Datenerfassung: Methoden, Tools und Best Practices

Herausforderungen und Lösungen bei der Datenerfassung

Die Erfassung von Daten im Scale stellt technische und organisatorische Herausforderungen dar. Eine gezielte Strategie und ein durchdachtes Design können dazu beitragen, die Genauigkeit, den Datenschutz und die Konsistenz über verschiedene Quellen hinweg zu gewährleisten.

Einige häufige Problembereiche und potenzielle Lösungen sind:

1.  Datenqualität

Herausforderung: Unvollständige, inkonsistente oder doppelte Daten können die Analysen erheblich beeinträchtigen und zu unzuverlässigen Erkenntnissen führen.

Lösung: Legen Sie klare Qualitätsstandards noch vor Beginn der Datenerfassungsphase fest. Setzen Sie sie durch Validierungsregeln, kontrollierte Vokabulare und automatisierte Qualitätsprüfungen um, damit solche Standards eingehalten und Fehler sofort erkannt und behoben werden.

2. Datenschutz und Compliance

Herausforderung: Datenschutzbestimmungen wie GDPR, CCPA und HIPAA entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter, weshalb es eine Herausforderung ist, den Überblick zu behalten. Das Sammeln personenbezogener oder sensibler Daten birgt Risiken.

Lösung: Wenden Sie die Grundsätze des „Privacy by Design“ an, um nur die notwendigen Daten zu erheben. Implementieren Sie robuste Zugriffskontrollen, stellen Sie sicher, dass die Zustimmung erteilt wird, und schützen Sie sensible Eingaben durch Verschlüsselung oder Anonymisierung. Führen Sie regelmäßige Audits durch, um festzustellen, wie und warum Informationen erhoben werden.

Skalierbarkeit und Leistung

Herausforderung: Mit zunehmendem Rohdatenvolumen müssen Systeme zuverlässig in Echtzeit skalieren können, ohne dabei die Qualität zu beeinträchtigen.

Lösungen: Implementieren Sie verteilte Architekturen und Speichersysteme, die Scale bieten und auch strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten können. Stream-Verarbeitungs-Frameworks und Cloud-Speicher-Deployments helfen dabei, Informationen zu erfassen und zu verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

4. Komplexität

Herausforderung: Daten, die aus einer Vielzahl von Quellen und Systemen gesammelt werden, sind schwer zu standardisieren. Wenn Daten aus Legacy-Datenbanken, Cloud-APIs und sogar von Plattformen von Drittanbietern stammen, kann die Angleichung der verschiedenen Formate, Standards und Taktraten eine große Herausforderung darstellen.

Lösung: Verwenden Sie Standardschnittstellen und APIs und halten Sie sich an gut dokumentierte Schemata und Metadaten-Frameworks. Unternehmen, die eine gründliche Integration bereits in der Entwurfsphase einplanen, können Daten aus verschiedenen Quellen standardisieren. Dies reduziert die Komplexität in nachgelagerten Prozessen.

Grundlagen der Datenerfassung

Gute Prinzipien für die Datenerfassung sind systematisch, zielgerichtet und qualitätsorientiert.

Systematisch: Erfassen Sie Daten durch wohldefinierte Prozesse, die wiederholbare Methoden verwenden, keine einmalige oder Ad-hoc-Stichprobenerhebung.

Zweckgebunden: Stellen Sie sicher, dass die Daten auf einen klaren Zweck zurückgeführt werden können, z. B. operatives Reporting, Forschung oder das Training von Machine-Learning-Modellen.

Qualitätsorientiert: Das Ziel sollte immer sein, hohe Standards in Bezug auf Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz aufrechtzuerhalten, indem Metriken zur Datenqualität eingerichtet und implementiert werden.

Datentypen

Strukturiert: Passt in vordefinierte Modelle. Zum Beispiel relationale Tabellen, die Vertriebstransaktionen oder Bestandsdaten enthalten.

Semistrukturiert: Umfasst flexible Formate wie JSON, XML oder logs, die mit Label versehene Informationen, aber kein festes Schema enthalten.

Unstrukturiert: Umfasst Videos, Text, Bilder und andere komplexe Formen, die spezielle Speicher- und Verarbeitungsmethoden erfordern.

Datenerfassungsprozess und Best Practices

Der Erfassungsprozess gliedert sich typischerweise in vier Phasen: Planung, Implementierung, Qualitätssicherung und Dokumentation. Die bewusste Durchführung jedes Schrittes stellt sicher, dass die Daten von Anfang an nützlich und zuverlässig bleiben.
Ohne eine zuverlässige und sichere Datenerfassung von Anfang an laufen alle nachgelagerten Erkenntnisse und Analysen Gefahr, beeinträchtigt zu werden.

