Arten von Datenquellen

Was sind Datenquellentypen?

Datenquellentypen beziehen sich auf die verschiedenen Ursprünge, aus denen Daten gesammelt, verarbeitet und für Analysen oder Berichte verwendet werden. Diese Quellen können anhand ihrer Art und ihres Formats kategorisiert werden:

1. Datenbanken: Strukturierte Daten, die in relationalen Datenbanken wie SQL, NoSQL-Datenbanken oder Data Warehouses gespeichert sind.
2. APIs: Daten, die über API-Aufrufe von Webdiensten oder Anwendungen abgerufen werden.
3. Flache Dateien: Daten aus CSVs, Excel-Tabellen, Textdateien oder XML/JSON-Formaten.
4. Streaming-Daten: Echtzeitdaten von IoT-Geräten, Sensoren oder Live-Feeds.
5. Cloud-Dienste: In Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud oder Azure gespeicherte Daten.
6. Manuelle Eingabe: Daten, die manuell von Benutzern oder Bedienern in Systeme eingegeben werden.
7. Andere Quellen: Daten aus alternativen Quellen wie RSS-Feeds, sozialen Medien oder Web-Scraping-Tools, die häufig unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten liefern, die Ihre Analyse um Echtzeit-Einsichten ergänzen.

Das Verständnis der verschiedenen Datenquellentypen ist für eine effektive Datenintegration, Analyse und Entscheidungsfindung entscheidend.

Datenbanken

Datenbanken sind die traditionellste Art von Datenquelle für BI. Es gibt viele verschiedene Arten von Datenbanken und viele Anbieter, die Datenbanken mit unterschiedlichen Architekturen und unterschiedlichen Funktionen anbieten. Zu den heute häufig verwendeten Datenbanken gehören MS Access, Oracle, DB2, Informix, SQL, MySQL, Amazon SimpleDB und eine Vielzahl anderer.

Traditionell gelten Transaktionsdatenbanken - d.h. Datenbanken, die die täglichen Transaktionen des Unternehmens aufzeichnen, wie CRM, HRM und ERP - als nicht optimal für Business Intelligence. Dafür gibt es eine Reihe von Gründen, darunter die Tatsache, dass a) die Daten nicht für die Berichterstattung und Analyse optimiert sind und b) die direkte Abfrage dieser Datenbanken das System verlangsamen und verhindern kann, dass die Datenbanken Transaktionen in Echtzeit aufzeichnen.

In einigen Fällen verwenden Unternehmen ein ETL-Tool, um Daten aus ihren Transaktionsdatenbanken zu sammeln, sie so umzuwandeln, dass sie für BI optimiert sind, und sie in ein Data Warehouse oder einen anderen Data Mart zu laden. Der größte Nachteil dieses Ansatzes ist, dass ein Data Warehouse eine komplexe und teure Architektur ist, weshalb sich viele andere Unternehmen dafür entscheiden, direkt mit ihren Transaktionsdatenbanken zu arbeiten.

APIs

APIs (Application Programming Interfaces) dienen als Brücke zwischen verschiedenen Softwareanwendungen und ermöglichen ihnen die Kommunikation und den Austausch von Daten. Sie ermöglichen eine nahtlose Integration mit Webdiensten, Cloud-Plattformen und anderer Software, so dass bei Bedarf Echtzeitdaten abgerufen werden können.

APIs werden beispielsweise häufig verwendet, um Daten von Social-Media-Plattformen, Zahlungsgateways und Analysediensten von Drittanbietern abzurufen und so automatisierte Arbeitsabläufe und datengesteuerte Entscheidungen über verschiedene Systeme hinweg zu erleichtern. Diese Integrationsfähigkeit ist für moderne Unternehmen, die auf verschiedene digitale Tools und Dienste angewiesen sind, von entscheidender Bedeutung.

Flache Dateien

Flache Dateien sind einfache Textdateien, die Daten in einem reinen Textformat speichern, oft in einer strukturierten oder halbstrukturierten Weise. Beispiele hierfür sind CSV-Dateien, Excel-Tabellen und XML/JSON-Formate. Flache Dateien werden häufig für den Datenimport/-export verwendet und sind besonders nützlich für die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder bei der Bearbeitung kleinerer Datenmengen.

Sie bieten eine unkomplizierte Möglichkeit, Daten zu verarbeiten, aber die Verwaltung und Analyse großer Flat Files kann mühsam werden. Außerdem werden Flat Files oft als Zwischenschritt in ETL-Prozessen verwendet, bevor Daten in komplexere Systeme wie Datenbanken oder Data Warehouses geladen werden.

Streaming-Daten

Streaming-Daten beziehen sich auf Daten, die kontinuierlich erzeugt und übertragen werden, oft in Echtzeit, von Quellen wie IoT-Geräten, Sensoren oder Live-Feeds. Diese Art von Daten ist entscheidend für Anwendungen, die eine sofortige Analyse und Reaktion erfordern, z. B. die Überwachung der Netzwerksicherheit, die Verfolgung von Live-Ereignissen oder die Verwaltung automatisierter Systeme.

Durch die Verarbeitung von Streaming-Daten in Echtzeit können Unternehmen zeitnahe Entscheidungen treffen und schnell auf Veränderungen oder Anomalien reagieren. Für die Verarbeitung von Streaming-Daten sind jedoch spezialisierte Tools und Technologien erforderlich, die hohe Datengeschwindigkeiten und -mengen verwalten können, wie z. B. Apache Kafka oder AWS Kinesis.

