welches Werteformat Sie benötigen und was Sie in der Ausgabe erwarten.
Ein richtiger ETL-Prozess kann die Datenautomatisierung mit regelbasierten Workflows optimieren.
Planen der automatisierten Arbeit
Planen Sie, dass Ihr Datensatz täglich überarbeitet wird. Sie können sich auf die von Ihnen erstellten Metadatenbereiche im Rahmen Ihres Dateninventars bezüglich Aktualisierungshäufigkeit, Datenerfassung und Aktualisierungshäufigkeit beziehen.
Sobald Sie im Voraus klare Ziele und Erwartungen für das Automatisierungsverfahren festgelegt haben, kann dies den Teams helfen, nach der Implementierung des automatisierten Verfahrens effektiv zusammenzuarbeiten und seine Verbesserung zu verfolgen.
Nanonetze für die Automatisierung von Unternehmensdaten
Nanonets ist eine KI-basierte intelligente Dokumentenverarbeitungssoftware mit fortschrittlicher Workflow-Automatisierung und erstklassiger OCR-Software. Nanonets können Daten aus jedem Dokument (Bilder, handgeschriebene Bilder, PDFs und mehr) auf Autopilot extrahieren. Sie können No-Code-Workflows verwenden, um Aufgaben wie auszuführen
Und mehr.
Nanonets ist eine vollständig anpassbare Plattform, was bedeutet, dass Sie sie an Ihren Anwendungsfall und Ihre Anforderungen anpassen können. Nanonets werden in zahlreichen Branchen wie Finanzen, Bauwesen, Logistik, Gesundheitswesen, Banken und mehr eingesetzt.
Sehen wir uns einige einfache Anwendungsfälle der Datenautomatisierung in Nanonets an.
Automatisierung der Datenformatierung
Extrahieren von tabellarischen Daten aus einem PDF-Dokument auf Nanonets
Wie macht man Datenautomatisierung mit Nanonets?
Unternehmen haben viele Dokumente, und es gibt viele Aufgaben, die manuell erledigt werden müssen, was mit Nanonets automatisiert werden kann.
Jedes Unternehmen kauft ein. Und sie erhalten mehrere Dokumente von ihren Lieferanten und internen Teams, die überprüft werden müssen, bevor eine Zahlung erfolgt.
Lassen Sie uns einen Anwendungsfall aufgreifen, wie ein Unternehmen den Datenabgleich zwischen Bestellungen, Verkaufsaufträgen und Rechnungen automatisieren und Genehmigungen, nachfolgende Zahlungen und das Hochladen von Daten automatisieren kann.
So würde der Flow auf Nanonets aussehen:
Schritt 1: Die Dokumente werden automatisch auf die Plattform hochgeladen. Die Nanonets-Plattform identifiziert den Dokumenttyp automatisch und sendet das Dokument, um Daten aus dem Dokument zu extrahieren.
Schritt 2: Sobald die Daten extrahiert wurden, ist es jetzt an der Zeit, die Daten abzugleichen.
Sie können die Werte aus den extrahierten Daten nachschlagen und mit den Daten abgleichen. Im Falle einer Nichtübereinstimmung wird die Datei zur manuellen Überprüfung weitergeleitet. Sie können Auslöser einfach mithilfe von No-Code-Workflow-Blöcken hinzufügen.
Schritt 4: Sobald alles geklärt ist, kann die Zahlungsaufforderung an gesendet werden Nanonetze fließen.
Dies ist nur eine der Möglichkeiten, wie Daten auf Nanonets automatisiert werden können.
Nanonetze können für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, einschließlich und beschränkt auf
Falls Sie einen anderen Anwendungsfall im Sinn haben, wenden Sie sich bitte an uns. Wir können Ihnen helfen, die Datenextraktion, -verarbeitung und -archivierung mithilfe von No-Code-Workflows zu einem Bruchteil der Kosten zu automatisieren.
Welche Daten sollten Sie automatisieren?
So viele Daten wie möglich! Je mehr Sie einer „Automate by Default“-Strategie beim Hochladen von Daten zustimmen, desto begrenzter werden die Reserven sein, die Sie langfristig benötigen, um eine hohe Datenqualität zu erhalten. Hier sind einige Ratschläge zum Auffinden von Kandidatendatensätzen für automatische Uploads:
- Wird der Datensatz vierteljährlich oder öfter bearbeitet?
- Müssen nach dem Hochladen Änderungen oder Manipulationen am Datensatz vorgenommen werden?