1. Planung

Was sind die Hauptziele und die spezifischen Forschungsfragen? Was müssen die Daten beantworten und welchen Mehrwert werden sie bieten? Identifizieren Sie die Key-Quellen, Erfassungsmethoden und Einschränkungen und legen Sie Metriken sowie threshold für die Datenqualität fest. Erfahrungen aus Unternehmensdatenprogrammen zeigen, dass klare Ziele und definierte Erfolgsmetriken in der Planungsphase zu einer höheren Genauigkeit und weniger Nacharbeit während des gesamten Datenlebenszyklus führen.

Eine Planungs-Checkliste ist hilfreich und kann Fragen enthalten wie:

• Für welches Problem oder welche Entscheidung dienen diese Daten als Grundlage?
• Welche Systeme oder Personen generieren sie?
• Wie oft sollten die Daten aktualisiert werden?
• Welche Einschränkungen oder Vorschriften gelten?

Erwägen Sie die Durchführung eines kleinen Scale-Tests oder eines Proof of Concept (PoC), um Ihren Datenerfassungsansatz vor der vollständigen Bereitstellung zu verfeinern.

2. Implementierung

Beginnen Sie mit der Entwicklung der richtigen Tools, z. B. Umfragen oder Tracking-Setups. Wählen Sie Technologien, die eine nahtlose Erfassung ermöglichen und Formate, Namenskonventionen und Validierungsprozesse standardisieren. Es ist wichtig, Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen zu priorisieren, indem verschlüsselte Übertragungen (HTTPS, SFTP) und sichere Anmeldeinformationen für den gesamten Datenaustausch verwendet werden. Darüber hinaus minimieren automatisierte Workflows manuelle Fehler und verbessern die Konsistenz.

3. Qualitätssicherung und -management

Validieren und verifizieren Sie alle Daten, um deren Zuverlässigkeit sicherzustellen und Anomalien frühzeitig zu erkennen, indem Sie Validierungsskripte ausführen, die Daten mit erwarteten Bereichen vergleichen und Ausreißer kennzeichnen. Die Verwendung von Dashboards oder automatisierten Alerts hilft dabei, potenzielle Probleme aufzudecken, sobald Daten erfasst werden.

• Einige bewährte Vorgehensweisen sind:
• Regelmäßige Stichproben zur Qualitätsüberwachung
• Gegenprüfung der Quell- und Zielanzahl
• Verwendung automatisierter Alerts für fehlende oder verspätete Dateien
• Protokollierung der Validierungsergebnisse

4. Dokumentation und Metadatenmanagement

Eine sorgfältige Dokumentation sorgt für Transparenz und Replizierbarkeit und kann dazu beitragen, dass andere Daten verantwortungsvoll interpretieren und wiederverwenden können. Audit-Trails und Versionskontrolle ermöglichen es Teams, Analysen zu reproduzieren und die Entwicklung von Daten zu verfolgen.

Metadaten protokollieren, die Folgendes beschreiben:

• Quellsysteme und Eigentümer
• Erhebungsmethoden
• Versionsverlauf
• Anwendbare Zugriffsrichtlinien

Datenerfassungsmethoden

Je nach Quelle und Datenvolumen können unterschiedliche Erhebungsmethoden geeignet sein. Diese lassen sich in vier Hauptkategorien einteilen: primär, sekundär, automatisiert und Unternehmens-Scale. Jede dient je nach Quelle und Grad der Kontrolle unterschiedlichen Zwecken.

Primärdatenerhebung

Dies sind Daten, die für einen bestimmten Zweck direkt aus Originalquellen erhoben wurden.

Umfragen und Fragebögen: Online-, papierbasierte oder telefonische Umfragen. Zu den aktuellen Tools gehören Qualtrics, SurveyMonkey, Google Forms und mobile Apps wie ODK oder KoBoToolbox.

Beobachtungsmethoden: Direkte, teilnehmende oder strukturierte Beobachtung. Zu den aktuellen Tools können Videoaufzeichnungssysteme, Zeiterfassungssoftware und Verhaltensanalyseplattformen gehören.

Experimentelle Methoden: Kontrollierte Experimente, A/B-Tests oder Feldexperimente. Zu den aktuellen Tools gehören Optimizely, VWO, Statistiksoftware und Test-Frameworks.

