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Was ist Datenintegration? Definition, Vorteile und Best Practices

28. Februar 2024

Was ist Datenintegration?

Unter Datenintegration versteht man die verschiedenen Möglichkeiten, Unternehmensdaten in einem Unternehmen zu kombinieren und zu zentralisieren Cloud Data Warehouse oder eine Daten See für verschiedene Zwecke. Dieser Artikel dient als umfassender Leitfaden zur Datenintegration und behandelt deren Definition, Arten und Techniken, Vorteile, Herausforderungen, Anwendungsfälle und Best Practices.

Datenintegrationsdefinition

Datenintegration ist ein strategischer Prozess, der Daten aus mehreren Quellen kombiniert, um Unternehmen eine einheitliche Sicht für verbesserte Einblicke, fundierte Entscheidungen und ein zusammenhängendes Verständnis ihrer Geschäftsabläufe zu bieten.

Was ist Datenintegration?

Der Datenintegrationsprozess

Die Datenintegration ist ein zentraler Bestandteil des Gesamtkonzepts Datenmanagement Prozess, der als Rückgrat für fast alle datengesteuerten Initiativen dient. Es stellt sicher, dass Unternehmen das volle Potenzial ihrer Datenbestände effektiv und effizient nutzen können. Es ermöglicht ihnen, in einer zunehmend datenzentrierten Landschaft wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben, indem es die Datenanalyse optimiert, Business Intelligence (BI)und schließlich die Entscheidungsfindung.

Das ultimative Ziel der Datenintegration besteht darin, Organisationen bei ihren datengesteuerten Initiativen zu unterstützen, indem Zugriff auf die aktuellsten Daten bereitgestellt wird. Mit anderen Worten: Datenintegration bedeutet Aufschlüsselung Datensilos und Bereitstellung von a Single Source of Truth (SSOT). Das Konzept von SSOT impliziert, dass Daten genau, konsistent und für die unternehmensweite Nutzung leicht verfügbar sein müssen – eine entscheidende Voraussetzung für effektive Geschäftsentscheidungen.

Datenintegration ist nicht nur ein technisches Unterfangen. Vielmehr geht es über den Bereich der IT hinaus und dient als Grundlage, die es Geschäftsanwendern ermöglicht, die Verantwortung für ihre eigenen Datenprojekte zu übernehmen.

Datenintegration vs. Datenaufnahme

Beide Datenaufnahme und Datenintegration sind wesentliche Prozesse im Datenmanagement. Sie dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. Während sich die Datenaufnahme darauf konzentriert, Daten in eine Speicher- oder Verarbeitungsumgebung zu übertragen, geht die Datenintegration darüber hinaus und vereinheitlicht, transformiert und bereitet Daten vor zur Analyse und Entscheidungsfindung.

Hier sind die Hauptunterschiede zwischen den beiden Prozessen:

Datenaufnahme Datenintegration
Definition Importiert Daten in ein Speicher- oder Verarbeitungssystem. Der Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen und zusammenhängenden Ansicht.
Ziel Um Daten so schnell wie möglich in eine Speicher- oder Verarbeitungsumgebung zu bringen. Erstellen einer genauen und umfassenden Darstellung von Daten für Analyse, BI und Entscheidungsfindung.
Setzen Sie mit Achtsamkeit Die Anfangsphase der Datenerfassung. Umfasst den umfassenderen Prozess von Datenstandardisierung.
Datenbewegung Datenbewegung von der Quelle zum Ziel, mit minimaler Transformation. Die Datenbewegung bei der Integration beinhaltet Datenreinigung, Transformation, Formatierung und Standardisierung.
Überlegungen zur Datenqualität Der Schwerpunkt liegt eher auf der Datenverfügbarkeit als auf der umfassenden Datenverfügbarkeit Datenqualität Schecks. Setzt Datenqualitätsstandards durch Transformationen und Bereinigung als Teil des Integrationsprozesses durch.
Anwendungsbeispiele Zu den Anwendungsfällen gehören Data Lakes und Data Warehouse zur Lagerung und Erstverarbeitung. Zu den Anwendungsfällen gehören die Erstellung von Data Warehouses, Datamartsund konsolidierte Datenansichten für Analysen und Berichte.
Beispiel Protokolldateien von mehreren Servern sammeln und in einem Data Lake speichern. Extrahieren, Transformieren und Laden von Kundendaten aus verschiedenen CRM-Systemen in den zentralen Kunden Datenbank für die Analytik.

