Führungskräfte in Unternehmen sind häufig der Ansicht, dass die Lösung in der reinen Erfassung von mehr Daten liegt. Manchmal lassen sich die Probleme jedoch durch sauberere Eingaben, schnellere Arbeitsabläufe und weniger Engpässe zwischen den Systemen lösen. Genau dafür wurden automatisierte Datenverarbeitungstools entwickelt: Sie ermöglichen es Ihnen, Ihren Zahlen zu vertrauen, in Echtzeit darauf zu reagieren und zu skalieren, ohne auf unzusammenhängende Tabellenkalkulationen angewiesen zu sein.

Der weltweite Markt für automatisierte Datenverarbeitung wurde im Jahr 2025 auf 635,59 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 etwa 1,31 Billionen US-Dollar erreichen, was die wachsende Bedeutung dieser Tools unterstreicht. Im Folgenden erklären wir Ihnen, was diese Tools tatsächlich leisten, wie sie sich in moderne Daten-Workflows einfügen und worauf Sie bei der Auswahl achten sollten.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was ist automatisierte Datenverarbeitung?
  
• Was leisten automatisierte Datenverarbeitungstools?
  
• Welche geschäftlichen Vorteile bietet die Datenautomatisierung?
  
• Auf welche Funktionen sollten Sie bei einer Datenverarbeitungssoftware achten?
  
• Wie unterstützen Datenpipelines automatisierte Workflows?
  

Was ist automatisierte Datenverarbeitung?

Bei der automatisierten Datenverarbeitung übernimmt eine Software die mühsame Arbeit des Sammelns, Bereinigens und Organisierens von Daten. Anstatt dass Teams manuell Zeilen zwischen Tabellen kopieren oder Formatierungsprobleme beheben müssen, verwenden Sie ein automatisiertes System, das die Daten im Hintergrund verarbeitet. Und so funktioniert's:

• Es ruft Daten aus mehreren Quellen wie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Datenbanken, Apps und Tabellenkalkulationen ab.
  
• Diese Daten werden bereinigt, indem Duplikate entfernt, Inkonsistenzen behoben und die Richtigkeit überprüft werden.
  
• Die Ergebnisse werden organisiert und an den Ort weitergeleitet, an dem sie benötigt werden, sei es eine Datenbank, ein Dashboard, ein Bericht oder ein anderes System, das auf aktuelle Eingaben angewiesen ist.
  

Jedes Mal, wenn eine Kundin oder ein Kunde eine Bestellung aufgibt oder eine Zahlung eingeht, löst die Transaktion eine Reihe von nachgelagerten Aktualisierungen aus. Ohne Automatisierung müsste möglicherweise jemand manuell den Kauf protokollieren, den Lagerbestand aktualisieren, einen Versand auslösen und einen Zahlungsbeleg erstellen. Mit der automatisierten Verarbeitung geschieht all dies sofort, präzise und im Hintergrund.

Was leisten automatisierte Datenverarbeitungstools?

Automatisierte Datenverarbeitungstools erledigen wiederholbare, datengesteuerte Aufgaben. Sie sind darauf ausgelegt, Datenworkflows konsistent, zuverlässig und in großem Umfang über Systeme, Formate und Abteilungen hinweg auszuführen. Im Folgenden werden die Kernaufgaben dieser Tools näher betrachtet.

Datenerfassung

Diese Tools extrahieren Rohdaten aus zahlreichen Quellen. Einige arbeiten nach einem Zeitplan, andere reagieren auf Echtzeit-Trigger. In jedem Fall sind sie so konzipiert, dass sie Eingaben konsolidieren, ohne dass manuelle Exporte oder Uploads erforderlich sind..

