Was ist Datenintegration? Der ultimative Leitfaden

Der ultimative Leitfaden zur Datenintegration
David Liu
Zuletzt aktualisiert am 8. Dezember 2023
25 Minuten gelesen
David Liu

In einer Zeit, in der Daten als das neue Öl gepriesen werden, ist es die Fähigkeit, diese unschätzbare Ressource effektiv zu nutzen, die erfolgreiche Unternehmen auszeichnet. Stellen Sie sich ein geschäftiges Zentrum vor, das einer blühenden Stadt gleicht. Stellen Sie sich nun Daten als das Lebenselixier vor, das durch die Adern dieser Stadt fließt und jeden Winkel miteinander verbindet. Das ist die Essenz der Datenintegration - es geht darum, aus der Kakophonie der Daten, die aus unzähligen Quellen stammen, eine Symphonie zu orchestrieren.

Eine bemerkenswerte Statistik besagt, dass Unternehmen, die Datenintegration einsetzen, einen beachtlichen Umsatzanstieg von 23 % verzeichnen. Dies ist kein Zufall, sondern ein Beweis für die transformative Kraft einer einheitlichen Sicht auf Ihre Daten. Es geht darum, die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Geschäftsintelligenz zu stärken und den Umsatz zu steigern.

Begeben Sie sich mit diesem umfassenden Leitfaden auf eine Reise durch die Bereiche der Datenintegration. Ganz gleich, ob Sie den ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden) verstehen, Datenintegrationsplattformen erkunden oder sich mit den Anwendungsfällen in verschiedenen Sektoren befassen möchten - wir haben alles im Blick. Sind Sie bereit, die Schatztruhe der Datenintegration zu heben? Lassen Sie uns eintauchen.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist ein zentraler Prozess, der Daten aus verschiedenen Quellsystemen in einer einheitlichen Ansicht zusammenführt und so eine umfassende Analyse ermöglicht. Durch den Einsatz leistungsfähiger Datenintegrationstools ebnen Unternehmen den Weg für robuste Business-Intelligence-Initiativen, die wiederum fundierte Entscheidungen steuern und Geschäftsabläufe rationalisieren.

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Warum ist Datenintegration unerlässlich?

In der modernen datenzentrierten Landschaft ist die Datenintegration der Ritter in glänzender Rüstung, der für einen ununterbrochenen Datenfluss zwischen den verschiedenen Systemen eines Unternehmens sorgt. Sie ist vergleichbar mit einem supereffizienten Verkehrssystem in einer belebten Stadt, in der die Daten reibungslos und ohne Engpässe fließen und wichtige Informationen für die Analyse bereitstehen. Dies steigert die Entscheidungsfähigkeit eines Unternehmens und verdeutlicht die unbestreitbare Bedeutung eines gut organisierten Datenintegrationsprozesses in modernen Unternehmen.

Was sind einige Datenintegrationstechniken?

Die Datenintegration ist ein zentraler Prozess in der IT-Strategie eines jeden Unternehmens, bei dem verschiedene Techniken zum Einsatz kommen, die jeweils für bestimmte Anforderungen und Ergebnisse geeignet sind. Das Verständnis dieser Techniken ist entscheidend für eine effektive Datenverwaltung und Entscheidungsfindung.

Datenkonsolidierung
Unter Datenkonsolidierung versteht man die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen, zentralisierten Speicher, in der Regel einem Data Warehouse.

  • Vorteil: Diese Methode vereinfacht die Datenanalyse und Berichterstattung, da sie einen umfassenden Überblick über die kombinierten Daten bietet.
  • Anwendungsfall: Ein Einzelhandelsunternehmen, das Verkaufsdaten aus verschiedenen regionalen Geschäften konsolidiert, um die Gesamtleistung zu analysieren.

Data Propagation
Hierbei werden Daten mit Hilfe von Tools wie ETL (Extract, Transform, Load) von einem Ort zum anderen repliziert.

  • Vorteil: Es ist unerlässlich, um Daten über verschiedene Systeme hinweg aktuell und synchron zu halten.
  • Anwendungsfall: Ein Finanzinstitut verwendet ETL, um Kundendaten zwischen seinem CRM-System und Transaktionsdatenbanken zu synchronisieren.