Datenintegration vs. Anwendungsintegration

Anwendungsintegration ist ein weiteres Konzept, das in diesem Bereich häufig verwendet wird. Es ist wichtig, zwischen Anwendungsintegration und Datenintegration zu unterscheiden, insbesondere da sich beide häufig gegenseitig ergänzen, um einen reibungslosen Betrieb zu erreichen.

Während sich die Anwendungsintegration darauf konzentriert, die Zusammenarbeit von Softwareanwendungen durch den Austausch von Daten zu ermöglichen, liegt der Schwerpunkt bei letzterer auf der Konsolidierung und Harmonisierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen zur Analyse und Entscheidungsfindung. Noch einmal, wir haben unten eine Tabelle, um die Unterschiede zwischen den beiden zusammenzufassen:

Anwendungsintegration Datenintegration
Definition Verbinden und Koordinieren von Softwareanwendungen und Systemen für Datenübertragung und Prozessautomatisierung. Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen und genauen Ansicht für Analyse und Entscheidungsfindung.
Geltungsbereich Ermöglichen Sie die nahtlose Zusammenarbeit von Anwendungen. Datenkonsolidierung und Harmonisierung aus mehreren Quellen mit Schwerpunkt auf Datenbewegung und -transformation.
Unternehmensziel Steigern Sie die Effizienz von Geschäftsprozessen, automatisieren Sie Arbeitsabläufe und verbessern Sie die Benutzererfahrung durch nahtlose Anwendungsinteraktionen. Bereitstellung einer ganzheitlichen Datenansicht im gesamten Unternehmen, Unterstützung datengesteuerter Entscheidungsfindung, Berichterstattung und Analyse.
Datenfluss Verwalten Sie den Daten- und Prozessfluss zwischen Anwendungen und stellen Sie Kommunikation und Zusammenarbeit in Echtzeit sicher. Beinhaltet unter anderem Datenextraktions-, Transformations- und Ladeprozesse.
Anwendungsbeispiele Integration von CRM mit Marketingtools, Verbindung von E-Commerce-Websites mit Bestandsverwaltungssystemen usw. Erstellen zentraler Data Warehouses, Konsolidieren von Kundendaten, Zusammenführen von Daten für die Finanzberichterstattung usw.
Werkzeuge und Technologien Middleware, APIs, Nachrichtenwarteschlangen, ESBs, Integrationsplattformen und API-Gateways. Datenintegration und ETL-Tools, Data Warehouses, Data Lakes und Datenbankmanagementsystem.

Wie funktioniert die Datenintegration?

Der Datenintegrationsprozess kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie mit mehreren Datenquellen arbeiten. Jede Quelle kann ihr eigenes Format, ihre eigene Struktur und ihre eigenen Qualitätsstandards haben, weshalb es wichtig ist, eine robuste Datenintegrationsstrategie zu entwickeln.

Darüber hinaus müssen Sie Ihr Projekt planen, um die Datengenauigkeit und Aktualität während des gesamten Prozesses sicherzustellen. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert häufig den Einsatz spezialisierter Lösungen Datenintegrationswerkzeuge die den Prozess rationalisieren und einen einheitlichen, zuverlässigen Datensatz für fundierte Entscheidungen und Analysen bereitstellen.

Was den Prozess betrifft, kann er in Echtzeit, in Stapeln, per Streaming usw. erfolgen. Im Allgemeinen umfasst der Datenintegrationsprozess jedoch die folgenden Schlüsselschritte:

  1. Identifizieren von Datenquellen

Der erste Schritt besteht darin, zu überlegen, woher Ihre Daten kommen und was Sie damit erreichen möchten. Das bedeutet, dass Sie die Datenquellen identifizieren müssen, aus denen Sie Daten integrieren möchten, und welche Art von Daten sie enthalten. Abhängig von Ihrem Unternehmen und seinen Anforderungen können dies beispielsweise Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Dienste, APIs usw. sein.