Datenbereinigung und -validierung

Datenverarbeitungstools erkennen automatisch Fehler wie inkonsistente Formate, doppelte Datensätze, fehlende Werte und Daten, die nicht den erwarteten Mustern entsprechen, sodass kein spezielles Personal für deren Behebung erforderlich ist. Sie verwenden regelbasierte Prüfungen oder KI, um Anomalien zu kennzeichnen und so sauberere Eingaben und zuverlässigere Ergebnisse zu gewährleisten.

Datenintegration

Viele Systeme speichern Daten isoliert voneinander. Gute Verarbeitungstools führen diese Datensätze zusammen und beseitigen Unterschiede in Struktur, Benennung oder Formatierung. Dieser Vereinheitlichungsschritt beseitigt Silos und schafft eine einheitliche, kohärente Sicht auf das Unternehmen.

Datentransformation:

Nachdem die Daten bereinigt und konsolidiert wurden, müssen sie häufig umgestaltet werden. Dies kann die Konvertierung von Zeitstempeln, die Normalisierung von Währungen, das Zusammenführen von Tabellen oder die Berechnung abgeleiteter Felder wie dem Customer Lifetime Value (LTV) oder der durchschnittlichen Bearbeitungszeit umfassen. Durch diese Transformationen werden die Daten für nachgelagerte Analysen oder Vorgänge nutzbar.

Datenausgabe und -bereitstellung

Das System überträgt die verarbeiteten Daten nach der Transformation an einen Zielort, beispielsweise eine Business-Intelligence-Plattform oder ein internes Dashboard. Das Format und die Methode der Bereitstellung können variieren – es kann sich um strukturierte Datenbankladungen, JSON über API, Flatfiles oder sogar E-Mails oder Webhooks handeln.

Workflow-Auslöser und nachgelagerte Aktionen

In einigen Konfigurationen können Tools automatisch die nächsten Schritte auslösen, zum Beispiel den Start eines Abrechnungsprozesses bei Vertragsunterzeichnung, die Benachrichtigung eines Support-Teams bei Erreichen bestimmter Kennzahlen und die Erstellung eines PDF-Berichts bei Aktualisierung eines Datensatzes.

Welche geschäftlichen Vorteile bietet die Datenautomatisierung?

Der Wert der Datenautomatisierung liegt in der Konsolidierung vieler kleiner Schritte zu einem einzigen Prozess, der aktuelle, vollständige und sofort verwendbare Daten liefert. Hier sehen Sie die Vorteile, die datenintensive Unternehmen durch die Automatisierung der Datenverarbeitung erzielen können.

Schnellere Ausführung

Manuelle Datenaufgaben können langsam und repetitiv sein, wodurch leicht Fehler auftreten können. Die Automatisierung erledigt diese Aufgaben in Sekundenschnelle und sorgt dabei jedes Mal für eine einheitliche Formatierung, Validierung und Ausgabe. Das bedeutet weniger Korrekturen und schnellere Durchlaufzeiten in allen Bereichen.

Bessere Datenqualität

Wenn Software automatisch nach Duplikaten sucht, Formate bereinigt und Eingaben validiert, sind die Daten sauberer und die Berichte zuverlässiger. Sie müssen sich keine Gedanken mehr darüber machen, Dashboards auf der Grundlage fehlerhafter Eingaben zu erstellen oder Berichte zu überarbeiten, nachdem jemand einen Fehler entdeckt hat.

Weniger Verwaltungsaufwand

Viele Wissensarbeiter/innen verbringen immer noch jede Woche Stunden damit, Daten zu kopieren, zu formatieren oder zu verschieben. Durch die Automatisierung dieser Schritte gewinnen Teams diese Zeit zurück. Analysten können sich auf Erkenntnisse konzentrieren, Finanzteams können Abschlüsse schneller vornehmen und Betriebsteams müssen CSV-Dateien nicht mehr überwachen.