Datenvirtualisierung
Die Datenvirtualisierung schafft eine abstrakte, integrierte Sicht auf Daten aus verschiedenen Quellen, ohne dass eine physische Konsolidierung erforderlich ist.

  • Stärken: Bietet Flexibilität und Datenzugriff in Echtzeit, ideal für dynamische Geschäftsumgebungen.
  • Anwendungsfall: Ein Gesundheitsdienstleister bietet Ärzten Echtzeit-Zugriff auf Patientendaten aus verschiedenen Datenbanken, um Diagnosen und Behandlungspläne zu verbessern.

Jede dieser Techniken hat eine spezifische Rolle in der breiteren Datenintegrationslandschaft und bietet Unternehmen die Flexibilität, die am besten geeignete Methode auf der Grundlage ihrer individuellen Datenarchitektur und Integrationsanforderungen zu wählen.

Wie wir bereits festgestellt haben, umfasst die Datenintegration eine Vielzahl von Techniken, die jeweils auf die spezifischen Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Datenkonsolidierung, -propagierung und -virtualisierung sind nur die Spitze des Eisbergs. Nach diesen grundlegenden Methoden wollen wir uns nun mit der Datenföderation befassen, einem weiteren zentralen Aspekt der Datenintegration, der einzigartige Vorteile bei der Verwaltung und dem Zugriff auf unterschiedliche Datenquellen bietet.

Was ist Data Federation im Vergleich zu Data Integration?

Data Federation ist eine wesentliche Technik der Datenintegration, die eine einheitliche Sicht auf verschiedene, verteilte Datenquellen ermöglicht. Im Gegensatz zu Methoden, die Daten physisch konsolidieren, wird bei der Datenföderation eine virtuelle Datenbank geschaffen, die es den Benutzern ermöglicht, auf Daten zuzugreifen und sie abzurufen, als ob sie von einer einzigen Einheit stammen würden. Dieser Ansatz vereinfacht die Datenanalyse und -verwaltung, insbesondere für große Unternehmen, die mit über mehrere Systeme verteilten Daten arbeiten. Er ist eine wichtige Komponente im breiteren Feld der Datenintegration und bietet einzigartige Vorteile in Bezug auf Flexibilität und Effizienz bei der Handhabung komplexer Datensätze.

Der Begriff "Datenföderation" bezieht sich auf die Idee, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und so zugänglich zu machen, als kämen sie alle von einem Ort, ohne dass die Daten tatsächlich verschoben oder kopiert werden. Das ist so, als würde man einen einzigen Bibliothekskatalog haben, der Bücher aus vielen Bibliotheken anzeigt, obwohl die Bücher an ihren ursprünglichen Standorten bleiben.

Das Verständnis der Datenföderation verbessert unser Verständnis für die verschiedenen Strategien der Datenintegration. Mit diesem Wissen können wir uns in der Vielzahl der in diesem Bereich eingesetzten Tools besser zurechtfinden. Als Nächstes werden wir diese Werkzeuge untersuchen, die unsere Daten effektiv von der Quelle zum Ziel leiten und eine nahtlose Integration und Zugänglichkeit gewährleisten.

Welche Werkzeuge werden bei der Datenintegration eingesetzt?

Wer sich auf die Reise der Datenintegration begibt, muss durch ein Meer von Tools und Plattformen navigieren. Diese Datenintegrationsplattformen, wie SnapLogic, sind die erfahrenen Kapitäne, die das Schiff inmitten eines Datensturms steuern und eine sichere Passage von der Quelle zum Ziel gewährleisten. Sie verfügen über Funktionen zur Automatisierung des ETL-Prozesses und bieten Konnektoren zu einer Vielzahl von Datenquellen wie SQL-Datenbanken, CRMs und anderen und überbrücken so die Klüfte zwischen unterschiedlichen Datensilos.

Moderne Datenintegrationstools haben sich weiterentwickelt und stellen sich neuen Herausforderungen. Sie decken jetzt ELT-Operationen, Datenintegration in Echtzeit, Datenvirtualisierung und mehr ab und erfüllen die wachsenden Anforderungen an schnellere, flexiblere und skalierbare Datenmanagementlösungen.

Wie verbessert die Datenintegration die Business Intelligence?

