In diesem hilfreichen Leitfaden erklären wir, was Datenintegration ist, wie sie funktioniert, welche Vorteile und Anwendungsfälle sie bietet, und stellen Ihnen alle verschiedenen Techniken und Technologien vor, die zur Integration von Daten in der heutigen KI-gesteuerten Geschäftslandschaft eingesetzt werden.

Was ist Datenintegration?

Bei der Datenintegration handelt es sich um den Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen an einem einzigen Ort zusammengeführt werden. Dadurch entsteht eine einheitliche und konsistente Ansicht der Informationen, die die Geschäftsintelligenz, das Berichtswesen und die Betriebseffizienz verbessert.

Der Datenintegrationsprozess

Die Datenintegration ist ein zentraler Bestandteil des Gesamtkonzepts Datenverwaltungsprozess, die als Rückgrat für fast alle datengesteuerten Initiativen dient. Es ermöglicht Unternehmen, in einer zunehmend datenzentrierten Landschaft wettbewerbsfähig und innovativ zu bleiben, indem es Datenanalyse, Business Intelligence (BI) und schließlich Entscheidungsfindung.

Das ultimative Ziel der Datenintegration ist es, Organisationen bei ihren datengesteuerten Initiativen zu unterstützen, indem Datensilos aufbrechen und bietet unterbrechungsfreien Zugriff auf die aktuellsten Daten. Unternehmen können dies auf zwei Arten erreichen: durch manuelle und automatisierte Datenintegration.

Manuelle Datenintegration

Bei der manuellen Datenintegration sind in der Regel menschliche Eingriffe erforderlich, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu bereinigen und zu kombinieren. Dies umfasst häufig Aufgaben wie den Export von Daten in Tabellenkalkulationen, deren manuelle Bereinigung und Transformation mit Tools wie Excel und den anschließenden Import in ein Zielsystem. Dieser Ansatz eignet sich zwar möglicherweise für sehr kleine Organisationen mit begrenztem Datenvolumen oder für einmalige Integrationsaufgaben, ist aber in der Regel zeitaufwändig, fehleranfällig und lässt sich bei wachsendem Datenvolumen nur schwer skalieren.

Automatisierte Datenintegration

Die Automatisierung der Datenintegration nutzt spezielle Software, Tools und Plattformen, um den gesamten Integrationsprozess zu optimieren und zu automatisieren. Diese Lösungen können Daten automatisch aus verschiedenen Quellen extrahieren, nach vordefinierten Regeln transformieren und ohne nennenswerten manuellen Eingriff in das Zielsystem laden.

Mit der weit verbreiteten Verfügbarkeit von moderne DatenintegrationstoolsIntegration ist kein technisches Unterfangen mehr. Sie geht vielmehr über den IT-Bereich hinaus und dient als Grundlage dafür, dass Geschäftsanwender, auch Citizen Integrators genannt, die Verantwortung für ihre eigenen Datenprojekte übernehmen können. Moderne Unternehmen setzen zunehmend auf automatisierte Datenintegrationsmethoden, um ihren wachsenden Datenbedarf effizient zu bewältigen und zeitnahe Erkenntnisse zu gewinnen.

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Warum ist Datenintegration wichtig?

Die Datenlandschaft ist komplexer und dynamischer als je zuvor. Unternehmen sehen sich mit einer explosionsartigen Zunahme an Daten aus immer mehr und vielfältigeren Quellen konfrontiert: dem Internet der Dinge (IoT), künstlicher Intelligenz (KI), verschiedenen Cloud-Plattformen, SaaS-Anwendungen und natürlich Legacy-Systemen. Ohne eine schlüssige Strategie zur Zusammenführung dieser Daten arbeiten Unternehmen mit unvollständigen und isolierten Ansichten ihrer Betriebsabläufe, Kunden und Märkte. Das Fehlen einer Single Source of Truth (SSOT) behindert eine effektive Analyse und Entscheidungsfindung auf grundlegender Ebene.

Kurz gesagt: Datenintegration ist wichtig, weil sie Unternehmen Folgendes ermöglicht:

• Datensilos aufbrechen
• Beheben Sie Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten in den Daten
• Identifizieren Sie Trends, Muster und Chancen
• Machen Sie strategische Schritte mit Zuversicht
• Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Wie funktioniert die Datenintegration?

Was den Integrationsprozess betrifft, kann dieser so orchestriert werden, dass er in Echtzeit, in Stapeln oder kontinuierlich per Streaming ausgeführt wird.

Um Daten zu integrieren, befolgen Organisationen normalerweise diese wichtigen Schritte:

1. Datenquellen identifizieren

Der erste Schritt besteht darin, zu überlegen, woher Ihre Daten stammen und was Sie damit erreichen möchten. Das bedeutet, dass Sie die Datenquellen identifizieren müssen, aus denen Sie Daten integrieren müssen, und die Art der darin enthaltenen Daten. Abhängig von Ihrer Organisation und ihren Anforderungen könnten dies beispielsweise mehrere sein. Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Dienste, APIs usw.