Engere Zusammenarbeit zwischen Teams

Viele Unternehmen arbeiten mit fragmentierten Systemen: Der Vertrieb nutzt ein CRM-System, die Finanzabteilung ein ERP-System (ERP), die Produktentwicklung ein Analysetool und der Support eine Ticket-Software. Die Automatisierung zieht Daten aus allen Quellen und leitet Aktualisierungen an die Stellen weiter, an denen sie benötigt werden. So entsteht eine gemeinsame Datenbasis, auf der alle aufbauen können.

Schnellere Entscheidungsfindung

Dank aktueller Daten können Sie schneller reagieren. Wenn Ihre Systeme kontinuierlich aktualisiert werden, anstatt wöchentlich oder manuell in Stapeln verarbeitet zu werden, spiegeln Dashboards die aktuelle Situation wider. Teams müssen nicht warten, um einen Trend zu erkennen oder auf eine plötzliche Änderung zu reagieren.

Integrierte Compliance und Überprüfbarkeit

Automatisierung kann die Konsistenz verbessern, was bei der Verarbeitung sensibler Daten wichtig ist. Automatisierte Systeme wenden von Natur aus jedes Mal dieselben Regeln an und verfolgen, was wann und warum passiert ist. Eine solche Audit-Trail-Funktion ist mit manueller Arbeit nur schwer zu replizieren und mit zunehmender Größe noch schwieriger zu pflegen.

Hohe Leistung bei großer Skalierung

Die richtige Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, ihre Reichweite zu vergrößern, ohne ihre Teams proportional zu vergrößern. Ganz gleich, ob Sie 1.000 oder 10 Millionen Datensätze verarbeiten, das System wird nicht langsamer oder überlastet.

Auf welche Funktionen sollten Sie bei einer Datenverarbeitungssoftware achten?

Zahlreiche Tools versprechen eine „Automatisierung der Daten“, aber nur die richtigen Funktionen sparen Ihnen Zeit, minimieren Fehler und sorgen dafür, dass Ihre Systeme auch bei wachsendem Unternehmen synchron bleiben. Hier erfahren Sie, worauf Sie bei dieser Software achten sollten.

Echtzeit- oder planmäßige Verarbeitung

Einige Daten müssen Sie sofort aktualisieren, beispielsweise Lagerbestände, Betrugsmeldungen und Nutzerverhalten. Andere Workflows können stündlich, täglich oder bei Bedarf ausgeführt werden. Mit effektiven Tools können Sie die Kadenz steuern und sowohl Echtzeit- als auch Batch-Anwendungsfälle unterstützen, ohne Kompromisse eingehen zu müssen.

Integrationen mit Ihrem Tech-Stack

Sie möchten nicht wochenlang benutzerdefinierte Konnektoren erstellen. Suchen Sie nach Software, die nativ mit Ihrem Stack (z. B. Datenbanken, Cloud-Anwendungen, APIs, Flatfiles) zusammenarbeitet, sodass sie Daten aus den von Ihnen bereits verwendeten Systemen abrufen und dorthin übertragen kann. Weniger Adapter bedeuten insgesamt weniger Reibungspunkte.

Integrierte Datenqualitätsprüfungen

Tools sollten fehlende Werte markieren, Duplikate bereinigen und Formate automatisch standardisieren. Einige ermöglichen es Ihnen, benutzerdefinierte Validierungsregeln festzulegen, beispielsweise die Ablehnung von Transaktionen ohne Kunden-IDs und die Normalisierung von Ländernamen gemäß den Codes der Internationalen Organisation für Normung (ISO).

Skalierbarkeit ohne Engpässe

Ihr Datenvolumen kann sich innerhalb eines Vierteljahrs verdoppeln. Verarbeitungstools sollten erhöhte Volumen zuverlässig bewältigen, ohne Datensätze zu verlieren oder langsamer zu werden. Suchen Sie nach Systemen, die verteilte Verarbeitung oder elastische Skalierung unterstützen.

