Was ist Cloud-Datenintegration? Der einzige Leitfaden, den Sie brauchen!

By |2022-01-14T07:42:46+00:00Dezember 31st, 2020|

Laut einer IDG-Umfrage steigen die Datenmengen in Unternehmen im Durchschnitt um 63 %, wobei 90 % der befragten Unternehmen Cloud-Data Warehouses zur Datenspeicherung nutzen. Angesichts dieser Zunahme des Volumens müssen Unternehmen ihre Cloud-Daten schneller konsolidieren, bereinigen und transformieren, um wertvolle Geschäftseinblicke zu erhalten. Produkte zur Cloud-Integration können helfen, den Cloud-to-On-Premise- oder Cloud-to-Cloud-Integrationsprozess durch Automatisierung zu rationalisieren und zu beschleunigen, sodass Unternehmen Zeit und Ressourcen freisetzen können.

In diesem Beitrag besprechen wir die Notwendigkeit, Vorteile und Herausforderungen der Cloud-Datenintegration, gehen einen Beispielanwendungsfall durch, überprüfen verschiedene Schritte im Cloud-Integrationsprozess und gehen auf die Details der Auswahl der richtigen Cloud-Integrationssoftware für Ihre ein Unternehmen. Was also ist Cloud-Datenintegration? Lass uns anfangen

Was ist Cloud-Datenintegration?

Cloud-Datenintegration umfasst die Konsolidierung unterschiedlicher Daten aus mehreren Systemen, bei denen mindestens ein Endpunkt eine Cloud-Quelle ist, z. B. Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon RDS, Oracle Cloud-Datenbank, Snowflake usw.

Da Daten über mehrere Cloud-Quellen verstreut sind, wird es zu einer Herausforderung, geschäftskritische Erkenntnisse zu finden. Die Cloud-Datenintegration hilft bei der Konsolidierung, Transformation und Bereinigung dieser Daten, um Geschäftsanwendern einen 360-Grad-Überblick über alle wichtigen Unternehmensinteraktionen zu geben. Dies kann dann verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen. Nachdem Sie nun wissen, was Cloud-Datenintegration ist, kommen wir zu den Vorteilen.

Vorteile der Cloud-Datenintegration

Unternehmen nutzen Cloud-basierte Integrationstools oder -dienste, um die folgenden Vorteile zu nutzen:

  • Datenkonformität: Unternehmen müssen Kundendaten gemäß Industriestandards wie HIPAA, GDPR und PCI DSS speichern und pflegen, um die Sicherheit dieser sensiblen Informationen zu gewährleisten. Mithilfe von Software zur Integration von Unternehmensdaten können Unternehmen problemlos Workflows einrichten, die diese Anforderungen erfüllen.
  • Datensynchronisation: Unternehmen verwenden möglicherweise unterschiedliche Systeme für Anwendungen für unterschiedliche Teams. Eine große Herausforderung in diesem Fall ist das Vorhandensein doppelter Datensätze auf verschiedenen Systemen, deren Daten aufgrund von Aktualisierungen inkonsistent sind. Durch die Cloud-Datenintegration wird sichergestellt, dass auf allen Systemen dieselben Informationen vorhanden sind, die in Echtzeit aktualisiert werden. Dies beseitigt die Möglichkeit von Fehlern bei der Analyse und bei Entscheidungen aufgrund falscher Daten.
  • Prozessautomatisierung: Die manuelle Dateneingabe und -duplizierung ist anfällig für menschliches Versagen und nimmt normalerweise viel Zeit in Anspruch. Durch die Automatisierung der Datenintegration in die Cloud wird der Prozess optimiert und beschleunigt, und Unternehmen können ihre wertvollen Ressourcen an anderer Stelle zuweisen.
  • Datenmodernisierung: Einige Unternehmen, die Legacy-Systeme verwendet haben und über Jahre hinweg Daten gesammelt haben, finden es schwierig, auf moderne Cloud-Systeme umzusteigen, da eine Vielzahl von Daten transformiert und migriert werden muss. Mit Cloud-Service-Integrationstools können Legacy-Daten einfach transformiert und in das gewünschte Cloud-Ziel geladen werden.
  • Skalierbarkeit von Unternehmen: Die Cloud-Datenintegration hilft, Datensilos durch Automatisierung von Prozessen zu eliminieren, und ermöglicht es Unternehmen, jedes Datenvolumen mit Workflows und leistungsstarken ETL-Engines zu verwalten. Dies stellt sicher, dass ein Unternehmen jederzeit skalieren kann, ohne sich um manuelle, zeitaufwändige Aufgaben wie die Dateneingabe und die Ausführung von SQL-Abfragen kümmern zu müssen.

