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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Top 10 Datenintegrationstools und -software für 2024

6. Februar 2024

Was ist Datenintegration?

Stellen Sie sich einen Raum vor, in dem überall verschiedene Puzzleteile verstreut sind, auf denen jeweils ein Bild abgebildet ist. Was tun Sie nun, wenn Sie das Gesamtbild sehen möchten? Du bringst all diese Teile zusammen, verbindest sie und vervollständigst das Puzzle, oder? Genau das ist es Datenintegration geht es darum, Daten aus mehreren Quellen in einem zentralen Repository zusammenzuführen. Dieses Repository bietet ein ganzheitliches Verständnis des gesamten Unternehmens. Wenn es richtig gemacht wird, führt dies zu a Single Source of Truth (SSOT) auf die sich Organisationen für eine genaue Entscheidungsfindung verlassen.

Datenintegrationsprozess

Der Datenintegrationsprozess

Heutzutage verwalten Unternehmen riesige Datenmengen aus verschiedenen Abteilungen und Systemen. Jede Abteilung oder jeder Standort verwaltet seine Daten häufig separat. Beispielsweise könnten sie Verkaufsdaten in einer Datenbank, Mitarbeiterinformationen in einer anderen und Bestandsdaten in einem weiteren System speichern. All diese Daten manuell zu kombinieren, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten, wird jedoch schnell zu einem mühsamen Unterfangen. Es ist, als würde man herumgehen und jedes Teil von Hand einsammeln, um das Puzzle zu vervollständigen. Hier ist es sinnvoll, Datenintegrationstools zu nutzen, um den Prozess zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Aber was sind Datenintegrationstools? Lass es uns herausfinden.

Datenintegrationstools

Im einfachsten Sinne sind Datenintegrationstools oder Software Computerprogramme, die den Datenintegrationsprozess automatisieren. Sie ermöglichen es Ihnen, Daten aus einer Vielzahl von Quellsystemen zu sammeln, zu kombinieren und zu verwalten, ohne sich umfassend auf die IT verlassen zu müssen. Heutzutage bieten die meisten Datenintegrationsprogramme eine grafische Benutzeroberfläche, die die Arbeit vereinfacht Datenmapping und Transformation, selbst für Geschäftsanwender, die oft als Bürgerintegratoren bezeichnet werden.

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Was ist der Unterschied zwischen Datenintegrationstools und ETL-Tools?

Während Datenintegrationstools und Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)-Tools Beide sind wesentliche Bestandteile der Datenverwaltung über verschiedene Quellen hinweg, sie dienen unterschiedlichen Zwecken und verfügen über unterschiedliche Funktionalitäten.

Aspekt Datenintegrationstools Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).
Definition Eine breitere Kategorie von Tools zum Kombinieren und Verwalten von Daten aus verschiedenen Quellen. Eine bestimmte Untergruppe von Datenintegrationstools, die sich auf Folgendes konzentriert ETL verarbeiten.
Zweck Vereinheitlichen Sie Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse und Entscheidungsfindung. Extrahieren, transformieren und laden Sie Daten zur Speicherung und Analyse in eine Zieldatenbank oder ein Data Warehouse.
Techniken Beinhaltet ETL, ELT, Datenreplikation, Datenvirtualisierung und API-Integration . Beschäftigt sich hauptsächlich mit der Extraktion, Transformation und dem Laden von Daten über eine ETL-Pipeline.
Datenkonsolidierung Führt Daten aus mehreren Quellen zusammen und konsolidiert sie in einer einzigen Ansicht. Extrahiert Daten aus unterschiedlichen Quellen und konsolidiert sie in einem Ziel-Repository.
Datensynchronisation Stellt die Datenkonsistenz sicher und hält die Daten in allen integrierten Systemen auf dem neuesten Stand. In der Regel handelt es sich um eine geplante Stapelverarbeitung, um die Daten regelmäßig zu aktualisieren.
Datenzugriff in Echtzeit Kann Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Zugriff auf Daten ermöglichen. Konzentriert sich normalerweise auf die Stapelverarbeitung und die Aktualisierung von Daten in festgelegten Intervallen.
Eigenschaften Bietet eine breite Palette von Funktionen über ETL hinaus, wie z. B. Datenbereinigung, Datenqualitätsmanagement, Datenverwaltung usw. Konzentriert sich hauptsächlich auf ETL-Aufgaben und umfasst möglicherweise keine zusätzlichen Aufgaben Datenmanagement Funktionalitäten.