Interviewmethoden: Strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Diskussionen. Zu den aktuellen Tools gehören unter anderem Otter.KI, Rev und Software für qualitative Analysen.

Sekundärdatenerhebung

Dies sind Informationen, die für einen Zweck gesammelt und für einen anderen zur Verfügung gestellt wurden.

Interne Datenquellen: Unternehmensdatenbanken, CRM-Systeme, Betriebsprotokolle und Analyse-Dashboards. Zu den aktuellen Tools gehören Fivetran, Airbyte, Segment und mParticle.

Externe Datenquellen: Öffentliche Datasets, Branchenberichte, Open-Data-Repositorys oder gekaufte Daten von Drittanbietern. Zu den aktuellen Tools gehören API-Integrationsplattformen, Daten-Marketplaces und staatliche Datenportale.

Web- und digitale Quellen: API-Feeds, Social-Media-Plattformen oder Web Scraping für digitale Interaktionen. Zu den aktuellen Tools können Beautiful Soup, Scrapy, Selenium und Streaming-Frameworks wie Kafka oder Kinesis gehören.

Automatisierte Datenerfassung

Diese hochvolumigen Daten werden automatisiert, sodass sie ohne manuelle Arbeit ununterbrochen einfließen können. Automatisierte Methoden sind effizient, aber für die Fehlerbehandlung, Speicherung und Schemaentwicklung sind robuste und anpassungsfähige Pipelines erforderlich.

Web Analytics und Tracking: Metriken wie Seitenaufrufe, Nutzerverhalten und Conversions unter Verwendung von Frameworks. Aktuelle Tools können Google Analytics, Adobe Analytics, Mixpanel, Segment und Amplitude umfassen.

IoT- und Sensordaten: Kontinuierliche Daten-Streams von vernetzten Geräten wie Industriesensoren, Fahrzeugen oder Wearables. Zu den aktuellen Tools gehören AWS IoT, Azure IoT Hub und Edge-Computing-Lösungen.

Systemgenerierte Daten: Automatisch erfasste logs, Anwendungsmetriken und Maschinenereignisse zur Performance-Monitoring und Anomalieerkennung. Aktuelle Tools sind beispielsweise Splunk, ELK Stack, Datadog und New Relic.

Datenerfassungslösungen für Unternehmen

Diese Daten werden durch groß angelegte Analytics und Berichte über mehrere Systeme und Regionen hinweg erfasst.

Business-Intelligence-Integration: Data Warehousing, Berichtssysteme und Analyseplattformen führen Informationen für einheitliche Erkenntnisse zusammen. Zu den aktuellen Tools können BI-Plattformen (Tableau, Power BI, Looker), Cloud Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), Customer Data Platforms (CDPs) und ETL/ELT-Tools gehören.

In einer Databricks-Umgebung unterstützt Delta Lake eine zuverlässige Aggregation, während Unity Catalog eine zentralisierte Governance bietet. Das Data Engineering-Training von Databricks hilft Teams bei der Entwicklung der Fähigkeiten, die für den Entwurf, die Verwaltung und die Optimierung dieser unternehmensweiten Datenpipelines erforderlich sind.

Anwendungen aus der Praxis und Anwendungsfälle

Datenerfassung treibt den Fortschritt voran. Sie verbindet Erkenntnisse mit Maßnahmen und hilft jeder erdenklichen Branche, innovativ zu sein, sich anzupassen und den Menschen besser zu dienen.

Business und Marketing: Die Erhebung von Kundendaten treibt die Segmentierung, Personalisierung und Performancemessung voran. Transaktions-, Verhaltens- und demografische Daten tragen alle zu einer einheitlichen Kundenansicht bei, die dabei hilft, Möglichkeiten zur Kundenbindung oder zum Wachstum zu identifizieren.

Gesundheitswesen und Finanzdienstleistungen: In regulierten Branchen bildet eine genaue und sichere Datenerhebung die Grundlage für Risikomodellierung, Berichterstattung und prädiktive Analysen. Im Gesundheitswesen ermöglichen klinische und von Patienten generierte Daten die Nachverfolgung der Bevölkerungsgesundheit und eine evidenzbasierte Entscheidungsfindung. Im Finanzwesen unterstützt sie die Betrugserkennung und die regulatorische Transparenz.

**Fertigung und IoT:** Vernetzte Geräte erfassen kontinuierlich Daten, um die Performance zu überwachen, den Wartungsbedarf vorherzusagen und die Produktion zu optimieren. Echtzeit-Sichtbarkeit reduziert Ausfallzeiten und erhöht die Effizienz.