Cloud-Dienste

Cloud-Dienste haben die Art und Weise, wie Daten gespeichert, verwaltet und abgerufen werden, revolutioniert. Anbieter wie AWS, Google Cloud und Azure bieten skalierbare und flexible Speicherlösungen, mit denen Unternehmen große Datenmengen dezentral speichern können. Cloud-Dienste ermöglichen den globalen Zugriff auf Daten und erleichtern verteilten Teams die Zusammenarbeit und die Analyse von Informationen.

Darüber hinaus bieten Cloud-Plattformen häufig fortschrittliche Analyse- und maschinelle Lerntools, die direkt in die gespeicherten Daten integriert werden können, was ihren Wert weiter steigert. Die Skalierbarkeit von Cloud-Diensten stellt sicher, dass Unternehmen ihre Datenkapazitäten erweitern können, ohne in eine kostspielige Infrastruktur vor Ort zu investieren.

Manuelle Eingabe

Bei der manuellen Eingabe werden die Daten von Benutzern oder Bedienern direkt in die Systeme eingegeben. Diese Methode ist zwar oft notwendig, wenn eine automatisierte Datenerfassung nicht möglich ist, aber sie ist anfällig für menschliche Fehler, die die Datenqualität beeinträchtigen können.

Trotz ihrer Einschränkungen ist die manuelle Eingabe nach wie vor eine gängige Praxis in Szenarien, in denen Daten aus physischen Formularen, Umfragen oder anderen Quellen, die nicht digital integriert sind, erfasst werden müssen. Unternehmen implementieren häufig Validierungsregeln und Prüfungen, um Fehler bei der manuellen Dateneingabe zu minimieren.

Andere Datenquellen

Andere Datenquellen sind nicht-traditionelle Formate wie RSS-Feeds, Daten aus sozialen Medien und Web-Scraping-Ausgaben. Diese Quellen liefern oft unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten, die wertvolle Echtzeiteinblicke in Trends, Kundenstimmungen und Marktbedingungen bieten können. Social-Media-Plattformen generieren beispielsweise riesige Mengen an nutzergenerierten Inhalten, die bei der Analyse Muster und Trends erkennen lassen, die für Marketing und Kundenservice nützlich sind. Mit Web Scraping hingegen können Unternehmen Daten von Websites der Konkurrenz, öffentlichen Aufzeichnungen und anderen Online-Quellen sammeln und so einen breiteren Kontext für die Entscheidungsfindung schaffen.

• RSS-Feeds: RSS-Feeds fassen Inhalte von verschiedenen Websites zusammen und liefern sie in einem einheitlichen, leicht lesbaren Format. Sie bieten oft halbstrukturierte Daten, die für Echtzeit-Updates und Trends in bestimmten Branchen analysiert werden können.
• Daten aus sozialen Medien: Social-Media-Plattformen generieren riesige Mengen an nutzergenerierten Inhalten und bieten unstrukturierte Daten, die bei der Analyse Muster und Trends erkennen lassen, die für Marketing und Kundenservice nützlich sind. Diese Daten bieten wertvolle Einblicke in die Stimmung der Kunden und die öffentliche Meinung.
• Web Scraping Ergebnisse: Beim Web Scraping werden Daten von Websites extrahiert, die Informationen von Wettbewerbern, öffentliche Aufzeichnungen und andere Online-Quellen enthalten können. Diese Methode bietet einen breiteren Kontext für die Entscheidungsfindung, indem unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt werden.

Was sind die drei Arten von vielfältigen Datenquellen?

Datenquellen können anhand ihrer Struktur, ihres Ursprungs und ihres Formats grob kategorisiert werden, was zum Verständnis der Art und Weise beiträgt, wie Daten gesammelt, gespeichert und analysiert werden. Die drei Haupttypen der verschiedenen Datenquellen sind:

1. Quellen für strukturierte Daten:
   • Definition: Strukturierte Daten beziehen sich auf hochgradig organisierte Informationen, die in Datenbanken durch vordefinierte Modelle wie Tabellen mit Zeilen und Spalten leicht durchsuchbar sind.
   • Beispiele: Relationale Datenbanken (z. B. SQL-Datenbanken), Tabellenkalkulationen und Data Warehouses sind gängige Quellen für strukturierte Daten. In diesen Quellen werden in der Regel Transaktionsdaten gespeichert, die für den täglichen Geschäftsbetrieb und die Berichterstattung entscheidend sind.
2. Unstrukturierte Datenquellen:
   • Definition: Unstrukturierte Daten sind Informationen, die kein vordefiniertes Datenmodell haben oder nicht auf eine bestimmte Weise organisiert sind, was die Suche, Verwaltung und Analyse erschwert.
   • Beispiele: Beispiele für unstrukturierte Daten sind Textdokumente, E-Mails, Beiträge in sozialen Medien, Videos und Bilder. Diese Art von Daten wird häufig in Data Lakes oder Content-Management-Systemen gespeichert und erfordert fortschrittliche Tools wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder maschinelles Lernen für die Analyse.
3. Semi-Strukturierte Datenquellen:
   • Definition: Halbstrukturierte Daten sind eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten und enthalten organisatorische Elemente (wie Tags oder Markierungen), die ihre Analyse im Vergleich zu vollständig unstrukturierten Daten erleichtern.
   • Beispiele: Beispiele sind XML-Dateien, JSON-Dokumente und HTML-Dateien. Diese Formate werden häufig für den Datenaustausch zwischen Systemen verwendet und können geparst und in Datenbanken gespeichert werden, was eine größere Flexibilität als bei strukturierten Daten, aber eine bessere Organisation als bei unstrukturierten Daten ermöglicht.

Diese drei Arten von Datenquellen repräsentieren die verschiedenen Arten der Datenerfassung und -speicherung, die jeweils ihre eigenen Herausforderungen und Vorteile für Unternehmen und Analysten mit sich bringen, die Informationen für strategische Entscheidungen nutzen möchten.