 

Wofür werden Datenintegrationstools verwendet?

Unternehmen nutzen Datenintegrationstools, um ihre Datenverwaltungsprozesse zu rationalisieren und zu verbessern. Ziel ist es, analysebereite Daten für die Entscheidungsfindung und andere Zwecke zu erhalten Business Intelligence (BI) Initiativen.

Datenintegrationstools: Wofür werden sie verwendet?

Hier sind einige häufige Geschäftsanwendungsfälle von Datenintegrationstools:

Business Intelligence und Berichterstellung

Datenintegrationstools erleichtern Datenextraktion, Transformation, Laden und Vorbereiten für die Analyse in BI- und Reporting-Tools. Dadurch wird sichergestellt, dass Stakeholder datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage genauer und aktueller Informationen treffen können. Beispielsweise bietet ein zentralisiertes Repository mit Kundendaten Marketingteams eine 360-Grad-Ansicht der Kunden, um gezielte Kampagnen durchzuführen.

Cloud-Datenintegration

Cloud-Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile der Cloud zu nutzen und gleichzeitig ihre bestehende lokale Dateninfrastruktur zu nutzen. Bei der Umstellung auf Cloud-basierte Lösungen helfen ihnen Datenintegrationstools Daten integrieren von lokalen Systemen mit Daten, die sich in Cloud-Anwendungen oder Datenbanken befinden.

Datenmigration

Datenintegrationstools helfen bei der nahtlosen Übertragung von Daten von Altsystemen auf moderne Systeme, wenn Unternehmen Folgendes benötigen:

  • Aktualisieren Sie ihre bestehende Infrastruktur.
  • Bewegen Sie sich in die Cloud.
  • Konsolidieren Sie Daten aus mehreren Quellen.

Diese Tools tragen außerdem dazu bei, die Datenintegrität und -konsistenz während des gesamten Migrationsprozesses zu wahren und Ausfallzeiten zu minimieren.

Data Warehousing

A Data Warehouse dient als wertvolle Ressource für strategische Planung, Trendanalyse und Prognosen. Unternehmen beschleunigen diese Prozesse mithilfe von Datenintegrationstools, um ihre Data Warehouses mit relevanten und aktuellen Daten zu füllen. Auf diese Weise können sie erweiterte Analysen und Data-Mining durchführen, um umsetzbare Erkenntnisse abzuleiten und das Wachstum voranzutreiben.

Betrachten Sie als Beispiel ein multinationales Unternehmen mit Niederlassungen auf der ganzen Welt. Dieses Unternehmen benötigte eine umfassende Datenintegrationslösung, um Daten aus verschiedenen HR-Systemen seiner Tochtergesellschaften in einem zentralen Data Warehouse zusammenzuführen. Diese einheitlichen Daten ermöglichen es HR-Analysten und -Managern, detaillierte Personalanalysen durchzuführen und datengesteuerte Entscheidungen zur Optimierung von Talentmanagementstrategien zu treffen.

Datensynchronisierung in Echtzeit

Viele Datenintegrationstools unterstützen Echtzeit DatensynchronisationDadurch können Unternehmen ihre Daten kontinuierlich über verschiedene Systeme hinweg synchronisieren. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen sich Daten häufig ändern und eine Entscheidungsfindung in Echtzeit von entscheidender Bedeutung ist.

Ein Einzelhandelsunternehmen kann beispielsweise ein Datenintegrationstool für die Echtzeit-Datensynchronisierung zwischen seinem lokalen Bestandsverwaltungssystem (IMS) und einer cloudbasierten E-Commerce-Plattform verwenden. Wenn Kunden online einkaufen, erfasst das Datenintegrationstool kontinuierlich Transaktionsdetails und aktualisiert das IMS in Echtzeit. Durch diese Synchronisierung wird sichergestellt, dass sowohl der Online-Shop als auch die physischen Einzelhandelsstandorte über aktuelle Bestandsinformationen verfügen, wodurch Fehlbestände und Überbestände verhindert werden.

Daten-Governance und Compliance

Datenintegrationstools verfügen über integrierte Funktionen zur Durchsetzung von Daten-Governance-Richtlinien und stellen sicher, dass Daten gemäß den gesetzlichen Anforderungen und internen Richtlinien verarbeitet und verwaltet werden. Beispielsweise kann ein Finanzinstitut die regulatorischen Meldepflichten erfüllen, indem es ein modernes Datenintegrationstool nutzt, das allen Vorschriften entspricht.

