Was ist Datenintegration?
Datenintegration bezeichnet den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht zu kombinieren. In diesem Artikel beschreiben wir, wie dies eine effizientere Analyse und ein besseres Verständnis der gesamten Informationslandschaft ermöglicht.
Einführung in die Datenintegration
Unternehmen sammeln und nutzen enorme Mengen an Informationen aus einer Vielzahl von Tools und Quellen. Werden diese Daten effektiv genutzt, können sie wertvolle Erkenntnisse liefern, fundierte Entscheidungen vorantreiben und Tools und Abläufe optimieren.
Die Daten befinden sich jedoch häufig in unterschiedlichen Systemen, Anwendungen und Datenbanken, sodass Informationssilos entstehen, die eine ganzheitliche Betrachtung verhindern. Datenintegration ist der entscheidende Prozess, der diese Lücken schließt und fragmentierte Daten in ein leistungsstarkes Asset verwandelt. Sie ist von grundlegender Bedeutung, um das wahre Potenzial der Datenressourcen eines Unternehmens zu erschließen und Unternehmen so zu ermöglichen, intelligenter und effizienter zu arbeiten.
Definition der Datenintegration
Unter Datenintegration versteht man den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und Benutzern eine einheitliche Sicht auf diese Daten zu bieten.
Sie umfasst eine Reihe von Techniken und Technologien, die verwendet werden, um Daten aus verschiedenen Systemen - wie Datenbanken, Cloud-Anwendungen, Tabellenkalkulationen und IoT-Geräten - in einem einzigen, zusammenhängenden und konsistenten Datensatz zusammenzuführen.
Ziel ist es, die Zugänglichkeit, Zuverlässigkeit und Wertschöpfung von Daten für Analyse, Reporting und betriebliche Prozesse zu verbessern. Eine effektive Datenintegration gewährleistet, dass Informationen korrekt und aktuell sind und für diejenigen verfügbar sind, die sie benötigen, unabhängig davon, wo sie ihren Ursprung haben.
Komponenten der Datenintegration
Ein typischer Datenintegrationsprozess besteht aus mehreren miteinander verbundenen Schlüsselkomponenten. Es beginnt bei den Datenquellen, den Ursprungssystemen der Rohdaten.
Diese Quellen können unglaublich vielfältig sein und relationale Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL, NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cloud-Speicherdienste und CRM-Systeme wie Salesforce, ERP-Systeme wie SAP sowie Tabellenkalkulationen, APIs und Legacy-Systeme umfassen.
Für den Zugriff auf diese vielfältigen Verbindungsquellen werden Datenkonnektoren oder Adapter verwendet. Diese Softwarekomponenten stellen die Konnektivität her und verstehen die spezifischen Protokolle und Formate, die zum Extrahieren oder Aufnehmen von Daten erforderlich sind.
Sobald auf Daten zugegriffen wurde, fließen sie in der Regel in eine Big-Data-Transformations-Engine. In dieser entscheidenden Phase werden die Daten verfeinert, um Konsistenz, Qualität und Kompatibilität mit dem Zielsystem oder Analysemodell zu gewährleisten.
Gängige Anwendungsfälle für die Datenintegration
Die Datenintegration wird branchenübergreifend und über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg angewendet, um spezifische Ziele zu erreichen. Einige häufige Anwendungsfälle für dieses Tool sind:
- Business Intelligence (BI) und Analytics: Bereitstellung einer einheitlichen Ansicht der Geschäftsdaten, die Sie von Vertrieb, Marketing, Finanzen und Betrieb benötigen, um umfassende Berichterstellung, Trendanalysen und datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen. Erstellen einer 360-Grad-Ansicht des Kunden durch Integrieren von Daten aus CRM, E-Commerce-Plattformen und Kundendienstinteraktionen.
- Data Warehousing: Bestückung und Pflege von Data Warehouses mit konsolidierten Daten aus Transaktionssystemen, sodass diese für komplexe Abfragen und historische Analysen geeignet sind.
- Anwendungsintegration: Sicherstellung der Datenbankkonsistenz und Ermöglichung nahtloser Workflows zwischen verschiedenen Geschäftsanwendungen, wie z. B. die Integration einer E-Commerce-Plattform mit einem Bestandsverwaltungssystem und einem Versandanbieter.