  1. Datenextraktion

Sobald Sie Ihre Quellen im Kopf haben, müssen Sie einen effizienten Informationsextraktionsplan entwickeln, um Daten aus jeder Quelle abzurufen. Moderne Organisationen nutzen fortschrittliche Tools zur Datenextraktion um relevante Informationen abzurufen und abzurufen. Diese Tools basieren auf Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) und automatisieren den gesamten Extraktionsprozess, einschließlich Dokumentdatenextraktion.

  1. Datenumwandlung

Die Transformation der extrahierten Daten ist der nächste Schritt der Datenintegration. Wenn Ihre Datenquellen unterschiedlich sind, verfügen Sie möglicherweise über Daten in verschiedenen Formaten, Strukturen oder sogar Sprachen. Sie müssen es transformieren und standardisieren, damit es konsistent ist und den Anforderungen des Zielsystems oder der Zieldatenbank entspricht.

Organisationen verwenden spezialisierte Werkzeuge zur Datentransformation da der Vorgang mühsam sein kann, wenn er manuell durchgeführt wird. Datentransformation Dazu gehören typischerweise die Anwendung von Baumverknüpfungen und Filtern, das Zusammenführen von Datensätzen, das Normalisieren/Denormalisieren von Daten usw.

  1. Verbesserung der Datenqualität

Bei der Konsolidierung von Daten kommt es häufig zu Fehlern, Duplikaten oder fehlenden Werten. Ein robustes Datenqualitätsmanagement Das Framework stellt sicher, dass nur fehlerfreie Daten Ihre Zielsysteme füllen. Dabei werden Daten auf Unvollständigkeit, Ungenauigkeiten und andere Probleme überprüft und mithilfe automatisierter Verfahren behoben Tools zur Datenqualität.

  1. Datenzuordnung

Datenzuordnung Dabei wird definiert, wie Daten aus verschiedenen Quellen miteinander korrespondieren. Genauer gesagt handelt es sich dabei um den Prozess des Abgleichens von Feldern aus einer Quelle mit Feldern in einer anderen. Daher handelt es sich um einen Schritt von erheblicher Bedeutung bei der Datenintegration. Datenzuordnungstools Automatisieren Sie diesen Schritt, da sie eine intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche bieten und sicherstellen, dass auch technisch nicht versierte Benutzer problemlos Daten zuordnen und erstellen können Datenpipelines.

  1. Laden von Daten

Sobald Sie Ihre Daten korrekt zugeordnet haben, geht es im nächsten Schritt darum, sie in ein zentrales Repository, beispielsweise eine Datenbank oder ein Data Warehouse, zu laden. Das Laden nur gesunder Daten in dieses zentrale Speichersystem garantiert eine genaue Analyse, was wiederum die Geschäftsentscheidungsfindung verbessert. Neben der Genauigkeit der Daten ist es auch wichtig, dass die Daten so schnell wie möglich verfügbar sind. Heutzutage nutzen Unternehmen häufig Cloud-basierte Data Warehouses oder Data Lakes, um von der unbegrenzten Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud zu profitieren.

  1. Datensynchronisation

Richten Sie nach Ihrer ersten Integration einen Mechanismus für die kontinuierliche Datensynchronisierung ein. Dies können regelmäßige Aktualisierungen sein oder, in Fällen, in denen Echtzeitdaten von entscheidender Bedeutung sind, eine sofortige Synchronisierung, sobald neue Daten verfügbar sind. Beachten Sie, dass die Datensynchronisierung überwacht werden muss. Daher müssen Sie den Prozess überwachen, um etwaige Störungen oder Unstimmigkeiten in den integrierten Daten zu erkennen und sicherzustellen, dass er wie vorgesehen funktioniert.

  1. Datenverwaltung und -sicherheit

Stellen Sie Datensicherheit, Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften sicher, indem Sie Richtlinien zur Datenverwaltung implementieren. Möglicherweise müssen Sie Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Prüfmaßnahmen einrichten, um Ihre Daten zu schützen, insbesondere wenn Ihr Unternehmen in einer stark regulierten Branche tätig ist, beispielsweise im Finanz- oder Gesundheitswesen.

  1. Metadatenverwaltung

Pflegen Sie ein Metadaten-Repository, um Informationen zu Ihren integrierten Daten zu dokumentieren. Dies sollte Details zu seiner Quelle, Transformationsprozessen und Geschäftsregeln enthalten. Dies wird Ihnen helfen, Ihre integrierte Datenumgebung besser zu verstehen und zu verwalten.