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Wie funktionieren Datenintegrationstools?

Moderne Datenintegrationsplattformen bieten eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche (UI), die den Integrationsprozess durchgängig vereinfacht. Die Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche ermöglicht es Benutzern, vollständig automatisiert zu erstellen Datenpipelines ohne eine einzige Codezeile zu schreiben.

So funktioniert ein typisches Datenintegrationstool:

  1. Datenextraktion: Datenintegrationstools stellen Konnektoren oder Adapter bereit, die eine nahtlose Konnektivität zu verschiedenen Datenquellen wie Datenbanken, Dateien, APIs und Cloud-Anwendungen ermöglichen. Mit den Tools können Benutzer Datenquellenverbindungen konfigurieren und erforderliche Daten extrahieren, ohne dass Abfragen oder Programmieraufwand erforderlich sind.
  2. Datenumwandlung: Sobald die Daten extrahiert sind, ermöglichen integrierte Transformationen Benutzern, Daten zu manipulieren und ihre Qualität zu verbessern. Zu diesen Transformationen gehören unter anderem Merge, Join/Tree Join und Normalisieren/Denormalisieren. Einige Datenintegrationsprojekte erfordern Datentransformationen nach dem Laden der Daten in ein Ziel (ELT), was auch durch moderne Tools unterstützt wird.
  3. Datenzuordnung: Datenintegrationstools bieten eine grafische Benutzeroberfläche, die die Datenzuordnung erleichtert. Es ermöglicht Benutzern, Datenelemente aus verschiedenen Quellen genau den entsprechenden Feldern im Zieldatenmodell zuzuordnen. Durch das Datenmapping wird sichergestellt, dass Daten aus verschiedenen Quellen sinnvoll integriert und miteinander in Beziehung gesetzt werden können.
  4. Laden und Integrieren von Daten: Nach der Transformation und Zuordnung der Daten lädt das Datenintegrationstool die Daten in das Ziel. Die meisten Datenintegrationstools unterstützen mehrere Arten des Datenladens, z. B. Stapelverarbeitung und Echtzeit-Datenstreaming.
  5. Datenvalidierung: Viele Datenintegrationstools bieten Datenvalidierung Funktionen zur Überprüfung der Richtigkeit und Vollständigkeit integrierter Daten. Benutzer können Validierungsregeln und Prüfungen definieren, um sicherzustellen, dass die integrierten Daten vordefinierten Kriterien oder Geschäftsregeln entsprechen.

Arten von Datenintegrationslösungen

Anbieter von Datenintegrationen aktualisieren regelmäßig ihre bestehenden Produkte und bringen gleichzeitig innovative Lösungen auf den Markt, um den technologischen Fortschritten gerecht zu werden. Von manuell bis vollständig automatisiert gibt es eine Vielzahl von Datenintegrationslösungen, die Unternehmen für ihre datengesteuerten Initiativen nutzen.

Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Datenintegrationslösungen:

All-in-One-Tools zur Datenintegration

Hierbei handelt es sich um umfassende Datenintegrationslösungen, die den gesamten Datenintegrationsprozess rationalisieren und automatisieren. Diese Plattformen verfügen über integrierte Konnektoren, die die Konnektivität zu verschiedenen Datenbanken, cloudbasierten Anwendungen und Systemen von Drittanbietern ermöglichen. Mit Funktionen wie Datenzuordnung, integrierten Datentransformationen und Datenverwaltung ermöglichen diese Plattformen Unternehmen, ihre Datenpipelines durchgängig zu verwalten und zu warten.

All-in-one-Datenintegrationstools werden auch als einheitliche Datenintegrationslösungen bezeichnet, da sie mehrere Aspekte der Datenverwaltung innerhalb eines einzigen Softwarepakets ermöglichen, wie zum Beispiel:

Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).

Dies sind die traditionellen Datenintegrationstools, die drei verschiedene Schritte umfassen. Erstens ermöglicht ein ETL-Tool Benutzern, eine Verbindung zu verschiedenen Quellsystemen wie Datenbanken, Anwendungen, Dateien und APIs herzustellen und Daten daraus zu extrahieren. Anschließend transformieren und konvertieren sie es in ein konsistentes Format, um Kompatibilität und Genauigkeit sicherzustellen. Schließlich laden sie die transformierten Daten in das Zielsystem, auf das sie später zugreifen und es nutzen können.

