So wählen Sie die besten Datenintegrationstools für Unternehmen aus

By |2022-05-16T08:20:55+00:00August 19th, 2020|

Wenn Qualitätsdaten für geschäftliche Erkenntnisse und Datenanalysen verwendet werden, Unternehmen erzielen bessere Einnahmen. Um diese Erkenntnisse aus großen Mengen an Unternehmensdaten zu extrahieren, ist eine robuste und nahtlose Datenintegration erforderlich, entweder manuell oder mithilfe robuster Automatisierungstools. Unternehmen speichern ihre Daten in einer Vielzahl von Datenbanken, Data Lakes, Repositorys und Dateisystemen – von Legacy bis hin zu modernen – mit unterschiedlichen Formaten.

Ein effizientes Datenmanagement ist notwendig, da die Datenmenge jeden Tag schnell ansteigt und nicht alles davon nützlich ist; das meiste davon enthält veraltete, unvollständige, kompromittierte, inkonsistente oder einfach „schlechte“ Daten, die 77% der Unternehmen führen einen direkten Einfluss auf das Endergebnis aus. Daher sind Integrationstools, die die Automatisierung unterstützen, wichtig, um die Effizienz eines Unternehmens sicherzustellen.

Aber was sind Integrationstools?

Diese Tools sammeln, konsolidieren, bereinigen und präsentieren Daten auf einheitliche Weise. Kurz gesagt, sie vereinheitlichen kritische Geschäftsdaten. Aus dieser Flut von Big Data analysewürdige Informationen zu extrahieren, ist eine kritische, aber herausfordernde Aufgabe (aufgrund der schieren Menge und Geschwindigkeit der eingehenden Daten). Dies kann mit einer robusten Datenintegrationslösung angegangen werden, die problemlos Daten aus mehreren Quellen integriert. Die besten Integrationstools finden Sie leicht auf beliebten Bewertungsseiten, wie z G2 Menge.

Was ist Datenintegration?

Die Definition der Datenintegration ist der Prozess des Kombinierens, Bereinigens und Präsentierens von Daten in einer einheitlichen Form. Dazu gehört das Zusammenführen von Daten aus einer Vielzahl von Quellsystemen mit unterschiedlichen Formaten, das Entfernen von Duplikaten, das Bereinigen von Daten basierend auf Geschäftsregeln und das Umwandeln in das erforderliche Format. Die Datenintegrationsschicht zeigt auf den Wechsel zwischen integrierten Rohdaten.

Die Enterprise Data Integration (EDI) deckt jedoch auch verschiedene Bereiche des Big Data-Managements ab, z. B. Datenmigration, Anwendungsintegration und Stammdatenmanagement. Codefreie Tools helfen Geschäftsbenutzern mithilfe einer Datenintegrationsschicht, in Echtzeit auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und Geschäftsdatenseen und -repositorys zu durchsuchen, um Business Intelligence schneller abzuleiten.

Die besten Tools zur Unternehmensdatenintegration

Betrachten Sie das folgende Beispiel für die Datenbankintegration: Daten aus zwei Quellen (Datei und Datenbank) werden zusammengeführt und an ein Datenbankziel gesendet. Datenqualitätsregeln werden auf die Telefonspalte angewendet, und die fehlerhaften Felder werden separat protokolliert.

Datenintegrationslösung

Beispiel für eine Datenintegration, das anhand eines Beispieldatenflusses erläutert wird

Ein Unternehmen, das diese Datenfluss- oder Datenintegrationslösung verwendet, kann sicherstellen, dass alle Fehler in den erforderlichen Feldern angemessen behandelt werden und dass die Daten, die in das endgültige Datenbankziel fließen, umsetzbar sind.