Die Zukunft der Datenerhebung

Mit der Weiterentwicklung der Technologie wird die Datenerfassung intelligenter, schneller und vernetzter. Vier Haupttrends treiben diesen Wandel voran: KI-gestützte Erfassung, Echtzeit-Streaming, Edge-Computing und einheitliche Datenerfassung.

Neue Trends

KI-gestützte Erhebung

Künstliche Intelligenz und machine learning verändern die Art und Weise, wie Unternehmen Daten sammeln, indem sie neue Quellen identifizieren, mehrere Eingaben sortieren und Qualitätsprobleme kennzeichnen, bevor sie sich ausbreiten. Schon jetzt bedeutet dies weniger manuelle Arbeit, eine schnellere Erfassung und zuverlässigere Ergebnisse, und die KI-Revolution steht erst am Anfang.  

Echtzeit-Streaming

Daten fließen heutzutage in einem konstanten Stream. Anstatt auf geplante Uploads zu warten, bedeutet die Echtzeitdatenerfassung, dass Erkenntnisse fast sofort gewonnen werden können, sodass Unternehmen in Echtzeit auf Ereignisse reagieren können.

Edge Computing

Da Milliarden von vernetzten Geräten jede Sekunde Informationen generieren, wird ein Großteil dieser Daten direkt dort verarbeitet, wo sie entstehen – am "Edge". Die lokale Verarbeitung verringert die Latenz (Verzögerung), reduziert den Bandbreitenbedarf und verbessert die Sicherheit sensibler Informationen.

Einheitliche Datenerfassung

Einheitliche Plattformen beziehen Informationen aus mehreren Systemen in ein einziges, gemeinsames Framework. Dies erleichtert die Verwaltung von Formaten und Konsistenz sowie die Verwaltung von Datenschutz und Zustimmung. Plattformen wie die Databricks Data Intelligence Platform vereinheitlichen Streaming- und Batch-Daten, sodass Teams Daten von einem einzigen Ort aus steuern und aktivieren können.

Vorbereitung auf die Zukunft

Organisationen, die frühzeitig skalierbare, gut verwaltete Erfassungs-Frameworks einrichten, passen sich in der Regel schneller an, wenn sich Datenquellen, Technologien und Compliance-Anforderungen weiterentwickeln.

So kann sich Ihre Organisation auf die Zukunft vorbereiten:

• Erstellen Sie flexible, skalierbare Architekturen, die sich an neue Datenquellen anpassen können.
• Integrieren Sie Governance- und Compliance-Prüfungen von Start an.
• Investieren Sie in Trainings, um die Datenkompetenz teamübergreifend zu stärken.
• Datenrichtlinien kontinuierlich verfeinern, da sich Technologien und Vorschriften weiterentwickeln.

FAQs

Worin besteht der Unterschied zwischen Datenerfassung und Datenaufnahme?
Datenerfassung bezeichnet den Prozess des Auffindens und der Beschaffung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Datenaufnahme ist die Phase, in der die erfassten Daten zur weiteren Verarbeitung oder Speicherung an Systeme übertragen werden. Bei der Erfassung geht es darum, was beschafft wird, während es bei der Aufnahme darum geht, wie es auf der Plattform Ihres Unternehmens gehandhabt wird.

Warum ist die Datenerfassung wichtig?
Sie ist eine Quelle für glaubwürdige Analytics, Berichte und KI. Ohne genaue und gut dokumentierte Eingaben ist der gesamte Prozess zur Gewinnung vertrauenswürdiger und umsetzbarer Erkenntnisse gefährdet.

Was sind die wichtigsten Methoden der Datenerfassung?
Einige der wichtigsten Methoden sind Umfragen, Beobachtungen, Experimente, Interviews, System-Logs und automatisiertes digitales Tracking. Abhängig von der Art der Daten und dem Zweck hat jede Methode ihre Vorteile.

Wie können Unternehmen Datenschutz und Compliance bei der Datenerfassung gewährleisten?
Sie sollten die Erfassung auf die absolut notwendigen Informationen beschränken, Techniken zur Datenminimierung und Anonymisierung einsetzen und lokale Vorschriften wie die GDPR und den CCPA befolgen. Da sich das regulatorische Umfeld sehr schnell ändert, ist es wichtig, Ihre Verfahren regelmäßig zu überprüfen, um konform zu bleiben.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Skalierung der Datenerfassung?
Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt können die Infrastruktur und die Qualitätskontrollen belasten. Automatisierung, Governance und eine skalierbare Architektur sorgen für hohe Performance und Zuverlässigkeit.