Da moderne Unternehmen zunehmend auf präzise, zeitnahe und hochwertige Daten für fundierte Entscheidungen angewiesen sind, sind immer mehr Datenqualitätstools entstanden, die versprechen, Daten über verschiedene Plattformen hinweg zu überwachen, zu analysieren, zu alarmieren und sogar zu bereinigen. Es gibt jedoch einen Haken: Viele dieser traditionellen Datenqualitätstools exportieren Ihre Daten aus ihrer ursprünglichen Umgebung in externe Systeme zur Analyse. Dieser Ansatz verbraucht nicht nur wertvolle Zeit, sondern birgt auch erhebliche Risiken und erhöht die Kosten.

Bei digna glauben wir, dass es einen besseren Weg gibt. Wir verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz: „In-Datenbank-Datenanalyse“. Unsere Plattform arbeitet innerhalb Ihrer Dateninfrastruktur, wodurch der Bedarf zum Exportieren und Verschieben von Daten minimiert wird. Anstatt Daten aus der Datenbank zu verschieben, analysieren wir sie direkt an der Quelle und exportieren nur die notwendigen Kennzahlen, um die Datenintegrität zu gewährleisten und sowohl Zeit als auch Kosten zu sparen.

Lassen Sie uns erkunden, warum dieser Ansatz nicht nur effizienter, sondern auch sicherer und kostengünstiger ist.

Die versteckten Kosten der exportbasierten Datenanalyse

Viele Datenqualitätstools erfordern, dass Sie große Datenmengen aus Ihrer Datenbank extrahieren, bevor Sie ihre Analyse durchführen. Obwohl dies einfach erscheinen mag, führt es zu mehreren Ineffizienzen und Risiken:

Zeitaufwendiger Prozess

Der Export von Daten aus einer Datenbank kann viel Zeit in Anspruch nehmen, insbesondere bei großen Datensätzen. Der Prozess des Exports, Übertragens und erneuten Importierens von Daten kann Workflows verlangsamen und die Produktivität der Teams beeinträchtigen. Für Unternehmen, die sich auf Echtzeitdaten verlassen, können diese Verzögerungen zu verpassten Gelegenheiten und langsamer Entscheidungsfindung führen.

Erhöhte Infrastrukturkosten

Der Export von Daten bringt versteckte Kosten mit sich. Das Verschieben von Daten aus Ihrer Datenbank erfordert zusätzliche Infrastruktur, um sie extern zu speichern und zu verarbeiten. Diese Datenbewegungen erhöhen häufig die Bandbreiten- und Speicherkosten und belasten Ihre Organisation finanziell. Je größer Ihre Datensätze sind, desto höher sind die Kosten.

Sicherheits- und Compliance-Risiken

Wenn Daten ihre ursprüngliche Umgebung verlassen, werden sie anfällig. Externe Systeme und Plattformen führen neue Angriffsflächen ein, was das Risiko von Datenschutzverletzungen und Nichteinhaltung von Datenschutzbestimmungen erhöht. Der Export von Daten erhöht das Risiko unbefugten Zugriffs oder Verlusts, da Ihre Daten durch verschiedene Systeme und Umgebungen laufen.

Dateninkonsistenzen

Das Extrahieren und Verschieben von Daten zwischen Plattformen kann zu Inkonsistenzen oder Fehlern während des Übertragungsprozesses führen. Datenunterschiede zwischen der ursprünglichen Quelle und der externen Analyseplattform können die Genauigkeit Ihrer Einblicke und Entscheidungen beeinträchtigen und den gesamten Zweck des Datenqualitätsmanagements vereiteln.

Der digna Unterschied: In-Datenbank-Datenqualitätsplattform

Bei digna haben wir das traditionelle Modell auf den Kopf gestellt. Unsere Plattform führt Datenqualitätsanalysen direkt innerhalb Ihrer Datenbank durch. Das bedeutet, dass Ihre Daten dort bleiben, wo sie hingehören – sicher, geschützt und effizient. Mit Kompatibilität zu jeder bevorzugten Datenbankbasis, die Sie wünschen, einschließlich Databricks, Oracle, Microsoft SQL Server, Teradata, Snowflake, Netezza, SAPHANA, MySQL, PostgreSQL, Timescale, MariaDB, Apache Impala, exportieren wir nur die notwendigen Kennzahlen für die Berichterstattung und reduzieren so den Aufwand und ermöglichen Ihnen, die volle Kontrolle über Ihre Daten zu behalten.

So hilft Ihnen unser In-Datenbank-Ansatz, den Überblick zu behalten:

Schnellere, Echtzeitanalyse

Durch die direkte Analyse von Daten in der Datenbank vermeidet digna den zeitaufwendigen Prozess des Datenexports. Wir profilieren Ihre Daten kontinuierlich mit unserer Autometrics-Funktion und erfassen wichtige Kennzahlen für eine Echtzeitanalyse. Dies stellt sicher, dass Sie Einblicke erhalten, während die Daten aktualisiert werden – ohne Verzögerungen und ohne zusätzliche Schritte.

