Eine vollständige Anleitung zur Datenextraktion (mit Typen und Tipps) • BUOM

3. Januar 2022

Daten können einen großen Einfluss auf die Geschäftsentscheidungen, Prozesse und Leistung eines Unternehmens haben. Technologieteams entwickeln häufig Möglichkeiten, wie Menschen Daten zum Anzeigen und Aktualisieren abrufen können. Das Erlernen dieses Prozesses kann Ihnen helfen zu verstehen, wie Sie Daten auf eine Weise extrahieren, die Ihren Geschäftsanforderungen entspricht. In diesem Artikel besprechen wir, was Datenextraktion ist und wie sie funktioniert. Außerdem stellen wir verschiedene Arten und Tipps vor, die Sie bei der Durchführung Ihrer eigenen Extraktion verwenden können.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist der Prozess, bei dem Menschen Daten aus ihren Quellen extrahieren. Unternehmen extrahieren Daten typischerweise, wenn sie sie in einen anderen Bereich verschieben, Informationen in den Daten entdecken oder Daten mit zusätzlichen Informationen oder Metadaten aktualisieren möchten. Die Datenextraktion ist ein üblicher erster Schritt im ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren und Laden), bei dem Unternehmen Daten extrahieren, bearbeiten und wieder in dieselbe oder eine andere Datenbank laden. Unternehmen extrahieren typischerweise mehrere Arten von Daten:

• Kundendaten. Kundendaten können viele Informationen umfassen, wie z. B. Kontaktinformationen, Kaufhistorie und Online-Suchen. Die Beschaffung dieser Daten kann bei der Bewertung von Marketing- und Vertriebsplänen hilfreich sein.

• Finanzdaten. Bei Finanzdaten handelt es sich häufig um firmeninterne Daten wie Warenkosten, Umsatz und andere vom Finanzteam erfasste Finanzinformationen. Wirtschaftsprüfer oder Finanzplaner können diese Daten überprüfen, um die Einhaltung sicherzustellen und die Unternehmensleistung zu analysieren.

• Produktdaten. Bei Produktdaten kann es sich sowohl um interne Informationen wie Metadaten als auch um kundenorientierte Informationen wie Produktspezifikationen handeln. Sie können diese Daten erhalten, um verschiedene Komponenten eines Produkts zu bewerten, beispielsweise seinen Preis.

• Leistungsdaten. Zu den Leistungsdaten können Ausgabedaten wie erstellte oder verpackte Produkte sowie Systemnutzung und -leistung gehören. Das Erhalten dieser Informationen kann dabei helfen, aktuelle Prozesse, Personen und Geräte zu bewerten und Bereiche mit Verbesserungspotenzial zu identifizieren.

Wie funktioniert die Datenextraktion?

Die Datenextraktion kann manuell oder automatisch erfolgen. Zuerst suchen Sie die Daten, die Sie extrahieren möchten. Dies können Daten sein, die in einer Datenbank, einer Festplatte oder einem Cloud-Speicher gespeichert sind. Bestimmen Sie dann, welche Informationen Sie extrahieren möchten. Sie können einzelne Daten, alles, was gespeichert ist, abrufen oder Benutzeranfragen identifizieren. Automatisierte Tools und manchmal auch Datenbanken verarbeiten Daten, sobald Sie sie identifizieren. Es kann beispielsweise strukturierte Daten in ein für Menschen lesbares Format wie eine Tabellenkalkulation konvertieren. Sobald Sie die Daten aus der Quelle haben, können Sie Komponenten aktualisieren, entfernen oder hinzufügen und sie in andere Systeme laden.

Arten der Datenextraktion

Hier sind einige gängige Arten der Datenextraktion:

Update-Benachrichtigung

Update-Benachrichtigungen sind ein Ausdruck, der den Abruf von Daten beschreibt, wenn jemand Daten aktualisiert. Da Sie Daten entweder manuell extrahieren oder eine Extraktion planen können, kann dies eine gute Möglichkeit sein, Daten regelmäßig zu sammeln und zu aktualisieren. Einige Datenbanken können Daten mit Aktualisierungsbenachrichtigungen automatisch an andere Ziele senden. Wenn beispielsweise jemand einen Preis in seiner Produktdatenbank aktualisiert, kann die Website des Kunden den Preis automatisch abrufen und für Kunden aktualisieren.

Strukturierte/unstrukturierte Extraktion

Bei der strukturierten Datenextraktion werden Daten extrahiert, die leicht zu lesen und zu verstehen sind. Menschen speichern Datenbanken auf unterschiedliche Weise, und eine gemeinsame Struktur ist die Tabellenstruktur. Bei der strukturierten Extraktion werden die Daten im gleichen Format exportiert. Wenn Sie also Daten in Tabellen speichern, können Sie sie als Tabelle, normalerweise als Tabellenkalkulation, extrahieren.