- Ist der Datensatz riesig (größer als 250 MB)?
- Können Sie nur die geänderten Zeilen für jedes aufeinanderfolgende Update abrufen (statt der vollständigen Datei)?
- Ist es offensichtlich, Daten aus dem Quellnetzwerk und nicht von einer Einzelperson zu erhalten?
Datensätze, die ein „Ja“ zu einer der oben genannten Fragen verlangen, sind großartige Kandidaten für die Automatisierung von Aktualisierungen, da die Automatisierung das Risiko eines späteren Ressourcen- und Zeitmangels eliminieren kann.
Datenautomatisierungsstrategie verstehen
Es ist wichtig, ein umfassendes Angebot zur Datenautomatisierung für Ihr Unternehmen zu haben. Wenn Sie eine Methode lange Zeit im Einsatz haben, können Sie zu einem günstigen Zeitpunkt geeignete Mitarbeiter in Ihrem Unternehmen engagieren. Ohne eine robuste Datenautomatisierungstechnik wird Ihr Unternehmen vom richtigen Weg abweichen und Zeit und Ressourcen verbrauchen. Es könnte Ihnen auch zusätzliches Geld in Form von entgangenem Verdienst bedeuten. Als Ergebnis sollte Ihr Vorschlag zur Datenprozessautomatisierung mit Ihren Branchenzielen übereinstimmen.
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Wie entwickelt man eine Datenautomatisierungsstrategie?
Hier sind einige Punkte, die versucht werden können, um Ihre Datenautomatisierungsstrategie zu formulieren:
Identifizierung von Problemen
Ermitteln Sie, welche der Kernregionen Ihres Unternehmens von der Automatisierung profitieren könnten. Überlegen Sie nur, wo die Datenautomatisierung hilfreich sein könnte. Bewerten Sie Folgendes: Wie viel Zeit Ihrer Datenermittler wird für körperliche Arbeit aufgewendet? Welche Elemente Ihrer Datensysteme fallen ständig aus? Erstellen Sie eine Liste aller Verfahren, die verbessert werden könnten.
Klassifizierung von Daten
Die Vorstufe der Datenautomatisierung besteht darin, Quelldaten basierend auf ihrer Bedeutung und Zugänglichkeit in Klassifikationen zu sortieren. Durchsuchen Sie Ihren Quellsystemindex, um zu sehen, welche Referenzen Sie auch Einträge haben. Wenn Sie ein automatisiertes Datenextraktionstool verwenden, stellen Sie sicher, dass die für Ihr Unternehmen entscheidenden Formate davon profitieren.
Priorisierung von Operationen
Verwenden Sie den Zeitaufwand, um die Bedeutung eines Vorgangs einzuschätzen. Je mehr Zeit für körperliche Arbeit aufgewendet wird, desto bedeutender ist der Effekt der Automatisierung auf das Endergebnis. Machen Sie bestimmte Merkmale in der Zeit, die es braucht, um einen Prozess zu automatisieren. Scharfe Siege sind das Mittel der Wahl, weil sie die Stimmung aller aufrechterhalten und gleichzeitig die Bedeutung der Automatisierung für die Eigentümer der Branche aufzeigen.
Erforderliche Transformationen skizzieren
Die nachfolgende Stufe spezifiziert notwendige Modifikationen, um die Quelldaten auf die Zielmenge wiederherzustellen. Es könnte so einfach sein wie harte Akronyme in Volltextwörter umzuwandeln oder so kompliziert wie das Konvertieren einer relationalen Datenbank in eine CSV-Datei. Es ist entscheidend, die wesentlichen Transformationen zu spezifizieren, um die beabsichtigten Ergebnisse während der Datenautomatisierung zu erzielen. Andernfalls könnte Ihr gesamter Datensatz verschmutzt werden.
Ausführung der Operationen
Die Ausführung von Datentechniken ist technisch die problematischste Komponente. Diese implementieren drei unterschiedliche Prozesse: angemessene Berichterstattung, technische Pipelines und anständige Methoden des maschinellen Lernens.
Planen Sie Daten für Aktualisierungen
Der folgende Schritt besteht darin, Ihre Daten aufzuzeichnen, damit sie auf normaler Basis überarbeitet werden. Für diese Phase werden Sie angewiesen, ein ETL-Produkt mit Prozessautomatisierungsmerkmalen wie Workflow-Automatisierung, Aufgabenplanung usw. zu verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass der Eingriff ohne körperlichen Eingriff durchgeführt wird.
