Datenherkunft
Datenherkunft ist ein kritisches Konzept für Organisationen, die auf Daten angewiesen sind, um ihre Abläufe zu steuern. Es zeigt, woher Daten stammen, wie sie sich verändert haben und wohin sie in verschiedenen Geschäftsschritten gelangt sind. Im Wesentlichen ist die Herkunft die “Abstammungslinie”.
Unternehmen können sie nutzen, um Fehler in der Datenverarbeitung zu verfolgen. Sie können auch Änderungen an Prozessen mit geringem Risiko vornehmen. Darüber hinaus können sie Systeme mit Zuversicht migrieren. Es hilft auch, ein detailliertes Datenabbildungs-Framework zu erstellen.
Die Bedeutung der Datenherkunft im modernen Geschäft
Datenherkunft bietet zahlreiche Vorteile für Organisationen, von IT-Abteilungen bis hin zu Geschäftseinheiten.
Indem sie einen klaren und umfassenden Überblick über die Reise der Informationen bietet, verbessert die Herkunft das Verständnis und das Vertrauen in der Organisation. Sie ermöglicht Geschäftsanwendern, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Ressourcen zu treffen.
Ein Beispiel: Eine Finanzinstitution nutzte die Herkunft, um die Quelle von Unstimmigkeiten in ihren regulatorischen Berichten zu verfolgen.
Die Institution fand einen Datenfehler, indem sie verfolgte, wie sich die Daten zum Endbericht bewegten. Dieser Fehler verursachte Ungenauigkeiten. Mit dieser Erkenntnis konnten sie das Problem korrigieren und die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen sicherstellen.
Die Datenherkunft spart auch IT-Teams erheblich Zeit und Aufwand, indem sie eine detaillierte Auswirkungenanalyse bei Datenaktualisierungen ermöglicht.
IT-Teams können Zeit sparen, indem sie schnell die Auswirkungen von Änderungen bewerten. Dies erspart ihnen die manuelle Analyse nachgeschalteter Systeme. Infolgedessen kann die Zeit für manuelle Analysen um bis zu 98% reduziert werden.
Einhaltung von Vorschriften und Regularien erleichtert
In der heutigen strengen Regulierungsumgebung ist die Nachverfolgbarkeit von Daten für Compliance-Zwecke unerlässlich. Die Abbildung der Herkunft aus regulatorischen Gründen kann jedoch zeitaufwändig und komplex sein. Wenn sie falsch gemacht wird, kann dies zu kostspieligen Geldstrafen und Sanktionen führen.
Datenherkunft vereinfacht diesen Prozess, indem sie dokumentiert, wie Daten durch verschiedene Systeme vom Ursprung bis zum Ziel bewegt werden. Sie bietet eine klare Prüfspur für alle Datenumwandlungen und ermöglicht es Risikomanagementteams, die Compliance problemlos sicherzustellen.
Ein Gesundheitsdienstleister nutzte die Herkunft, um die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften sicherzustellen.
Der Anbieter kartierte, wie PHI durch seine Systeme bewegt wird, um Sicherheitsrisiken zu finden und Schutzmaßnahmen zu implementieren. Dieser proaktive Ansatz half dem Anbieter, kostspielige Strafen zu vermeiden und das Vertrauen der Patienten zu wahren.
Ein genauerer Blick auf die Arten der Datenherkunft
Es gibt mehrere gängige Ansätze zur Herkunft, die jeweils spezifischen Zwecken dienen.
Systemsübergreifende Herkunft bietet einen Überblick über den Fluss, indem sie zeigt, woher die Informationen stammen und wohin sie gehen. Diese Methode ist ideal, um zu zeigen, wie sich Prozessänderungen auf Ergebnisse auswirken, Probleme mit Methoden aufzudecken und ähnliche Prozesse zu entdecken.