Herausforderungen der Cloud-Datenintegration

Die Integration von Daten zwischen Cloud-Systemen oder zwischen Cloud- und On-Premise-Systemen stellt eigene Herausforderungen dar, die Unternehmen berücksichtigen müssen, bevor sie nach Lösungen suchen. Im Folgenden sind einige der häufigsten Probleme aufgeführt:

  • Verschieben von Daten mit hohem Datenvolumen mit Genauigkeit: Das Verschieben von Daten mit hohem Datenvolumen in die oder aus der Cloud bei gleichzeitiger Sicherstellung der Datengenauigkeit ist ein schwieriger Prozess. Es sind umfassende Strategien erforderlich, damit die Migration fehlerfrei ist und gleichzeitig die Frequenzanforderungen der Datenübertragung erfüllt.
  • Komplexe ETL-Prozesse: Das Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in die oder aus der Cloud ist eine gewaltige Aufgabe, deren Komplexität direkt proportional zum Umfang und zur Richtigkeit der Geschäftsdaten ist. Das Schreiben von Code für diese Aufgabe ist auch ziemlich zeitaufwändig. Dies kann durch die Verwendung eines Cloud-basierten Datenintegrationsdienstes oder einer Software, die manuelle Jobs durch Automatisierung ersetzt und zur Vereinfachung des gesamten ETL-Prozesses beiträgt, gemildert werden.
  • Auswahl der richtigen Cloud-Integrationssoftware: Die Auswahl des richtigen Tools für den Anwendungsfall eines Unternehmens ist eine der wichtigsten Herausforderungen beim Aufbau einer Automatisierungsplattform für die Cloud-Datenintegration. Die gewählte Lösung sollte in der Lage sein, anspruchsvolle Integrationen durchzuführen und alle Anforderungen des Anwendungsfalls zu erfüllen, damit das Unternehmen kein anderes Tool benötigt, um die verbleibenden Anforderungen zu erfüllen.

Worauf sollte man in einer Cloud-Integrationssoftware achten?

Bei der Suche nach der richtigen Software zur Integration von Unternehmensdaten sind folgende Überlegungen zu beachten, bevor Sie den letzten Anruf tätigen:

  • Erfüllt alle Projektanforderungen: Jedes Geschäft ist anders. Bei der Auswahl von Cloud-basierten Integrationstools muss unbedingt sichergestellt werden, dass die Plattform alle Kontrollkästchen für die spezifischen Anwendungsfallanforderungen aktiviert. Dies bedeutet, Elemente zu identifizieren, die ein Muss sind, und mit einer (vorzugsweise Live-) Demo zu bestätigen, dass die Plattform alle erforderlichen Funktionen bietet
  • Konnektivität: Das Tool sollte über integrierte Konnektoren für die Dateiquellen, Datenbanken und Anwendungen verfügen, die derzeit vom Unternehmen verwendet werden oder später übernommen werden können. Die Möglichkeit, eine Verbindung mit APIs herzustellen, ist ein Bonus, der sicherstellen kann, dass Ihre Datenarchitektur in Zukunft Daten aus neuen Anwendungen integrieren kann
  • Benutzerfreundlichkeit: Bei der Suche nach Cloud-Integrationsprodukten stellen Benutzer möglicherweise fest, dass es viele Tools gibt, die eine Lösung für denselben Geschäftsanwendungsfall bieten können. In diesem Fall besteht der beste Filter darin, zu ermitteln, welche Software am einfachsten zu verwenden ist. Eine Software mit einer flachen Lernkurve spart sowohl Trainingszeit als auch Zeit für die Erstellung komplexer Integrationen

Anwendungsfälle für Cloud-Datenintegration

TheChemLabs ist ein weltbekanntes Unternehmen in der Herstellung und dem Vertrieb chemischer Produkte. Sie richten sich an Kunden in verschiedenen Branchen auf der ganzen Welt. Jedes Land verfügt über eine Geschäftseinheit, in der die Daten des Kunden, der Produktionsstätte und des Distributionszentrums in den internen Systemen gespeichert sind. Die Daten stammen aus mehreren Quellen und liegen in verschiedenen Dateiformaten vor, was es schwierig macht, sie zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Diese verstreuten Daten hinderten das Unternehmen daran, geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen. Um einen 360-Grad-Überblick über ihre globalen Interaktionen zu erhalten, haben sie beschlossen, die unterschiedlichen Daten in einem Cloud-Data-Warehouse zu konsolidieren. Sie entschieden sich für Amazon Redshift wegen seiner Leichtigkeit und Leistung. Jetzt musste nur noch diese Massendatenintegration in die Cloud implementiert werden.