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Nachteile der Datenautomatisierung
Datenautomatisierung kann für Ihr Unternehmen hilfreich sein, hat aber einige Nachteile.
Ein Nachteil ist, dass es viel Geld kosten kann, Datenautomatisierung zu nutzen. Bevor Sie eine Entscheidung treffen, sollten Sie überlegen, wie viel Geld Sie ausgeben müssen und wie viel Sie durch die Nutzung der Automatisierung zurückerhalten.
Ein weiterer Nachteil ist, dass intelligente Automatisierung Arbeitsplätze wegnehmen kann. Manche Menschen könnten ihren Job verlieren, weil sie nicht mehr gebraucht werden. Das muss aber nicht immer schlecht sein. Intelligente Datenautomatisierung kann Menschen helfen, aufregendere und wichtigere Arbeiten zu erledigen, und einem Unternehmen helfen, mehr Geld zu verdienen, wodurch neue Arbeitsplätze geschaffen werden können.
Schließlich kann sich die Datenautomatisierung manchmal wiederholen, insbesondere wenn sich Produktionsverfahren ändern. Es ist wichtig sicherzustellen, dass Ihr Automatisierungssystem leicht an neue Produkte oder Produktionsverfahren angepasst werden kann.
Falls Sie einen anderen Anwendungsfall im Sinn haben, wenden Sie sich bitte an uns. Wir können Ihnen helfen, die Datenextraktion, -verarbeitung und -archivierung mithilfe von No-Code-Workflows zu einem Bruchteil der Kosten zu automatisieren.
Lesen Sie mehr über die Datenverarbeitung in Nanonets:
FAQs
Quelldatenautomatisierung
Es ist wie die Automatisierung von Daten, die durch Extrahieren von Daten aus Quellnetzwerken erreicht wird; es gibt Quelldatenautomatisierung. Es beinhaltet das Einfügen von Daten auf der gleichen Basis wie die Verwendung von Barcode-Lesegeräten in Supermärkten. Dies erleichtert es den Ladenbesitzern, über alle Daten zu verfügen, die zur Regulierung von Verkäufen und Lagerbeständen erforderlich sind, um die Lagerbestandsschlussfolgerungen für das nächste Quartal zu treffen.
Es ist eine bevorzugte Dateneingabetechnik, weil es menschliche Anstrengungen und Unsicherheiten beseitigt. Bei den herkömmlichen Dateneingabetechniken werden Informationen auf Papier abgerufen und zur Prüfung an die automatisierte Datenbankverwaltungssoftware übertragen. Menschliche Arbeit neigt weniger dazu, frei von Fehlern, Redundanzen, Ungenauigkeiten und widersprüchlichen Daten zu sein, die auf fehlerhafte Berechnungen gerichtet sind.
Daher speisen die Source Data Automation-Geräte Daten sofort ein, sodass Sie darauf vorbereitet sind, Daten sofort zu verarbeiten. Die Genauigkeit dieses Prozesses kann nicht in Frage gestellt werden, da Computer Konsistenz und Berechnungen beibehalten.
Was ist ein Beispiel für Source Data Automation?
Die Datenautomatisierung hat die kommerzielle Dateneingabe detaillierter und zugänglicher gemacht und enorme Kosten für die Einstellung von Mitarbeitern eingespart, die die Arbeit mit unvermeidbarer Ungenauigkeit für Sie erledigen würden.
Wenn beispielsweise Einzelpersonen ihre Bestellungen im Restaurant entdecken, werden die Gebühren sofort über Touchscreens in der Datenbank erfasst. Es wird daher nicht vermutet, dass die Daten von einem Gast doppelt dokumentiert werden. Die meisten Fast-Food-Ketten und Einzelhandelsgeschäfte verwenden diese Exponate an ihren Arbeitsplätzen. Neben der Erstellung korrekter Rechnungen ist die Automatisierung der Quelldaten das Ziel dieser Appliances.
Zusätzliche Vorteile der Quelldatenautomatisierung umfassen einen geringen Zeitaufwand für jeden Verbraucher an der Kasse, da die Notwendigkeit manueller Eingaben entfällt. Alle Supermärkte können Barcodes auf ihren Waren erkennen und diese dann an der Kasse scannen, alle wesentlichen Informationen erfassen und die Rechnungen erstellen. Die zusammengestellten Daten liefern Daten darüber, welches Produkt sich schneller verkauft als andere im Bestand, wodurch dem Besitzer ausreichend Zeit zum Nachfüllen gegeben wird.
