Die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Systemen stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen bei der Datenintegration, da sie mit inkonsistenten Datenformaten aus sich ständig weiterentwickelnden und ergänzenden Quellen zu kämpfen haben. Manchmal ist der Gesamtprozess zu langsam und kann mit den Geschäftsanforderungen nicht Schritt halten, insbesondere in der heutigen schnelllebigen, von KI geprägten Welt. Solche Integrationsprobleme können ein Projekt stoppen, bevor es überhaupt begonnen hat. Mit dem richtigen Mix aus Tools und Strategien können Unternehmen jedoch die meisten Herausforderungen der Datenintegration effektiv meistern.

Dieser Artikel bietet einen klaren Ansatz zur Lösung einiger der häufigsten Probleme bei der Datenintegration. Wir identifizieren zunächst die wichtigsten Herausforderungen, mit denen ein Unternehmen typischerweise konfrontiert ist. Anschließend skizzieren wir Techniken und Strategien zur Lösung jedes Problems. Wir besprechen außerdem einige Best Practices, die Ihnen helfen, diese Herausforderungen zu meistern. Abschließend erläutert der Artikel, wie eine einheitliche Datenintegrationsplattform hilft, Hürden zu überwinden, wenn Integration von Unternehmensdaten.

Was verursacht Herausforderungen bei der Datenintegration in Unternehmen?

Unternehmen stehen vor Herausforderungen bei der Datenintegration, da die Erstellung einer einzigen, vertrauenswürdige Sicht auf Daten ist ohne die richtige Strategie und die richtigen Tools von Natur aus schwierig. Daten liegen naturgemäß in unterschiedlichen Anwendungen und Formaten vor. Die spezifischen Gründe für das Auftreten und Fortbestehen dieser Herausforderungen unterscheiden sich jedoch erheblich je nach Größe und Reifegrad des Unternehmens.

Kleine Organisationen

Für kleine Unternehmen liegen die Herausforderungen vor allem in den Ressourcen und der mangelnden Spezialisierung. Sie verfügen oft nicht über eine eigene IT-Abteilung oder Datenexperten im Personal.

• • Abhängigkeit von unterschiedlichen Werkzeugen: Ein kleines Unternehmen verwendet für seinen Betrieb typischerweise eine Sammlung separater Cloud-basierter Apps, die nicht standardmäßig miteinander kommunizieren, wodurch isolierte Datenbereiche entstehen.
  • Manuelle Integration: Die primäre Methode zum Zusammenführen von Daten ist der manuelle Export und Import mithilfe von Tabellenkalkulationen. Dieser Ansatz ist zeitaufwändig und anfällig für menschliche Fehler. Daher ist eine Skalierung ohne Automatisierung bei wachsendem Unternehmen nicht möglich.
  • Budgetbeschränkungen: Kleine Unternehmen arbeiten mit knappen Budgets. Sie können sich weder unternehmensweite Integrationsplattformen noch die Kosten für die Beauftragung eines spezialisierten Dateningenieurs zur Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen leisten. Ihr Fokus liegt auf den Kerngeschäftsfunktionen, nicht auf dem Aufbau einer komplexen Dateninfrastruktur.

Mittelständische Organisationen

Wenn ein Unternehmen eine mittlere Größe erreicht, stehen die Herausforderungen bei der Datenintegration eher im Umgang mit der damit verbundenen Komplexität. Manuelle Prozesse sind nicht mehr beherrschbar.

• • Wachsende Anzahl an Systemen: Ein mittelständisches Unternehmen verfügt über mehrere Abteilungen, jede mit ihrer eigenen bevorzugten Software. Das Vertriebsteam nutzt ein CRM wie Salesforce, das Support-Team ein Ticketsystem, wahrscheinlich Zendesk, und das Betriebsteam verfügt möglicherweise über ein dediziertes ERP. Diese Systeme werden oft ohne eine zentrale Integrationsstrategie gewählt, was zu Datensilos.
  • Der Bedarf an Automatisierung: Das Datenvolumen ist mittlerweile zu groß, als dass eine manuelle Integration effektiv wäre. Unternehmen erkennen die Notwendigkeit automatisierte Workflows um sicherzustellen, dass die Daten in allen Systemen konsistent und aktuell sind. Den meisten fehlt jedoch das interne Fachwissen, um diese automatisierten Pipelines effektiv zu implementieren und zu warten.
  • Neue Governance-Probleme: Da für kritische Entscheidungen immer mehr Daten verwendet werden, Datenqualität und -konsistenz zu großen Problemen werden. Verschiedene Abteilungen können widersprüchliche Definitionen für dieselbe Kennzahl haben. Ohne formale Datenverwaltungsstrategie Diese Inkonsistenzen führen zu mangelndem Vertrauen in die Daten und zu schlechten Entscheidungen.