Tools zum Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT).

Diese neuere Kategorie von Datenintegrationstools erfreut sich aufgrund ihrer Leistungs- und Skalierbarkeitsvorteile zunehmender Beliebtheit. ELT-Tools ähneln ETL-Tools, verschieben den Datentransformationsschritt jedoch auf das Laden der Daten in das Zielsystem. Dies bedeutet, dass die Daten direkt in ihrer rohen und nativen Form in das Zielsystem geladen werden. Sobald die Daten im Zielsystem angekommen sind, werden sie mithilfe der Rechenleistung und Fähigkeiten des Zielsystems, häufig eines Data Warehouse oder eines Cloud-basierten Speichers, transformiert und verarbeitet.

Cloudbasierte Datenintegrationslösungen

Mit der zunehmenden Verbreitung von Cloud Computing migrieren viele Unternehmen ihre Daten in die Cloud. Cloudbasierte Datenintegrationslösungen ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos zu integrieren und zu verwalten, sei es in der Cloud oder vor Ort.

Unternehmen können ihre Datenoperationen mit diesen Datenintegrationslösungen schnell skalieren, wenn ihr Unternehmen expandiert, sodass keine erheblichen Vorabinvestitionen in die Infrastruktur erforderlich sind. Diese dynamische Skalierbarkeit gewährleistet die Beibehaltung optimaler Leistung und Effizienz und verringert gleichzeitig das Risiko einer Überbereitstellung oder Unterauslastung von Ressourcen.

Manuelle Datenintegration

Bei der manuellen Datenintegration handelt es sich um einen Datenintegrationsansatz, bei dem menschliche Bediener Daten manuell zusammenführen und konsolidieren, ohne die oben beschriebenen automatisierten Tools oder Software zu verwenden. Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise Datenbanken, werden über Codierung und das Ausführen von Abfragen extrahiert, transformiert und in das Zielsystem geladen.

Während eine manuelle Datenintegration für kleine Vorgänge oder einmalige Aufgaben machbar ist, ist sie bei der Verwaltung großer Datenmengen zeitaufwändig, fehleranfällig und ineffizient. Daher ist es für Unternehmen üblich, automatisierte Datenintegrationstools und -lösungen einzusetzen, um die Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen.

Top 10 Datenintegrationstools

Hier ist eine Liste der 10 besten Datenintegrationstools mit ihren Vor- und Nachteilen:

  1. Astera
  2. Jitterbit
  3. Celigo
  4. Informatik
  5. Pentaho
  6. Alooma
  7. Talend
  8. Altova
  9. SnapLogic
  10. IBM

Astera

Astera ist eine End-to-End-Datenintegrationsplattform, die von unterstützt wird Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI). Von der unstrukturierten Datenextraktion aus einer beliebigen Datenquelle bis hin zur Transformation, Bereinigung und dem Laden von Daten in das Ziel Ihrer Wahl Aufbau kompletter Data Warehouses, Astera bietet ein Komplettpaket mit einer völlig codefreien Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche. Dies bedeutet, dass Benutzer eine erhalten konsistentes, einheitliches Erlebnis Ganz gleich, ob sie Daten extrahieren oder ein vollwertiges Data Warehouse aufbauen möchten.

Astera Data Stack – ein End-to-End-Datenintegrationstool.

Astera Datenstapel

Was macht Astera eine großartige Datenintegrationsplattform:

  • Intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche
  • KI-gestützte Datenextraktion
  • Datenintegration ohne Code
  • Codefreies Data Warehousing
  • Kein Code API-Verwaltung
  • Kein Code EDI-Management
  • Vorgefertigte Steckverbinder
  • Embedded Datenqualität Funktionen
  • Eine umfangreiche Bibliothek integrierter Transformationen
  • Durchgängige Automatisierung und Prozessorchestrierung

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Jitterbit

Jitterbit ist ein Datenintegrationstool, das es Unternehmen ermöglicht, API-Verbindungen zu Anwendungen und Diensten herzustellen. Wie andere Datenintegrationstools ermöglicht es ihnen, Daten aus mehreren Quellen für BI-Initiativen zu kombinieren. Benutzer können auch KI-Funktionen nutzen, um Prozesse zu beschleunigen.