Niedrigere Infrastrukturkosten

Da digna Daten analysiert, ohne sie aus der Datenbank extrahieren zu müssen, bleiben Ihre Infrastrukturkosten gering. Unsere Lösung beseitigt die Notwendigkeit für zusätzlichen Speicher oder Rechenleistung und hält Ihre Abläufe schlank und effizient.

Erhöhte Datensicherheit

Mit digna bleiben Ihre Daten in Ihrer Datenbank. Unser In-Datenbank-Ansatz minimiert die Exposition gegenüber externen Systemen und hält Ihre Daten vor Datenschutzverletzungen und Risiken Dritter geschützt. Wir verstehen, wie wichtig Sicherheit in der heutigen regulatorischen Umgebung ist, und wir verpflichten uns, Ihre Daten in jedem Schritt zu schützen.

Konsistenz und Genauigkeit

Indem wir die Datenintegrität innerhalb der Datenbank aufrechterhalten, reduziert digna das Risiko von Diskrepanzen, die durch externe Datenbewegungen verursacht werden. Sie arbeiten immer mit den genauesten und aktuellsten Informationen, was eine selbstbewusste und fundierte Entscheidungsfindung ermöglicht.

Erleben Sie die Kraft der In-Datenbank-Datenqualitätsanalyse

Die traditionelle Methode des Datenexports für Qualitätsprüfungen gehört der Vergangenheit an. Mit digna können Sie umfassende Datenqualitätsprüfungen direkt in Ihrer Datenbank durchführen, schnellere Einblicke erhalten, Kosten senken und die Sicherheit erhöhen. Unsere fortschrittlichen Funktionen sind entwickelt, um Ihnen Sicherheit und Kontrolle über Ihre Daten zu geben.

Bereit, Zeit zu sparen, Kosten zu senken und Ihre Daten zu schützen? Buchen Sie noch heute eine Demo mit digna. Entdecken Sie, wie unsere In-Datenbank-Datenqualitätslösung Ihre Prozesse optimieren und überlegene Ergebnisse mit Echtzeitanomalie-Erkennung und automatisierten Einblicken liefern kann.

Erleben Sie die Kraft, Ihre Daten sicher zu halten und Analysen zu schärfen, ohne jemals Ihre Datenbank zu verlassen. Verabschieden Sie sich von den Komplexitäten des Datenexports und begrüßen Sie das optimierte In-Datenbank-Datenqualitätsmanagement mit digna.

Ob Ihre eigene Datenbank zu den Plattformen gehört, auf denen digna diese In-Database-Analyse ausführt, sehen Sie in der Übersicht der digna-Integrationen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist eine In-Database-Datenqualitätsplattform?

Eine In-Database-Datenqualitätsplattform analysiert Daten direkt dort, wo sie gespeichert sind, statt sie in ein externes System zu exportieren. digna arbeitet genau so: Die Analyse läuft an der Quelle, und exportiert werden nur die für das Reporting benötigten Metriken, sodass die Daten selbst die Datenbank nie verlassen müssen.

Warum ist der Export von Daten für Qualitätsprüfungen ein Problem?

Der Artikel nennt vier Probleme exportbasierter Analysen: Sie kosten viel Zeit, erhöhen die Infrastrukturkosten für externen Speicher und Bandbreite, schaffen durch neue Angriffsflächen Sicherheits- und Compliance-Risiken und können bei der Übertragung Inkonsistenzen zwischen Quelle und Analyseplattform verursachen.

Welche Datenbanken unterstützt der In-Database-Ansatz von digna?

Der Artikel nennt Databricks, Oracle, Microsoft SQL Server, Teradata, Snowflake, Netezza, SAP HANA, MySQL, PostgreSQL, Timescale, MariaDB und Apache Impala. Auf all diesen Plattformen analysiert digna die Daten vor Ort und exportiert nur die für das Reporting nötigen Metriken, sodass Sie die volle Kontrolle über Ihre Daten behalten.

Wie verbessert die In-Database-Analyse die Datensicherheit?

Bleiben die Daten in der Datenbank, sind sie externen Systemen deutlich weniger ausgesetzt. Da digna die Daten für die Analyse nicht auslagert, durchlaufen sie keine zusätzlichen Umgebungen. Das senkt das Risiko von Sicherheitsverletzungen, unbefugtem Zugriff und Drittanbieterrisiken in einem streng regulierten Umfeld.

Wie überwacht digna Daten kontinuierlich, ohne sie zu exportieren?

digna nutzt dafür die Funktion Autometrics, die Daten fortlaufend innerhalb der Datenbank profiliert und zentrale Metriken für die Echtzeitanalyse erfasst. Erkenntnisse liegen vor, sobald die Daten aktualisiert werden, ganz ohne Exportschritt und ohne den zusätzlichen Speicher oder die Rechenleistung, die exportbasierte Tools typischerweise benötigen.