Große Organisationen (Unternehmen)

Für große Unternehmen liegen die Herausforderungen in ihrem historischen Ausmaß und ihrer Komplexität begründet. Sie haben es mit einer Technologielandschaft zu tun, die über Jahrzehnte aufgebaut wurde.

• • Legacy-Systeme: Unternehmen verlassen sich auf ältere On-Premise-Systeme, auch Mainframes genannt, die zentrale Geschäftsfunktionen ausführen. Das Problem mit diesen Legacy-Systemen ist, dass sie Jahrzehnte alt sein können und nicht für die Verbindung mit modernen Cloud-Anwendungen ausgelegt sind. Ihnen fehlt APIs und verwenden veraltete Datenformate, was die Extraktion ihrer Daten unglaublich schwierig und teuer macht.
  • Allgegenwärtige Datensilos: In großen Unternehmen agieren verschiedene Abteilungen oft wie unabhängige Einheiten mit eigenen Budgets und Technologieoptionen. Dies führt zu tief verwurzelten Datensilos. Die Datenintegration wird zur Herausforderung und erfordert abteilungsübergreifende Zusammenarbeit und die Vereinbarung von Datenstandards.
  • Datenvolumen und Vielfalt: Unternehmen verarbeiten enorme Datenmengen und -vielfalt – von strukturierten Finanzunterlagen bis hin zu unstrukturierten Social-Media-Feeds. Integrationslösungen müssen hochgradig skalierbar sein, um diese Datenmenge nahezu in Echtzeit zu verarbeiten.
  • Compliance und Sicherheit: Große Unternehmen unterliegen einem komplexen Netz nationaler und internationaler Vorschriften wie der DSGVO und dem HIPAA. Das bedeutet, dass sie sicherstellen müssen, dass jeder Schritt der Datenintegrationsprozess ist überprüfbar und konform. Dies erfordert Datenverwaltung mit Herkunftsverfolgung und Sicherheitsprotokollen, was den Aufwand für jedes Integrationsprojekt erheblich erhöht.

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Was sind die wichtigsten Herausforderungen bei der Datenintegration?

Mit so vielen Integrationstechniken Obwohl die Auswahl der richtigen Lösung nicht immer möglich ist, kann sie zu einer Herausforderung werden, wenn der spezifische Bedarf an Datenvolumen nicht klar definiert und priorisiert ist. Hier ist eine Liste der typischen Herausforderungen bei der Datenintegration in Unternehmen sowie Strategien zu deren Bewältigung:

Daten aus APIs integrieren

Auf den ersten Blick scheint ein HTTP-Endpunkt, der JSON zurückgibt, im Vergleich zu Flatfiles oder direkten Datenbank Taps. In der Praxis ist jede hinzugefügte API ein beweglicher externer Dienst mit eigenem Vertrag, eigenen Limits und eigenem Lebenszyklus. Die Integration von Dutzenden (oder Hunderten) dieser Dienste wird zu einem eigenständigen Datenintegrationsproblem, da Sie nun Folgendes tun müssen:

• • Verwalten sich entwickelnder Schemata
  • Umgang mit verschiedenen Authentifizierungsmethoden
  • Implementieren Sie die Fehlerbehandlung und die Wiederholungslogik
  • Gewährleisten Sie Datenkonsistenz und -synchronisierung über alle verbundenen Systeme hinweg
  • Halten Sie sich an unterschiedliche Ratenbegrenzungen und Versionsänderungen

So überwinden Sie Herausforderungen bei der API-Integration:

• • Erstellen Sie ein zentrales Connector-Framework, das eine wiederverwendbare Bibliothek zur Authentifizierung, Paginierung und Statusverwaltung enthält und so neue API-Integrationen konfigurationsgesteuert.
  • Richten Sie Ihre Integration so ein, dass nur die Daten abgerufen werden, die sich seit der letzten erfolgreichen Synchronisierung geändert haben, um die Belastung Ihrer Systeme zu reduzieren. Dadurch wird Ihr API-Aufrufe schneller und hilft Ihnen, innerhalb der Nutzungsgrenzen zu bleiben.
  • APIs können aus vielen Gründen ausfallen – manche vorübergehend (netzwerkbedingt), andere schwerwiegender (falsche Daten oder abgelaufene Zugriffstoken). Gestalten Sie Ihre Integration so, dass temporäre Fehler automatisch wiederholt werden und dauerhafte Fehler zur manuellen Überprüfung markiert werden.

