Probleme bei der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen gab es schon immer. Wissenschaftler der University of Minnesota entwickelten daher die erstes System zur Datenkonsolidierung im Jahr 1991. Dieses System verwendet den ETL-Ansatz, der Daten aus mehreren Systemen und Quellen extrahiert, transformiert und in eine einheitliche Ansicht lädt.

In diesem Blog werden die verschiedenen Techniken und Technologien zur Datenintegration erörtert.

11 Arten von Datenintegrationstechniken

Der Prozess der Konsolidierung von Daten aus mehreren Anwendungen und der Erstellung einer einheitlichen Ansicht wird als DatenintegrationUnternehmen nutzen unterschiedliche Datenintegrationswerkzeuge mit einer Vielzahl von Anwendungen, Technologien und Techniken, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und eine einzige Version der Wahrheit (SSOT).

Datenintegrationstechniken, auch Datenintegrationstechnologien genannt, sind einfach die verschiedenen Strategien, Ansätze und Werkzeuge, die zum Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ziel verwendet werden. Datenintegrationstechnologien haben sich im letzten Jahrzehnt rasant weiterentwickelt. Zunächst Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) war die einzige verfügbare Datenintegrationstechnik für die Stapelverarbeitung. Unternehmen fügten ihren Datenökosystemen jedoch immer mehr Quellen hinzu, und der Bedarf an Echtzeit-Datenintegrationstechniken entstand. Daher wurden neue Fortschritte und Technologien eingeführt.

Zu den gängigen Datenintegrationstechniken gehören:

• ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
• ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)
• CDC (Erfassung von Änderungsdaten)
• Datenreplikation
• API-basierte Integration
• Datenkonsolidierung
• Datenföderation
• Middleware-Integration
• Datenweitergabe
• Unternehmensinformationsintegration (EII)
• Unternehmensdatenreplikation (EDR)

Verschiedene Datenintegrationsansätze berücksichtigen Daten aus unterschiedlichen internen und externen Quellen. Dies wird durch verschiedene Datenintegrationstechniken erreicht. Der Ansatz hängt von der Vielfalt, Komplexität und Anzahl der beteiligten Datenquellen ab. Betrachten wir diese Datenintegrationstechniken im Einzelnen und sehen wir, wie sie zur Verbesserung von Geschäftsprozessen beitragen können.

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Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)

Die bekannteste Datenintegrationstechnologie, ETL (Extract, Transform, Load), ist ein Prozess, bei dem Daten aus einem Quellsystem extrahiert und nach der Transformation in ein Zielsystem geladen werden. ETL ist seit langem die Standardmethode zur Datenintegration. Unternehmen nutzen ETL-Tools um ihre Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu laden.

Der Hauptzweck von ETL ist die Konsolidierung von Daten für BI und Analytics. Es kann stapelweise oder nahezu in Echtzeit durchgeführt werden. Der ETL-Prozess umfasst das Extrahieren von Daten aus einer Datenbank, ERP-Lösung, Cloud-Anwendung oder einem Dateisystem und deren Übertragung in eine andere Datenbank oder ein anderes Datenrepository. Die an den Daten durchgeführten Transformationen variieren je nach Anwendungsfall des Datenmanagements. Zu den gängigen Transformationen gehören jedoch Datenbereinigung, Aggregation, Filter, Verknüpfungen und Abstimmung.

Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT)

ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) ist ein weiterer Datenintegrationsansatz, der eng mit ETL verwandt ist. Während sich ETL darauf konzentriert, Daten aus Quellsystemen zu extrahieren, zu transformieren und anschließend in ein Zielsystem (z. B. ein Data Warehouse), ELT kehrt die Reihenfolge der letzten beiden Schritte um, d. h. die Daten werden geladen, bevor sie transformiert werden.

ELT wird insbesondere mit Big Data- und Data Warehousing-Szenarien in Verbindung gebracht, bei denen das Zielsystem über die nötige Rechenleistung für umfangreiche Transformationen verfügt. Dieser Ansatz nutzt die Möglichkeiten moderner Data Warehouses und Big Data-Plattformen und ermöglicht Transformationen näher am Speicher, oft parallel und verteilt.

Beliebt Cloudbasierte Data Warehouses, wie Amazon Redshift, Google BigQuery und Snowflake, unterstützen häufig ELT-Prozesse und ermöglichen es Unternehmen, die Vorteile der skalierbaren und parallelen Verarbeitung für die Datentransformation innerhalb der Datenspeicherumgebung zu nutzen.