  1. Analyse

Sobald Ihre Daten integriert sind, können sie genutzt werden. Abhängig von Ihren Anforderungen müssen Sie möglicherweise eine Kombination verschiedener Tools wie BI-Software, Reporting-Tools oder Analyseplattformen verwenden, um auf die integrierten Daten zuzugreifen und diese darzustellen. Ob es darum geht, das Kundenverhalten zu verstehen, Abläufe zu optimieren oder strategische Entscheidungen zu treffen – die Erkenntnisse, die Sie gewinnen, sind die Früchte Ihrer Datenintegrationsbemühungen.

Der Prozess endet hier jedoch nicht, die gewonnenen Erkenntnisse können zu Anpassungen Ihrer Datenintegrationsstrategie führen. Es handelt sich um eine Art Rückkopplungsschleife: Je mehr Sie aus den Daten lernen, desto besser können Sie Ihre Integrationsprozesse für zukünftige Erkenntnisse verfeinern.

Arten der Datenintegration

Arten der Datenintegration beziehen sich im Allgemeinen auf die verschiedenen Datenintegrationstechniken, die in verschiedenen Szenarien nützlich sind. Sie werden auch als Datenintegrationsstrategien oder -methoden bezeichnet.

Auf der anderen Seite, Datenintegrationstechnologien beziehen sich auf die Plattformen, Tools oder Softwarelösungen, die die Datenintegration erleichtern.

Datenintegrationstechniken und -strategien

Dies sind die verschiedenen Arten der Datenintegration. Abhängig von Ihren Geschäftsanforderungen müssen Sie möglicherweise eine Kombination aus zwei oder mehr Datenintegrationsansätzen verwenden. Diese beinhalten:

Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)

ETL ist seit langem die Standardmethode zur Datenintegration. Bei dieser Datenintegrationsstrategie werden Daten aus mehreren Quellen extrahiert, die Datensätze in ein konsistentes Format umgewandelt und in das Zielsystem geladen. Erwägen Sie den Einsatz automatisierter ETL-Tools, um die Datenintegration zu beschleunigen und schneller Erkenntnisse zu gewinnen.

Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT)

Ähnlich wie bei ETL, abgesehen von der Reihenfolge des restlichen Prozesses, ist die Datenextraktion der erste Schritt ELTDabei handelt es sich um eine relativ neue Datenintegrationstechnik. Anstatt die Daten vor dem Laden beispielsweise in ein Data Warehouse zu transformieren, werden die Daten direkt nach der Extraktion direkt in das Zielsystem geladen. Die Transformation findet innerhalb des Data Warehouse statt und nutzt die Rechenleistung des Speichersystems.

Datenerfassung ändern (CDC)

Datenerfassung ändern ist eine Möglichkeit, Daten zu integrieren, indem nur die an einer Datenbank vorgenommenen Änderungen identifiziert und erfasst werden. Es ermöglicht die effiziente und selektive Replikation von Aktualisierungen in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit über Systeme hinweg und stellt so sicher, dass nachgelagerte Anwendungen mit den neuesten Änderungen in den Quelldaten synchronisiert bleiben.

Unternehmensdatenintegration

Wenn es um die unternehmensweite Integration von Daten geht, geht es nicht umfassender. Die Integration von Unternehmensdaten ist eine ganzheitliche Strategie, die eine einheitliche Sicht auf Daten bietet, um die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz auf Unternehmensebene zu steigern.

Es wird in der Regel durch eine Reihe von Technologien wie ETL-Tools, APIs usw. unterstützt. Die Wahl der Technologie hängt von den spezifischen Datenintegrationsanforderungen des Unternehmens, der vorhandenen IT-Infrastruktur und den Geschäftszielen ab.

Datenföderation

Datenföderation, auch bekannt als föderierter Datenzugriff oder föderierte Datenintegration, ist ein Ansatz, der es Benutzern und Anwendungen ermöglicht, auf Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen zuzugreifen und diese abzufragen, als wären sie ein einziges, einheitliches Datenquellensystem. Es bietet eine Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Systemen zu integrieren und darauf zuzugreifen, ohne sie physisch zu zentralisieren oder in ein einziges Repository zu kopieren. Stattdessen verbleiben die Daten an ihrem ursprünglichen Speicherort, auf den Benutzer über eine einheitliche Schnittstelle zugreifen und ihn abfragen können.