Der Bedarf an erstklassigen Datenintegrationstools in verschiedenen Branchen ist breit gefächert und hängt von den Anforderungen des Unternehmens an die Integration von Daten aus mehreren Ressourcen sowie von der Menge und Komplexität der Daten ab. Zum Beispiel,

  • A Gesundheitszentrum Möglicherweise sind Datenintegrationstools erforderlich, um die Echtzeitdaten aus mehreren Quellen für Patienten und Mitarbeiter zu konsolidieren und zu verwalten. Daher können Echtzeit-Datenintegrationstools die Prozesse für eine Gesundheitsorganisation beschleunigen.
  • An Online-Kauf und Verkauf von Fahrzeugen Möglicherweise sind Echtzeit-Datenintegrationstools erforderlich, um täglich Millionen von Datensätzen zu aktualisieren und die Onboarding-Zeit für Kunden von Monaten auf Stunden zu verkürzen, indem die Kundendaten der Unternehmensdatenbank zugeordnet werden.
  • An Büro für Investitionen benötigt möglicherweise eine Echtzeit-Datenintegrationslösung, um die Stiftungsdaten des Instituts aus unterschiedlichen Quellsystemen (einschließlich sowohl interner Systeme als auch externer Geldverwalter) in ein Tracking-Softwareprogramm zur Risikoanalyse abzubilden.

Für jeden Anwendungsfall der Geschäftsdatenintegration kann ein Prozess erstellt werden, um manuelle Aufgaben zu automatisieren und Prozesse auf Genauigkeit zu optimieren. Während die spezifischen Anforderungen variieren können, deckt das Datenintegrationssystem im Kern die Prozesse des Kombinierens, Bereinigens und Verschiebens von Daten von Quelle (n) zum Ziel ab, die alle mit unterschiedlichen Ansätzen durchgeführt werden können.

Allgemeine Ansätze zur Datenintegration

Datenintegrationstechniken haben sich im Laufe der Jahre von manuellen zu automatisierten Lösungen entwickelt. Top-Datenintegrationstools verfügen über erweiterte Datenintegrationsfunktionen, die die Konsolidierung von Daten erleichtern. Abhängig von den unterschiedlichen Geschäftsanforderungen kann der Prozess der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen mit jedem dieser Ansätze implementiert werden.

1 Handbuch

Bei der manuellen Datenintegrationstechnik sammelt ein Benutzer manuell Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen, wendet Qualitätsregeln an, um sie zu bereinigen, und lädt sie in die Zieldatenbanken hoch. Es umfasst auch die Handcodierung für jeden neuen Anwendungsfall, um die Zuordnung von Datensätzen zu vereinfachen.

2. Middleware

In Middleware-Software wird eine virtuelle „Pipeline“ zwischen mehreren Systemen erstellt, die eine bidirektionale Kommunikation ermöglichen. Diese Konnektivität rationalisiert Integrationsaufgaben.

3. Datenvirtualisierung / Datenverbund

Die Datenvirtualisierung verfolgt einen völlig anderen Ansatz als das physische Verschieben von Daten in und aus Datenbanken. In diesem Prozess, Tools zur Datenvirtualisierung Verschieben Sie keine Daten über die Systeme hinweg. Stattdessen bietet eine Abstraktionsschicht eine einheitliche Ansicht der unterschiedlichen Systeme, sodass die Daten genau dort verbleiben, wo sie sich physisch befinden. Datenanalysten können dann Informationen über die virtuelle Schicht anfordern, die die Metadaten für den Zugriff auf die Quellen enthält. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, in Echtzeit auf ihre Daten zuzugreifen, ohne die technischen Details der Quellsysteme offenzulegen, und schnell unternehmensweite Änderungen auf der virtuellen Ebene vorzunehmen, anstatt die Daten zuerst an einem Ort zu konsolidieren oder Änderungen an jeder Quelle separat zu implementieren . Dieser Integrationsansatz unterstützt keine Massendatenverschiebung, obwohl er neben ETL- oder ELT-Prozessen ausgeführt werden kann.

