Datenherkunft
Datenherkunft ist ein kritisches Konzept für Organisationen, die auf Daten angewiesen sind, um ihre Abläufe zu steuern. Sie zeigt, woher die Daten stammen, wie sie sich verändert haben und wohin sie in verschiedenen Geschäftsschritten gelangt sind. Im Wesentlichen ist 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 sicher migrieren. Es hilft auch, ein detailliertes Datenabbildungs-Framework zu erstellen.
Die Bedeutung der Datenherkunft im modernen Geschäft
Datenherkunft bietet zahlreichen Vorteilen für Organisationen, von IT-Abteilungen bis hin zu Geschäftseinheiten.
Indem sie eine klare und umfassende Sicht auf die Reise von Informationen bietet, verbessert Herkunft das Verständnis von Informationen und das Vertrauen in der gesamten Organisation. Sie ermöglicht es Geschäftsbenutzern, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Ressourcen zu treffen.
Zum Beispiel nutzte eine Finanzinstitution die Herkunft, um die Quelle von Diskrepanzen in ihren regulatorischen Berichten zu verfolgen.
Die Institution entdeckte einen Datenfehler, indem sie verfolgte, wie die Daten bis zum endgültigen Bericht bewegten. Dieser Fehler verursachte Ungenauigkeiten. Mit diesen Erkenntnissen konnten sie das Problem korrigieren und die Einhaltung der regulatorischen Anforderungen sicherstellen.
Datenherkunft erspart IT-Teams auch erheblich Zeit und Aufwand, indem sie eine granulare Auswirkungsanalyse bei Datenaktualisierungen ermöglicht.
IT-Teams können Zeit sparen, indem sie die Auswirkungen von Änderungen schnell bewerten. Dies erspart ihnen die manuelle Analyse nachgelagerter Systeme. Dadurch kann die Zeit für manuelle Analysen um bis zu 98 % reduziert werden.
Einhaltung von Regeln und Vorschriften vereinfacht
In der heutigen strengen regulatorischen Umgebung ist Datenverfolgbarkeit für Compliance-Zwecke unerlässlich. Das Abbilden der Herkunft aus regulatorischen Gründen kann jedoch zeitaufwändig und komplex sein. Wenn es falsch gemacht wird, kann es zu kostspieligen Bußgeldern und Strafen führen.
Datenherkunft vereinfacht diesen Prozess, indem dokumentiert wird, wie Daten durch verschiedene Systeme vom Ursprung bis zum Ziel fließen. Es bietet eine klare Prüfspur für alle Datenumwandlungen und ermöglicht es Risikomanagement-Teams, die Einhaltung von Vorschriften mit Leichtigkeit sicherzustellen.
Ein Gesundheitsdienstleister nutzte Herkunft, um die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften sicherzustellen.
Der Anbieter kartierte, wie PHI durch seine Systeme fließt, um Sicherheitsrisiken zu identifizieren und Schutzmaßnahmen zu ergreifen. Dieser proaktive Ansatz half dem Anbieter, kostspielige Strafen zu vermeiden und das Vertrauen der Patienten zu erhalten.
Ein genauerer Blick auf Arten der Datenherkunft
Es gibt mehrere gängige Ansätze zur Herkunft, die jeweils spezifische Zwecke erfüllen.
Systemübergreifende Herkunft bietet einen Überblick über den Fluss und zeigt, wo Informationen herkommen und wohin sie gehen. Diese Methode ist ideal, um zu zeigen, wie sich Änderungen an Prozessen auf die Ergebnisse auswirken, Probleme mit Methoden zu finden und ähnliche Prozesse zu entdecken.
End-to-End-Spaltenherkunft bietet hingegen eine detailliertere Ansicht. Sie überwacht die Datenbewegung in der BI-Umgebung. Das Tracking beginnt, wenn Daten in das System gelangen, und endet, wenn die Daten für Berichte und Analysen verwendet werden.
Diese Methode hilft bei der Analyse der Auswirkungen von Spaltenänderungen in Quellsystemen. Sie hilft auch, die Ursachen von Berichtsfehlern zu finden. Zudem hilft sie bei der Vorbereitung auf regulatorische Prüfungen.
Innere-System-Herkunft 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.
Dieses Detailniveau kann nützlich sein, um Probleme zu beheben, die Datenqualität zu prüfen oder Änderungen am System vorzunehmen. Diese granulare Ansicht ermöglicht Einblicke in komplexe Prozesse und gibt Teams die Möglichkeit, die Logik und den Datenfluss jeder Spalte zu verstehen.
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 eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, die Ihnen den Einstieg erleichtert:
Schritt 1: Identifizieren Sie Ihre Prioritäten und Anwendungsfälle
Beginnen Sie damit, festzustellen, wie Sie die Datenherkunft derzeit nutzen oder planen, sie zu nutzen. Berücksichtigen Sie Anwendungsfälle wie Auswirkungenanalyen, Ursachenanalysen, Erklärbarkeit, regulatorische Compliance und Geschäftseinblicke.
Eine klare Definition Ihrer Prioritäten wird Ihnen helfen, den Entscheidungsprozess zu steuern.
