Was ist Datenzusammenführung?

Bis 2025 sollen Unternehmen 175 Zettabyte an Geschäftsdaten produzieren. Laut einem Bericht von werden jedoch nur etwa 20 % dieser Daten verwendet, um Geschäftsentscheidungen zu treffen IDC. Dies deutet darauf hin, dass die Informationen der meisten Unternehmen vollständig genutzt werden müssen.

Viele Unternehmen starten aufgrund von Datenredundanz Projekte zur Datenzusammenführung als Teil ihres Digitalisierungsansatzes. Es ist eine Methode, um diese Netzwerke zu verknüpfen und eine einzige Quelle der Wahrheit zu produzieren.

Der Artikel diskutiert die Bedeutung der Datenzusammenführung und wie sie funktioniert. Außerdem diskutieren wir bewährte Praktiken und Anwendungsfälle für die Datenzusammenführung, um Ihnen eine bessere Vorstellung davon zu vermitteln, wie die Datenzusammenführung den Geschäftsdaten mehr Präzision verleiht.

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Was ist Datenzusammenführung?

Datenzusammenführung ist der Prozess der Integration von zwei oder mehr vergleichbaren Daten in eine einheitliche Datenbank.

Die Datenzusammenführung wird verwendet, um Parameter zu einer Datenbank hinzuzufügen, Instanzen oder Beobachtungen anzuhängen oder Wiederholungen und andere ungenaue Daten zu entfernen.

Bei korrekter Implementierung vereinfacht die Datenzusammenführung die Untersuchung von Daten, die in mehreren Quellen, Datenbanken oder anderen Websites gespeichert sind. Unter bestimmten Umständen ist es unerlässlich, Daten in einer einzigen Datenbank zusammenzuführen. Beispielsweise muss ein Unternehmen den Abfragewerten zusätzliche Fälle, Parameter oder statistische Informationen hinzufügen.

Eine Datenzusammenführung muss durchgeführt werden, da dies zu Redundanz-, Zuverlässigkeits- oder Integritätsproblemen führen kann. Ein Datenwissenschaftler muss in einem von zwei Szenarien neue Daten in die primäre oder wichtige Datendatei integrieren:

• Sie sammelten die Informationen im Rahmen einer Recherche oder eines „Trackers“. Ein Programm, bei dem ein Forscher die Daten im Laufe der Zeit sammelt und sie in Perioden untersucht.
• Sie besitzen Daten, die auf einem Metaprojekt basieren, in dem der Forscher Daten vor und nach einem Vorfall sammelt.

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Warum sollten Sie die Datenzusammenführung verwenden?

Die Datenzusammenführung ist eine robuste Technik, die Unternehmen bei der Organisation und Analyse ihres Materials unterstützen kann. Wir haben einige Vorteile der Datenzusammenführung erwähnt und warum Sie die Datenzusammenführung in Ihren Organisationen verwenden sollten.

Sparen Sie Zeit und Ressourcen

Die Methode, Informationen aus mehreren Quellen zu einem einheitlichen, zusammenhängenden Datenelement zusammenzuführen, wird als Datenzusammenführung bezeichnet. Auch wenn es zeitaufwändig und lästig ist, ist es notwendig, korrekte und aktuelle Daten zu gewährleisten. Sie können Geld und Zeit sparen, indem Sie den Datenzusammenführungsprozess automatisieren, und Sie können sicher sein, dass die Daten aktualisiert und korrekt sind.

Durch die Datenzusammenführung können beispielsweise verschiedene Kunden-, Umsatz- und Bestandsverfolgungsdatensätze zu einem einheitlichen Datensatz kombiniert werden. Es würde die Möglichkeit von Fehlern durch ungenaue Daten verringern und die Datenanalyse und die Entscheidungsfindung von Unternehmen erleichtern.

Verbessern Sie die Datenauthentizität

Sie müssen sicherstellen, dass Ihre großen Datensätze präzise und umfassend sind, wenn viele Datensätze verfügbar sind. Sie können die Daten aus jeder Gruppe zu einer einzigen kombinieren, indem Sie die Sätze zusammenführen.