Allerdings kann die Datenföderation einige Leistungsherausforderungen mit sich bringen. Beispielsweise ist es häufig auf den Echtzeitabruf von Daten aus mehreren Quellen angewiesen, was sich auf die Antwortzeiten von Abfragen auswirken kann.

Datenvirtualisierung

Datenvirtualisierung ermöglicht es Unternehmen, auf Daten aus unterschiedlichen Quellen zuzugreifen und diese zu bearbeiten, ohne sie physisch zu verschieben. Es bietet eine einheitliche und virtuelle Ansicht der Daten über Datenbanken, Anwendungen und Systeme hinweg. Betrachten Sie es als eine Schicht, die diese zugrunde liegenden Datenquellen abstrahiert und es Benutzern ermöglicht, Daten in Echtzeit abzufragen und zu analysieren.

Datenvirtualisierung ist eine wertvolle Datenintegrationstechnik für Unternehmen, die die Datenagilität verbessern möchten, ohne die Komplexität herkömmlicher Verfahren auf sich nehmen zu müssen ETL-Prozesse.

Middleware-Integration

Einfach ausgedrückt handelt es sich bei der Middleware-Integration um eine Datenintegrationsstrategie, die sich auf die Ermöglichung der Kommunikation und Datenübertragung zwischen Systemen konzentriert und häufig Datentransformation, Mapping und Routing umfasst. Betrachten Sie es als einen Vermittler, der in der Mitte sitzt und verschiedene Softwareanwendungen verbindet, sodass sie als zusammenhängende Einheit zusammenarbeiten können.

Beispielsweise können Sie Ihre alte On-Premise-Datenbank mithilfe der Middleware-Integration mit einem modernen Cloud-Data-Warehouse verbinden und Daten sicher in die Cloud verschieben.

Datenweitergabe

Bei der Datenweitergabe werden Informationen oder Aktualisierungen automatisch von einer Quelle an eine andere verteilt, um sicherzustellen, dass alle relevanten Parteien Zugriff auf die aktuellsten Daten haben.

Angenommen, Sie verfügen über eine Datenbank mit Produktpreisen und nehmen Änderungen an diesen Preisen an einem zentralen Ort vor. Angenommen, Sie möchten diese neuen Preise automatisch an allen Stellen aktualisieren, an denen diese Daten benötigt werden, z. B. auf Ihrer Website, in Ihrer mobilen App und in internen Vertriebstools. In diesem Fall kann die Datenweitergabe eine praktikable Lösung sein.

Datenintegrationstechnologien

Verbraucher haben heute viele Möglichkeiten, wenn es um Datenintegrationstechnologien geht. Von einfachen ETL-Tools bis hin zu vollwertigen Datenintegrationsplattformengibt es für jedes Unternehmen eine Lösung.

Im Folgenden sind die am häufigsten verwendeten Datenintegrationstechnologien aufgeführt:

ETL-Tools: ETL-Tools extrahieren, transformieren und laden Daten in das Zielsystem. Hierbei handelt es sich meist um eigenständige Tools, die sich speziell auf den ETL-Aspekt der Datenintegration konzentrieren.

Datenintegrationsplattformen: Datenintegrationsplattformen sind High-End-Lösungen, die eine Reihe von Produkten zur Vereinfachung und Rationalisierung der Datenintegration durchgängig bereitstellen.

Cloud-Datenintegrationslösungen: Dabei handelt es sich um spezialisierte Lösungen, die die Datenintegration in cloudbasierten Umgebungen vereinfachen sollen.

Datenerfassungstools ändern: Diese Tools erfassen und replizieren Änderungen in den Quelldaten, um Zielsysteme nahezu in Echtzeit auf dem neuesten Stand zu halten.

Datenmigrationstools: Datenmigrationstools ermöglichen Ihnen die Integration von Daten, indem Sie Datensätze nahtlos von einem Ort an einen anderen verschieben.

