Was ist Datenerfassung? Ein umfassender Leitfaden 2025

Die Menge erstellter, erfasster, kopierter und genutzter Daten nimmt jährlich um 19,2 % zu – weltweit und über alle Datentypen hinweg. Und es gibt keine Anzeichen dafür, dass sich diese Entwicklung verlangsamen wird. Moderne Unternehmen benötigen Zugang zu den neuesten Informationen und müssen sich sicher sein, dass diese Daten korrekt, relevant und vollständig sind.

Organisationen, die den Prozess der Datenerfassung effizient verwalten, erhalten hierdurch einen deutlichen Wettbewerbsvorteil: Sie reagieren schneller auf Veränderungen im Kundenverhalten, bringen Produkte schneller auf den Markt, erschließen neue Einnahmequellen, halten gesetzliche Auflagen ein und sind weniger anfällig für plötzliche Umschwünge.

Unternehmen, die Daten nicht richtig erfassen, entwickeln blinde Flecken, die zu verpassten Chancen und erhöhten Risiken führen. Schlechte Praktiken bei der Datenerfassung können auch zu fehlenden Datensätzen, doppelten Daten, Abweichungen, fehlender Compliance, Datenschutzverletzungen und Umwandlungsfehlern führen, die sich im gesamten Ökosystem ausbreiten und nicht nur das Vertrauen der Nutzenden, sondern auch die Genauigkeit der Entscheidungsfindung untergraben.

Eine dritte Form der Datenerfassung ist eine Mischung aus den beiden vorherigen. Bei diesem Konzept werden die Daten kontinuierlich gesammelt, aber in regelmäßigen Abständen in kleinen Batches verarbeitet, also im Abstand von Minuten oder sogar Sekunden. Dieser Ansatz ist in Sachen Systeminfrastruktur weniger anspruchsvoll als Echtzeitverarbeitung und verkürzt die Zeitspanne zwischen dem Sammeln von Daten und dem Ergreifen von Maßnahmen. Eine E-Commerce-Website könnte beispielsweise mithilfe von Mikro-Batch-Erfassung Empfehlungen für Besuchende bereitstellen, die auf dem Inhalt ihres Warenkorbs basieren. Und eine regionale Klinik könnte damit die Verfügbarkeit von Krankenhausbetten während einer öffentlichen Gesundheitskrise ermitteln.

Unternehmen können verschiedene Formen der Datenerfassung einsetzen, um unterschiedliche Anwendungen abzudecken – beispielsweise Batch-Verarbeitung für das tägliche Reporting, Echtzeiterfassung für die Betrugserkennung und einen hybriden Ansatz für die Kommunikation mit Web- oder mobilen Kunden. Die Wahl der Erfassungsmethode hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Latenzanforderungen, Infrastrukturkosten, technischer Komplexität und der Bedeutung der Daten für das Unternehmen ab.

Datenerfassung ist ein wesentlicher Schritt beim Aufbau von Data Warehouses und Data Lakes: Informationen werden an einen Staging-Bereich bereitgestellt, wo sie extrahiert, umgewandelt und in das Warehouse oder den Lake geladen werden können (ETL). Somit ist die Datenerfassung eine Ergänzung zum ETL- oder ELT-Prozess (Extract, Load, Transform).

Dieser Prozess ist vergleichbar mit der Arbeitsweise in einem Restaurant: Plattformen zur Datenerfassung sind wie die Transporter, die die Rohzutaten (Daten) an die Küche liefern. Die ETL/ELT-Vorgänge säubern, zerkleinern und würzen diese Zutaten und geben sie dann an den Koch (das Data Warehouse oder den Data Lake) weiter. Besuchende übermitteln ihre Bestellungen (Anfragen) an den Koch, der daraufhin die Zutaten zu den gewünschten Gerichten (den Antworten) mischt und zusammenstellt.

In einigen Fällen können Data Warehouses und Data Lakes Daten direkt erfassen – ohne ETL oder ELT. In diesem Fall verhält sich die Datenerfassungsplattform eher wie ein Drive-In-Schalter in einem Fast-Food-Restaurant. Beispiele umfassen Point-of-Sale- oder Trading-Systeme, bei denen die Formate nie variieren und die Daten nicht umgewandelt werden müssen, oder Gerätesensoren, deren Daten einheitlich sind und auf die schnell reagiert werden muss.

Eine optimierte Datenerfassung kann mit dem wachsenden Datenvolumen skaliert werden, ohne dass umfangreiche Upgrades oder Neuanschaffungen erforderlich sind.

Automatisierung kann den Workflow der Datenerfassung verbessern, indem sie steuert, wann die Daten erfasst werden, nachgelagerte Prozesse nach der Datenvalidierung auslöst und bei steigendem Bedarf die Ressourcen dynamisch skaliert. Die Einhaltung von Best Practices – wie z. B. die Einführung einheitlicher Datenformate und die Aufteilung der Daten-Pipelines in einzelne Abschnitte – kann dazu beitragen, selbstverwaltende Systeme zu schaffen, die mit minimalen menschlichen Eingriffen ausgeführt werden.

Der Schutz von Informationen ist für Unternehmen von größter Bedeutung. Sie müssen möglicherweise sensible Daten bei der Übertragung und Speicherung verschlüsseln, strenge Zugriffskontrollen in jeder Phase einführen und Prüfprotokolle führen. Aktiengesellschaften und Unternehmen, die mit streng regulierten Finanz-, Gesundheits- oder personenbezogenen Daten arbeiten, müssen besondere Vorschriften für die Speicherung und den Schutz dieser Daten befolgen, was die Gesamtkomplexität noch erhöht.

Im Mittelpunkt der Datenerfassungsplattform von Informatica stehen die Intelligent Cloud-Services, mit denen Unternehmen Daten zwischen On-Premises- und cloudbasierten Anwendungen austauschen können. Die Plattform wurde für die umfangreichen Bereitstellungen großer Unternehmen entwickelt – mit starken Governance-, Sicherheits- und Compliance-Funktionen. Sie wird häufig für unternehmensweite Data Warehouses, Master Data Management und groß angelegte Datenmigrationsprojekte eingesetzt.