Die Datenerfassung bildet einen frühen Schritt innerhalb des Data-Processing-Ablaufs. Dieser Vorgang umfasst das Sammeln und Ordnen von Informationen aus verschiedenen Quellen, darunter Dokumente, Archive, Formulare, Protokolle und unstrukturierte Texte.
Im Rahmen dieses Prozesses werden Methoden wie Extraktion, Validierung und Vorstrukturierung eingesetzt. Diese dienen dazu, Inhalte in eine Form zu bringen, die für nachfolgende Arbeitsschritte weiterverwendet werden kann.
Dazu zählen unter anderem Ansätze aus der semantischen Analyse, der Identifikation wiederkehrender Muster sowie regelbasierte Verfahren. Diese ermöglichen es, Daten in Zusammenhangsbezüge einzubetten, die für spätere Interpretations- oder Modellierungsprozesse genutzt werden können.
Auf diese Weise entsteht ein Informationsstand, der als Ausgangspunkt für weitere Schritte innerhalb der Informationsaufbereitung herangezogen werden kann.
In der Phase der Vorverarbeitung transformiert InfoLabAII heterogene Rohdatenströme, Sensordaten, Logs und Texte in stabile, konsistente Datensätze. Dadurch werden Störungen reduziert, Artefakte entfernt und eine einheitliche Eingangsbasis für alle Analyse- und KI-Module geschaffen.
Vereinheitlichung von Wertebereichen, Synchronisierung von Zeitskalen und Anpassung unterschiedlicher Quellen an gemeinsame Messgrößen. Dies reduziert Verzerrungen in späteren Analysen und ermöglicht konsistente Vergleiche zwischen Systemen.
Identifikation und Glättung zufälliger Ausreißer, defekter Messwerte und technischer Störsignale aus Sensoren oder Importen. Dies erhöht die Stabilität der Metriken und reduziert Fehlalarme in nachgelagerten Systemen.
Vereinheitlichung von Feldern, Datentypen und Schemas verschiedener Datenquellen – von Rohlogs und CSV-Dateien bis hin zu API-Ereignissen. Dadurch werden Integrationen vereinfacht, manuelle Zuordnungen reduziert und Datenpipelines erheblich beschleunigt.
InfoLabAII gleicht Ereignisse, Zeitachsen und Kontextinformationen über unterschiedliche Quellsysteme hinweg ab. So entsteht aus verteilten Logfiles, Sensoren, Maschinen- und Benutzerereignissen eine gemeinsame Sicht auf das Geschehen – ohne blinde Flecken und widersprüchliche Datenstände.
Normalisierung von Zeitzonen, Auflösung und Uhrquellen, damit Ereignisse aus Maschinen, Applikationen und Schnittstellen auf einer gemeinsamen Zeitachse liegen. So lassen sich Ursache–Wirkungs-Ketten präzise nachvollziehen.
Verknüpfung technischer IDs, Correlation-IDs und Trace-Informationen, damit zusammengehörende Vorgänge aus verschiedenen Systemen zuverlässig zugeordnet werden können – auch wenn Benennungen und Formate abweichen.
Erkennung mehrfach erfasster Ereignisse, redundanter Logs und spiegelnder Datenpfade. Relevante Informationen werden zusammengeführt, Wiederholungen gekennzeichnet oder entfernt, ohne wichtige Details zu verlieren.
Verknüpfung von Kontext wie Maschine, Linie, Standort, User-Session oder Prozessschritt über verschiedene Datenquellen. So entsteht ein durchgängiger Blick auf Abläufe statt isolierter Einzelsichten.
Definition von Quellhierarchien und Vertrauensstufen: Welche Systeme gelten als führend, welche nur ergänzend? Konflikte zwischen Angaben werden gezielt aufgelöst, damit kritische Auswertungen auf belastbaren Daten basieren.
Laufende Überwachung von Verzögerungen, Ausfällen und Abweichungen zwischen Quellen. Dashboards und Alerts zeigen, wann Datenströme auseinanderlaufen, damit technische Ursachen schnell adressiert werden können.
Für Data Capture & Processing stehen verschiedene Vorgehensweisen und Funktionsumfänge zur Verfügung. Weitere Informationen lassen sich individuell abstimmen oder einsehen.