Verzögerungen bei der Datenerfassung

Eine der größten Herausforderungen bei der Datenintegration besteht darin, sicherzustellen, dass Sie die benötigten Daten genau dann erhalten, wenn sie am dringendsten benötigt werden. Verzögerungen bei der Datenerfassung führen zu Latenz und Unvorhersehbarkeit in Ihrer Integrationspipeline. Dies beeinträchtigt die Aktualität und Vertrauenswürdigkeit nachgelagerter Analyse- und Betriebsprozesse.

Ein weiteres häufiges Problem sind die Einschränkungen veralteter Integrationspipelines, die in vielen Unternehmen weit verbreitet sind. Diese Pipelines sind nicht für Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Bereitstellung ausgelegt und haben daher mit zunehmenden Datenmengen und komplexen Transformationen zu kämpfen, die die ohnehin hohe Latenz noch weiter verschärfen.

So können Sie Verzögerungen bei der Datenerfassung überwinden:

• • Führen Sie überlappende Mikro-Batches aus, damit spät eingehende Datensätze aus dem vorherigen Fenster immer noch schnell aufgenommen werden können, anstatt auf den nächsten vollständigen Zyklus zu warten.
  • Ersetzen Sie Legacy ETL-Pipelines mit modernen Datenintegrationstools zur Verarbeitung großer Datenmengen und hoher Geschwindigkeit.
  • Implementierung Datenerfassung ändern (CDC) oder andere Datenbankreplikationstechniken um alle in den Quelldaten erkannten Änderungen schnell zu replizieren.
  • Erwägen Sie die Verwendung Datenintegrationsplattformen die die Aufnahme und Kombination von Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit mit minimaler Latenz ermöglichen.

Verwalten der Datenqualität während der Integration

Einer der Hauptgründe, warum KI- und Analyseinitiativen ihre Ziele verfehlen, ist die mangelnde Datenbereitschaft einer Organisation. Das bedeutet, dass Verwaltung der Datenqualität Bei der Integration handelt es sich sowohl um ein Governance- als auch um ein technisches Problem. Daher müssen Unternehmen vor allem definieren, was „gute“ Datenqualität bedeutet. Was sie also als qualitativ hochwertig betrachten, hängt von ihren Geschäftsanforderungen ab.

Dabei sind vor allem drei Fallstricke zu beachten:

• • Erstens Datentransformationslogik können Fehler in die Datenpipeline einbringen. Beispielsweise kann ein so einfaches Problem wie eine fehlerhafte Regel mehrere Datensätze beschädigen.
  • Zweitens führen nicht übereinstimmende Schemata, bei denen die Struktur der eingehenden Daten nicht mit der vom Zielsystem akzeptierten Struktur übereinstimmt, dazu, dass einige Daten ohne Warnung gelöscht oder ignoriert werden.
  • Drittens werden triviale Datenqualitätsprobleme, die isoliert betrachtet bestehen, bei der Integration von Daten aus mehreren Quellen zu größeren Problemen. Ein häufiges Beispiel sind doppelte Datensätze.

So überwinden Sie Probleme mit der Datenqualität bei der Datenintegration:

• • In großen Organisationen muss jeder Datenquelle ein Dateneigentum zugewiesen werden, um die Definition der Datenqualitätsregeln zu erleichtern.
  • Integrieren Sie Datenqualitätsprüfungen in die Integrationsschicht
  • Übernehmen automatisiertes Datenprofiling und Validierung und Daten bereinigen innerhalb der Pipeline.
  • Richten Sie Warnmeldungen ein, um etwaige Probleme mit der Datenintegrität sofort zu erkennen und zu beheben.

Sicherstellen, dass Datenpipelines fehlertolerant bleiben

A Datenpipeline Ein fehlertolerantes System funktioniert auch dann noch, wenn ein Teil des Systems Fehlfunktionen aufweist oder unerwartet ausfällt. Das bedeutet jedoch nicht, dass keine Fehler auftreten. Es bedeutet vielmehr, dass diese Fehler erwartet und bewältigt werden, sodass sie sich nicht kaskadierend auf Betriebssysteme auswirken.

