Reconciliation – So bringen Sie Ordnung ins Datenchaos 

Viele Unternehmen stehen vor erheblichen Herausforderungen, wenn sie versuchen, KI zu nutzen, datengetriebener zu werden und sowohl interne als auch externe Datenquellen effizient einzusetzen. Diese Bestrebungen erfordern oft das Aufbrechen von Datensilos und das Zusammenführen fragmentierter Daten. Dadurch können Organisationen ein größeres, wertvolleres, proprietäres Daten-Asset aufbauen, das durch das flexible Hinzufügen oder Ersetzen von Quellen weiter angereichert werden kann.

Viele Unternehmen sind jedoch in einem Labyrinth von Datensilos gefangen. Wertvolle Erkenntnisse bleiben fragmentiert und ungenutzt. Durch die Konsolidierung dieser getrennten Datensätze können Unternehmen ihre Abläufe, das Kundenverhalten und die Marktdynamik besser verstehen. Dieses einheitliche Datenökosystem fördert Synergien zwischen Abteilungen und ermöglicht die vollständige Nutzung der Datenressourcen sowie fundierte Entscheidungen. Darüber hinaus treibt ein einheitlicher Datenansatz Innovationen voran und hilft Unternehmen, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Reconciliation (oder Data-Reconciliation) ist der Prozess, verschiedene Datensätze mit unterschiedlichen Schemata, Füllraten und Bedeutungen zusammenzuführen. Es bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen und umsetzbare Erkenntnisse. Ohne eine effektive Reconciliation ist eine erfolgreiche Datenverwaltung unmöglich.

Große Unternehmen verlassen sich fast immer auf Daten von externen Anbietern. Eventuell bemerken sie einen Rückgang der Datenqualität oder stehen vor Änderungen des Preismodells eines Anbieters. In beiden Fällen stellt sich die Frage, ob sie den Anbieter technisch überhaupt wechseln können. Ein erfolgreicher Wechsel erfordert die Reconciliation des aktuellen Datenuniversums mit den Daten eines neuen Anbieters.

Reconciliation lässt sich mit dem Zusammensetzen der Teile eines komplexen Puzzles vergleichen. Es geht darum, unterschiedliche Datensätze aufeinander abzustimmen und zu überlagern, um kohärente Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Datensätze können aus verschiedenen Quellen stammen – wie Datenbanken, APIs oder Dateien – und jede Quelle präsentiert ihre eigene Struktur und Semantik.

Reconciliation in verschiedenen Branchen

Sobald mehr als eine überlappende Datenquelle vorhanden ist, wird eine Reconciliation erforderlich. Betrachten wir ein einfaches Beispiel: Wir haben eine E-Commerce-Anwendung und müssen die Kundendaten mit dem CRM-System des Unternehmens abgleichen. Ein Kunde gibt seinen Namen als „Max Mustermann“ ein, aber das CRM kennt diese Person nicht und hat stattdessen einen Eintrag mit dem Namen „Max M. Mustermann“. Ein Reconciliation-Prozess muss nun prüfen, ob zusätzliche Datenfelder übereinstimmen (z. B. die Adresse, Telefonnummer oder E-Mail-Adresse) und ob die beiden Einträge zusammengeführt werden können.

Stellen wir uns einige weitere Anwendungsfelder in verschiedenen Branchen vor, z. B.:

Einzelhandel: Im Einzelhandel ist eine Reconciliation unerlässlich, um Verkaufsdaten aus verschiedenen Kanälen wie Online-Shops, stationären Geschäften, Marketingkampagnen und Drittanbieter-Plattformen zu integrieren. Dies gewährleistet eine genaue Bestandsverwaltung, Absatzprognosen und Kundenanalysen.

Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen ist Reconciliation entscheidend, um Patientendaten aus verschiedenen Quellen wie elektronischen Gesundheitsakten, Laborsystemen, Bildgebungssystemen und Wearables zu integrieren. Dies ermöglicht eine umfassende Patientenversorgung, klinische Entscheidungsunterstützung und medizinische Forschung.