Allerdings hinkt es der Konkurrenz hinterher, wenn es um Protokollierungsfunktionen, Debugging und Versionskontrolle geht. Darüber hinaus muss die Benutzeroberfläche verbessert werden, damit sie wie andere Tools intuitiv ist. Die höheren Preise können schwer zu rechtfertigen sein, insbesondere wenn es sich nicht um eine Datenintegrationslösung aus einer Hand handelt.

Bestes Anwendungsszenario: Einfache Datenintegrations- und Migrationsaufgaben einschließlich Datenfluss, Synchronisierung und Systemkonsolidierung.

Celigo

Celigo ist ein Integrationsplattform als Service (iPaaS) die es Unternehmen ermöglicht, sich mit Anwendungen zu verbinden und Aufgaben zu automatisieren. Ähnlich wie Datenintegrationslösungen bietet es mehrere Funktionen, darunter integrierte Konnektoren und eine visuelle Benutzeroberfläche.

Laut Angaben der Benutzer ist die Verwendung von Celigo für EDI-Transaktionen ist komplex und nicht intuitiv. Außerdem muss die Plattform verbessert werden, damit es bei steigendem Datenvolumen nicht zu Engpässen kommt, die zu längeren Ladezeiten führen.

Bestes Anwendungsszenario: Synchronisierung von E-Commerce-Plattformen mit Back-End-Systemen.

Informatik

Informatica bietet eine Cloud der Enterprise-Klasse Datenmanagement-Lösungen. Es bietet außerdem ein auf ETL basierendes Datenintegrationstool, das es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren.

Obwohl es mehrere Dienste und Tools bereitstellt, wird die Navigation für Bürgerintegratoren aufgrund der sehr unterschiedlichen Schnittstellen immer schwieriger. Laut beliebten Bewertungskanälen wie Gartner empfinden Benutzer das Debuggen von Zuordnungen und Arbeitsabläufen als komplex. Einige seiner Transformationen verbrauchen erhebliche Mengen an Speicher und Rechenressourcen. Darüber hinaus müssen Benutzer mit mehreren Clients und Tools umgehen, nur um einen einzelnen Workflow bereitzustellen und zu überwachen. Diese Ärgernisse machen die Lernkurve lang und steil, was keine höhere Preisgestaltung rechtfertigt.

Bestes Anwendungsszenario: Datenverwaltung, Integration und Governance über Quellen und Systeme hinweg.

Pentaho

Pentaho ist in erster Linie ein BI-Tool; Es bietet jedoch rudimentäre Datenintegrationsfunktionen. Es bietet außerdem OLAP-Dienste und mehrere Tools, einschließlich Data Mining, Extraktion und Migration.

Laut Kundenrezensionen ist die Einrichtung von Pentaho ein komplexer Prozess und erfordert häufige Tests. Die Datenvisualisierung muss mehr Anpassungsmöglichkeiten bieten, um mit der Konkurrenz mithalten zu können. Darüber hinaus wird ein breiteres Spektrum an Datenquellen nicht nativ unterstützt. Die Fehlerbehandlung kann ein erhebliches Problem darstellen, da Fehlerprotokolle keine detaillierten Informationen liefern.

Bestes Anwendungsszenario: Business Intelligence und Reporting.

Alooma

Alooma ist eine Daten-Pipeline-as-a-Service-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Es wurde 2019 von Google übernommen.

Als Extraktions- und Ladeplattform ermöglicht Alooma Entwicklern die Transformation von Daten ausschließlich mithilfe einer Python-Umgebung namens Code Engine. Außerdem werden nur wenige Datenquellen und -ziele nativ unterstützt. Darüber hinaus können Benutzer nach der Übernahme durch Google keine Integration mehr in AWS durchführen. Die Dokumentation von Alooma bietet erheblichen Verbesserungsbedarf und der Kundensupport muss reaktionsschneller sein.

Bestes Anwendungsszenario: Erstellen von Datenpipelines zur Analyse von Daten.

Talend

Talend, jetzt von Qlik übernommen, bietet an Datenmanagementlösungen für Unternehmen. Dazu gehören unter anderem Datenintegration, -aufbereitung, -qualität und -governance.