- Cloud-Migration und -Integration: Migration von Big Data von On-Premise-Systemen auf Cloud-Plattformen oder Datenintegration zwischen verschiedenen Cloud-Diensten und On-Premise-Anwendungen (Hybrid-Cloud-Szenarien).
- Datensynchronisierung: Die Konsistenz der benötigten Daten wird über mehrere Systeme hinweg in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit sichergestellt. Beispielsweise sicherstellen, dass aktualisierte Produktinformationen in einem zentralen System für das Produktinformationsmanagement (PIM) über alle Vertriebskanäle hinweg korrekt wiedergegeben werden.
Insgesamt wird die Automatisierung des Datenflusses zwischen den Systemen als Tool eingesetzt, um den manuellen Aufwand zu reduzieren und Silos zu verbinden, Fehler zu minimieren und Geschäftsprozesse wie Order-to-Cash- oder Procure-to-Pay-Zyklen zu beschleunigen.
Arten von Datenintegrationsverfahren
Unternehmen müssen verschiedene Tool-Techniken verwenden, um die Datenintegration in Unternehmen zu erreichen. Jede davon hat ihre eigene Methodik und eignet sich für verschiedene Szenarien.
Die Wahl der Technik hängt oft von Faktoren wie Datenvolumen, Geschwindigkeit, Vielfalt, der Komplexität der erforderlichen Transformationen und den Fähigkeiten des Quell- und Zielsystems ab. Drei herausragende Ansätze sind Extract, Transform, Load (ETL), Extract, Load, Transform (ELT) und Real-Time Data Integration.
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
ETL ist ein traditioneller und weit verbreiteter Datenintegrationsprozess. In diesem Paradigma werden Daten zunächst aus verschiedenen Quellsystemen extrahiert. Diese Quellen reichen von relationalen Datenbanken und Flat Files bis hin zu Legacy-Systemen und -Anwendungen.
Nach dem Extrahieren wird die Datenbank in einen separaten Stagingbereich oder einen Zwischenverarbeitungsserver verschoben. Hier tritt die Transformationsphase auf. Dies umfasst das Bereinigen der Daten, das Anwenden von Geschäftsregeln, das Konvertieren von Formaten, das Verbinden von Unternehmensdaten aus mehreren Quellen und das Ausführen aller erforderlichen Aggregationen oder Berechnungen, um diese auf das Zielsystem vorzubereiten.
Schließlich werden die transformierten Daten in eine Zielanwendung geladen, in der Regel in ein Data Warehouse, einen Data Mart oder einen betrieblichen Datenspeicher, wo sie für Datenanalysen, Reporting oder andere Geschäftsprozesse verwendet werden können.
ELT (Extract, Load, Transform)
ELT ist ein modernerer Ansatz für Anwendungen, vor allem angesichts des Aufstiegs von leistungsstarken Cloud Data Warehouses und Data Lakes als Tools.
Der erste Schritt, die Extraktion, ähnelt ETL, bei dem Daten aus ihren ursprünglichen Quellen extrahiert werden. Der Hauptunterschied liegt jedoch in den nachfolgenden Schritten. Anstatt die Daten vor dem Laden zu transformieren, lädt ELT die rohen oder minimal verarbeiteten Daten direkt in das Zielsystem, das oft ein skalierbarer Datenbanksee oder ein Cloud Data Warehouse ist, das in der Lage ist, große Mengen unterschiedlicher Datentypen zu verarbeiten.
Die von uns verwendete Transformationsphase findet dann innerhalb des Zielsystems selbst statt und nutzt dessen robuste Verarbeitungsfunktionen. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile, darunter eine schnellere Datenaufnahme, da Transformationen vor dem Laden keinen Engpass verursachen.
Datenintegration in Echtzeit
Die Echtzeit-Datenintegration konzentriert sich auf das Verschieben und Verarbeiten von Daten mit minimaler Latenz, um sicherzustellen, dass Informationen in den Zielsystemen fast sofort verfügbar sind, nachdem sie in den Quellsystemen erstellt oder geändert wurden.