Wenn Sie über verschiedene Datentypen wie Bilder, Text und andere Dateien verfügen, kann es zu einer unstrukturierten Datenextraktion kommen. Beim Abruf unstrukturierter Daten kann es je nach den enthaltenen Daten zu inkompatiblen Formatierungen mit Sonderzeichen kommen. Möglicherweise müssen Sie die Datei manuell bereinigen, bevor Sie Daten lesen oder ändern, z. B. Leerzeichen und Sonderzeichen entfernen oder fehlende Informationen einfügen.

Inkrementelle Extraktion

Beim inkrementellen Abruf handelt es sich um einen regelmäßigen Abruf von Daten. Sie können dies tun, um Daten zu erhalten, die nach einiger Zeit von jemandem aktualisiert werden. So können Sie beispielsweise freitags alle aktualisierten Daten einer Woche abrufen. Unternehmen tun dies möglicherweise, um ihre Websites oder Systeme häufig zu aktualisieren, jedoch nicht jedes Mal, wenn Sie ein bestimmtes Update durchführen. Möglicherweise benötigen Sie zusätzlichen Code in der Datenbank, der erkennt, wenn Sie Datensätze löschen oder ändern, sodass Änderungen automatisch erkannt und Daten bereitgestellt werden können.

Vollständige Extraktion

Bei einer vollständigen Extraktion werden alle Daten aus der Datenbank extrahiert. Sie können dies beim ersten Extrahieren der Daten tun, um sicherzustellen, dass Sie alles erfassen. Wenn Sie regelmäßig eine vollständige Extraktion durchführen, erstellt das System möglicherweise jedes Mal einen vollständigen Extraktstapel, oft unabhängig von Änderungen. Wenn Sie Daten extrahieren, um sie an ein anderes System zu senden, kann dies bedeuten, dass Sie alle Informationen regelmäßig senden müssen. Um dies zu erreichen, kann es kosteneffizienter sein, inkrementelle oder aktualisierte Benachrichtigungs-Pulls auszuführen, da diese nur neue und aktualisierte Informationen senden.

Online-/Offline-Extraktion

Beim Online-Abruf stellt ein Benutzer oder ein anderes System eine direkte Verbindung zur Quelldatenbank her, um Daten zu extrahieren. Beim Offline-Abruf wird ein separater Speicherbereich verwendet, in dem Sie die Informationen abrufen können. Dieser Staging-Bereich könnte beispielsweise eine Kopie aller Daten in der Quelldatenbank enthalten. Alle anderen Benutzer oder Systeme, die diese Daten benötigen, können sie von dieser Offline-Quelle beziehen, anstatt eine Verbindung zu einer Online-Datenbank herzustellen.

Tipps zur Datenextraktion

Hier sind einige Tipps, die Sie beim Extrahieren von Daten verwenden können:

• Verstehen Sie Ihre Anforderungen: Bevor Sie Daten extrahieren, überlegen Sie, was Ihr Unternehmen benötigt. Wenn Sie vorhaben, Berichte und Daten anzuzeigen, sollten Sie möglicherweise eine strukturierte Extraktion in Betracht ziehen. Wenn Sie die Daten jedoch direkt an ein anderes System liefern möchten, sollten Sie möglicherweise eine stufenweise Extraktion in Betracht ziehen.

• Üben Sie Daten-Governance. Durch ein robustes Datenmanagement kann sichergestellt werden, dass die von Ihnen gespeicherten Daten konsistent, vollständig und korrekt sind. Sie können Maßnahmen implementieren, bei denen nur bestimmte Personen Daten eingeben und andere Teams sie auf Richtigkeit überprüfen, um sicherzustellen, dass sie beim Extrahieren korrekt sind.

• Entdecken Sie die Integration: Die Integration von Quelldatenbanken mit anderen Systemen kann eine effektive Möglichkeit sein, aktualisierte Informationen zu kommunizieren. Sie können Ihre Datenbanken in Kunden-Websites, Analysesoftware oder digitale Workflows integrieren.

• Berücksichtigen Sie den Umfang: Berücksichtigen Sie bei der Planung der Speicherung, des Abrufs und der Aufnahme den aktuellen und zukünftigen Umfang Ihrer Daten. Wenn Sie beispielsweise mit einem starken Anstieg der Dateneingabe und häufigen Änderungen rechnen, könnten Sie die inkrementelle Extraktion anstelle der vollständigen Extraktion wählen.