Lesen Sie mehr über: ETL vs. ELT.

Datenerfassung ändern (CDC)

Es gibt Fälle, in denen Organisationen über alle Änderungen an den Quelldaten auf dem Laufenden bleiben müssen, ohne diese vollständig kopieren zu müssen. Dies wird erreicht durch Datenerfassung ändern (CDC), eine gängige Datenintegrationstechnik. CDC identifiziert und erfasst nur Änderungen in Quelldaten wie Einfügungen, Aktualisierungen oder Löschungen und lässt den Rest der Daten in seinem ursprünglichen Zustand. Unternehmen nutzen CDC typischerweise, wenn sie Folgendes erreichen möchten:

• Halten Sie Systeme in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit synchronisiert, beispielsweise durch die Synchronisierung einer Betriebsdatenbank mit einem Data Warehouse.
• Reduzieren Sie die Belastung der Datenbanken, indem Sie vollständige Tabellenscans oder Massenextraktionen vermeiden.
• Unterstützen Sie ereignisgesteuerte Architekturen, beispielsweise das Auslösen von Geschäftsaktionen, wenn sich bestimmte Daten ändern.
• Inkrementelles Aktivieren ETL-Pipelines für schnellere und effizientere Datenbewegung.

Datenreplikation

Datenreplikation ist ein Ansatz zur Datenintegration, der zum Kopieren von Daten von einem System in ein anderes verwendet wird, typischerweise um die Konsistenz zwischen Systemen zu gewährleisten oder die Verfügbarkeit zu verbessern. Dabei werden Daten kontinuierlich oder in geplanten Intervallen von einer Quelle in ein Ziel dupliziert. Die Replikation kann je nach Bedarf unidirektional oder bidirektional erfolgen. Unternehmen nutzen die Datenreplikation, wenn sie Folgendes benötigen:

• Sicherstellung der Datenkonsistenz, insbesondere über geografisch verteilte Systeme hinweg
• Verwalten Sie Echtzeit- oder nahezu Echtzeitkopien für hohe Verfügbarkeit und Notfallwiederherstellung
• Verbessern Sie die Leistung, indem Sie Daten näher an Endbenutzer oder Anwendungen verteilen
• Unterstützt den parallelen Zugriff auf dieselben Daten über mehrere Plattformen hinweg

API-basierte Integration

Wie der Name schon sagt, ist die API-basierte Integration eine Methode, die Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) Damit Systeme kommunizieren und Daten austauschen können. APIs bieten standardisierte Endpunkte für den Zugriff auf Daten oder Dienste zwischen Anwendungen. Dieser Ansatz wird häufig in Umgebungen mit Microservices, SaaS-Plattformen oder lose gekoppelten Systemen verwendet. Unternehmen setzen auf API-basierte Integration, wenn sie Folgendes erreichen möchten:

• Verbinden Sie moderne Anwendungen, die Funktionalität bereitstellen durch REST- oder SOAP-APIs
• Ermöglichen Sie den Datenaustausch zwischen Systemen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit
• Reduzieren Sie die Abhängigkeiten von traditionellen ETL-Prozessen in verteilten Architekturen
• Unterstützen Sie modulares und skalierbares Systemdesign mit flexiblen Integrationspunkten

Datenkonsolidierung

Wie der Name andeutet, gewährleisten Datenkonsolidierung kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen zu einem zentralen Datenrepository oder Datenspeicher. Datenanalysten können dieses Repository für verschiedene Zwecke nutzen, beispielsweise für Reporting und Datenanalyse. Darüber hinaus dient es auch als Datenquelle für nachgelagerte Anwendungen. Die Datenlatenz ist ein entscheidender Faktor, der die Datenkonsolidierung von anderen Datenintegrationstechniken unterscheidet. Je kürzer die Latenzzeit, desto aktuellere Daten stehen für Business Intelligence und Analysen im Datenspeicher zur Verfügung.

Generell besteht eine gewisse Latenz zwischen der Aktualisierung der in den Quellsystemen gespeicherten Daten und deren Veröffentlichung im Data Warehouse oder der Datenquelle. Diese Latenz kann je nach eingesetzten Datenintegrationstechnologien und den spezifischen Anforderungen des Unternehmens variieren. Dank der Weiterentwicklung integrierter Big-Data-Technologien ist es jedoch möglich, Daten zu konsolidieren und Änderungen nahezu oder in Echtzeit an das Ziel zu übertragen.