Schritt 2: Sichern Sie die Zustimmung des Managements
Sobald Sie Ihre Anwendungsfälle klar definiert haben, präsentieren Sie sie dem Management, um die Zustimmung für eine Herkunftslösung zu erhalten. Seien Sie bereit zu erklären, wie diese Lösung in jeder Situation helfen und der Organisation Zeit und Geld sparen wird.
Schritt 3: Bewerten Sie Datenherkunftsoptionen
Mit gesicherter Zustimmung des Managements ist es an der Zeit, die verfügbaren Herkunftslösungen zu bewerten. Verwenden Sie Ihre Prioritäten und Anwendungsfälle als Hauptkriterien, um Ihre Optionen einzugrenzen.
Berücksichtigen Sie Faktoren wie Kompatibilität mit bestehenden Technologien, Benutzerfreundlichkeit und die dargestellten Herkunftsdimensionen.
Schritt 4: Wählen und Implementieren Sie die Lösung
Nach einer sorgfältigen Bewertung wählen Sie die Datenherkunftslösung aus, die den Anforderungen Ihrer Organisation am besten entspricht. Bereiten Sie sich vor, die Vorteile eines klaren Herkunftsplans zu sehen, wie besseres Datenverständnis und Einhaltung von Vorschriften.
Reale Beispiele erfolgreicher Implementierung von Datenherkunft
Viele Organisationen haben Datenherkunft erfolgreich implementiert, um Geschäftswerte zu steigern. Ein globales E-Commerce-Unternehmen nutzte Datenherkunft, um seine Lieferkettenoperationen zu optimieren.
Durch die Verfolgung des Flusses von Bestandsdaten von Lieferanten zu Lagern und letztendlich zu Kunden, 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 Kundenbindungsbemühungen zu verbessern.
Durch die Abbildung von Kundendaten über verschiedene Systeme hinweg, einschließlich Rechnungsstellung, Kundenservice und Marketing, erlangte der Anbieter eine umfassende Sicht auf Kundeninteraktionen.
Diese Erkenntnis ermöglichte gezielte Bindungskampagnen, was zu einer signifikanten Reduzierung der Kundenabwanderung führte.
Die Zukunft der Datenherkunft: Neue Trends und Chancen
Da die Datenmengen weiter zunehmen und sich die regulatorischen Anforderungen weiterentwickeln, wird die Bedeutung der Datenherkunft nur noch steigen.
Neue Trends und Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bieten neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Herkunftsfähigkeiten.
Zum Beispiel können maschinelle Lernalgorithmen darauf trainiert werden, Datenumwandlungen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren, wodurch der manuelle Aufwand für die Herkunftsabbildung reduziert wird.
KI-gestützte Analysen können auch intelligente Empfehlungen zur Optimierung von Prozessen auf der Grundlage von Herkunftseinblicken bieten.
Unternehmen nutzen Cloud-Computing und mehrere Cloud-Systeme. Herkunft ist wichtig, um die Konsistenz und Compliance von Daten über verschiedene Systeme hinweg zu gewährleisten.
Cloud-native Herkunftslösungen helfen Organisationen, die Reise ihrer Daten zu verfolgen, egal wo sie gespeichert sind.
Fazit
Organisationen, die die Datenherkunft priorisieren, gewinnen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger und genauer Daten treffen.
Sie können schnell auf die sich ändernden Geschäftsanforderungen 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, Schlüsselleute in der Organisation zu identifizieren, die durch den Herkunftsplan betroffen sein werden.
Darüber hinaus umfasst dies die Entscheidung, wie viele Details in die Herkunftsstrategie einbezogen werden sollen.
Um eine Datenherkunftsstrategie zu erstellen, müssen Sie wissen, wie Daten in Ihrer Organisation gesammelt, 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 zur Umsetzung der Datenverfolgung. Dies umfasst die Entscheidung, wie Daten verfolgt werden sollen und das Verständnis der aktuellen Datensituation. Dies bedeutet herauszufinden, welche Werkzeuge und Technologien verwendet werden, um die Herkunft der Daten zu verfolgen. Es beinhaltet auch die Erstellung von Prozessen, um sicherzustellen, dass die Datenherkunft ordnungsgemäß verwaltet und gewartet wird.
Bei der Implementierung einer Herkunftsstrategie ist es wichtig, die wichtigsten Interessengruppen zu informieren und über den Fortschritt auf dem Laufenden zu halten. Dies stellt sicher, dass die Strategie mit den Geschäftsziele und -vorgaben übereinstimmt. Es stellt auch sicher, dass etwaige Probleme umgehend adressiert werden.
Um eine Datenherkunftsstrategie erfolgreich umzusetzen, ist ein strategischer und kollaborativer Ansatz erforderlich. Dies beinhaltet die Ausrichtung der Strategie an den Geschäftsziele der Organisation und deren effektive Implementierung und Wartung.
Die Zukunft der Herkunft sieht vielversprechend aus. Neue Technologien und Trends bieten spannende Möglichkeiten zur Verbesserung der Herkunftsfähigkeiten und zur Steigerung des Geschäftserfolgs.