Fehlertoleranz erfordert die Planung von Zustandsverwaltungs- und Wiederherstellungsmechanismen. Dies kann eine Herausforderung sein, da Sie folgende Entscheidungen treffen müssen:

• • Ob der gesamte Job blockiert oder ein teilweiser Erfolg zugelassen und bei Pipeline-Fehlern unvollständige Datensätze markiert werden sollen.
  • Wie oft soll der Fortschritt der Pipeline aufgezeichnet werden, da eine zu häufige Aufzeichnung die Verarbeitung verlangsamt, während eine zu kurze Aufzeichnung einen langen Neustart bedeutet, wenn etwas fehlschlägt.
  • Welche Teile des Workflows sollen weiter ausgeführt werden, wenn eine Komponente ausfällt?

So bewältigen Sie diese Herausforderung der Datenintegration:

• • Speichern Sie jede eingehende Datei oder Nachricht in einer zuverlässigen „Landezone“ (Staging-Bereich), damit Sie den Job erneut ausführen können, ohne die Daten erneut senden zu müssen.
  • Konzipieren Sie Verarbeitungsschritte idempotent, d. h., sie können problemlos mehrmals ausgeführt werden, ohne dass es zu doppelten Datensätzen oder Inkonsistenzen kommt.
  • Implementieren Sie Checkpointing und Statusverfolgung in logischen Phasen der Integrationspipeline, damit die Wiederherstellung vom letzten erfolgreichen Punkt aus fortgesetzt wird.
  • Integrieren Sie eine Logik für dynamische Verzweigungen oder Fallbacks, wenn ein Quellsystem nicht erreichbar ist, damit nachgelagerte Systeme dennoch ohne Verzögerung verwertbare Daten erhalten.
  • Verwenden modernes Datenpipeline-Tool um beschädigte Datensätze automatisch zu isolieren und unter Quarantäne zu stellen und die Übertragung fehlerfreier Daten aufrechtzuerhalten.

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Aufbereitung und Integration von Daten für KI und ML

KI-Teams und -Systeme müssen Daten aus einer Vielzahl von Quellen beziehen, da Unternehmen Informationen in verschiedenen Betriebssystemen, Protokollen, Cloud-Speichern und SaaS-Anwendungen speichern. Die größte Herausforderung besteht darin, diese Quellen abzubilden, zu transformieren und abzugleichen, bevor die Daten nutzbar gemacht werden können. Dies liegt daran, dass Daten aus verschiedenen Systemen unterschiedliche Strukturen und Formate aufweisen.ein Problem, das Forbes identifiziert als eines der größten Hindernisse für die Datenintegration.

Der Integrationsprozess für KI ist keine einmalige Aufgabe, sondern ein kontinuierlicher Zyklus, der Folgendes umfasst:

• • Datenextraktion und -aufnahme
  • Datentransformation und -bereinigung
  • Feature Engineering
  • Operationalisierung von Datenpipelines

So überwinden Sie diese Herausforderungen bei der Datenintegration:

• • Integrieren Sie Datenqualitätsprüfungen in die Integrationspipeline.
  • Nutzen Sie Integrationsplattformen mit eingebauter KI-Datenmapping Funktionen.
  • Erstellen Sie einen unternehmensweiten Metadatenkatalog, um jeden Datensatz, seinen Besitzer und seine Herkunft aufzuzeichnen und zu verhindern, dass Teams dieselbe Quelle zweimal integrieren.
  • Nutzen Sie Stammdatenverwaltung (MDM) um doppelte Datensätze zusammenzuführen, damit KI- und ML-Modelle den aktuellsten Datensatz sehen.

Verwalten von Änderungen in der Quelldatenstruktur ohne Neuschreiben der Integrationslogik

Wenn Sie Dutzende von Betriebssystemen mit einem einzigen verbinden AnalyseplattformJede Zuordnungsregel in der Pipeline ist an die Spaltennamen und Datentypen gebunden, die zum Zeitpunkt ihrer Erstellung gültig waren. Sobald ein Quellsystem geändert wird, entsprechen die eingehenden Datensätze nicht mehr diesen fest codierten Regeln, was zu einem Fehler in der Integrationslogik führt.

Die Herausforderung besteht darin, dass herkömmliche Integrationspipelines Transformationen an explizite Spaltenpositionen oder -namen binden. Eine Select-Anweisung, die Betrag, Währung und Zeitstempel liest, kann ohne manuelle Bearbeitung keine neue Länderspalte integrieren. Jeder manuelle Patch erfordert einen Entwickler, eine Codeüberprüfung, eine erneute Bereitstellung und oft einen Backfill-Job zur Wiederherstellung des Verlaufs. Teams stellen fest, dass die Pflege nur einer volatilen Anwendung anstrengend ist, ganz zu schweigen von der Integration von zwanzig.