Datenföderation

Datenföderation, auch bekannt als föderierter Datenzugriff oder föderierte Datenintegration, konsolidiert Daten und vereinfacht den Zugriff für Benutzer und Front-End-Anwendungen. Bei dieser Technik werden verteilte Daten mit unterschiedlichen Modellen in eine virtuelle Datenbank mit einheitlichem Datenmodell integriert. Hinter einer föderierten virtuellen Datenbank findet keine physische Datenbewegung statt. Stattdessen schafft die Datenabstraktion eine einheitliche Benutzeroberfläche für den Datenzugriff und -abruf.

Wenn ein Benutzer oder eine Anwendung die föderierte virtuelle Datenbank abfragt, wird die Abfrage zerlegt und an die entsprechende zugrunde liegende Datenquelle gesendet. Anders ausgedrückt: Bei der Datenföderation werden die Daten bedarfsgesteuert bereitgestellt, im Gegensatz zur Echtzeit-Datenintegration, bei der die Daten in einem separaten zentralen Datenspeicher integriert werden.

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Middleware-Integration

Middleware-Integrationstechniken ermöglichen einen reibungslosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen. Diese Software fungiert als Brücke zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen und ermöglicht ihnen nicht nur die Kommunikation und den Informationsaustausch, sondern auch die Zusammenarbeit als zusammenhängende Einheit. So können Sie beispielsweise Ihre alte lokale Datenbank mithilfe der Middleware-Integration sicher mit einem modernen Cloud-Data Warehouse verbinden. Daten in die Cloud verschieben.

Zu den gängigen Techniken gehören nachrichtenorientierte Middleware (MOM), serviceorientierte Architektur (SOA), Enterprise Service Bus (ESB) und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs). Die Middleware-Integration ermöglicht nahtlose Kommunikation, Datentransformation und Integration zwischen unterschiedlichen Systemen.

Datenweitergabe

Datenpropagation ist eine weitere Datenintegrationstechnik. Dabei werden Daten nach den erforderlichen Transformationen aus einem Enterprise Data Warehouse in verschiedene Data Marts übertragen. Da die Daten im Data Warehouse kontinuierlich aktualisiert werden, werden Änderungen synchron oder asynchron an den Quell-Data Mart weitergegeben. Die beiden gängigen Datenintegrationstechnologien für die Datenpropagation sind Enterprise Application Integration (EAI) und Enterprise Data Replication (EDR).

Unternehmensinformationsintegration (EII)

Enterprise Information Integration (EII) ist eine Datenintegrationsstrategie, die kuratierte Datensätze auf Abruf bereitstellt. EII gilt auch als eine Art Datenföderationstechnologie und beinhaltet die Erstellung einer virtuellen Schicht bzw. einer Geschäftsansicht der zugrunde liegenden Datenquellen. Diese Schicht schützt die nutzenden Anwendungen und Geschäftsanwender vor den komplexen Herausforderungen der Verbindung mit mehreren Quellsystemen mit unterschiedlichen Formaten, Schnittstellen und Semantiken.

Mit anderen Worten: EII ist ein Datenintegrationsansatz, der es Entwicklern und Geschäftsanwendern ermöglicht, verschiedene Datenquellen wie eine einzige Datenbank zu behandeln. Diese Technologie ermöglicht es ihnen, eingehende Daten auf neue Weise zu präsentieren. Im Gegensatz zu Batch-ETL, EII kann problemlos Echtzeitintegration bewältigen und Bereitstellungsanwendungsfälle, sodass Geschäftsbenutzer aktuelle Daten für die Datenanalyse und Berichterstattung nutzen können.

Unternehmensdatenreplikation (EDR)

Enterprise Data Replication (EDR) ist eine Methode zur Datenverbreitung und Echtzeit-Datenkonsolidierung. Dabei werden Daten von einem Speichersystem in ein anderes verschoben. In seiner einfachsten Form besteht EDR darin, einen Datensatz mit demselben Schema von einer Datenbank in eine andere zu verschieben. In letzter Zeit ist der Prozess komplexer geworden und umfasst verschiedene Quell- und Zieldatenbanken. Daten werden je nach Unternehmensbedarf regelmäßig, in Echtzeit oder sporadisch repliziert. EDR unterscheidet sich von ETL dadurch, dass keine Datentransformation oder -manipulation erforderlich ist.