Zugänglichkeit für nicht-technische Teams

Eine Drag-and-Drop-Oberfläche oder ein visueller Workflow-Builder kann Analysten, Betriebsteams oder Finanzanwendern helfen, sich einzubringen, ohne auf die Erstellung von Skripten durch die Technik warten zu müssen. Die zugrunde liegende Logik kann weiterhin leistungsstark sein, aber die Oberfläche sollte neue Nutzer/innen nicht abschrecken.

Strenge Sicherheitsfunktionen

Datentools sollten Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsseln, detaillierte Nutzerberechtigungen unterstützen und Nutzungsprotokolle führen. Es ist auch von Vorteil, wenn die Software über Compliance-Funktionen verfügt, darunter rollenbasierter Zugriff, Audit-Trails und Unterstützung für Frameworks wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).

Einfache Berichterstellung und Export

Letztendlich müssen die verarbeiteten Daten irgendwohin gelangen. Achten Sie auf integrierte Berichtsfunktionen oder übersichtliche, strukturierte Ausgaben, die sich leicht in das System integrieren lassen, das Ihr Team für Analysen oder Maßnahmen verwendet. Wählen Sie eine Software, die sowohl die aktuelle Arbeitsweise Ihres Teams als auch die Skalierbarkeit in sechs Monaten unterstützt.

Wie unterstützen Datenpipelines automatisierte Arbeitsabläufe?

Datenpipelines sind die Technologie, die automatisierte Datenverarbeitungstools unterstützt. Sie ermöglichen die Automatisierung, indem sie Daten von einem Ort an einen anderen verschieben, bereinigen, umformen und weiterleiten, sodass der Rest Ihres Arbeitsablaufs mit sauberen, aktuellen Eingaben ausgeführt werden kann.

Wenn ein neues Ereignis eintritt (z. B. eine Bestellung einer Kundin oder eines Kunden, die Protokollierung einer Transaktion, die Erstellung eines Support-Tickets), wird es automatisch von der Datenpipeline erfasst. Sie validiert Formate, füllt fehlende Werte, standardisiert Felder und reichert den Datensatz an. Wenn beispielsweise ein Preis in einer Fremdwährung angegeben ist, wird er in die lokale Währung umgerechnet. Wenn ein Zeitstempel in koordinierter Weltzeit (UTC) angegeben ist, wird er in die lokale Zeit umgestellt. Jeder Datensatz wird in einem konsistenten, verwendbaren Format ausgegeben. Die bereinigten, strukturierten Daten werden an die Systeme weitergeleitet, die sie verwenden, z. B. eine Warehouse-Datenbank für Analysen, eine Bestandsplattform für die Auftragsabwicklung und ein Dashboard für die tägliche Berichterstellung.

Pipelines können auch nachgelagerte Aktionen auslösen. Wenn ein Vertrag unterzeichnet wird, kann die Pipeline Daten zur Rechnungsstellung an das Finanzteam weiterleiten, das Kundenerfolgsteam benachrichtigen und den Kundinnen und Kunden automatisch und in Echtzeit zum Onboarding hinzufügen. Bei richtiger Einrichtung stellt eine Pipeline sicher, dass jedes Tool in Ihrem Stack genau die Daten erhält, die es benötigt, und zwar genau dann, wenn es sie benötigt, ohne dass Teams Updates nachverfolgen oder sich gegenseitig über Kommunikationsplattformen daran erinnern müssen.

Stripe Data Pipeline beispielsweise liefert Ihre Stripe-Zahlungs- und Finanzdaten direkt in Ihr Data Warehouse, sodass sie zusammen mit Produkt-, Marketing- oder Betriebsmetriken analysiert werden können. Die Datenintegrität bleibt gewahrt, manuelle Exporte oder anfällige Konnektoren von Drittanbietern sind nicht erforderlich und alle Daten bleiben synchronisiert. Diese Art der Integration kann für Unternehmen erforderlich sein, die automatisierte Umsatz-Berichte oder Echtzeit-Dashboards erstellen.