Data Warehousing-Lösungen: Nicht gerade eine Technologie zu Daten integrieren, sondern eine Technologie benutzt für Datenintegration. Data-Warehouse-Tools Bereitstellung der Infrastruktur und Werkzeuge, die zum Entwerfen und Entwerfen erforderlich sind Data Warehouses erstellen als Zielsysteme für die Datenintegration verwendet.

Vorteile der Datenintegration

Die Datenintegration bietet nicht nur eine einheitliche Sicht auf die Daten des gesamten Unternehmens, sondern bietet ihnen auch zahlreiche Vorteile.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Die Datenintegration macht einen zeitaufwändigen Datenabgleich überflüssig und stellt sicher, dass alle Mitarbeiter im Unternehmen mit konsistenten, aktuellen Informationen arbeiten. Da Informationssilos beseitigt sind und ein SSOT zur Verfügung steht, können die C-Level-Führungskräfte Trends schnell analysieren und Chancen identifizieren. Folglich treffen sie fundiertere Entscheidungen, und das auch viel schneller.

Kosteneinsparungen

Kosteneinsparungen sind ein unbestreitbarer Vorteil der Datenintegration. Die anfängliche Investition in Datenintegrationstechnologien wird durch die damit verbundenen langfristigen Einsparungen und die höhere Rentabilität aufgewogen. Die Datenintegration rationalisiert Prozesse und reduziert Doppelarbeit und Fehler, die durch unterschiedliche Datenquellen verursacht werden. Auf diese Weise ist Ihr Unternehmen besser in der Lage, seine Ressourcen effizient zuzuteilen und zu nutzen, was zu geringeren Betriebskosten führt.
Beispielsweise erhält ein Einzelhandelsunternehmen durch die Integration seiner Verkaufsdaten in eine einzige Datenbank nicht nur Echtzeiteinblick in seinen Lagerbestand, sondern reduziert auch die Lagerhaltungskosten.

Bessere Datenqualität

Die Tatsache, dass Daten strenge Bereinigungsschritte wie Profilerstellung und Validierung, Anwendung von Datenqualitätsregeln, Korrektur fehlender Werte usw. durchlaufen, bedeutet, dass Sie wichtige Geschäftsentscheidungen mit einem höheren Maß an Sicherheit treffen können.

Verbesserte betriebliche Effizienz

Durch die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen in einem einzigen kohärenten System können Aufgaben, die früher stundenlange Handarbeit erforderten, jetzt automatisiert werden. Dies spart nicht nur Zeit, sondern verringert auch das Risiko von Fehlern, die sonst zu Engpässen in der Datenpipeline führen würden. Dadurch kann sich Ihr Team auf strategischere Aufgaben konzentrieren, während die Datenintegration Routineprozesse rationalisiert.

Verbesserte Datensicherheit

Es ist viel einfacher, an einem Ort konsolidierte Daten zu sichern, als mehrere Speicherorte zu schützen. Daher ist Sicherheit ein weiterer Aspekt, der Unternehmen von großem Nutzen ist. Modern Datenintegrationssoftware ermöglichen es Ihnen, unternehmensweite Daten auf verschiedene Weise zu sichern, z. B. durch die Anwendung von Zugriffskontrollen, die Verwendung fortschrittlicher Verschlüsselungs- und Authentifizierungsmethoden usw.

Herausforderungen bei der Datenintegration

Bevor wir fortfahren, sollten wir uns einen Moment Zeit nehmen, um uns darüber im Klaren zu sein, dass die Kombination mehrerer Datenquellen an sich schon eine große Herausforderung darstellt. Hier sind die Herausforderungen, mit denen Sie rechnen können:

Steigendes Datenvolumen

Die Datenquellen ändern sich ständig – hin und wieder tauchen neue auf – und das Volumen steigt ständig. So wie die Datenintegration ein kontinuierlicher Prozess ist, ist es auch eine ständige Herausforderung sicherzustellen, dass Ihre Systeme mit zunehmender Auslastung und neuen Datenquellen umgehen können. Die schiere Datenmenge, die Sie möglicherweise integrieren müssen, kann die Infrastruktur und Ressourcen Ihres Unternehmens belasten, wenn keine skalierbare Lösung vorhanden ist.