So bewältigen Sie diese Herausforderung der Datenintegration:

• • Die einfachste Lösung besteht in der Verwendung von Integrationstools, die die Schemaentwicklung und Drifterkennung unterstützen.
  • Anstatt Transformationen auf bestimmte Spaltennamen oder Positionen fest zu codieren, können Teams Zuordnungen auf Geschäftsebene definieren, die auch dann stabil bleiben, wenn sich das zugrunde liegende Schema ändert.
  • Integrieren Sie Schemaprüfungen in die Entwicklungspipeline, um die Auswirkungen struktureller Änderungen zu identifizieren und zu bewerten, bevor diese in die Produktion gelangen.

Auswahl des richtigen Datenintegrationstools

Der Hauptgrund für die Herausforderung, das passende Tool für Ihre Anforderungen zu finden, liegt darin, dass der Markt überfüllt und schnelllebig ist. Analysten zählen Dutzende kommerzieller Suiten, Cloud-Dienste und Open-Source-Projekte, jedes mit seinen eigenen Designmustern. Ein Vergleich dieser Projekte ist nicht so einfach wie das Abhaken einer Funktionsliste, da sich die Produkte zwischen Evaluierung und Markteinführung weiterentwickeln.

Eine Plattform, die für eine Gruppe „perfekt“ erscheint, kann für eine andere unbrauchbar erscheinen, und die Lücken sind in einem kurzen Proof-of-Concept kaum zu erkennen. Das Ergebnis ist ein Auswahlprozess, der dem Jonglieren mit wechselnden Prioritäten gleicht, während sich der Markt ständig verändert. Deshalb bezeichnen selbst erfahrene Architekten die Auswahl der richtigen Tools als einen der politisch und technisch heikelsten Schritte in einem modernen Datenprogramm.

So wählen Sie die richtige Datenintegrationsplattform aus:

• • Verschaffen Sie sich stets ein gutes Verständnis für die Integration Ihrer Geschäftsdaten, denn das wird Ihnen zeigen, ob Sie eine ETL, ELT, API-basierte Integration oder Hybridlösung.
  • Ignorieren Sie nicht den Anbietersupport und die allgemeine Ökosystem-Kompatibilität, denn die Abhängigkeit von einem Anbieter ist eine der größten Herausforderungen für Unternehmen beim Wechsel zu einem neuen Anbieter. Je enger die Integration in Ihren bestehenden Datenstapel, desto reibungsloser läuft Ihr Datenfluss.
  • Bewerten Sie die Unterstützung für Ihre spezifischen Datenquellen und -ziele, insbesondere wenn Ihr Unternehmen auf Nischen- oder branchenspezifische Anwendungen angewiesen ist.
  • Legen Sie Wert auf Benutzerfreundlichkeit und KI-gestützte Automatisierung, da die Idee der „Citizen Integrators“ bei immer mehr Organisationen Anklang findet. Das bedeutet, dass Geschäftsanwender in Zukunft die Verantwortung für ihre eigenen Integrationspipelines übernehmen werden.
  • Suchen Sie nach Datenintegrationsplattformen mit integrierten Funktionen und Unterstützung für Funktionen rund um Überwachung, Fehlerbehandlung, Datenherkunftsverfolgungund Protokollierung.

Verwalten der Kosten für Cloud-basierte Datenverschiebung und -transformation

Eine der größten Herausforderungen in Cloud-Datenintegration ist die genaue Ermittlung der Kosten, die dem Unternehmen entstehen. Denn beim Pay-as-you-go-Modell oder seinen Varianten kommt es äußerst selten vor, dass ein Unternehmen die ursprünglich geplanten Datenmengen verarbeitet, da sich die Nutzung während der Implementierung verschiebt oder unerwartet skaliert.

Versteckte Kosten im Zusammenhang mit Cloud-basierten Datenbewegung Und Integration erhöht die Komplexität zusätzlich. Unternehmen entstehen erhebliche Kosten allein durch die Übertragung von Daten aus einer Zone zur Verarbeitung in einer anderen, wenn sie Daten über mehrere Cloud-Umgebungen hinweg integrieren. Diese Kosten bleiben bis zur endgültigen Rechnung unbemerkt.