End-to-End Spaltenherkunft hingegen bietet eine detailliertere Ansicht. Sie überwacht die Datenbewegung in der BI-Umgebung. Die Verfolgung beginnt, wenn die Daten in das System eintreten und setzt sich fort, bis die Daten für Berichte und Analysen verwendet werden.
Diese Methode hilft, die Auswirkungen von Spaltenänderungen in Quellsystemen zu analysieren. Sie hilft auch, die Ursachen für Berichtsfehler zu finden. Darüber hinaus hilft sie, sich auf regulatorische Prüfungen vorzubereiten.
Die innersystemische Verfolgung verfolgt die Herkunft innerhalb eines bestimmten ETL-Prozesses, Berichts oder Datenbankobjekts bis hinunter zu den Spalten. Dies bedeutet, dass sie eine detaillierte Ansicht darüber bietet, wie Daten innerhalb eines bestimmten Systems verbunden sind und fließen.
Diese Detailgenauigkeit kann nützlich sein, um Probleme zu beheben, die Datenqualität zu prüfen oder Änderungen am System vorzunehmen. Diese granulare Ansicht ermöglicht Einblick in komplexe Prozesse, sodass Teams die Logik und den Datenfluss jeder Spalte verstehen können.
Schritt-für-Schritt-Implementierung einer Datenherkunftsstrategie
Bei der Implementierung einer Herkunftsstrategie ist das Timing entscheidend. BI-Teams sollten proaktiv erkennen, wann eine Herkunftslösung notwendig wird. Hier ist ein Schritt-für-Schritt-Leitfaden, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:
Schritt 1: Identifizieren Sie Ihre Prioritäten und Anwendungsfälle
Beginnen Sie damit, zu bestimmen, wie Sie die Datenherkunft derzeit nutzen oder zukünftig nutzen möchten. Berücksichtigen Sie Anwendungsfälle wie Einflussanalyse, Ursachenanalyse, Erklärbarkeit, regulatorische Compliance und Geschäftseinblicke.
Eine klare Definition Ihrer Prioritäten wird Ihnen helfen, Ihren Entscheidungsprozess zu leiten.
Schritt 2: Sichern Sie sich die Zustimmung des Managements
Sobald Sie Ihre Anwendungsfälle geklärt haben, präsentieren Sie diese dem Management, um die Genehmigung für eine Datenherkunftslösung zu erhalten. Seien Sie bereit zu erklären, wie diese Lösung in jeder Situation hilft und Zeit und Geld für die Organisation spart.
Schritt 3: Bewerten Sie Datenherkunftsoptionen
Mit der Zustimmung des Managements ist es Zeit, die verfügbaren Datenherkunftslösungen zu bewerten. Verwenden Sie Ihre Prioritäten und Anwendungsfälle als primäre Kriterien, um Ihre Optionen einzugrenzen.
Berücksichtigen Sie Faktoren wie Kompatibilität mit vorhandenen Technologien, Benutzerfreundlichkeit und die Dimensionen der angezeigten Herkunft.
Schritt 4: Wählen und implementieren Sie die Lösung
Nach sorgfältiger Bewertung wählen Sie die Datenherkunftslösung aus, die den Bedürfnissen Ihrer Organisation am besten entspricht. Bereiten Sie sich darauf vor, die Vorteile einer klaren Datenherkunftsstrategie zu sehen, wie das bessere Verständnis von Daten und die Einhaltung von Vorschriften.
Reale Beispiele für erfolgreiche Datenherkunftsimplementierungen
Viele Organisationen haben die Datenherkunft erfolgreich implementiert, um Geschäftswerte zu schaffen. Ein globales E-Commerce-Unternehmen nutzte die Datenherkunft, um seine Lieferkettenoperationen zu optimieren.
Indem sie den Fluss von Bestandsdaten von Lieferanten zu Lagern und letztendlich zu Kunden verfolgten, identifizierte das Unternehmen Ineffizienzen und setzte Prozessverbesserungen um.
Dies führte zu reduzierten Lagerkosten, schnelleren Auftragsabwicklungen und verbesserter Kundenzufriedenheit.
