Data Onboarding: Überlebenshandbuch für die Integration unterschiedlichster Datenquellen

Die Zusammenstellung und Synchronisierung externer und interner Daten, die unterschiedlich strukturiert sind, ist alles andere als trivial. Dieses Whitepaper erklärt die 4 Schritte des Data Onboarding-Prozesses mit Trifacta.

Genaue Analysen sind mit schlecht oder unterschiedlich strukturierten Daten unmöglich. Untersuchungen zeigen, dass die meisten Analysten 80 Prozent ihrer Zeit auf die Vorbereitung und das Data Onboarding von Analysedaten verwenden. Data Onboarding benötigt mit Abstand den größten Teil der Zeit.

Resultate sind nur so gut wie die Qualität der Eingangsdaten. Wenn die verwendeten Daten aus nicht gepflegten oder inkonsistenten Quellen stammen, ist die Analyse wertlos. Gerade bei unsicheren Datenquellen und ohne technische Unterstützung kann das Resultat bestenfalls ungenau und im schlimmsten Fall falsche Resultate liefern. Und wenn es das Ziel ist, organisierte, wiederholbare und zuverlässige Prozesse zu schaffen, benötigt man fortschrittlichere Technologien als Excel, Access oder sogar ETL.

Trifactas Data Wrangling-Technologie kann den Data Onboarding-Prozess nicht nur beschleunigen, sondern hilft bei der Erstellung wiederholbarer und automatisierbarer Prozesse. Mit einer visuellen Benutzeroberfläche, auf Machine Learning (ML) und Künstlicher Intelligenz (AI) basierend, begleitet Trifacta die Benutzer durch das Data Wrangling und beschleunigt die Standardisierung verschiedenartiger Daten. Dieses Whitepaper erklärt die 4 Schritte des Data Onboarding-Prozesses mit Trifacta.