Finanzdienstleistungen: Finanzinstitute verarbeiten wesentliche Datenpakete, z. B. Dossiers über vermögende Privatpersonen oder Unternehmensdatenbanken. Um den Nutzen dieser Daten zu maximieren, können weitere Datenquellen hinzugefügt werden. Diese unterschiedlichen Quellen müssen harmonisiert werden, um eine einheitliche Informationsbasis zu schaffen.

E-Commerce: E-Commerce-Plattformen aggregieren Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Produktkataloge, Kundeninteraktionen, Zahlungs-Gateways und Daten von Versanddienstleistern. Die Reconciliation stellt sicher, dass Bestellungen nahtlos abgewickelt werden, personalisierte Kundenerfahrungen ermöglicht und effektive Marketingstrategien umgesetzt werden können.

Supply-Chain-Datenmanagement: Die Analyse von Lieferketten basiert auf Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Lieferanten, Hersteller, Händler und Einzelhändler. Die Reconciliation stellt die Synchronisation von Daten zu Lagerbeständen, Logistik und Auftragsabwicklung sicher, was effiziente Abläufe in der Lieferkette ermöglicht. Unterschiedliche Datenpakete können sich in Struktur, Qualität und Füllraten unterscheiden.

Dies waren nur einige von vielen Beispielen. Ordnen wir nun das Thema Reconciliation in verschiedene technologische Bereiche ein.

Technische Beispiele

Moderne Datenstacks sind enorme Systeme mit vielen verschiedenen Diensten. Reconciliation kann an verschiedenen Stellen stattfinden und Verbindungen herstellen. Einige Kerntechnologien sollten wir uns genauer ansehen:

Entity Graphs: In Entity Graphs, wie z. B. sozialen Netzwerken oder Customer-Relationship-Management-Systemen, muss sichergestellt werden, dass Entitäten aus verschiedenen Datenquellen nicht zu Duplikaten in einem Gesamtgraphen führen. Andernfalls könnte die Zuverlässigkeit des Graphen untergraben werden, da sich aus inkonsistenten Daten fragmentierte oder falsche Beziehungen ergeben. Eine hochwertige Reconciliation von Daten ermöglicht es, eine einheitliche Darstellung von Entitäten zu schaffen und somit, die Fähigkeit des Graphen zu verbessern, sinnvolle Erkenntnisse zu liefern, Muster zu erkennen und Entscheidungen zu unterstützen.

Data Mesh: Durch die Einführung der Data-Mesh-Architektur verwalten Organisationen dezentralisierte Data Products, die jeweils eigene Datenmodelle und -quellen haben. Die Reconciliation ermöglicht eine konsistente Integration über dezentralisierte Bereiche hinweg. Ohne Reconciliation könnten in einem Data Mesh Diskrepanzen und Inkonsistenzen zwischen den Bereichen auftreten, was zu fragmentierten Erkenntnissen und verminderter Datenqualität führt.

Data Lake: Die Reconciliation ist wichtig für einen Data Lake, da sie sicherstellt, dass unterschiedliche Datenquellen konsistent integriert und organisiert werden. Ein Data Lake enthält häufig rohe, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen, was zu doppelten oder widersprüchlichen Informationen führen kann. Reconciliation hilft dabei, Daten zu standardisieren, Redundanzen zu reduzieren und die Datenqualität zu gewährleisten.

Reconciliation-Methoden

Die Reconciliation bringt viele Herausforderungen mit sich. Datensätze können inkonsistente Schemata, unterschiedliche Füllraten und semantische Unterschiede aufweisen. Darüber hinaus verstärken das schiere Volumen und die Geschwindigkeit des Datenzuflusses die Komplexität der Reconciliation. Zum Glück stehen uns verschiedene Werkzeuge und Methoden zur Verfügung, die uns bei dieser Aufgabe helfen können.

Schema-Mapping: Einer der grundlegenden Schritte bei der Reconciliation besteht darin, die Schemata verschiedener Datensätze abzugleichen. Dieser Prozess umfasst die Identifizierung entsprechender Felder, Datentypen und Beziehungen zwischen den Datensätzen.

Datenbereinigung: Vor der Reconciliation ist es unerlässlich, die Daten zu bereinigen, um Inkonsistenzen zu beheben, Duplikate zu eliminieren und fehlende Werte zu behandeln. Die Datenbereinigung stellt die Integrität und Genauigkeit des abgestimmten Datensatzes sicher.