Die Einrichtung kann mühsam und komplex sein. Im Gegensatz zu anderen völlig codefreien Datenintegrationsplattformen, wie z Asteramüssen Benutzer in der Lage sein, Code zu schreiben, um die vollen Funktionen von Talend nutzen zu können. Dies gilt insbesondere für komplexe Transformationen. Darüber hinaus beschweren sich Talend-Benutzer häufig über die minderwertige Benutzeroberfläche und die fehlende Dokumentation, was es für Geschäftsanwender schwierig macht, sich auf der Plattform zurechtzufinden.

Bestes Anwendungsszenario: Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten aus mehreren Quellen.

Altova

Altova ist ein Datenintegrationstool, das den Schwerpunkt auf Datentransformation und -zuordnung mit XML, JSON und anderen Dateiformaten legt. Es nutzt eine Windows-basierte IDE und ermöglicht es Benutzern, Daten über die grafische Benutzeroberfläche zu transformieren.

Im Gegensatz zu anderen Datenintegrationstools ist Altova hauptsächlich ein Datentransformations- und Mapping-Tool. Dies bedeutet, dass es nur für grundlegende Datenintegrationsprojekte geeignet ist. Es kann Daten von einem Format in ein anderes konvertieren.

Bestes Anwendungsszenario: Datentransformation und Mapping für Dateiformate.

SnapLogic

SnapLogic ist eine iPaaS-Plattform, die Anwendungs-, Cloud- und Datenintegrationsfunktionen bietet. Im Vergleich zu umfassenderen Datenintegrationsplattformen bietet SnapLogic einen relativ begrenzten Funktionsumfang, der sich hauptsächlich auf integrierte Konnektoren, Echtzeit- und Stapelverarbeitung, Datenqualität und Sicherheit konzentriert.

Einer der Hauptnachteile ist das Fehlen Git-Integration mit gängigen Versionskontrollsystemen. Darüber hinaus fehlen der Benutzeroberfläche Funktionen, die Geschäftsanwendern die Navigation erleichtern. Auch die Dokumentation ist oberflächlich, insbesondere wenn es um Fehlerbehandlung und Snap-Packs geht.

Bestes Anwendungsszenario: Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen.

IBM

IBM bietet mit InfoSphere DataStage ein ETL-Tool zur Datenintegration an. Das Tool ermöglicht es Benutzern, ihre Daten zu verstehen, zu bereinigen und zu transformieren. Es bietet MPP-Funktionen (Massively Parallel Processing) für Skalierbarkeit und Flexibilität.

Laut Nutzern renommierter Bewertungskanäle ist IBMs InfoSphere bei der Ersteinrichtung komplex. Außerdem ist die Benutzeroberfläche nicht so intuitiv, wie ein Geschäftsanwender es erwarten würde, was das Tool komplex und zeitaufwändig macht. Außerdem sind die Fehlermeldungen nicht selbsterklärend, was zu unnötigen Verzögerungen führt.

Bestes Anwendungsszenario: Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ziel.

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Auswahl der richtigen Datenintegrationslösung

Der Markt ist reich an Datenintegrationstools und Dienstanbietern aller Art. Die Auswahl der richtigen Datenintegrationslösung ist eine strategische Entscheidung von entscheidender Bedeutung. Unternehmen sollten alle Faktoren berücksichtigen, um sicherzustellen, dass sich die gewählte Lösung nahtlos in ihren vorhandenen Datenstapel integrieren lässt. Zu diesen Faktoren können gehören:

Unternehmensgröße

Ein Unternehmen sollte sicherstellen, dass die gewählte Datenintegrationslösung auf seine Bedürfnisse zugeschnitten ist. Beispielsweise würden sich die Datenintegrationsanforderungen eines kleinen Startups erheblich von denen eines großen multinationalen Konzerns unterscheiden. Eine Lösung, die für ein kleines Unternehmen perfekt funktioniert, ist möglicherweise nicht skalierbar oder robust genug, um die Komplexität größerer Unternehmen zu bewältigen.

Skalierbarkeit

Das Datenvolumen wirkt sich direkt auf die Leistung des Integrationsprozesses aus. Wenn Unternehmen wachsen, steigt auch die Menge der von ihnen generierten und verarbeiteten Daten. Eine Datenintegrationslösung muss skalierbar sein, um wachsende Datenmengen zu bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen oder Engpässe zu verursachen. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Integrationslösung das eingehende Datenvolumen effizient verarbeiten kann, um Verzögerungen bei der Datenverarbeitung und Synchronisierung zu vermeiden.

