Der Begriff „Datensubsetting“ bezeichnet das gezielte Herausfiltern oder Extrahieren eines Teilbereichs aus einem größeren Datenbestand. Ziel ist es, relevante Daten aus umfangreichen Datenquellen (z. B. Datenbanken, Data Warehouses, CSV-Dateien) selektiv bereitzustellen – etwa für Analysen, Tests, Reports oder Datenmigrationen. Dabei werden definierte Kriterien wie bestimmte Zeiträume, geografische Regionen, Kundensegmente oder Datenattribute angewendet.
Filterung nach Kriterien: Auswahl von Daten anhand von Attributen wie Datum, Produktkategorie, Kunden-ID oder Region.
Teil-Datenbankexporte: Extraktion von Datenbankausschnitten zur Weiterverarbeitung, z. B. für Entwicklung, Test oder Reporting.
Datenschutzkonformes Subsetting: Entfernen oder Anonymisieren personenbezogener Daten in Testumgebungen.
Snapshot-Erstellung: Generierung eines festen Datenzustands zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Regelbasierte Auswahl: Subsetting auf Basis komplexer Geschäftsregeln, etwa für gezielte Marketingkampagnen oder Kundenanalysen.
Automatisiertes Subsetting: Planung und Durchführung regelmäßiger Subsetting-Prozesse mithilfe von Zeitplänen oder Triggern.
Visuelle Subsetting-Werkzeuge: Nutzerfreundliche Oberflächen zur Definition und Vorschau von Teilmengen ohne Programmierkenntnisse.
Ein Unternehmen extrahiert Verkaufsdaten nur für das letzte Quartal zur Übergabe an das Controlling-Team.
Ein Testsystem erhält anonymisierte Kundendaten aus einer Produktionsdatenbank, um datenschutzkonform zu bleiben.
Ein Marketingteam filtert gezielt nur Daten von Kunden aus einer bestimmten Region für eine regionale Kampagne.
Ein Entwicklerteam erhält regelmäßig Subsets produktiver Daten zur Fehleranalyse in einer isolierten Umgebung.
Ein Unternehmen erstellt monatlich Snapshots der wichtigsten Geschäftskennzahlen zur Archivierung und Nachvollziehbarkeit.