Entity Resolution: Entity Resolution umfasst die Identifizierung und Behebung von Diskrepanzen in der Darstellung von Entitäten über verschiedene Datensätze hinweg. Dazu gehört das Zusammenführen doppelter Datensätze, das Angleichen von Entitäten und die Erstellung standardisierter Entitätsdarstellungen. Statistisches Matching nutzt fortschrittliche Algorithmen, um Datensätze basierend auf statistischen Ähnlichkeiten abzugleichen. Diese Technik ermöglicht eine robuste Abstimmung selbst ohne exakte Übereinstimmungen.

Qualitätsanforderungen

Die erforderliche Genauigkeit der Reconciliation kann je nach Bereich und den Auswirkungen von Fehlern erheblich variieren. Manche Szenarien lassen eine Fehlermarge zu, wie z. B. das Bereitstellen einer Liste der besten Übereinstimmungen, um Arbeitsabläufe zu beschleunigen. In anderen Bereichen, wie bei finanziellen Transaktionen, ist Präzision ohne Raum für Fehler entscheidend. Stellen Sie sich vor, eine Bank überweist Geld auf das falsche Konto, weil eine IBAN einen Zahlendreher hatte…

Die Art und der Umfang der Reconciliation sind daher intrinsisch mit dem jeweiligen Bereich verbunden. Es gibt unterschiedliche Anforderungen an die Genauigkeit. In manchen Fällen kann ein Mensch Fehler beheben; in anderen Fällen sind Menschen nicht Teil des Prozesses. Diese Anforderungen sind oft an die Einhaltung von Gesetzen, Richtlinien und Kodizes gebunden.

Wie lässt sich das Problem lösen?

Zuerst müssen Sie Ihr Geschäftsproblem analysieren. Die Reconciliation ist eine sehr individuelle Aufgabe. Hier sind einige Fragen, die Ihnen den Weg weisen könnten:

• Wie viele Datenquellen müssen Sie reconcilen?
• Wie groß sind die Datensätze (Speicher, Anzahl der Einträge)?
• Welche Datenstrukturen sind beteiligt?
• Wie ähnlich sind die Datenschemata?
• Welche Genauigkeit der Reconciliation wird benötigt?
• Wie oft muss die Reconciliation erfolgen?
• Was ist die maximale Laufzeit für eine Reconciliation?
• Können einige Datenfelder transformiert werden, um eine deterministische Zuordnung zu berechnen?

Geht es nur um den Abgleich, oder benötigen Sie eine intelligente Datenzusammenführung aus mehreren Quellen?
Die meisten Reconciliationprobleme sind Herausforderungen und eine einfach zu bedienende API wird sie nicht lösen. Wenn Sie Ihre Daten in die Public Cloud migrieren, migrieren Sie auch das Reconciliation-Problem, das nicht von selbst verschwindet. Sobald Sie individuelle Anforderungen haben, benötigen Sie auch eine individuelle Lösung.

CID hat Erfahrung in der Bewältigung dieser Aufgabe im großen Maßstab. Wir haben einen Entitätsgraphen mit fast 100 Millionen Knoten aus verschiedenen Datenquellen aufgebaut. Für unsere Kunden haben wir mehrere Reconciliation-Initiativen durchgeführt, sogar in einem multimodalen Szenario, bei dem Preiskurven mit Textbeschreibungen kombiniert wurden, um die Zuordnung von Rohstoffderivaten zu automatisieren.

In Kürze: Sind Sie am Thema Reconciliation interessiert? Kontaktieren Sie uns. Lesen Sie auch unseren zweiten Beitrag zu diesem Thema, der die technischen Aspekte dieser Schritte behandelt. Schauen Sie sich auch unseren weiteren Artikel an, in dem wir die verschiedenen Schritte und die Terminologie der Reconciliation diskutieren.

Haben Sie ein Reconciliation-Problem, Gedanken oder Erfahrungen, die Sie teilen möchten?
Dann sprechen Sie uns an.

Autor © 2024: Dr. Jörg Dallmeyer – www.linkedin.com/in/jörg-dallmeyer/