In der Telekommunikationsbranche nutzte ein großer Anbieter die Herkunft, um seine Bemühungen zur Kundenbindung zu verbessern.
Indem sie Kundendaten über verschiedene Systeme kartierten, einschließlich Abrechnung, Kundenservice und Marketing, gewann der Anbieter einen umfassenden Überblick über Kundeninteraktionen.
Diese Einsicht ermöglichte gezielte Rückhaltekampagnen, die zu einer erheblichen Reduzierung der Kundenabwanderung führten.
Die Zukunft der Datenherkunft: Aufkommende Trends und Möglichkeiten
Da die Datenvolumen weiterhin wachsen und sich die regulatorischen Anforderungen weiterentwickeln, wird die Bedeutung der Datenherkunft nur noch zunehmen.
Aufkommende Trends und Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Fähigkeiten der Datenherkunft.
Beispielsweise können maschinelle Lernalgorithmen trainiert werden, um Datenumwandlungen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren, wodurch der manuelle Aufwand für die Kartierung der Datenherkunft verringert wird.
KI-gesteuerte Analysen können auch intelligente Empfehlungen zur Optimierung von Prozessen basierend auf Herkunftseinsichten bieten.
Unternehmen nutzen Cloud-Computing und mehrere Cloud-Systeme. Datenherkunft ist wichtig, um Daten über verschiedene Systeme hinweg konsistent und compliance-konform zu halten.
Cloud-native Datenherkunftslösungen helfen Organisationen, die Reise ihrer Daten zu verfolgen, egal wo sie gespeichert sind.
Fazit
Organisationen, die der Datenherkunft Priorität einräumen, gewinnen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger, genauer Daten treffen.
Sie können schnell auf sich ändernde Geschäftsbedürfnisse reagieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherstellen und Innovationen vorantreiben.
Die Erstellung einer Strategie erfordert sorgfältige Planung, um sicherzustellen, dass sie die Geschäftsziele unterstützt. Dies bedeutet, Schlüsselfiguren in der Organisation zu identifizieren, die von dem Datenherkunftsplan betroffen sind.
Darüber hinaus beinhaltet dies die Entscheidung, wie viel Detail in die Herkunftsstrategie einfließen soll.
Um eine Datenherkunftsstrategie zu erstellen, müssen Sie wissen, wie Daten in Ihrer Organisation erfasst, gespeichert und verwendet werden. Dies könnte bedeuten, die Daten auf fehlende oder falsche Informationen zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Quellen zuverlässig sind.
Der nächste Schritt ist die Erstellung eines Plans für die Umsetzung der Datenverfolgung. Dies beinhaltet die Entscheidung, wie Daten nachverfolgt werden sollen und das Verständnis der aktuellen Datensituation. Dies bedeutet, herauszufinden, welche Werkzeuge und Technologien verwendet werden, um zu verfolgen, woher Daten stammen. Es umfasst auch die Erstellung von Prozessen, um sicherzustellen, dass die Datenherkunft ordnungsgemäß verwaltet und gepflegt wird.
Bei der Implementierung einer Herkunftsstrategie ist es wichtig, die wichtigsten Stakeholder informiert und über den Fortschritt auf dem Laufenden zu halten. Dies stellt sicher, dass die Strategie mit den Geschäftsziele und -zielen übereinstimmt. Es stellt auch sicher, dass etwaige Probleme umgehend angegangen werden.
Um eine Datenherkunftsstrategie erfolgreich zu implementieren, ist ein strategischer und kollaborativer Ansatz erforderlich. Dies beinhaltet die Ausrichtung der Strategie an den Geschäftsziele der Organisation und sicherzustellen, dass sie effektiv implementiert und gepflegt wird.
Die Zukunft der Herkunft sieht vielversprechend aus. Aufkommende Technologien und Trends bieten spannende Möglichkeiten zur Verbesserung der Fähigkeiten der Datenherkunft und zur Förderung des Geschäftserfolgs.