Dieser Ansatz ist besonders wichtig für Anwendungsfälle, in denen der sofortige Zugriff auf aktuelle Informationen von entscheidender Bedeutung ist, wie z. B. Betrugserkennung, Echtzeit-Personalisierung, Betriebsüberwachung und Synchronisierung kritischer Geschäftssysteme.
Anstelle der Anwendungs-Batch-Verarbeitung verwendet die Echtzeitintegration häufig Techniken wie Change Data Capture (CDC), die Änderungen an Unternehmensdaten in Quelldatenbanken erkennt und erfasst und diese Änderungen an Zielsysteme weitergibt.
Vorteile der Datenintegration für Unternehmen
Eine effektive Datenintegration für eine Anwendung ist nicht nur eine technische Übung, die wir als Tools verwenden. Sie ist ein strategisches Gebot, das Unternehmen, die ein Data Warehouse oder ein Data Lakehouse betreiben, erhebliche und vielfältige Vorteile bietet.
Durch die Beseitigung von Datenbanksilos und die Schaffung einer zusammenhängenden Informationslandschaft können Unternehmen neue Möglichkeiten erschließen, die Performance verbessern und einen erheblichen Wettbewerbsvorteil erzielen. Die Vorteile durchdringen verschiedene Aspekte des Geschäfts, von der strategischen Planung bis zum täglichen Betrieb.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Einer der wichtigsten Vorteile von Tools zur Integration von Unternehmensdatenbanken ist die Verbesserung der Entscheidungsfindung. Wenn Daten aus verschiedenen Quellen wie Vertrieb, Marketing, Kundendienst und Betrieb konsolidiert und einheitlich dargestellt werden, erhalten Führungskräfte und Analysten einen umfassenden und genauen Überblick über Performance, Markttrends und das Kundenverhalten.
Diese ganzheitliche Perspektive, die wir benötigen, ermöglicht eine besser informierte strategische Planung, da Entscheidungen auf vollständigen und vertrauenswürdigen Informationen basieren und nicht auf fragmentierten Erkenntnissen oder Intuition.
Mit dem Zugriff auf aktuelle und konsistente Daten können Unternehmen Chancen und Bedrohungen schneller identifizieren, die Auswirkungen ihres Handelns verstehen und datenbasierte Entscheidungen treffen, die zu besseren Ergebnissen führen und Innovationen fördern.
Höhere betriebliche Effizienz
Tools zur Datenintegration spielen eine entscheidende Rolle bei der Steigerung der betrieblichen Effizienz. Viele Geschäftsprozesse basieren auf Unternehmensdaten, die sich in mehreren, oft getrennten Systemen befinden.
Der manuelle Zugriff auf diese Daten, ihr Abgleich und ihre Übertragung sind zeitaufwendig, fehleranfällig und lenken wertvolle Mitarbeiterressourcen von strategischeren Aktivitäten ab.
Die Datenintegration automatisiert diese Datenflüsse im Unternehmen und stellt sicher, dass Informationen nahtlos und genau zwischen Anwendungen und Abteilungen ausgetauscht werden. Diese Automatisierung optimiert Workflows wie Order-to-Cash, Procure-to-Pay und Customer Onboarding, wodurch Verarbeitungszeiten reduziert und redundante Dateneingaben vermieden werden.
Skalierbarkeit und Flexibilität:
Mit dem Wachstum von Geschäftsanwendungen wachsen auch die benötigten Datenmengen und die Komplexität der IT-Landschaften. Eine durchdachte Datenintegrationsstrategie stellt sicher, dass Systeme wachsende Mengen an Unternehmensdaten ohne Leistungseinbußen verarbeiten können.
Moderne Datenintegrationsplattformen sind auf Skalierbarkeit ausgelegt, sodass Unternehmen nahtlos neue Datenquellen hinzufügen, mehr Benutzer aufnehmen und sich an veränderte geschäftliche Anforderungen anpassen können.
Herausforderungen bei der Datenintegration
Die Vorteile der Datenintegration sind zwar überzeugend, doch der Weg zu einer nahtlos integrierten Datenumgebung ist oft mit Herausforderungen verbunden, für deren Bewältigung wir die erforderlichen Tools einsetzen müssen.
