Datenzuordnung ist der Grundstein für das Verständnis von Datenbeziehungen, -ursprüngen und -zielen. In diesem Blog befassen wir uns mit dem Wesen des Datenmappings, seiner Bedeutung in verschiedenen Sektoren und der sich durch KI geprägten Entwicklung.
Was ist Datenzuordnung?
Unternehmen müssen regelmäßig von einem System auf ein anderes umsteigen oder zwei Datenbanken integrieren. Unterschiedliche Systeme verfügen jedoch über eigene, einzigartige Datenstrukturen zur Organisation von Informationen in ihren Datenmodellen. Beim Datenmapping werden Datenfelder in beiden Modellen abgeglichen, um sicherzustellen, dass keine Datenduplikate zwischen den beiden Systemen auftreten.
Es handelt sich um eine visuelle Darstellung der Bewegung und Transformation Ihrer Unternehmensdaten, sei es zwischen Datenbanken oder von Datenbanken zu Anwendungen.
Durch die Zuordnung Ihrer Daten können Sie feststellen, ob diese in der neuen Umgebung nutzbar und korrekt sind. Dazu identifizieren, analysieren und dokumentieren Sie den Datenfluss von der Quelle bis zum Ziel. Es handelt sich um ein Navigationstool, das Ihrem Unternehmen hilft, seine Datenlandschaft zu verstehen und ist ein integraler Bestandteil des Datenmanagements.
Warum ist Datenzuordnung wichtig?
Datenmapping-Techniken dienen nicht nur der Dokumentation – sie helfen Ihrem Unternehmen auch, mehr aus seinen Daten herauszuholen. Sie optimieren Prozesse, verbessern die Entscheidungsfindung und liefern durch das Verständnis von Datenflüssen wichtige Erkenntnisse für Innovationen. Vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen profitiert jede Branche von gute Datenzuordnung.
Aus diesem Grund ist dieser Prozess so wichtig:
Für Konsistenz und Genauigkeit
Verwenden Sie eine Datenzuordnung, um sicherzustellen, dass die Datensätze der Quelle korrekt und ordnungsgemäß mit dem Zielsystem übereinstimmen. Dies ist besonders wichtig bei der Datenintegration und für eine reibungslosere Datenmigration (bzw. beim Verschieben Ihrer Daten), bei der Sie Datenformate unterschiedlichen Typs abgleichen müssen. Es kann aber auch für die Datentransformation unerlässlich sein, wenn Sie Daten entsprechend den Anforderungen des Zielsystems von einem Format in ein anderes verschieben.
Es kann auch besonders nützlich für die Data Warehouse-Automatisierung sein. Die Informationen in einem Data Warehouse stammen aus verschiedenen Datenquellen und müssen für die Analyse konsolidiert und strukturiert werden. Datenmapping kann für die dafür erforderliche Datentransformation von unschätzbarem Wert sein.
Für ein verbessertes Kundenerlebnis
In kundenorientierten Branchen wie Einzelhandel und E-Commerce ist es wichtig, das Kundenverhalten zu verstehen. Nutzen Sie Data Mapping, um verschiedene Kundenkontaktpunkte – von Website-Interaktionen bis hin zu Social-Media-Aktivitäten – zusammenzuführen. So entsteht ein ganzheitlicher Überblick über die Customer Journey. Analysieren Sie diese Abläufe, um das Nutzererlebnis und die Angebote zu personalisieren, Marketingstrategien zu optimieren und letztendlich die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Für verstärkte Cybersicherheitsmaßnahmen
Ein großer Teil einer starken Cybersicherheitsposition besteht darin, Daten vor VerstößeDatenmapper können Schwachstellen im Datenfluss identifizieren und potenzielle Angriffspunkte aufzeigen. Cybersicherheitsexperten können dann mit dieser Ansicht der Datenbewegungen in Ihren Netzwerken, Anwendungen und Endpunkten die Datensicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Cyberbedrohungen definieren.
Für eine verbesserte Datenqualität
Datensätze, die lange in Ihren Datensystemen liegen, können mit der Zeit an Qualität verlieren. Was meinen wir mit Qualität? Sie haben vielleicht neue Daten, aber die alte Daten Möglicherweise wurden sie nicht ersetzt. Alternativ könnten sich die Formate Ihres Unternehmens im Laufe der Zeit geändert haben und inkonsistente Datenelemente aufweisen. Eine fehlerhafte Datenübertragung kann zu doppelten Einträgen geführt haben. Erstellen Sie Datenzuordnungen, um diese Inkonsistenzen und Duplikate zu beseitigen und die Daten anzureichern.
Für bessere Entscheidungen
Geschäftsentscheidungen sollten auf Fakten basieren. Sind Ihre Fakten (oder Daten) jedoch nicht korrekt, wirken sich dies negativ auf Ihre Entscheidungen aus. Datenmapping trägt dazu bei, die Qualität der Informationen zu verbessern und deren Analyse zu erleichtern. Das bedeutet, dass Sie bessere und fundiertere Entscheidungen treffen können.