Kompatibilität

Der Umgang mit Daten, die aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten eingehen, ist das häufigste Problem, mit dem Teams konfrontiert sind. Die Integration solch heterogener Daten erfordert eine sorgfältige Transformation und Zuordnung, um sicherzustellen, dass sie kohärent zusammenarbeiten können. Dazu gehört auch die Abstimmung unterschiedlicher Datenstrukturen und Technologien, um eine nahtlose Interoperabilität zu ermöglichen.

Datenqualität

Auch die Aufrechterhaltung der Datenqualität kann eine Herausforderung sein. Möglicherweise stoßen Sie auf Probleme wie fehlende Werte, Duplikate oder Daten, die grundsätzlich nicht den vordefinierten Standards entsprechen. Das Bereinigen und Transformieren von Daten zur Behebung dieser Probleme kann zeitaufwändig sein, insbesondere wenn es manuell durchgeführt wird. Diese Probleme führen zu Engpässen in der ETL-Pipeline, was möglicherweise Auswirkungen auf nachgelagerte Anwendungen und Berichte hat.

Anbieterbindung

Von einer Anbieterbindung spricht man, wenn ein Unternehmen so stark von der Technologie, den Produkten oder Dienstleistungen eines einzelnen Dienstleisters abhängig wird, dass der Wechsel zu einer alternativen Lösung schwierig und kostspielig wird. Das zugrunde liegende Problem dieser Herausforderung besteht darin, dass es oft zu spät ist, bevor Unternehmen erkennen, dass sie dieses Problem haben.

Wartung

Die Aufrechterhaltung der Datenintegrationspipeline ist eine große Herausforderung, da sie die kontinuierliche Wartung und Optimierung integrierter Systeme umfasst, um sicherzustellen, dass sie effizient funktionieren und genaue und aktuelle Informationen liefern. Es ist eine dieser Herausforderungen, die nicht so viel Aufmerksamkeit erregen wie einige andere. Im Laufe der Zeit können sich Quellen ändern, neue Informationen verfügbar werden und sich Geschäftsanforderungen ändern. Solche Umstände erfordern Anpassungen des Integrationsprozesses, daher ist die Wartung wichtig.

Best Practices für die Datenintegration

Zur Datenintegration gehört mehr als das Kombinieren von Datenquellen und das Laden in ein zentrales Repository – eine erfolgreiche Datenintegration erfordert eine sorgfältige Planung und die Einhaltung von Best Practices.

Definieren Sie klare Ziele

Die Datenintegration erfordert oft komplexe Prozesse, unterschiedliche Datenquellen und erhebliche Ressourceninvestitionen. Bevor Sie also mit einem Datenintegrationsprojekt beginnen, ist es wichtig, von Anfang an klare Ziele zu definieren. Dadurch erhalten Sie einen Fahrplan und einen Zweck für die gesamte Anstrengung. Es hilft auch dabei, Erwartungen festzulegen und sicherzustellen, dass das Projekt einen greifbaren Geschäftswert liefert.

Wählen Sie den richtigen Integrationsansatz

Es stehen verschiedene Methoden zur Auswahl, darunter ETL, API-basierte Integration und Echtzeit-Datenstreaming. Wählen Sie den Ansatz, der am besten zu Ihren Unternehmenszielen und Datenquellen passt. Ein Finanzinstitut muss beispielsweise Daten aus verschiedenen Filialen und Systemen aggregieren, um Betrug in Echtzeit zu erkennen. In diesem Fall sorgt Echtzeit-Streaming für eine schnelle Erkennung und schützt das Institut vor finanziellen Verlusten und Reputationsschäden.

Nehmen Sie die Datenqualität ernst

Ihre Bemühungen werden nur dann zu den gewünschten Ergebnissen führen, wenn die integrierten Daten fehlerfrei sind. Es ist ein einfacher Fall von „Müll rein, Müll raus.“ Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen, Bereinigungs- und Validierungsprozesse, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten.

Machen Sie es skalierbar

Berücksichtigen Sie die Skalierbarkeits- und Leistungsanforderungen Ihres Unternehmens. Wenn das Datenvolumen wächst, sollte Ihre Systemarchitektur in der Lage sein, erhöhte Lasten ohne Leistungseinbußen zu bewältigen. Entscheiden Sie sich für eine skalierbare Integrationsarchitektur, die das Datenwachstum ohne Leistungsengpässe bewältigen kann. Dies kann die Verwendung verteilter Systeme, cloudbasierter Lösungen usw. umfassen Data-Warehousing-Technologien auf Skalierbarkeit ausgelegt.