Verfügbares Budget

Die Implementierung eines Datenintegrationstools ist mit verschiedenen Kosten verbunden, wie z. B. Lizenz- und Infrastrukturgebühren, laufende Wartung, Schulung und Support. Verschiedene Lösungen verfügen über unterschiedliche Preismodelle und ihre Preise können je nach Faktoren wie Datenvolumen, Verarbeitungskapazitäten und zusätzlichen Funktionen erheblich variieren. Daher müssen Unternehmen die gebotene Sorgfalt walten lassen, um eine Abhängigkeit von einem Anbieter oder übermäßige Ausgaben für unnötige Funktionen zu vermeiden.

Must-Have-Funktionen

Jedes Datenintegrationstool bietet unterschiedliche Funktionen und Fähigkeiten. Einige Kernfunktionen gelten jedoch aufgrund ihrer Bedeutung für die Gewährleistung einer reibungslosen Integration im Allgemeinen als wesentlich. Zu diesen Faktoren gehören:

  • Benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche
  • Unterstützung für eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen
  • Integrierte Transformationsbibliothek
  • Stapelverarbeitung und Echtzeit-Integrationsfunktionen
  • Datenqualitätsmanagement
  • Fehlerbehandlungs- und Überwachungsfunktionen
  • Daten-Governance-, Sicherheits- und Compliance-Funktionen
  • Automatisierungs- und Prozessorchestrierungsfunktionen

Bereitstellungszeit

Organisationen haben oft zeitkritische Geschäftsanforderungen, die eine schnelle Umsetzung und Ergebnisse erfordern. Ein langwieriger Bereitstellungsprozess verzögert den Zugriff auf wichtige Datenerkenntnisse und behindert die Entscheidungsfindung. Diese Probleme können zu verpassten Chancen oder Wettbewerbsnachteilen führen. Eine Datenintegrationslösung, die schnell bereitgestellt werden kann, ermöglicht es Unternehmen, die Chancen umgehend zu nutzen. Die Time-to-Value ist daher ein entscheidender Faktor, der bei der Auswahl eines Datenintegrationstools berücksichtigt werden muss.

Ruf des Anbieters von Datenintegrationslösungen

Glaubwürdige Lösungsanbieter ergreifen alle Maßnahmen, um gut getestete und funktionsreiche Lösungen anzubieten, die durch einen soliden Kundensupport und regelmäßige Updates unterstützt werden. Ihr Ruf basiert auf der Zufriedenheit ihrer bestehenden Kunden und erfolgreichen Implementierungen, was bei potenziellen Käufern Vertrauen schafft. Die Wahl eines seriösen Anbieters verringert das Risiko unnötiger Kosten, Datenintegrationsprobleme oder unzureichender Unterstützung in kritischen Phasen des Integrationsprojekts.

Beispielsweise wäre ein Anbieter mit einem guten Ruf für die Abwicklung komplexer Datenintegrationsprojekte im Finanzsektor die sicherere Wahl für ein Finanzinstitut, das sensible Kundendaten sicher integrieren möchte.

Vorteile von Datenintegrationstools

Angesichts des massiven Zustroms von Informationen aus mehreren Quellsystemen müssen Unternehmen proaktiv mit den fünf Vs von Daten umgehen – Wert, Vielfalt, Geschwindigkeit, Wahrhaftigkeit und Volumen. Hier sind einige Vorteile von Datenintegrationstools für Unternehmen:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Datenintegrationssoftware trägt dazu bei, einen SSOT mit genauen und aktuellen Informationen zu erreichen, was den Geschäftsentscheidungsprozess erheblich verbessert.

Darüber hinaus ermöglichen Datenintegrationsplattformen Unternehmen, spezifische Daten wie Kundenpräferenzen zu extrahieren und zu analysieren, was zu gezielteren Marketingkampagnen und personalisierten Verkaufsstrategien führt.

Automatisierte Geschäftsprozesse

Datenintegrationstools automatisieren verschiedene Geschäftsprozesse, einschließlich Kunden-Onboarding und Auftragsabwicklung. Benutzer können diese Tools verwenden, um die Datenübertragung aus mehreren Quellen, beispielsweise Marketingplattformen, an einen zentralen Ort zu automatisieren. Dies ist integriert Daten-Repository stellt sicher, dass Kundendaten in allen relevanten Systemen konsistent aktualisiert werden. Dies führt dazu, dass die Datenintegrationsplattform jedes Mal, wenn sich ein neuer Kunde anmeldet oder mit dem Unternehmen interagiert, seine Informationen automatisch in allen Systemen in Echtzeit verbreitet und synchronisiert.