Auch die Kosten für die Datentransformation stellen eine subtile, aber kritische Herausforderung dar. Cloud-native Data Warehouses, Transformationen, die in großem Maßstab ausgeführt werden, können teuer sein, insbesondere wenn sie komplexe Verknüpfungen, große Aggregationen oder häufige Neuverarbeitung aufgrund verspätet eintreffender Daten beinhalten.

So überwinden Sie die Herausforderungen der Cloud-Datenintegration:

• • Machen Sie eine kostenbewusste Architekturplanung zu einem wichtigen Teil Ihres Datenintegrationsprojekts, um die Ausgaben im Griff zu behalten.
  • Implementieren Sie eine Datenintegrationsplattform, die Pushdown, inkrementelle Datenverarbeitungund Pipeline-Wiederverwendung, um das zu verschiebende oder zu transformierende Datenvolumen zu reduzieren und so die Verarbeitungskosten zu senken.
  • Beobachten Sie, wie Ihr Datenintegrationstool den Workflow verarbeitet und Daten-OrchestrierungDie Idee besteht darin, sicherzustellen, dass die Verarbeitungskosten nicht steigen, indem ganze Pipelines aufgrund kleiner Änderungen in den Quelldaten erneut ausgelöst werden.

Best Practices zum Umgehen von Herausforderungen bei der Datenintegration

Sich den Herausforderungen der Datenintegration zu stellen und dann Maßnahmen zu ihrer Bewältigung zu ergreifen, ist die alte Strategie. Um mit wachsenden Datenmengen und sich entwickelnden Quelldaten Schritt zu halten, müssen Unternehmen den Fokus darauf verlagern, diese gänzlich zu vermeiden. Dies erfordert die Einführung einiger Best Practices:

• • Integrieren Sie die Datenverwaltung vom ersten Tag an und ernennen Sie frühzeitig einen Dateneigentümer oder -verwalter aus der Geschäftsabteilung.
  • Erstellen Sie ein unternehmensweites Geschäftsglossar, bevor die einzelnen Abteilungen widersprüchliche Definitionen erstellen. Ziel ist es, sich systemübergreifend auf gemeinsame Datennamen, Einheiten und Definitionen zu einigen, um Datenmapping Probleme später.
  • Validieren, bereinigen und entfernen Sie Duplikate von Datensätzen, sobald diese eintreffen, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten in Ihr Data Warehouse.
  • Bewerten Sie die Integration bei der Auswahl einer Datenplattform immer als Kernfunktion.
  • Automatisieren Sie alle Schritte, die kein manuelles Eingreifen erfordern, um Fehler zu minimieren und die Pipeline betriebsbereit zu halten.

Überwinden Sie Herausforderungen bei der Datenintegration mit Astera Datenpipeline

Astera Datenpipeline ist eine End-to-End-Datenintegrationsplattform mit integrierten KI-Funktionen.

Mit Astera, du erhältst:

• • Eine einheitliche Plattform: Verwalten Sie alle Ihre Datenintegrationsaufgaben auf einer einzigen Plattform.
  • ETL, ELT, CDC, API usw.: Integrieren Sie Daten mit der Technik Ihrer Wahl.
  • Benutzerfreundliche Benutzeroberfläche gepaart mit KI-gestützter Automatisierung: Beschleunigen Sie Datenzuordnungs- und Datenvorbereitungsaufgaben.
  • Integrierte Datenqualitätsfunktionen: Stellen Sie sicher, dass nur fehlerfreie Daten in Ihr Data Warehouse und Ihren Data Lake gelangen.
  • Parallelverarbeitungs-Engine: Bewältigen Sie große Datenmengen mit Leichtigkeit.
  • Vorgefertigte Transformationen und Funktionen: Bearbeiten und formatieren Sie die Daten in der vom Zielsystem benötigten Struktur.
  • Behandeln von Änderungen der Quelldatenstruktur: AsteraDer datenmodellbasierte Integrationsansatz von ermöglicht es Datenpipelines, Änderungen in Quellmetadaten zu verarbeiten.
  • Native Konnektoren: Stellen Sie eine Verbindung zu verschiedenen Quellen und Zielen her und verschieben Sie Daten zwischen diesen, ob vor Ort oder in der Cloud.

Machen Sie den nächsten Schritt und überwinden Sie Ihre Herausforderungen bei der Datenintegration mit Astera. Melden Sie sich für eine kostenlose Testversion an oder kontaktiere uns an Besprechen Sie Ihren Anwendungsfall.