Zusätzlich zu diesen wichtigen Datenintegrationstechnologien verwenden Unternehmen mit komplexen Datenverwaltungsarchitekturen auch Enterprise Application Integration (EAI) und andere ereignisbasierte und Echtzeittechnologien, um mit den Datenanforderungen ihrer Geschäftsbenutzer Schritt zu halten.

6 Datenintegrationstechnologien

Um die oben beschriebenen Techniken zu implementieren, benötigen Sie spezielle Tools, Software, Plattformen oder Infrastruktur. Diese werden als Datenintegrationstechnologien bezeichnet und beschreiben was Sie verwenden, um die Integration durchzuführen. Zu den gängigen Datenintegrationstechnologien gehören:

ETL-Tools

Dabei handelt es sich um Software oder Plattformen, die hauptsächlich für Anwendungsfälle im Bereich Data Warehousing eingesetzt werden. ETL-Tools vereinfachen und automatisieren den Prozess der Datenextraktion, -transformation und -ladung. Dabei handelt es sich meist um eigenständige Tools, die sich speziell auf den ETL-Aspekt der Datenintegration konzentrieren. Beliebte ETL-Tools sind: Astera Datenpipeline, Talend, AWS Glue und Informatik.

ELT-Tools

Wie ETL-Tools automatisieren auch ELT-Tools den Prozess der Datenbewegung. Da die Daten vor der Transformation geladen werden, eignen sich ELT-Plattformen am besten für Anwendungsfälle, in denen große Mengen unstrukturierter Daten schnell in ein Data Warehouse oder einen Data Lake übertragen werden müssen.

Einheitliche Datenintegrationsplattformen

Dabei handelt es sich um vollwertige Integrationslösungen, die den gesamten Datenintegrationsprozess von Anfang bis Ende automatisieren. Anstatt sich auf eine bestimmte Datenintegrationstechnik zu konzentrieren, zeichnen sich diese Plattformen dadurch aus, dass sie eine Vielzahl unterschiedlicher Möglichkeiten zur Datenintegration bieten. Zum Beispiel: AsteraDie Integrationsplattform von ermöglicht es Unternehmen, Daten mithilfe von Techniken wie ETL, ELT, CDC, APIs usw. zu vereinheitlichen. Viele Datenintegrationstools können sowohl mit lokalen als auch mit Cloud-Umgebungen verbunden werden, was eine Voraussetzung für die meisten Anwendungsfälle der Datenmigration ist.

Datenpipelines

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei Data Pipeline Buildern um spezialisierte Tools, die Daten von Quellsystemen in Zielsysteme übertragen. Diese Tools sind besonders nützlich für Geschäftsanwender, da sie ihnen ermöglichen, Datenpipelines erstellen ohne Code schreiben zu müssen. Astera Data Pipeline, Apache Airflow, Informatica und Azure Data Factory sind einige Beispiele für Data-Pipeline-Tools.

Data Warehouse-Builder

Manche Data-Warehouse-Plattformen ermöglichen es Organisationen, ihr eigenes Data Warehouse entwerfen und füllen Sie es mit unternehmensweiten Daten. Ein beliebtes Beispiel ist Astera Data Warehouse Builder das den metadatengesteuerten Ansatz zum Erstellen des Data Warehouse verwendet, die Entwicklung beschleunigt und analysebereite Daten liefert.

API-Integrationstools

API-Integrationstools Nutzen Sie APIs, um Daten und Funktionen systemübergreifend zu integrieren. Diese Plattformen bilden das Herzstück moderner, lose gekoppelter Architekturen, insbesondere in Cloud-nativen, Microservices- und Hybridumgebungen. API-Integrationstools dienen sowohl der Datenintegration als auch der Anwendungsinteroperabilität.

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Welche Datenintegrationstechnik ist die richtige für Ihr Unternehmen?

Die Wahl hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens ab. Die optimale Technik wird durch Faktoren wie Datenvolumen, Latenzanforderungen, Infrastruktur und Geschäftsziele bestimmt. Benötigen Sie beispielsweise zentralisierte Analysen und Berichte, könnte ETL geeignet sein. Möchten Sie hingegen die Rechenleistung eines Data Warehouse nutzen, könnte ELT eine gute Lösung sein. Für Echtzeitzugriff ohne zentralisierte Daten könnten Datenföderation oder Enterprise Information Integration die richtige Wahl sein.

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