Grundlagen der Datenzuordnung für Datenintegration und Geschäftseinblicke
Datenzuordnung ist entscheidend für das Verständnis von Datenbeziehungen, -ursprüngen und -zielen. In diesem Leitfaden zum Datenmapping erläutern wir, was Datenmapping ist, welche Bedeutung es in verschiedenen Sektoren hat und wie es durch KI beeinflusst wird.
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 Datenmapping wichtig? Die Vorteile von Datenmapping
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 gutem Datenmapping.
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 unterschiedlicher Typen abgleichen müssen. Es kann aber auch für die Datentransformation unerlässlich sein, also für die Konvertierung von einem Format in ein anderes entsprechend den Anforderungen des Zielsystems.
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. Mithilfe von Data Mapping lassen sich Daten aus verschiedenen Kundenkontaktpunkten erfassen, von Website-Interaktionen bis hin zum Engagement in sozialen Medien. Dadurch entsteht ein ganzheitlicher Überblick über die Customer Journey. Sie können diese Abläufe analysieren, 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 von einem System zum anderen identifizieren und potenzielle Angriffspunkte hervorheben. Cybersicherheitsexperten können dann die Sicherheitsmaßnahmen Ihre Daten müssen mithilfe dieser Ansicht der Datenbewegung in Ihren Netzwerken, Anwendungen und Endpunkten vor Cyberbedrohungen geschützt werden.
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 Überprüfung der Einhaltung verschiedener 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 zur Veranschaulichung von Datenflüssen, Transformationen und Abhängigkeiten.
- Implementierung von Kontrollen: Einführung von Governance-Mechanismen zur Gewährleistung der Datengenauigkeit, -sicherheit und -konformität.
- Kontinuierliche Überwachung: Regelmäßiges Aktualisieren und Überprüfen von Datenkarten, um Änderungen in der Datenlandschaft der Organisation widerzuspiegeln.
Wie Datenmapping in verschiedenen Branchen funktioniert
- 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 nutzen Datenmapping, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken, 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 erschweren eine effektive Datenzuordnung. Hier sind einige häufige Herausforderungen bei der Datenzuordnung, 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. Je mehr Daten Sie verarbeiten, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit von Ungenauigkeiten, Inkonsistenzen und Unvollständigkeiten. Das erschwert die Einhaltung der Datenqualitätsstandards während des gesamten Mapping-Prozesses.
Datenkomplexität und -vielfalt
Der Umgang mit großen Mengen unterschiedlicher Datentypen erschwert die Datenzuordnung zusätzlich. Unternehmen müssen strukturierte, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen über verschiedene Plattformen und Systeme hinweg verarbeiten, was die Gewährleistung von Interoperabilität und Konsistenz erschwert.
Integration mit Legacy-Systemen
Große Unternehmen kämpfen oft mit Legacy-Systemen, die veraltete Technologien und proprietäre Formate verwenden. Die Integration und Abbildung von Daten aus diesen Legacy-Systemen mit modernen Datenplattformen wird mit zunehmendem Datenvolumen immer anspruchsvoller. Unternehmen müssen daher die Lücke zwischen Legacy- 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.
Auswahl des richtigen Datenmapping-Tools
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, die Konvertierung von Datenformaten zu optimieren, ohne menschliche Fehler befürchten zu 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.
KI-gestütztes Datenmapping
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 auch verbessert seine Genauigkeit und Skalierbarkeit.
Datenmapping mit BigID
Da Unternehmen weiterhin Daten verwenden, wächst die Bedeutung zuverlässiger Datenzuordnungsverfahren. BigID ist der führende Anbieter von Datenschutz, Sicherheit und Governance ermöglichen es Organisationen, mehr aus ihren Daten herauszuholen.
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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