2. Datenextraktion

Sobald Sie Ihre Quellen im Auge haben, müssen Sie Daten aus jeder Quelle abrufen und verschieben Sie es in einen Staging-Bereich. Moderne Organisationen nutzen KI-gestützte Tools zur Automatisierung des Datenextraktionsprozesses.

3. Datenzuordnung

Datenzuordnung Dabei wird definiert, wie Daten aus verschiedenen Quellen einander entsprechen. Genauer gesagt handelt es sich dabei um den Prozess des Abgleichens von Feldern aus einer Quelle mit Feldern aus einer anderen Quelle. KI-Datenmapping-Tools automatisieren diesen Schritt, da sie eine intuitive Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche bieten, die sicherstellt, dass Bürgerintegratoren Daten problemlos zuordnen und Datenpipelines erstellen.

4. Verbesserung der Datenqualität

Beim Konsolidieren von Daten werden Sie feststellen, dass diese häufig Fehler, Duplikate oder fehlende Werte aufweisen. Datenqualität verwalten in dieser Phase wird sichergestellt, dass nur gesunde Daten in Ihre Zielsysteme gelangen. Dabei werden die Daten auf Unvollständigkeit, Ungenauigkeiten und andere Probleme überprüft und diese mithilfe von Automatisierte Datenqualitätstools.

5. Datentransformation

Wenn Ihre Datenquellen unterschiedlich sind, verfügen Sie möglicherweise über Daten in verschiedenen Formaten, Strukturen oder sogar Sprachen. Sie müssen diese Daten transformieren und standardisieren, damit sie konsistent sind und die Anforderungen Ihres Zielsystems oder Ihrer Datenbank erfüllen. Organisationen verwenden Spezialwerkzeuge zur Datentransformation da der Prozess mühsam ist, wenn er manuell durchgeführt wird. Die Datentransformationsprozess Dazu gehören typischerweise die Anwendung von Baumverknüpfungen und Filtern, das Zusammenführen von Datensätzen, das Normalisieren/Denormalisieren von Daten usw.

6. Daten werden geladen

Im nächsten Schritt geht es darum, Daten in ein zentrales Repository zu laden, beispielsweise eine Datenbank oder ein In der Cloud gehostetes Data Warehouse. Das Laden ausschließlich einwandfreier Daten in dieses zentrale Speichersystem garantiert genaue Analysen, was wiederum die Entscheidungsfindung im Unternehmen verbessert. Abgesehen davon, dass die Daten genau sind, ist es auch wichtig, dass sie so schnell wie möglich verfügbar sind. Heutzutage nutzen Unternehmen häufig Cloud-basierte Data Warehouses oder Datenseen um von der unbegrenzten Leistung, Flexibilität und Skalierbarkeit der Cloud zu profitieren.

7. Analyse

Sobald Ihre Daten integriert sind, können Sie sie nutzen. Abhängig von Ihren Anforderungen müssen Sie möglicherweise eine Kombination verschiedener Tools wie BI-Software, Berichterstellungstools oder Datenanalyseplattformen um auf die integrierten Daten zuzugreifen und sie darzustellen.

Der Datenintegrationsprozess endet hier nicht. Die gewonnenen Erkenntnisse können Anpassungen Ihrer gesamten Datenintegrationsstrategie erforderlich machen.

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Wie Unternehmen von der Datenintegration profitieren

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 manuelle Arbeit erforderten, nun automatisiert werden. Dies spart nicht nur Zeit, sondern verringert auch das Risiko von Fehlern, die sonst die Datenpipeline. Dadurch kann sich Ihr Team auf strategischere Aufgaben konzentrieren, während die Datenintegration Routineprozesse optimiert.

Erhöhte 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.

Welche verschiedenen Datenintegrationstechniken gibt es?

Datenintegrationstechniken beziehen sich auf die verschiedenen Möglichkeiten der Datenvereinheitlichung. Abhängig von Ihren Geschäftsanforderungen müssen Sie möglicherweise eine Kombination aus zwei oder mehr Datenintegrationsansätzen verwenden. Dazu gehören:

Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist seit langem die Standardmethode zur Integration von Daten. Bei dieser Datenintegrationsstrategie werden Daten aus mehreren Quellen extrahiert, die Datensätze in ein einheitliches Format umgewandelt und in das Zielsystem geladen. Organisationen verwenden automatisierte ETL-Tools um Datenintegrationsaufgaben zu vereinfachen und zu beschleunigen.

Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT)

Ähnlich wie bei ETL ist die Datenextraktion der erste Schritt im ELT (Extrahieren, Laden und Transformieren) Prozess. Es'ist eine relativ neue Datenintegrationstechnik. Anstatt die Daten jedoch vor dem Laden zu transformieren, werden sie direkt in die Data Warehouse sobald es extrahiert wird. Die Transformation erfolgt innerhalb des Data Warehouse unter Nutzung seiner Verarbeitungsleistung.

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 Organisationen, die ihre Datenagilität ohne die Komplexität herkömmlicher ETL-Prozesse verbessern möchten.

