Branchen, die eine digitale Transformation durchlaufen, stehen vor Herausforderungen bei der Integration von Daten.
Während Branchen weiterhin eine digitale Transformation durchlaufen, wächst das Volumen und die Komplexität der generierten Daten exponentiell. Dieser Trend wird durch die Verbreitung von IoT-Geräten vorangetrieben, die in Form von Sensorauslesungen, Maschinenprotokollen und anderen Zeitreihendaten enorme Mengen an Echtzeitdaten erzeugen.
Um diese Daten zu sammeln und zu verarbeiten, benötigen Organisationen effektive Datenintegrationsstrategien, die mit der Heterogenität und dem Volumen der generierten Daten umgehen können. Traditionelle Ansätze haben Schwierigkeiten, insbesondere bei Zeitreihendaten, bei denen der Wert jedes Datenpunkts im Laufe der Zeit abnimmt.
Moderne Datenintegrationslösungen wie Data Lakes, Data Warehouses und Zeitreihendatenbanken bieten skalierbare und flexible Plattformen für die Speicherung und Verwaltung von Daten sowie für die Durchführung von Datenverarbeitung, Analyse- und Machine-Learning-Aufgaben. Datenengineering-Teams setzen diese Lösungen ein, um den Herausforderungen des exponentiellen Wachstums von Daten zu begegnen.
Extract, Transform, Load (ETL) ist eine traditionelle und beliebte Datenintegrationsstrategie, während Extract, Load, Transform (ELT) und Change Data Capture (CDC) ebenfalls an Beliebtheit gewinnen. ELT lädt Daten in das Zielsystem und führt die Transformation im System durch, was effizienter als ETL ist. CDC erfasst in Echtzeit vorgenommene Änderungen an Daten und repliziert sie im Zielsystem, was es für Echtzeitdatenreplikation geeignet macht.
Event-driven-Architekturen (EDA) und spezielle Formate, die für Zeitreihendaten entwickelt wurden, wie das Time Series Data Library (TSDL)-Format, können auch signifikante Vorteile in Bezug auf Datenkompression, Abfrageleistung und Benutzerfreundlichkeit bieten.
Organisationen müssen jedoch auch darüber nachdenken, wie sie Zeitreihendaten im Laufe der Zeit speichern, verwalten und analysieren, indem sie effiziente Abfrage- und Analysetools implementieren und wirksame Datenverwaltungs- und Governance-Richtlinien entwickeln, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, zuverlässig und nützlich bleiben.
Darüber hinaus ermöglichen skalierbare und robuste Systeme für das Zeitreihendatenmanagement Organisationen, die Daten effektiv für Erkenntnisse und Entscheidungsfindung zu nutzen. Echtzeit-Analytik kann auch in Anwendungen wie Finanzhandel oder vorausschauende Wartung erhebliche Geschäftsvorteile bringen.
Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Zeitreihendaten zu gewährleisten, müssen Organisationen effektive Datenqualitäts- und Validierungsprozesse implementieren. Diese Prozesse sollten Checks für Datenkomplettierung, Konsistenz und Korrektheit sowie Überwachung von Anomalien und Fehlern in den Daten umfassen.
Zusammenfassend können Datenintegrationsstrategien und -technologien dazu beitragen, dass Organisationen die Herausforderungen bewältigen können, die mit der exponentiellen Zunahme von Daten bei der digitalen Transformation einhergehen. Durch den Einsatz moderner Datenintegrationslösungen und -technologien können Unternehmen Zeitreihendaten besser nutzen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dabei müssen sie jedoch auch sicherstellen, dass ihre Datenqualitäts- und Validierungsprozesse effektiv sind und dass sie über geeignete Tools und Richtlinien verfügen, um die Daten zu speichern, zu verwalten und zu analysieren. Mit einer effizienten Datenintegration und einem gut durchdachten Datenmanagement können Organisationen erfolgreich in die digitale Zukunft gehen.