4. Daten Lager- / physische Datenintegration

Diese Technik umfasst die Verwendung von Top-Cloud-basierten ETL-Tools zum Verschieben von Daten vom Quellsystem zu einem Data Warehouse oder einem anderen physischen Ziel wie einem Data Lake. Unternehmen bevorzugen diesen Prozess aufgrund der einfachen und flexiblen Speicherung, Anzeige und Verwaltung aller ihrer Daten an einem zentralen Ort. Mit der schnell fortschreitenden Technologie verlagern Unternehmen ihre Datenbanken schnell in die Cloud, wodurch Cloud-basierte Integrationstools entstehen.

Es gibt zwei Ansätze für diese Methode: ETL (extrahieren, transformieren, laden) und ELT (extrahieren, laden, transformieren). Beide Techniken verwenden die drei einzelnen Prozesse des Extrahierens, Umwandelns und Ladens von Daten in ein Ziel. Der Hauptunterschied ist jedoch woher Der Bereitstellungsbereich befindet sich für den Datentransformationsprozess.

  • ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
Datenintegration - ETL (extrahieren, transformieren, laden)

Das Diagramm zeigt den Ablauf der ETL-Datenintegration

Bei diesem ETL-Datenintegrationsansatz werden Daten extrahiert, die Transformationslogik angewendet und die resultierenden Daten in die Zieldatenbank oder das Ziel des Datensees geladen. Aufgrund der umfassenden Verfügbarkeit von Frameworks und Tools, die ETL unterstützen, eignet sich dieser Ansatz hervorragend für Unternehmen, die große Datenmengen integrieren und verarbeiten müssen, obwohl die Verarbeitungszeit für größere Mengen höher ist.

  • ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)
Datenintegration - ELT (extrahieren, laden, transformieren)

Das Diagramm zeigt den Ablauf der ELT-Datenintegration

Bei dieser Technik werden die extrahierten Daten zuerst in das Zielziel geladen und die Transformationslogik wird in der Datenbank oder im Data Warehouse angewendet. Da die ETL-Infrastruktur aus der Gleichung entfernt wird und die Umwandlung direkt in der Datenbank erfolgt, werden die Gesamtleistung des Systems und die Datenlatenz deutlich verringert.

Es gibt mehrere Cloud-basierte ETL-Tools auf dem Markt, daher ist es wichtig, dass Sie gründlich nach dem besten Datenintegrationstool suchen, das zu Ihrem Geschäftsanwendungsfall passt.

So wählen Sie die beste Datenintegrationssoftware aus: Arten von Tools

Zu den gängigen EDI- oder EDI-Tools (Enterprise Data Integration), die zum Konsolidieren von Daten aus mehreren Datenquellen in einem Data Warehouse verwendet werden, gehören:

  1. Datenintegration vor Ort

On-Premise-Datenintegrationssoftware wird lokal über die Server eines Unternehmens gestartet und normalerweise von Unternehmen verwendet, die ältere und / oder höhere Datenmengen verarbeiten.

Wer verwendet lokale Datenintegrationstools?

Unternehmen, die die vollständige Kontrolle über das Integrationstool benötigen und über Big-Data-Architekten verfügen, um bei Bedarf Workflows einzurichten.

  1. Cloud-basierte Datenintegration

Cloud-Datenintegrationstools werden auf den Servern eines Drittanbieters gehostet und sind in der Regel iPaaS-Lösungen (Integration Platform as a Service). In den meisten Fällen sind diese Lösungen webbasiert. Es ist jedoch auch wichtig zu beachten, dass Menschen oft zwischen ETL und iPaaS verwechselt werden. iPaaS, eine Art Datenintegrationstechnologie, gilt als „Nachfolger“ von ETL.

Wer nutzt Cloud-basierte Integrationstools?

Die besten Cloud-basierten Datenintegrationstools helfen Unternehmen, die Cloud-Anwendungen mit einem einfachen Anwendungsfall verwenden, bei dem ihre Big Data an einen Workflow weitergeleitet und die transformierten Daten an das/die bevorzugte(n) Ziel(e) geladen werden.

Wie helfen Datenintegrationstools Unternehmen?

