Extract, Transform, Load (ETL) mit
BIC Process Mining
Extract, Transform, Load beschreibt einen Prozess, bei dem Daten aus einer unbegrenzten Anzahl an Quellen erfasst, aufbereitet und in einem einzigen Repository zentral zusammengeführt werden. Ziel dieses Prozesses ist es, die Daten für nachfolgende Analysen und Anwendungen vorzubereiten, um datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen. BIC Process Mining bietet nicht nur wegweisende Analysen, sondern macht auch den Prozess der Datenaufbereitung und -verarbeitung besonders einfach – für noch schnellere Ergebnisse.
Mit ETL Daten zusammenführen
Heutzutage beziehen viele Unternehmen ihre Daten aus unterschiedlichen internen und externen Quellen statt aus einem zentralen System. Gezielte Informationen abzufragen ist daher nur schwer realisierbar und führt häufig zu Fehlern, da die verschiedenen Datenbasen oft unterschiedliche Ergebnisse liefern. Mit dem ETL-Prozess in BIC Process Mining werden diese Daten aus den verschiedenen Quellen erfasst, organisiert und gebündelt in eine Datenbank geladen. Diese Aktionen werden in drei Schritten durchgeführt und unterteilen sich in Extraktion, Transformation und Laden der Daten. Die ETL-Funktion ermöglicht es Ihnen so, Ereignisprotokolle aus einer oder mehreren Tabellen oder Datenquellen zusammenzustellen. So gewinnen Sie einen detaillierten Einblick in die Gesamtheit Ihrer gesammelten Daten und können diese effektiver auswerten. Anhand dieser Erkenntnisse können Sie anschließend datenbasierte Entscheidungen innerhalb Ihres Unternehmens treffen. Besonders für die Verarbeitung großer Datenmengen in Bereichen wie Business Intelligence oder Big Data ist der ETL-Prozess nützlich.
Die drei Schritte des ETL-Prozesses
Um die unternehmensrelevanten Daten aus mehreren Quellen zu vereinen und anschließend aufzubereiten, werden sie mit gezielten Aktionen in drei Schritten in Management-relevante Informationen umgewandelt.
Extract: Herausfiltern der Daten
Der erste Schritt im ETL-Prozess ist die Extraktion der relevanten Daten aus den verschiedenen Quellsystemen. Dazu werden zunächst alle wichtigen Daten in den Systemen ausgewählt und für den anschließenden Transformationsvorgang vorbereitet. In der Regel wird bei diesem Herausfiltern der Daten lediglich ein Ausschnitt aus den Quelldaten extrahiert. Die Quellen können dabei aus verschiedenen Informationssystemen stammen und aus unterschiedlichen Datenformaten und -strukturen bestehen.
Transform: Umwandlung der Daten
Im nächsten Schritt, der Datentransformation, werden die im vorherigen Schritt gewählten Ausgangsdaten an das geforderte Zielschema angepasst. Da sie aus unterschiedlich strukturierten Quellen stammen und unterschiedliche Wertebereiche haben können, müssen sie in ein einheitliches Datenschema transformiert werden. Die Transformationsstufe von ETL erlaubt auch die Umbenennung bestimmter Aktivitäten und somit vollständige Flexibilität mit den eindeutigen Transformationsregeln.
Load: Bereitstellen der Daten
Der letzte Schritt besteht aus dem Laden der geprüften Daten. Dabei werden die vorbereiteten Daten aus dem Arbeitsbereich in eine Datenbank integriert. Dazu werden sie physisch in die Datenbank verschoben und darauf aufbauende Datenanalysesysteme aktualisiert. Anstelle eines einmaligen Uploads ist es zudem möglich, den Upload auf stündlicher, täglicher, wöchentlicher oder monatlicher Basis zu planen. Ein wöchentlicher Zeitplan kann zum Beispiel für einen bestimmten Tag und eine bestimmte Uhrzeit festgelegt werden.
Wann ist die ETL-Funktion sinnvoll?
