{"id":20878,"date":"2024-09-18T12:23:30","date_gmt":"2024-09-18T12:23:30","guid":{"rendered":"https:\/\/dev2.antsolutions.eu\/?p=20878"},"modified":"2026-03-10T05:30:07","modified_gmt":"2026-03-10T05:30:07","slug":"methoden-der-datenintegration-und-aufbereitung-in-einer-fabrikumgebung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/methods-of-data-integration-and-preparation-in-a-factory-setting\/","title":{"rendered":"Methoden der Datenintegration und -aufbereitung in einer Fabrikumgebung"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"20878\" class=\"elementor elementor-20878\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1195b403 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"1195b403\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7f8d74d6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7f8d74d6\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Bei der Datenintegration in der Fertigung werden Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Plattform zusammengef\u00fchrt, die datengesteuerte Entscheidungen erm\u00f6glicht. Zu den g\u00e4ngigen Methoden geh\u00f6ren ETL, ELT, Datenvirtualisierung und CDC. <\/strong>\n<p>\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: transparent; text-align: var(--text-align);\">Die Datenvorbereitung bereinigt, transformiert und strukturiert integrierte Daten f\u00fcr die Analyse. Die wichtigsten Schritte sind die Bewertung der Datenqualit\u00e4t, die Bereinigung, Anreicherung und Umwandlung. <\/strong>\n<p>\u00a0<\/p>\n<\/li>\n<li><strong style=\"background-color: transparent; text-align: var(--text-align);\">Die Fertigung profitiert von der Datenintegration und -aufbereitung durch Anwendungsf\u00e4lle wie vorausschauende Wartung, Qualit\u00e4tskontrolle, Lieferkettenoptimierung, Energiemanagement und Produktionsoptimierung. Zu den Herausforderungen geh\u00f6ren jedoch Datenqualit\u00e4t, Datenvolumen, Sicherheit, Komplexit\u00e4t der Integration und Governance.<\/strong><span style=\"background-color: transparent; text-align: var(--text-align);\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<div>\u00a0<\/div>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h2><strong>Daten sind der Schl\u00fcssel<\/strong>\u00a0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im Fertigungssektor werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen generiert, darunter Produktionsanlagen, Sensoren, ERP-Systeme und Qualit\u00e4tskontrollsysteme. Um das volle Potenzial dieser Daten auszusch\u00f6pfen, ist eine effektive Datenintegration und -aufbereitung entscheidend. Diese Prozesse sind grundlegende Bausteine f\u00fcr die Schaffung einer Unternehmensdatenplattform, eines zentralen Speichers, der Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenf\u00fchrt. Normalerweise beinhaltet die Datenintegration die Konsolidierung von Rohdaten in <strong>Datenseen<\/strong>wo es einer ersten Aufbereitung unterzogen wird, bevor es innerhalb der Europ\u00e4ischen Union weitergeleitet und veredelt wird. <strong>Data Warehouses<\/strong>.\u00a0<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<figure id=\"attachment_20930\" aria-describedby=\"caption-attachment-20930\" style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-20930 size-large\" src=\"https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-1024x525.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"525\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-1024x525.png 1024w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-300x154.png 300w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-768x393.png 768w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-1536x787.png 1536w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-2048x1049.png 2048w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Obraz5-18x9.png 18w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-20930\" class=\"wp-caption-text\">Daten werden aufbereitet und in den Data Lake in EDP integriert. EDV-Schema.<\/figcaption><\/figure>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h2><strong>\u00a0<\/strong><\/h2>\n<h2><strong>Datenintegration in der Fertigung<\/strong>\u00a0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei der Datenintegration in einer Fabrik geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen auf einer einheitlichen Plattform zu konsolidieren. Dieser Prozess ist unerl\u00e4sslich, um einen umfassenden \u00dcberblick \u00fcber die Abl\u00e4ufe zu erhalten und eine datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung zu erm\u00f6glichen.\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h3><strong>Zu den g\u00e4ngigen Methoden der Datenintegration in der Fertigung geh\u00f6ren:<\/strong>\u00a0<\/h3>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL):<\/strong> Bei diesem traditionellen Ansatz werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein standardisiertes Format umgewandelt und in ein Data Warehouse geladen. Das ist zwar effektiv, kann aber zeit- und ressourcenaufw\u00e4ndig sein.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT):<\/strong> Bei dieser Methode steht die Geschwindigkeit im Vordergrund, da zuerst die Rohdaten in einen Data Lake geladen und dann nach Bedarf umgewandelt werden. Sie ist f\u00fcr die Verarbeitung gro\u00dfer Datenmengen geeignet, erfordert aber robuste Datenverarbeitungsfunktionen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenvirtualisierung:<\/strong> Bei diesem Ansatz wird eine virtuelle Ansicht von Daten aus mehreren Quellen erstellt, ohne dass diese physisch bewegt werden. Er bietet Echtzeitzugriff, kann aber bei komplexen Abfragen Leistungseinschr\u00e4nkungen aufweisen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenerfassung \u00e4ndern (CDC):<\/strong> Mit dieser Methode werden \u00c4nderungen in den Quellsystemen verfolgt und inkrementell auf das Zielsystem \u00fcbertragen, was die Effizienz erh\u00f6ht und die Datenreplikation reduziert.