Angesichts des massiven Informationsflusses aus mehreren Quellsystemen müssen Unternehmen proaktiv mit den fünf Datenmengen umgehen - Wert, Vielfalt, Geschwindigkeit, Richtigkeit und Volumen. Mit einem robusten Datenintegrationstool kann ein Unternehmen die meisten Daten extrahieren, die Informationsvielfalt standardisieren, die Datengeschwindigkeit rechtzeitig verarbeiten, die Richtigkeit verbessern und Datenmengen auf einfache Weise verarbeiten. Im Folgenden finden Sie einige Möglichkeiten, wie Tools, die Datenintegrationsunternehmen verwenden, zum Wachstum ihres Unternehmens beitragen.

  1. Schnellere Time-to-Value

Unternehmen verwenden zugängliche Datenintegrationstools, um eine einzige Wahrheitsquelle für ihre Daten zu schaffen und ihre internen Prozesse zu beschleunigen. Durch die Automatisierung des Datenintegrationsprozesses erhalten sie schneller wertvolle Erkenntnisse. Zum Beispiel wollte die Federal Credit Union von Randolph-Brooks ihre Altdaten migrieren, bereinigen und in verschiedene Formate konvertieren. Was hätte sie genommen? eine Woche, nahm sie nur einen halben Tag mit einem Integrationstool. Ebenso kann die Integration von Gesundheitsdaten Ärzten helfen, zeitkritische Entscheidungen effizient zu treffen.

  1. Intelligentere und fundiertere Geschäftsentscheidungen

Ein intelligenter Datenintegrationsansatz ermöglicht es Unternehmen, basierend auf Qualitätsdaten besser zu verwalten, zu messen, zu monetarisieren und gezielte Entscheidungen zu treffen. Mit den besten Datenintegrationstools können Geschäftsanwender direkt auf die benötigten Daten zugreifen, ohne sie ständig von der IT anfordern zu müssen, erhalten einen vollständigen Überblick über ihr Kundenverhalten und nutzen strategische Erkenntnisse aus ihren sauberen Daten, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Intelligentes Datenintegrationsmanagement ist der Schlüssel für einen effektiven Prozess zur sofortigen Bereitstellung von Erkenntnissen.

  1. Qualitätsdaten pflegen und Erträge verbessern

Die Datenqualität korreliert direkt mit den positiven oder negativen Auswirkungen auf Geschäftsentscheidungen. Wenn die Daten aktuell, sauber und aufschlussreich sind, Unternehmen können ihren Umsatz um bis zu 66% steigern. Mit einer hochwertigen Datenbank, aus der Erkenntnisse gewonnen werden können, lassen sich Geschäftsentscheidungen besser gestalten, um ihre Ziele zu erreichen, ohne durch Daten von schlechter Qualität behindert zu werden. Allerdings oben Cloud-basierte ETL-Tools bieten außerdem einen sicheren und mobilen Zugriff auf Daten, die die Notfallwiederherstellung und Zusammenarbeit unterstützen können. Eine Datenintegrationslösung mit integrierten Funktionen zur Bereinigung eingehender Daten und zur Automatisierung des Datenintegrationsprozesses ist für ein Unternehmen von entscheidender Bedeutung.

Auswahl des besten Tools für die Integration von Unternehmensdaten

Bei der Bewertung von Plattformen für die Datenintegration von Unternehmen muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Lösung eine Vielzahl von Datenintegrationsfunktionen bietet, die Ihre Datenreise erleichtern. Hier sind einige Funktionen – basierend auf gängigen Anwendungsfällen –, auf die Sie in einer Unternehmensdatenintegrationssoftware achten sollten:

  1. Bi- und multidirektionale Datensynchronisation

In vielen Anwendungsfällen müssen Daten nicht nur in einem Ziel transformiert, sondern auch in Systemen aktualisiert werden, um die Konsistenz zu gewährleisten und die Authentizität der Daten im gesamten Unternehmensnetzwerk sicherzustellen. Ein Datenintegrationstool sollte in der Lage sein, eine genaue und zeitnahe Synchronisation zwischen den verbundenen Systemen zu ermöglichen.

