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Eine strukturierte Methode zum Identifizieren, Gewinnen und Aufbereiten von Daten aus unterschiedlichen Quellen für Analyse, Integration oder Weiterverarbeitung.
Data Extraction ist eine wiederholbare Methode zum Identifizieren, Gewinnen und Strukturieren von Daten aus heterogenen Quellen, um sie für Analyse, Integration oder Folgeverarbeitung vorzubereiten. Sie beschreibt Discovery, Connector-Auswahl, Stichproben, Schema-Mapping und Validierungsschritte sowie Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Qualitätskontrolle operativ im Extraktionsprozess.
Durchschnittliche Zeit pro Extraktionslauf.
Anteil fehlgeschlagener Extraktionsläufe.
Anzahl und Schwere von Validierungsfehlern.
Ein E‑Commerce-Team extrahiert Produkt- und Preisinfos aus Lieferanten-APIs zur Konsolidierung.
Operationales Monitoring nutzt extrahierte Logs aus Applikationsservern für Dashboards.
Bei einer Migration werden Tabellen aus einem Legacy-DB-System extrahiert, bereinigt und gemappt.
Discovery: Quellen inventarisieren und Metadaten erfassen.
Pilot: Connector implementieren, Musterextrakte erstellen und validieren.
Produktivsetzung: Scheduling, Monitoring und SLA definieren.