Reduzierte Kosten

Wenn eine Organisation über mehrere Datensysteme verfügt, sind ihre Daten wahrscheinlich über verschiedene Plattformen und Abteilungen verstreut. Dies führt zu Ineffizienzen und Doppelarbeit, wodurch die Kosten unnötig steigen. Datenintegrationstools können Unternehmen dabei helfen, diese Kosten zu senken, indem sie die Notwendigkeit beseitigen, redundante Datensysteme wie separate Datenbanken, Anwendungen oder Software zu verwalten, die häufig aufgrund isolierter Datenpraktiken entstehen.

Darüber hinaus können Unternehmen auch die direkten und indirekten Kosten senken, die mit Folgendem verbunden sind:

  • Arbeit
  • Infrastruktur
  • Fehler in den Daten
  • Ineffiziente Entscheidungsfindung
  • Kundenakquise und -bindung

Verbesserter Kundenservice

Ein zentralisiertes Datenrepository ermöglicht es Unternehmen, die Bedürfnisse und Vorlieben einzelner Kunden besser zu verstehen. Schnelle datengesteuerte Erkenntnisse ermöglichen maßgeschneiderte Kundeninteraktionen, die zu einem verbesserten Kundenservice führen. Beispielsweise kann ein Kundendienstmitarbeiter auf die gesamte Interaktionshistorie des Kunden mit dem Unternehmen zugreifen und so Anfragen kontextbezogen und einfühlsam beantworten.

DexKos Kundenrezension für Astera

Verbesserte Compliance und Sicherheit

Durch die Zentralisierung von Daten können Unternehmen robustere Data-Governance-Praktiken implementieren. Es ermöglicht ihnen auch, Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einzuhalten.

Unternehmen können Compliance-Anforderungen durch Datenintegrationstools erfüllen, die eine umfassende Datenherkunft und -historie verwalten. Mit diesen Tools können detaillierte Berichte erstellt werden, die die gesamte Datenreise von der Quelle bis zum endgültigen Ziel beschreiben. Dazu gehören Informationen zu Datentransformationen, Datenübertragungen zwischen Systemen und allen dabei vorgenommenen Änderungen.

Darüber hinaus verfügen Datenintegrationstools häufig über Funktionen, die Zugriffskontrollen, Datenverschlüsselung und Prüffunktionen ermöglichen. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, sensible Daten zusätzlich zu schützen. Die Aufrechterhaltung eines zentralen Datenhubs erleichtert die konsistente Datenverfolgung, was für den Nachweis der Compliance bei behördlichen Inspektionen und Audits von entscheidender Bedeutung ist.

Erhöhte Agilität und Zusammenarbeit

Durch die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Ansicht wird die Datenzugänglichkeit im gesamten Unternehmen erheblich verbessert, sodass Stakeholder Marktkennzahlen überwachen und umgehend auf Marktveränderungen reagieren können.

Datenintegrationstools dienen auch als Brücke für nahtlose Prozesse Datenübertragung und Zusammenarbeit, indem Informationssilos zwischen verschiedenen Abteilungen aufgebrochen werden.

Zusammenfassung

Die Datenintegration ist ein kontinuierlicher und fortlaufender Prozess. Dazu gehört die Ermittlung des Umfangs, die Festlegung von Zielen sowie die Formulierung und Umsetzung wirksamer Maßnahmen Datenmanagementstrategien um die Ziele zu erreichen.

Sobald Klarheit über die Geschäftsanforderungen besteht, besteht der nächste Schritt darin, das richtige Datenintegrationstool auszuwählen, z Astera, das verspricht, diese Anforderungen effektiv und effizient zu erfüllen. Die Entscheidung für eine Datenintegrationslösung erfordert jedoch eine sorgfältige Abwägung mehrerer oben genannter Faktoren, wobei die geschäftlichen Anforderungen am wichtigsten sind. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren können Unternehmen auf dem Weg zu einem SSOT und einer datengesteuerten Entscheidungsfindung sein.

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