multidirektionale Synchronisation

Beispiel einer multidirektionalen Datensynchronisation Centerprise

  1. Workflow-Automatisierung

Datenintegration ist im Allgemeinen keine einmalige Aufgabe. Die eingehenden Datensätze müssen normalerweise mehrmals bereinigt, transformiert, synchronisiert und den beabsichtigten Benutzern zur Verfügung gestellt werden. Es ist wichtig, dass die Lösung über Datenintegrationsfunktionen wie Trigger-basierte Workflows verfügt, mit denen Datenwissenschaftler sich wiederholende Aufgaben automatisieren und den Integrationsprozess vereinfachen können. Benutzer können einen Workflow einfach so planen, dass er zu einem bestimmten Zeitpunkt ausgeführt wird, oder ihn auslösen, sobald ein bestimmtes Ereigniskriterium erfüllt ist.

Workflow-Automatisierung

Beispiel für die Workflow-Automatisierung in Centerprise

  1. Schnelle Datenverarbeitung

Unternehmen können der Skalierung von Unternehmen und anderen umsatzbasierten Entscheidungen mehr Zeit und Ressourcen zuweisen, sobald sie die für Integrationsaufgaben übliche Zeit verkürzen und durch schnellere Lösungen ersetzen. Ein robustes Integrationstool sollte in der Lage sein, Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten, ohne zu viel Zeit für einen Teil des Prozesses zu benötigen.

Für Branchen, in denen die Verarbeitung und Analyse von Datenmengen von entscheidender Bedeutung ist und direkte Auswirkungen auf ihre Kunden hat, z. B. im Finanz- und Gesundheitswesen, kann diese Funktion die Integrationsaufgaben für Geschäftsdaten vereinfachen und sicherstellen, dass die Datenlatenz auf ein überschaubares Maß minimiert wird.

  1. Unterstützung für mehrere Quellsysteme und -formate

Unternehmen arbeiten mit mehreren Datenformaten und -quellen, einschließlich veralteter und moderner Formate, strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Quellen. Eine erstklassige Datenintegrationssoftware sollte eine Komplettlösung bieten, indem sie all diese unterstützt und Daten aus mehreren Ressourcen integriert.

Datenfluss mit mehreren Quellen

Beispiel für den Datenfluss mit mehreren Quellen in Centerprise

  1. Datenbereinigung und Profilierung

Fehlende Felder, Duplikate und ungültige Daten sind schwerwiegende Probleme bei der Datenqualität, die die Auswirkungen von ansonsten intelligenten Geschäftsstrategien behindern und stattdessen dazu führen negative Kundenerfahrungen und verpasste Gelegenheiten. Die Datenbereinigung ist ein Bestandteil des Integrationsprozesses, der die fehlerhaften Daten identifiziert und aussortiert und sicherstellt, dass die Geschäftsanalysten über die aktuellsten Informationen verfügen, um Erkenntnisse aus ihren Strategien abzuleiten und diese darauf aufzubauen.

Datenprofilierung

Beispiel für das Profilieren von Daten in Centerprise

  1. Sofortige Datenvorschau

Bei der Erstellung komplexer Datenmodelle und Workflows ist es wichtig, dass Sie die Eingabe- oder Ausgabedaten an einem beliebigen Knoten im Fluss vor der Ausführung in der Vorschau anzeigen können. Datenvorschauen ermöglichen eine bessere Flexibilität und Transparenz der Zuordnungen und ermöglichen Benutzern, bei verschiedenen Instanzen nach Problemen zu suchen und diese zu beheben, bevor der gesamte Ablauf ausgeführt wird.

Sobald die Daten sauber und aktualisiert sind, benötigen Geschäftsanalysten Datenprofile, um wertvolle Statistiken, Erkenntnisse und Zusammenfassungen aus der Datenbank zu extrahieren, die sie für fundierte Geschäftsentscheidungen verwenden können. Beide Funktionen sind ein Muss in der Datenintegrationssoftware.

Datenintegrationssoftware

Beispiel einer Datenvorschau in Centerprise

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