Achten Sie auf Sicherheit und Compliance

Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen, um den Datenschutz und die Einhaltung relevanter Vorschriften zu gewährleisten, wie z DSGVO und HIPAA. Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen bei der Datenintegration die Branchen- und Regulierungsstandards einhält.

Anwendungsfälle der Datenintegration

Business Intelligence (BI): Nutzen Sie die Datenintegration, um Informationen aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Dadurch erhalten Sie eine einheitliche Ansicht, was die Berichterstellung und Analyse effizienter macht. Sie können dann bessere, datengesteuerte Entscheidungen treffen und Einblicke in die Leistung Ihres Unternehmens gewinnen.

Datenspeicherung: Data Warehousing bedeutet, dass Sie Daten aus Ihren verschiedenen Betriebssystemen in ein zentrales Data Warehouse integrieren. Dies ermöglicht eine effiziente Abfrage und Berichterstellung und bietet Ihnen einen umfassenden Überblick über Ihre historischen und aktuellen Daten.

Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Integrieren Sie Kundendaten von verschiedenen Touchpoints wie Vertriebs-, Marketing- und Supportsystemen. Dies hilft Ihnen, den Kundenservice zu verbessern, Interaktionen zu personalisieren und Ihre Marketingbemühungen effektiver auszurichten.

E-Commerce-Integration: Verbinden und synchronisieren Sie Daten zwischen Ihren E-Commerce-Plattformen, Bestandsverwaltungssystemen und anderen Backend-Systemen. Dies gewährleistet genaue Produktinformationen, Lagerbestände und eine optimierte Auftragsabwicklung.

Leitung der Lieferkette: Integrieren Sie Daten in Ihrer gesamten Lieferkette, von der Beschaffung und Fertigung bis hin zum Vertrieb und der Logistik. Dies verbessert die Transparenz Ihres gesamten Lieferkettenprozesses, reduziert Ineffizienzen und optimiert die Lagerbestände.

Gesundheitsintegration: Integrieren Sie Patientendaten aus elektronischen Gesundheitsakten (EHR), Laborsystemen und anderen Gesundheitsanwendungen. Integration von Gesundheitsdaten ermöglicht Ihnen einen umfassenden Überblick über die Patienteninformationen und führt so zu einer verbesserten Patientenversorgung und Behandlungsergebnissen.

Integration der Personalabteilung (HR): Integrieren Sie HR-Daten aus verschiedenen Systemen, einschließlich Gehaltsabrechnung, Personalbeschaffung und Mitarbeiterverwaltung. Dies stellt genaue und aktuelle Mitarbeiterinformationen sicher und rationalisiert HR-Prozesse und Compliance-Berichte.

Fusionen und Übernahmen (M&A): Wenn in Ihrem Unternehmen Fusionen oder Übernahmen stattfinden, nutzen Sie die Datenintegration, um Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammenzuführen und so einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. Dazu gehört die Kombination von Kundendatenbanken, Finanzsystemen und anderen Betriebsdaten.

Internet der Dinge (IoT)-Integration: Verbinden und integrieren Sie Daten von Ihren IoT-Geräten zur Analyse in zentrale Systeme. Dies ist besonders nützlich in Branchen wie dem verarbeitenden Gewerbe, der Landwirtschaft und Smart Cities, wo Daten von Sensoren und Geräten für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sind.

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Astera ist ein End-to-End Datenintegrationslösung angetrieben durch Automatisierung und KI. Mit Astera, Sie können:

  • Behandeln Sie unstrukturierte Datenformate nahtlos
  • Daten bereinigen und für die Verarbeitung vorbereiten
  • Erstellen Sie vollständig automatisierte Datenpipelines
  • Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Data Warehouse
  • Verwalten Sie den gesamten API-Management-Lebenszyklus
  • Tauschen Sie EDI-Dokumente mit Handelspartnern aus

Astera Mit der intuitiven Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche können Sie all dies und noch viel mehr tun, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Die umfangreiche Bibliothek nativer Konnektoren und integrierter Transformationen vereinfacht den Prozess für Geschäftsanwender zusätzlich.

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