Um das volle Potenzial der Datenbestände eines Unternehmens auszuschöpfen, müssen diese Hindernisse unbedingt überwunden werden. Das Verständnis dieser gemeinsamen Hürden und der Strategien zu ihrer Bewältigung, einschließlich der entscheidenden Rolle von Disziplinen wie Master Data Management, ist der Schlüssel für eine erfolgreiche Initiative zur Datenintegration im Unternehmen.
Häufige Herausforderungen bei der Datenintegration
Unternehmen, die Datenintegrationsprojekte durchführen, sehen sich häufig mit einer Reihe gemeinsamer Herausforderungen konfrontiert, für deren Lösung Tools erforderlich sind.
Ein Haupthindernis ist häufig die Datenqualität. Daten in unterschiedlichen Quellsystemen können hinsichtlich Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Format erheblich variieren. Die Integration solch heterogener Daten ohne eine ordnungsgemäße Bereinigung und Standardisierung kann zu unzuverlässigen Erkenntnissen und fehlerhaften Entscheidungen führen.
Eine weitere große Hürde ist die enorme Komplexität der Integration verschiedenster Datenquellen. Moderne Unternehmen verlassen sich auf eine Vielzahl von Systemen, darunter Legacy-Anwendungen, On-Premise-Datenbanken, Cloud-Dienste und IoT-Geräte, die jeweils über eigene Datenstrukturen, APIs und Zugriffsprotokolle verfügen.
Bewältigung der Herausforderungen bei der Datenintegration
Um die Hürden der Datenintegration in Unternehmen erfolgreich zu überwinden, ist ein strategischer und vielseitiger Ansatz erforderlich.
Ein grundlegendes Element ist die Etablierung strikter Data Governance-Praktiken. Dazu gehört die Definition klarer Policies, Standards und Verantwortlichkeiten für Datenbankqualität, -sicherheit und -management während des gesamten Lebenszyklus. Auch Investitionen in geeignete Tools zur Datenintegration und in verwendete Technologien sind von entscheidender Bedeutung.
Moderne Plattformen bieten erweiterte Funktionen für die Verbindung mit verschiedenen Quellen in einem Unternehmen, die Transformation von Daten, die Automatisierung von Workflows und die Verwaltung von Metadaten. Dies kann den Integrationsprozess erheblich vereinfachen und die Effizienz verbessern.
Gründliche Planung und ein phasenweiser Ansatz für die Implementierung in einem Unternehmen können die Verwaltung komplexer Projekte erleichtern und iterative Verbesserungen ermöglichen.
Der Aufbau von internem Fachwissen durch Schulungs- und Weiterbildungsteams oder die Einbeziehung erfahrener Berater kann die Qualifikationslücke schließen.
Best Practices für eine erfolgreiche Datenintegration
Eine erfolgreiche und nachhaltige Datenintegration erfordert mehr als nur die Implementierung von Technologie. Sie erfordert einen strategischen Ansatz, kontinuierliche Sorgfalt und eine unterstützende Unternehmensumgebung. Die Einhaltung von Best Practices kann die Effektivität und Langlebigkeit von Datenintegrationsinitiativen erheblich steigern.
Planung und Strategie
Effektive Planung und Strategie sind die Grundlage für jedes erfolgreiche Datenintegrationsprojekt eines Unternehmens. Dies beginnt mit einer klaren Definition der Geschäftsziele, die mit der Integration erreicht werden sollen, wobei die Übereinstimmung mit den allgemeinen Unternehmenszielen sichergestellt wird.
Eine gründliche Bewertung der bestehenden Datenlandschaft, einschließlich Quellen, Qualität und aktuellen Herausforderungen, ist von entscheidender Bedeutung. Auf dieser Grundlage sollte eine umfassende Integrationsstrategie entwickelt werden, die den Umfang, die Wahl der geeigneten Integrationstechniken (wie ETL, ELT oder Echtzeit) und die Auswahl geeigneter Tools und Plattformen umreißt.