Die Hauptherausforderungen in diesem Projekt waren:

  • Komplexität: TheChemLabs verfügte über mehrere Datenquellen für ihre Daten, und das schiere Volumen erhöhte die Komplexität des Projekts. Darüber hinaus wurden einige Datensätze in Mainframe-Systemen wie gespeichert, und die Modernisierung dieser Daten für die Cloud war ein weiterer Kampf.
  • Zeit: Das Schreiben von Code für ein solches Projekt wäre immens zeitaufwändig, ganz zu schweigen davon, dass die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler groß ist
  • Gewährleistung einer nahtlosen, fehlerfreien Integration: Die Konsolidierung unterschiedlicher Daten aus mehreren Quellen, die Korrektur von Datenverdopplungen, die Umwandlung von Daten in erforderliche Formate und die Einrichtung von Datenvalidierungsprüfungen waren wesentliche Bestandteile des Projekts

Die interne Arbeit an dem Projekt war für TheChemLabs keine Option, und sie suchten nach einer Software zur Integration von Unternehmensdaten auf dem Markt, die ihren Anforderungen entspricht. Nachdem sie mehrere Plattformen und ihre Funktionen im Detail überprüft hatten, erleichterte die native Konnektivität zu Cloud-Datenbanken wie Redshift die Datenübertragung. Darüber hinaus schreiben die verschiedenen Datenbankstrategien Astera Centerprise Durch inkrementelle Aktualisierungen, regelbasierte Aktualisierungen, Datensatzsynchronisierung und sich langsam ändernde Dimensionen konnten sie erweiterte Logik implementieren, wenn sie einen Datenfluss in das Ziel schreiben.

Es ist recht schwierig viele Produkte gleichzeitig zu verwenden und auch hintereinander aufzutragen. Die Wirkstoffe können nicht alle gleichzeitig aufgenommen werden und die Haut ist schließlich überfordert. Die Folge könnten Hautrötungen und Unverträglichkeiten sein. Astera Centerprise Datenintegration in der Cloud auszuführen

Astera Centerprise ist eine leistungsstarke Cloud-Integrationssoftware mit robusten Optionen, die zur Vereinfachung und Optimierung von Geschäftsprozessen beitragen. TheChemLabs hat die eingebauten Transformationen und Drag-and-Drop gefunden Datenmapping äußerst hilfreich, um ihre Daten zu verwalten und die Datenkonformität sicherzustellen.

Cloud-Datenintegration in Astera Centerprise

Beispiel 1: Datenfluss mit mehreren Quellen, Join-Transformation und Namensparser mit einem Redshift-Ziel

Dank der integrierten Datenqualitäts- und Validierungsfunktionen konnte TheChemLabs sicherstellen, dass die transformierten Daten vor der Verwendung fehlerfrei waren Astera's nativer Redshift-Connector, um Daten an das Ziel zu verschieben.

Datenflüsse der Cloud-Datenintegration

Beispiel 2: Datenfluss mit einer Datenqualitätsprüfung für ein fehleranfälliges Element der Quelldaten vor der Zuordnung zur Zieltabelle

Beispiel 2: Datenfluss mit einer Datenqualitätsprüfung für ein fehleranfälliges Element der Quelldaten vor der Zuordnung zur Zieltabelle

Automatisierung der Cloud-Datenintegration

Sobald die Datenflüsse und Workflows vorhanden waren, wurden TheChemLabs verwendet AsteraJob Scheduler zum Festlegen der Häufigkeit für jeden Workflow. Dies half ihnen, die manuelle Arbeit zu reduzieren und die Zeit bis zur Einsicht zu verkürzen.

Cloud-Datenintegrationsabläufe

Probe 3: Astera CenterpriseJob Scheduler

Zusätzlich zum Planen von Jobs haben TheChemLabs Trigger in Workflows eingerichtet, sodass immer dann, wenn ein Datenfluss nicht erfolgreich ausgeführt wurde, eine E-Mail mit den Fehlerprotokollen gesendet wurde, damit sie so schnell wie möglich behoben werden konnten.

Workflows in der Cloud-Datenintegration

Beispiel 4: Workflow mit E-Mail-Sendeaktion im Fehlerfall

Starten Sie die Cloud-Datenintegration mit Astera

Viele Unternehmen haben möglicherweise den gleichen Bedarf an Cloud-Datenintegration wie TheChemLabs. Ob Cloud-zu-Cloud-Integration oder zwischen Cloud- und On-Premise-Systemen, Astera Centerprise kann dazu beitragen, den Prozess zu automatisieren und sowohl Kosten als auch Zeit für das Unternehmen zu reduzieren. Darüber hinaus ermöglichen die integrierten Cloud-Konnektoren zu Cloud-Datenbanken wie Azure SQL, Google Cloud SQL, Amazon RDS, Oracle Cloud Database usw. mehr Benutzerfreundlichkeit.

Die 14 Tage kostenlose Testversion von Astera Centerprise ermöglicht es Ihnen, die Funktionen des Produkts zu erkunden. Testen Sie die integrierten Transformationen, stellen Sie eine Verbindung zu verschiedenen Cloud-Quellen her, überprüfen Sie Fehler mit Datenüberprüfungsprüfungen und vieles mehr. Fangen Sie noch heute an!