Die mit der Digitalisierung häufig einhergehenden großen Ansammlungen an Datenmengen sind für Unternehmen meist schwer zu organisieren. Oft verwenden sie eine Vielzahl an Tools, anstatt einen End-To-End-Prozess in einem zentralen System auszuführen. In der Folge bleiben Potenziale unausgeschöpft und Ressourcen werden verschwendet. Marktforschungsspezialist Gartner schreibt im Market Guide for Process Mining 2020, dass „umfangreiche und teure Geschäftsprozesse, die durch einen Flickenteppich von Technologien untermauert werden, die oft nicht optimiert, schlank, vernetzt und konsistent sind, explizit visualisiert werden müssen.“ So ließe sich laut Gartner „ein Weg zu digitaler Exzellenz liefern, der die enormen kollektiven Schulden innerhalb der Unternehmen angeht.“ Die Implementierung eines ETL-Prozesses ist immer dann zu empfehlen, wenn ein Unternehmen fundierte Management-Entscheidungen treffen möchte und dafür Zugriff auf Daten aus unterschiedlichen Quellen benötigt.
Sind die Datenabfragen mit den vorhandenen Mitteln im Unternehmen nur schwer umzusetzen, ist die Einführung von ETL sinnvoll. Indem Sie mit der in BIC Process Mining enthaltenen ETL-Funktion Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, zum Beispiel eine Tabelle aus SAP-Daten und eine Tabelle aus einem CRM-System, können Sie umfassende und aussagekräftige Analysen erstellen. Durch die Kombination solcher verschiedenen Tabellen lassen sich so versteckte Ineffizienzen durch den Einsatz von Patchwork-Technologien sichtbar machen und optimieren.
Und das Beste: ETL ist eine No-Code-Lösung, die es Ihnen ermöglicht, erkenntnisreiche Analysen ohne Programmierkenntnisse zu erstellen. Zudem bietet Ihnen unser Konnektor BIC Process Mining for SAP eine optimale Schnittstelle zwischen Ihrer SAP Lösung und BIC Process Mining – und sorgt für eine gesteigerte Leistungsfähigkeit, Innovation und operative Exzellenz.
Daten effizient organisieren und gewinnbringend nutzen
ETL führt unternehmensrelevante Daten aus einer Vielzahl an Quellen zusammen und verhilft Ihnen zu einem besseren Überblick – und in der Folge meist zu besseren Entscheidungen, die sich umsatzstärkend auf Ihr Unternehmen auswirken. Zunehmendes Wachstum erfordert gleichzeitig eine Optimierung oder Erweiterung der verwendeten Technologien, das heißt die IT Landschaft gewinnt an Komplexität. Die Integration von weiteren sinnvollen Anwendungen trägt zwar zu einer besseren Qualität und Skalierbarkeit der Leistungen Ihres Unternehmens bei, doch macht sie auch die Entscheidungsfindung auf operativer und strategischer Ebene immer schwieriger. Durch ETL können Sie die unüberschaubare Menge an Daten aggregieren und diese gewinnbringend für die Ausrichtung Ihres Unternehmens nutzen.
Mit ETL wertvolle Erkenntnisse auf No-Code-Basis gewinnen
Die ETL-Funktion in BIC Process Mining ist ein wesentlicher Bestandteil moderner Business-Intelligence-Prozesse. Neben der Möglichkeit, aus einer oder mehreren Tabellen oder Datenquellen Ereignisprotokolle zusammenzustellen, bietet die Funktion viele weitere Vorteile für Unternehmen - ganz ohne Programmierkenntnisse.
Die Vorteile der ETL-Funktion mit BIC Process Mining:
- Umfangreiche Datentabellen für Analysen erstellen
- Verbesserter Überblick von unternehmensrelevanten Daten
- Ausführung komplizierter Vorgänge in einem einzelnen Datenflussdiagramm
- Zusammenführung von Daten mithilfe von Drop-Down-Listen
- Kombination interner Prozessdaten mit Customer-Journey-Daten
- Gesteigerte Kundenzufriedenheit dank datenbasierter Kenntnisse
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