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h2><strong>Datenaufbereitung in der Fertigung<\/strong>\u00a0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sobald die Daten integriert sind, m\u00fcssen sie oft aufbereitet werden, um ihre Qualit\u00e4t und Eignung f\u00fcr die Analyse zu gew\u00e4hrleisten. Dazu geh\u00f6rt die Bereinigung, Umwandlung und Strukturierung der Daten.\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h3><strong>Zu den wichtigsten Schritten der Datenaufbereitung in einer Fabrik geh\u00f6ren:<\/strong>\u00a0<\/h3>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Bewertung der Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Identifizierung und Behandlung von Problemen wie fehlenden Werten, Inkonsistenzen und Ausrei\u00dfern.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Bereinigung von Daten:<\/strong> Korrektur von Fehlern, Standardisierung von Formaten und Beseitigung von Duplikaten.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenanreicherung:<\/strong> Hinzuf\u00fcgen von Kontextinformationen, um den Wert der Daten zu erh\u00f6hen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenumwandlung:<\/strong> Konvertierung von Daten in ein f\u00fcr die Analyse geeignetes Format, einschlie\u00dflich Aggregation, Normalisierung und Ableitung neuer Variablen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h2><strong>Herausforderungen und \u00dcberlegungen<\/strong>\u00a0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Implementierung der Datenintegration und -aufbereitung in einer Fabrikumgebung bringt einzigartige Herausforderungen mit sich, wie zum Beispiel:\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenvolumen und -geschwindigkeit:<\/strong> In der Fertigung werden riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit erzeugt.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Qualit\u00e4t der Daten:<\/strong> Sicherstellung der Genauigkeit und Konsistenz von Daten aus verschiedenen Quellen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Sicherheit der Daten:<\/strong> Schutz sensibler Fertigungsdaten.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Anforderungen in Echtzeit:<\/strong> Einige Fertigungsprozesse erfordern einen sofortigen Datenzugriff f\u00fcr die Entscheidungsfindung.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durch die sorgf\u00e4ltige Auswahl und Implementierung geeigneter Methoden k\u00f6nnen Hersteller diese Herausforderungen meistern und das volle Potenzial ihrer Daten aussch\u00f6pfen.\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h2><strong>Anwendungsf\u00e4lle<\/strong>\u00a0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Datenintegration und -aufbereitung in der Fertigung kann f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen genutzt werden, z. B:\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Vorausschauende Wartung:<\/strong> Durch die Integration von Sensordaten, Wartungsprotokollen und Produktionspl\u00e4nen k\u00f6nnen Hersteller Anlagenausf\u00e4lle vorhersagen und die Wartung proaktiv planen, um Ausfallzeiten zu reduzieren und die Produktivit\u00e4t zu erh\u00f6hen.\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Qualit\u00e4tskontrolle:<\/strong> Die Kombination von Daten aus Qualit\u00e4tskontrollpr\u00fcfungen, Produktionsparametern und Kundenfeedback kann dazu beitragen, Qualit\u00e4tsprobleme fr\u00fchzeitig im Prozess zu erkennen, Fehler zu vermeiden und die Produktqualit\u00e4t zu verbessern.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Optimierung der Lieferkette:<\/strong> Die Integration von Daten von Lieferanten, Lagerbest\u00e4nden und Bedarfsprognosen kann die Lagerverwaltung optimieren, die Durchlaufzeiten verk\u00fcrzen und die Reaktionsf\u00e4higkeit der Lieferkette verbessern.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Energiemanagement:<\/strong> Die Analyse der Energieverbrauchsdaten von Produktionsanlagen kann M\u00f6glichkeiten zur Energieeinsparung aufzeigen und die Betriebskosten senken.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Optimierung der Produktion:<\/strong> Durch die Integration von Daten aus Produktionslinien, Maschinenleistung und Produktausbeute k\u00f6nnen Produktionsprozesse optimiert, der Aussto\u00df erh\u00f6ht und Verschwendung reduziert werden.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<h2><strong>Herausforderungen<\/strong>\u00a0<\/h2>\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n<p><\/p>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Obwohl Datenintegration und -aufbereitung erhebliche Vorteile bieten, stehen die Hersteller vor mehreren Herausforderungen:\u00a0<\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Es ist von entscheidender Bedeutung, die Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Konsistenz von Daten aus verschiedenen Quellen sicherzustellen.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenvolumen und -geschwindigkeit:<\/strong> In der Fertigung werden riesige Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit erzeugt, die eine effiziente Datenverarbeitung erfordern.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datensicherheit:<\/strong> Der Schutz sensibler Produktionsdaten vor unbefugtem Zugriff und Verst\u00f6\u00dfen ist unerl\u00e4sslich.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Komplexit\u00e4t der Datenintegration:<\/strong> Die Kombination von Daten aus verschiedenen Systemen mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen kann komplex und zeitaufwendig sein.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul><\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><strong>Datenverwaltung:<\/strong> Die Festlegung von Dateneigentum, Zugriffskontrollen und Datenqualit\u00e4tsstandards ist f\u00fcr eine effektive Datenverwaltung unerl\u00e4sslich.