Zur Optimierung der Geschäftsabläufe
Wenn Daten ohne durchdachte und strategische Planung gespeichert werden, haben Sie möglicherweise keinen klaren Überblick darüber, wie sie sich zwischen verschiedenen Systemen bewegen oder wie sie von Anwendungen verwendet werden. Mit einer Datenkarte können Sie sehen, woher die Daten kommen und wohin sie gehen. So können Sie sicherstellen, dass die Daten klar und konsistent sind und reibungslos zwischen den Systemen übertragen werden.
Zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Wenn Sie Daten abbilden, verfolgen Sie auch, wie sie sich innerhalb Ihrer Systeme bewegen. Diese Nachverfolgung kann bei der Prüfung zur Einhaltung der verschiedenen Datenschutzgesetze hilfreich sein, wie zum Beispiel: GDPR, CCPAund HIPAA. Es sagt Ihnen genau, wohin Ihre Daten gehen und wie sie behandelt werden.
Was ist der Datenzuordnungsprozess?
Die Datenzuordnung umfasst mehrere Schritte:
- Bestandsdaten: Identifizierung aller Quellen und Datentypen innerhalb einer Organisation.
- Beziehungen analysieren: Verstehen, wie Daten zwischen verschiedenen Systemen, Anwendungen und Beteiligten verschoben werden.
- Dokumentieren: Erstellen detaillierter Karten oder Diagramme, die Datenflüsse, Transformationen und Abhängigkeiten veranschaulichen.
- Implementierung von Kontrollen: Governance etablieren Mechanismen zur Gewährleistung der Datengenauigkeit, -sicherheit und -konformität.
- Kontinuierliche Überwachung: Regelmäßiges Aktualisieren und Überprüfen von Datenkarten, um Änderungen in der Datenlandschaft der Organisation widerzuspiegeln.
Allgemeine Beispiele für Datenzuordnungen
- Gesundheitspflege: Im Gesundheitswesen ist die Datenzuordnung von entscheidender Bedeutung, um die Privatsphäre der Patienten zu schützen, medizinische Aufzeichnungen zu verfolgen und Behandlungspfade zu optimieren.
- Finanzen: Finanzinstitute verlassen sich auf die Datenzuordnung, um betrügerische Aktivitäten zu erkennen, Risiken zu verwalten und die regulatorische Berichterstattung zu optimieren.
- Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Datenmapping, um das Kundenverhalten zu verstehen, die Bestandsverwaltung zu optimieren und ihre Marketingbemühungen zu personalisieren.
Herausforderungen bei der Datenzuordnung
Unternehmen verarbeiten heutzutage große Datenmengen. Der schiere Umfang und die Komplexität dieser Datenökosysteme machen effektives Datenmapping zu einer echten Herausforderung. Hier sind einige häufige Herausforderungen beim Datenmapping, die durch große Datenmengen noch verstärkt werden:
Skalierbarkeit und Leistung
Die Verarbeitung großer Datenmengen stellt erhebliche Herausforderungen hinsichtlich Skalierbarkeit und Leistung von Datenmapping-Prozessen dar. Da die Datenmengen weiterhin exponentiell wachsen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datenmapping-Lösungen riesige Datensätze effizient verarbeiten und abbilden können, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Probleme mit der Datenqualität
Bei großen Datenmengen ist die Gewährleistung Datenqualität wird noch kritischer. Die schiere Menge an Daten erhöht die Wahrscheinlichkeit von Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten, was die Einhaltung der Datenqualitätsstandards während des gesamten Mapping-Prozesses erschwert.
Datenkomplexität und -vielfalt
Der Umgang mit großen Mengen unterschiedlicher Datentypen erschwert die Datenzuordnung zusätzlich. Unternehmen müssen strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten auf verschiedenen Plattformen und Systemen verarbeiten, was die Interoperabilität und Konsistenz bei der Zuordnung unterschiedlicher Datenquellen erschwert.
Integration mit Legacy-Systemen
Große Unternehmen kämpfen oft mit Altsystemen, die veraltete Technologien und proprietäre Formate verwenden. Die Integration und Abbildung von Daten aus diesen Altsystemen mit modernen Datenplattformen wird mit zunehmendem Datenvolumen immer anspruchsvoller. Unternehmen müssen daher die Lücke zwischen Altsystemen und modernen Systemen effektiv schließen.
Datenherkunft und Rückverfolgbarkeit
Verwaltung von Datenherkunft und die Rückverfolgbarkeit wird bei großen Datenmengen komplexer. Die Verfolgung der Ursprünge und Transformationen von Daten über ihre gesamte Lebenszyklus wird immer schwieriger, weshalb es für Unternehmen unerlässlich ist, eine klare Datenherkunft festzulegen, um Datenqualität, Compliance und Verantwortlichkeit sicherzustellen.