Dadurch kann die Genauigkeit und Vollständigkeit aller Daten garantiert werden. Darüber hinaus stellt es sicher, dass die Sammlung redundanzfrei ist. Die Integration Ihrer Datenbanken hat mehrere Vorteile, und Präzision ist einer davon. Alle Daten sind garantiert genau, wenn sie in einem einzigen Satz kombiniert werden.

Bequem, um Daten zu finden

Jedes Datenelement wird an einem Ort kombiniert, wenn die Sätze zusammengeführt werden. Damit ist gewährleistet, dass der Datensatz vollständig und frei von Wissenslücken ist. Da sich alles an einem Ort befindet, ist es einfach zu finden und zu verwenden.

Das Zusammenführen macht auch das Arbeiten mit und das Untersuchen des Sets in seiner Gesamtheit einfach. Sie haben alles sofort vor Augen, sodass Sie sich keine Gedanken darüber machen müssen, viele Dateien zu durchsuchen oder zu versuchen, verschiedene Teile der Daten einzeln zusammenzusetzen.

Analyse der Geschäftsleistung

Wenn Organisationen Daten aus vielen Quellen zusammenführen, können sie sich ein genaueres Bild davon machen, was in ihrem Unternehmen passiert. Dadurch wird sichergestellt, dass Datensätze verschiedene Sichtweisen auf dasselbe Thema anbieten können.

Kundensupportdaten können zum Beispiel verwendet werden, um die Kundenzufriedenheit zu bewerten. Gleichzeitig können Unternehmen anhand von Verkaufszahlen beurteilen, wie eine Organisation funktioniert. Unternehmen können ihre gesamte Performance vollständig nachvollziehen, indem sie Daten aus vielen Kategorien zusammenführen.

Optimierte Geschäftsprozesse

Daten können für verschiedene Zwecke kombiniert werden, einschließlich Verbesserung der Entscheidungsfindung und Optimierung von Unternehmensabläufen. Durch die Kombination von Daten erhalten Unternehmen einen umfassenderen und genaueren Überblick darüber, was in ihrem Unternehmen vor sich geht. Dadurch können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen. Verwenden von Informationen aus der realen Welt, anstatt sich auf Vermutungen oder Vorurteile zu verlassen.

Unternehmen können integrierte Daten auch verwenden, um Muster und Trends zu erkennen, die nur manchmal offensichtlich sind, indem sie Regionen aufzeigen, in denen möglicherweise Anpassungen oder Verbesserungen erforderlich sind. Und kann Unternehmen auch bei der Verbesserung der Geschäftstätigkeit ihres Unternehmens unterstützen.

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Was sind die verschiedenen Anwendungsfälle der Datenzusammenführung?

Im Folgenden sind die Anwendungsfälle der Datenzusammenführung aufgeführt, die in verschiedenen Branchen eingesetzt werden.

Prädiktive Analyse

Unter Verwendung von Daten, statistischen und maschinellen Lernansätzen bestimmt Predictive Analytics die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse auf der Grundlage von Aufzeichnungen. Die Datenzusammenführung spielt eine bedeutende Rolle in der prädiktiven Analytik, indem sie einen umfassenden und präzisen Überblick über die Daten gibt, die zur Erstellung von Prognosen zukünftiger Trends und Muster verwendet werden können.

Beispielsweise wird die Datenzusammenführung verwendet, um Daten aus dem Verbraucherverhalten, den Verkäufen und den Lagerbeständen eines Unternehmens in einem einzigen Datensatz zusammenzuführen. Dann kann dieser Datensatz unter Verwendung von Predictive-Analytics-Ansätzen untersucht werden, um Muster und Trends zu finden, die verwendet werden können, um zukünftige Verbrauchergewohnheiten, Verkäufe und Bestandsanforderungen vorherzusagen.

Kundenanalyse

Bei der Kundenanalyse werden Verbraucherdaten untersucht, um Muster, Interessen und Verhaltensweisen zu verstehen. Die Datenzusammenführung spielt eine entscheidende Rolle bei der Kundenanalyse, indem sie einen genauen Überblick über die Kundeninformationen bietet, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen verwendet werden können.