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<p><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d956734 elementor-section-boxed elementor-section-height-default 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>\n\t\t\t\tAnalyse von Fertigungsdaten - Erschlie\u00dfung von Erkenntnissen mit einer Unternehmensdatenplattform\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>Datenanalyse in der Fertigung: Unlocking Insights with an Enterprise Data Platform Die Fertigung durchl\u00e4uft einen digitalen Wandel, der durch die riesigen Datenmengen, die in allen Bereichen generiert werden, vorangetrieben wird.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__read-more-wrapper\">\n\t\t\n\t\t<a class=\"elementor-post__read-more\" href=\"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/manufacturing-data-analytics-unlocking-insights-with-an-enterprise-data-platform\/\" aria-label=\"Mehr \u00fcber Manufacturing Data Analytics &#8211; Unlocking Insights with an Enterprise Data Platform\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\tMehr lesen \"\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-20878 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-blog tag-industry40\" role=\"listitem\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__card\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/methods-of-data-integration-and-preparation-in-a-factory-setting\/\" tabindex=\"-1\" ><div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Methods-of-Data-Integration-and-Preparation-in-a-Factory-Setting-1024x576.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-29649\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Methods-of-Data-Integration-and-Preparation-in-a-Factory-Setting-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Methods-of-Data-Integration-and-Preparation-in-a-Factory-Setting-450x253.jpg 450w, 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class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>Daten sind der Schl\u00fcssel In der verarbeitenden Industrie werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen generiert, darunter Produktionsanlagen, Sensoren, ERP-Systeme und Qualit\u00e4tskontrollen.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__read-more-wrapper\">\n\t\t\n\t\t<a class=\"elementor-post__read-more\" href=\"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/methods-of-data-integration-and-preparation-in-a-factory-setting\/\" aria-label=\"Mehr \u00fcber Methods of Data Integration and Preparation in a Factory Setting\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\tMehr lesen \"\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<article class=\"elementor-post elementor-grid-item post-20874 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-blog tag-industry40\" role=\"listitem\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-post__card\">\n\t\t\t\t<a class=\"elementor-post__thumbnail__link\" href=\"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/data-warehouse-vs-data-lake-what-are-the-differences\/\" tabindex=\"-1\" ><div class=\"elementor-post__thumbnail\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"450\" src=\"https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake-1024x576.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-29653\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake-450x253.jpg 450w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake-768x432.jpg 768w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake-18x10.jpg 18w, https:\/\/accevo.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/Data-warehouse-vs-data-lake.jpg 1920w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" title=\"\"><\/div><\/a>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__badge\">Blog<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__text\">\n\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-post__title\">\n\t\t\t<a href=\"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/data-warehouse-vs-data-lake-what-are-the-differences\/\" >\n\t\t\t\tData Warehouse vs. Data Lake, was sind die Unterschiede?\u00a0\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/h3>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__excerpt\">\n\t\t\t<p>Data Lakes und Data Warehouses: Eckpfeiler der modernen Fertigung Die Fertigungsindustrie erlebt derzeit eine Datenrevolution. Dank des technologischen Fortschritts generieren Fabriken nie dagewesene<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-post__read-more-wrapper\">\n\t\t\n\t\t<a class=\"elementor-post__read-more\" href=\"https:\/\/accevo.com\/de\/blog\/data-warehouse-vs-data-lake-what-are-the-differences\/\" aria-label=\"Mehr \u00fcber Data warehouse vs data lake, what are the differences?\u00a0\" tabindex=\"-1\" >\n\t\t\tMehr lesen \"\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/article>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Data is the key\u00a0 In the manufacturing sector, data is generated from a multitude of sources, including production equipment, sensors, ERP systems, and quality control systems. To harness the full potential of this data, effective data integration and preparation are crucial. These processes are fundamental building blocks for creating an enterprise data platform, a centralized [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":29649,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"wpai_generated_summary":"","footnotes":""},"categories":[30],"tags":[62],"class_list":["post-20878","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog","tag-industry40"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20878","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=20878"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/20878\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/29649"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=20878"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=20878"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/accevo.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=20878"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}