Die Bewertungen verfügen außerdem über eine magnetische Codierung, die von MICRs entschlüsselt wird, wodurch die Scheckverarbeitung einfacher und kostengünstiger wird. Die Zeit, die Schalterbetreiber beim Umgang mit jedem Verbraucher einsparen, kann genutzt werden, um die Dienstleistungen täglich auf mehr Verbraucher auszudehnen, wodurch Unternehmen gedeihen können. Hier sind einige Geräte, die für die Automatisierung von Quelldaten verwendet werden.
Quelldateneingabegeräte sollen die Daten schnell in einem einheitlichen Format prüfen und in den Computer einspeisen. Einige von ihnen sind:
Dateneingabegeräte
Scanner: Ein Scanner verwendet eine Lichtsensortechnologie, um das vor ihm platzierte Porträt zu lesen und in digitaler Form im Computer zu speichern.
Barcodeleser: Ein Barcode-Lesegerät wird, wie der Name schon sagt, verwendet, um Barcodes zu untersuchen und zu verstehen. Diese Barcodes sind fortschreitende Codierungssymbole, die alle Daten über das Produkt und seinen Preis enthalten. Sobald der Leser den Code untersucht, übersetzt er ihn in ein digitales Layout, das auf dem Computer gespeichert ist.
Radiofrequenzidentifikation (RFID): RFID verwendet Mikrochips, um die Etiketten zu untersuchen. Jeder Mikrochip hat seine Energiequelle und enthält Codenummern, die von RFIDs überprüft werden. Diese fortschrittlichere Datenautomatisierungsmethode hat begonnen, Strichcodeleser in verschiedenen Szenarien zu erneuern.
MICR – Zeichenerkennung mit magnetischer Tinte: Dies sind umfangreiche Erkennungsgeräte, die magnetisierte Tinte lesen, wie sie beispielsweise auf der Unterseite von Schecks veröffentlicht ist.
OMR – Optische Markenerkennung: Es speichert die Gesamtergebnisse der Kandidaten in einem Test und impliziert Bleistiftmarkierungen auf einzigartigen OMR-Papieren. Es verwendet Licht und Mehrdeutigkeit von Leerzeichen, um Daten zu erkennen.
OCR – Optische Zeichenerkennung: Verschiedene Institutionen, die ihre Kunden Feedback-Formulare manuell ausfüllen lassen, benötigen eine E-Mail-Adresse, um ihre Mailingliste mehr als nur Analysen zu verbessern. Sie können OCR-Software verwenden, um handschriftliche Nachrichten in ein computerbearbeitbares Skript wiederherzustellen. Das Gerät sieht aus wie ein Handscanner und wandelt Daten in ein digitales Layout um, das in den Computern gespeichert werden kann.
Was ist Big-Data-Automatisierung?
Big Data hat die organisatorische und digitale Landschaft in ihrer Funktionsweise revolutioniert. Die Analyse hat alle Diskrepanzen bei der Leistung der Mitarbeiter oder einem bestimmten Produkt auf dem Markt in Frage gestellt. Diese überlegene Technologie ermöglicht es Institutionen, Muster in der Version zu finden, unabhängig davon, ob sie korrigiert oder verstanden wird.
Allerdings kann die Erfassung von Big Data eine Institution vor Probleme stellen, da die personellen und finanziellen Ressourcen nicht ausreichen. Glücklicherweise hat die Datenautomatisierung die Rettung der Industrie erreicht und ermöglicht die Datenerfassung ohne manuelle Eingriffe. Auf diese Weise können Projektionen durchgeführt werden, ohne dass ein zusätzlicher Schritt zur Korrektur körperlicher Anstrengungen durchlaufen werden muss.
Datenzugriff und Eigentum verstehen
Verschiedene Gruppen besitzen Elemente des ETL-Prozesses, abhängig von Ihrer Teamanordnung:
Zentralisierter Datenzugriff und Betrieb
Das gesamte ETL-Verfahren sowie jegliche Datenautomatisierung wird von der Haupt-IT-Abteilung erworben.
Hybrider Datenzugriff und Betrieb
Die Selektions- und Transformationsverfahren werden typischerweise von separaten Behörden und Ämtern erworben, während die zentrale IT-Einrichtung häufig das Ladeverfahren erwirbt.
Dezentraler Datenzugriff und Betrieb
Jede Behörde oder jedes Büro ist für ihr eigenes ETL-Verfahren zuständig.
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