Datensilos und Fragmentierung
Große Datenmengen verschärfen Datensilos und Fragmentierung innerhalb von Organisationen. Mit zunehmendem Datenvolumen verfestigen sich Datensilos immer stärker, was die Datenintegration behindert und Organisationen daran hindert, eine einheitliche Sicht auf ihre Datenbestände zu schaffen.
Komplexe Geschäftslogik und Transformationen
Der Umgang mit großen Datenmengen erfordert oft komplexe Geschäftslogik und Transformationen. Unternehmen müssen komplexe Geschäftsregeln, Datensemantik und Transformationsanforderungen berücksichtigen, was die effektive Dokumentation, Verwaltung und Umsetzung komplexer Mapping-Regeln erschwert.
Qualifikations- und Fachkompetenzlücke
Die Komplexität der Verarbeitung großer Datenmengen erfordert spezielle Fähigkeiten und Fachwissen in den Bereichen Datenmanagement, Integrationstechnologien und Fachkenntnisse. Unternehmen können Schwierigkeiten haben, qualifizierte Data-Mapping-Experten mit den erforderlichen Fähigkeiten und Erfahrungen zu gewinnen und zu halten, um große Data-Mapping-Herausforderungen effektiv zu bewältigen.
Wie die richtigen Datenmapping-Tools helfen
Datenmapping kann automatisiert, halbautomatisch oder manuell erfolgen. Wie Sie sich vorstellen können, kann manuelles Datenmapping aufwändig sein, insbesondere bei großen Stichprobendatensätzen. Deshalb ist automatisiertes Datenmapping beliebter. Datenmapping-Software nutzt KI, um Daten in Echtzeit zu analysieren und zuzuordnen. Sie ermöglicht Datenanalysten und -architekten, Dateninhalte, -flüsse und -transformationen zeitnah zu betrachten.
Gute Datenmapping-Tools helfen Ihnen außerdem, Formate zu optimieren, ohne dass Sie sich um menschliche Fehler sorgen müssen. Sie konvertieren die Daten sofort und präzise vom Quellformat in das Zielformat. Ihre Datenmapping-Funktionen helfen Ihnen außerdem bei der Überprüfung und Aktualisierung Ihrer Mappings. Im Wesentlichen erleichtern sie Ihnen die Datenverwaltung.
Sie können auch halbautomatisches Datenmapping verwenden, bei dem das Tool bestimmte Aufgaben übernimmt, während andere menschliches Eingreifen erfordern. Diese erfordern möglicherweise bei bestimmten Aufgaben während der Datenverschiebung die Zustimmung eines Mitarbeiters. Dies kann jedoch die Belastung Ihrer Datenmanager verringern.
Auswirkungen der KI auf die Datenzuordnung
Künstliche Intelligenz hat das Datenmapping revolutioniert, indem es automatisierte Lösungen anbietet, die große Datensätze schnell verarbeiten können. Algorithmen des maschinellen Lernens können komplexe Datenbeziehungen analysieren, Muster erkennen und sogar zukünftige Datenflüsse vorhersagen. KI-gestütztes Datenmapping beschleunigt nicht nur den Mapping-Prozess, sondern verbessert auch dessen Genauigkeit und Skalierbarkeit.
Datenmanagement mit BigID
Da Unternehmen weiterhin Daten verwenden, wächst die Bedeutung zuverlässiger Datenzuordnungsverfahren. BigID ist der führende Anbieter für Datenschutz, Sicherheit und Governance und ermöglicht es Unternehmen, den Nutzen ihrer Daten zu steigern.
Mit BigID können Sie:
- Entdecken Sie alle Ihre Daten – überall: Finden und inventarisieren Sie Ihre sensiblen, kritischen und risikoreichen Daten, um einen klaren Überblick über alle von Ihnen gespeicherten und verwalteten Daten zu erhalten. PI und PII zur Automatisierung der Inventarisierung und der Datenflüsse von Drittanbietern für kontinuierliche Compliance.
- Erreichen Sie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Bilden Sie Geschäftsprozesse und Datenflüsse ab, um die Compliance-Anforderungen zu erfüllen für GDPR Artikel 30, CCPA, LGPD und mehr.
- Automatisieren Sie die Berichterstattung: Entdecken, dokumentieren und melden Sie proaktiv Datenfreigaben und Abweichungen bei der Datenverarbeitung durch Dritte. Erstellen Sie umfassende Audits und Überprüfungen, um den Datenschutzbehörden die erforderlichen Compliance-Nachweise zu liefern.
- Kennen Sie Ihr Datenrisiko – und reduzieren Sie es: Priorisieren Sie Ihre risikoreichsten, sensibelsten Daten. Identifizieren und minimieren Sie Risiken für sensible Daten mit Risikobewertungen, die Datenparameter wie Datentyp, Standort, Aufbewahrungsort und mehr berücksichtigen.
Um zu sehen, wie BigID Ihrem Unternehmen dabei helfen kann, die nächste Generation der Datenzuordnung zu nutzen – Holen Sie sich noch heute eine 1:1-Demo mit unseren Datenexperten.
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