Beispielsweise wird die Datenzusammenführung verwendet, um alle demografischen, Transaktions- und Engagementdaten von Verbrauchern, die eine Organisation hat, in einem einzigen Datensatz zusammenzuführen. Diese Datenbank kann dann untersucht werden, um Muster im Verbraucherverhalten zu finden, wie z. B. die von den Verbrauchern am meisten geschätzten Produkte.

Finanzanalyse

Durch die Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen können Finanzanalysen mit Datenzusammenführung einen umfassenderen Überblick über den aktuellen Finanzstatus eines Unternehmens geben. Unternehmen können bessere Entscheidungen treffen, indem sie diese nutzen, um Muster in der finanziellen Leistung zu erkennen.

Beispielsweise kann die Datenzusammenführung verwendet werden, um Marktdaten, Analysen von Projekten und wirtschaftliche Transaktionsdaten, die eine Organisation besitzt, in einem einzigen Datensatz zusammenzuführen. Um Rentabilitätstrends wie Umsatzwachstum, Kostenmuster und wahrgenommenes Risiko zu erkennen, kann diese Datenbank mit Finanzanalyseansätzen wie Finanzmodellierung und Zeitreihenanalyse untersucht werden.

Web Scraping

Sie können Daten aus Ihren Import-Feeds erhalten, die zuvor nicht mit Web Scraping angezeigt wurden. Aber möglicherweise irgendwo online zugänglich, z. B. von Ihrem E-Commerce-Geschäft.

Bestimmte Vertriebswege und Märkte verlangen zum Beispiel eindeutige GTINs (Global Trade Numbers) für jeden Artikel. Angenommen, sie müssen noch in den Merchandise-Feed aufgenommen werden. In diesem Fall können Sie die benötigten Informationen erhalten, indem Sie Internetdatenbanken durchsuchen. Oder von Ihrem Online-Marktplatz und integrieren Sie es dann in Ihren Feed.

Datenzusammenführung für Unternehmen

Die Datenzusammenführung spielt eine entscheidende Rolle dabei, wie Unternehmen Daten effektiv nutzen können. Durch die Datenzusammenführung erhalten Unternehmen von Anfang bis Ende einen vollständigen Überblick über ihre Kunden. Dies hilft ihnen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Hier sind einige Möglichkeiten, wie Unternehmen die Datenzusammenführung nutzen können:

• Datenspeicherung: Unternehmen verwenden Data Warehousing, um große Datenmengen zu speichern und zu verwalten. Unternehmen verwenden dann Daten aus Lagern, um Business Intelligence und Analysen zu unterstützen.
• Stammdatenverwaltung: Unternehmen nutzen die Datenzusammenführung, um eine „Single Version of the Truth“ zu erstellen. Durch die Integration von Daten erstellen sie einen Stammdatensatz, der für Berichte und Analysen verwendet werden kann.
• Kundendatenintegration: Unternehmen nutzen die Datenzusammenführung, um eine einheitliche Sicht auf Kunden zu erstellen. Mehrere Quellen wie CRM-, Marketing- und Vertriebsdaten werden verwendet, um das Kundenverhalten besser zu verstehen.
• Leitung der Lieferkette: Unternehmen nutzen die Datenzusammenführung, um Daten aus verschiedenen Teilen der Lieferkette, wie z. B. Bestands-, Logistik- und Produktionsdaten, zu kombinieren, um den Betrieb zu optimieren und die Effizienz zu verbessern.
• Entdeckung eines Betruges: Unternehmen verwenden die Datenzusammenführung, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Transaktionsdaten, Kundendaten und externen Datenquellen zu kombinieren, um Betrugsmuster zu identifizieren.
• Risikomanagement: Unternehmen nutzen die Datenzusammenführung, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Finanzdaten, Marktdaten und externen Datenquellen zu kombinieren, um Risiken zu identifizieren und zu managen.
• Personalmanagement: Unternehmen verwenden die Datenzusammenführung, um Daten aus verschiedenen Quellen wie Mitarbeiterdaten, Gehaltsdaten und Leistungsdaten zu kombinieren, um Personaldaten zu verwalten und zu analysieren.

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• Quelle: https://nanonets.com/blog/what-is-data-merging/