Das Aufstellen robuster Data Governance Policys und das Definieren von Datenqualitätsstandards für eine Anwendung wird von Anfang an den gesamten Prozess leiten und die Zuverlässigkeit der integrierten Daten sicherstellen. Ein gut durchdachter Fahrplan mit klaren Meilensteinen hilft dabei, Komplexität und Erwartungen zu bewältigen.
Überwachung und Wartung
Datenintegration ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess, der kontinuierliche Überwachung und Wartung erfordert. Nach der Bereitstellung von Integrations-Workflows ist es von entscheidender Bedeutung, Mechanismen zu implementieren, mit denen die Performance kontinuierlich verfolgt, Engpässe identifiziert und die Datengenauigkeit sichergestellt werden können.
Dazu gehören die Überwachung von Datenqualitätsmetriken, die Protokollierung von Fehlern und die Benachrichtigung relevanter Teams über Probleme in Echtzeit.
Regelmäßige Wartungsaktivitäten wie die Aktualisierung von Connectors, die Optimierung der Transformationslogik und die Anpassung an Änderungen in Quell- oder Zielsystemen sind unerlässlich, um die langfristige Integrität und Effizienz der Integrationslösung zu gewährleisten.
Die proaktive Wartung verhindert, dass kleine Probleme zu schwerwiegenden Problemen eskalieren, und sichert so die Zuverlässigkeit der Datenlieferkette.
Schulung und Support
Das menschliche Element ist entscheidend für den Erfolg der Datenintegration. Aus diesem Grund sind Training und Support unerlässlich. Technische Teams, die für die Entwicklung und Verwaltung von Integrationsprozessen verantwortlich sind, müssen gründlich in den ausgewählten Tools, Plattformen und Methoden geschult werden.
Ebenso wichtig sind Schulungen für Geschäftsanwender, die die integrierten Daten nutzen und dabei sicherstellen, dass sie verstehen, wie sie auf diese zugreifen, sie richtig interpretieren und für die Entscheidungsfindung nutzen können.
Fortlaufender Support durch Dokumentation, Helpdesks und praktische Communitys hilft Anwendern, Herausforderungen zu bewältigen und die integrierten Daten effektiv zu nutzen. Die Förderung einer datenbasierten Kultur innerhalb des Unternehmens fördert die Übernahme und optimale Nutzung integrierter Datenbestände und maximiert so den ROI.
Integration von OVHcloud und Daten
Wir bei OVHcloud wissen, dass Daten Ihr wertvollstes Kapital sind. Wir bieten ein umfassendes Service-Paket, mit dem Sie Ihr Potenzial voll ausschöpfen können - von der ersten Analyse bis hin zu praktischen Erkenntnissen. Erfahren Sie, wie unsere Datenlösungen Ihr Unternehmen voranbringen:
Cloud Analytics
Unsere leistungsstarken, vollständig gemanagten Plattformen bieten Ihnen die Tools, mit denen Sie große Datensätze schnell und kosteneffizient verarbeiten, analysieren und visualisieren können. Ob Sie Dashboards in Echtzeit erstellen, komplexe Abfragen durchführen oder Machine-Learning-Modelle entwickeln möchten: Die OVHcloud Cloud Analytics Services bieten skalierbare und Open-Source-basierte Lösungen für eine schnellere datenbasierte Entscheidungsfindung.
Data Catalog
Unser Data Catalog bietet eine zentralisierte kollaborative Plattform zur Bestandsaufnahme, Dokumentation und Anreicherung Ihrer Daten, sodass diese für alle Benutzer leicht auffindbar und vertrauenswürdig sind. Verbessern Sie die Data Governance, verbessern Sie die betriebliche Effizienz und versetzen Sie Ihre Teams in die Lage, Daten vertrauensvoll zu nutzen - in Kenntnis von Herkunft, Qualität und Kontext.
Datenplattform:
Eine stabile und skalierbare Grundlage für alle Ihre Dateninitiativen mit der OVHcloud Datenplattform. Von Batch-Verarbeitung bis hin zu Echtzeit-Streaming: Profitieren Sie von der Flexibilität und Kontrolle, die Sie benötigen, um Rohdaten in verwertbare Informationen und greifbaren Geschäftswert umzuwandeln.