Middleware-Integration

Vereinfacht ausgedrückt ist Middleware-Integration eine Datenintegrationsstrategie, die sich auf die Ermöglichung der Kommunikation und Datenübertragung zwischen Systemen konzentriert und häufig Datentransformation, -zuordnung und -weiterleitung umfasst. Stellen Sie es sich als einen Vermittler vor, der verschiedene Softwareanwendungen verbindet und es ihnen ermöglicht, als zusammenhängende Einheit zusammenzuarbeiten.

So können Sie beispielsweise Ihre alte On-Premises-Datenbank mit einem modernen Cloud-Data-Warehouse verbinden, indem Sie Middleware-Integration nutzen und sicher Daten 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.

Die gängigsten Datenintegrationstechnologien

Datenintegrationstechnologien beziehen sich auf Plattformen, Tools oder Softwarelösungen, die die Datenintegration erleichtern. 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.

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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.

Tools zur Änderungsdatenerfassung: 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. Automatisierte Data Warehouse-Tools Bereitstellung der notwendigen Infrastruktur und Werkzeuge, um Data Warehouses entwerfen und erstellen als Zielsysteme für die Datenintegration verwendet.

Was sind die Herausforderungen bei der Datenintegration?

Der Datenintegrationsprozess kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie mit mehreren Datenquellen arbeiten. Quellen können unterschiedliche Formate, Strukturen und Qualitätsstandards aufweisen, weshalb es wichtig ist, eine robuste Datenintegrationsstrategie zu entwickeln. Darüber hinaus müssen Sie Ihr Integrationsprojekt planen, um während des gesamten Prozesses die Datengenauigkeit und Aktualität sicherzustellen. Hier sind die Herausforderungen, die Sie erwarten können:

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• Die Datenquellen ändern sich ständig – immer wieder kommen neue hinzu – 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 Belastung und neuen Datenquellen umgehen können.
• Die häufigste Herausforderung für Teams besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen und in unterschiedlichen Formaten zu verarbeiten. Die Integration solch heterogener Daten erfordert eine angemessene Transformation und genaue Zuordnung, um die Interoperabilität sicherzustellen.
• Auch die Aufrechterhaltung der Datenqualität kann eine Herausforderung darstellen. Möglicherweise treten Probleme wie fehlende Werte, Duplikate oder Daten auf, die nicht den vordefinierten Standards entsprechen. Bereinigen der Daten zum Beheben dieser Probleme kann zeitaufwändig sein, insbesondere wenn es manuell durchgeführt wird. Diese Probleme führen zu Engpässen in der ETL-Pipeline, was sich auf nachgelagerte Anwendungen und Berichte auswirkt.
• 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 der Datenpipeline ist eine große Herausforderung, da es die laufende Wartung und Optimierung integrierter Systeme umfasst, um sicherzustellen, dass sie effizient funktionieren und genaue und aktuelle Informationen liefern. Im Laufe der Zeit ändern sich Quellen, neue Informationen werden verfügbar und Geschäftsanforderungen entwickeln sich. Solche Umstände erfordern Anpassungen des Integrationsprozesses.

Um diese Herausforderungen heute zu bewältigen, müssen spezialisierte Tools eingesetzt werden, die auf fortschrittlichen Technologien wie künstlicher Intelligenz (KI) basieren.

5 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, bevor Sie ein Datenintegrationsprojekt in Angriff nehmen. Dadurch erhalten Sie einen Fahrplan und ein Ziel für das gesamte Projekt. Außerdem hilft es dabei, Erwartungen zu formulieren und sicherzustellen, dass das Projekt einen greifbaren Geschäftswert liefert.
• Wählen Sie die Integrationstechnik aus, die am besten zu Ihren Unternehmenszielen und Datenquellen passt.
• Implementieren Sie Datenqualitätsprüfungen, Bereinigungs- und Validierungsprozesse, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Ihre Bemühungen werden nur dann die gewünschten Ergebnisse bringen, wenn die integrierten Daten gesund sind. Es ist ein einfacher Fall von „Müll rein, Müll raus.“
• Entscheiden Sie sich immer für eine skalierbare Integrationsarchitektur, die Datenwachstum ohne Leistungsengpässe bewältigen kann. Dies kann die Verwendung verteilter Systeme, Cloud-basierter Lösungen oder auf Skalierbarkeit ausgelegter Data Warehousing-Technologien beinhalten.
• Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen die Branchen- und Regulierungsstandards einhält, wie zum Beispiel DSGVO und die HIPAA bei der Datenintegration durch Implementierung robuster Sicherheitsmaßnahmen, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.

8 Anwendungsfälle für die Datenintegration

Business Intelligence (BI) und Data Warehousing: Nutzen Sie die Datenintegration, um Informationen aus verschiedenen Quellen und Betriebssystemen in einem zentralen Data Warehouse zusammenzuführen. So erhalten Sie eine einheitliche Ansicht und können Berichte und Analysen effizienter erstellen. Sie können dann bessere, datengesteuerte Entscheidungen treffen und Einblicke in die Leistung Ihres Unternehmens gewinnen.

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.

Integration des Gesundheitswesens: 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.

Integration des Internets der Dinge (IoT): 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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