Das Herzstück der Datenintegration ist eine Schatztruhe mit angereicherten Business Intelligence (BI). Es ist wie eine Kristallkugel, die einen Panoramablick auf Abläufe, Kundenverhalten und Markttrends bietet. Die gewonnenen Erkenntnisse sind der Kompass, der Unternehmen zu fundierten Geschäftsstrategien und Wettbewerbsvorteilen führt.

Darüber hinaus erstreckt sich der Nutzen der Datenintegration über verschiedene Anwendungsfälle in unterschiedlichen Geschäftsbereichen. Ob es um die Optimierung von Lieferketten, die Verbesserung von Kundenerfahrungen oder die Förderung von Innovationen geht - die Erfolgsgeschichte wird oft mit der Tinte einer gut durchgeführten Datenintegration geschrieben.

Wie ist die API-Verwaltung in die Datenintegration eingebunden?

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Die API-Verwaltung ist eine nicht zu vernachlässigende Facette der Datenintegration. Eine effiziente API-Verwaltung gewährleistet die nahtlose Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen und Datenquellen und ist damit ein entscheidendes Rädchen im Getriebe der Datenintegration. Plattformen wie SnapLogic bieten robuste Lösungen für die API-Verwaltung, mit denen Sie alle Ihre APIs in großem Umfang erstellen, verwalten und sichern und so die Datenintegrationsinfrastruktur stärken können.

Die Mechanismen der Datenintegration

Das Navigieren im Bereich der Datenintegration ist wie das Zusammensetzen eines komplexen Puzzles, bei dem jedes Teil ein Fragment von Daten ist. Wenn es richtig zusammengesetzt ist, ergibt sich ein klares Bild, das Erkenntnisse liefert, die Unternehmen voranbringen. In einem Bericht von Talend heißt es zum Beispiel, dass Unternehmen mit fortschrittlichen Datenintegrationsfähigkeiten dreimal wahrscheinlicher extrem wettbewerbsfähig sind.

Was sind ETL- und ELT-Prozesse?

Der Grundstein der Datenintegration liegt in den Prozessen ETL (Extract, Transform, Load) und ELT (Extract, Load, Transform). Bei ETL geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu extrahieren, sie in ein standardisiertes Format umzuwandeln und dann in ein Zielsystem, beispielsweise ein Data Warehouse, zu laden. Im Gegensatz dazu ist ELT ein modernerer Ansatz, bei dem Daten extrahiert, in das Zielsystem geladen und dann für die Analyse transformiert werden. ELT kann zum Beispiel in Cloud-nativen Umgebungen besonders vorteilhaft sein, da es die skalierbaren Rechenressourcen der Cloud nutzen kann.

Wie interagieren Datenquellen, Quellsysteme und Zielsysteme?

Die Geschichte der Datenintegration beginnt mit Datenquellen und Quellsystemen, die von Datenbanken über ERP-Systeme bis hin zu Flat Files reichen können. Das Zielsystem ist der Ort, an dem die konsolidierten Daten ihr Zuhause finden und analysiert werden können. Zum Beispiel die Integration von Daten aus Salesforce (einem Quellsystem) in ein zentrales Data Warehouse (Zielsystem), um eine 360-Grad-Sicht auf Kundeninteraktionen zu erhalten.

Wie wird die Datenverwaltung angegangen?

Der Bereich der Datenverwaltung ist sehr umfangreich und umfasst Datenqualität, Data Governance und Stammdatenverwaltung. Eine Data-Governance-Initiative kann beispielsweise dazu beitragen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu erreichen, während die Stammdatenverwaltung die Konsistenz der Daten im gesamten Unternehmen gewährleistet.

Was ist das Wesentliche an Data Warehousing und Data Lakes?

Die Zufluchtsorte für integrierte Daten sind Data Warehouses und Data Lakes. Während Data Warehouses strukturiert und auf die analytische Verarbeitung zugeschnitten sind, handelt es sich bei Data Lakes um riesige Reservoirs, in denen Daten in ihrer Rohform gespeichert werden. In einem Data Lake können zum Beispiel Daten von IoT-Geräten gespeichert werden, die dann auf Muster hin analysiert werden können.

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Welchen Beitrag leisten Datenpipelines, Datenumwandlung und Datenvirtualisierung?

Stellen Sie sich Datenpipelines als die Autobahnen vor, die den Weg der Daten von der Quelle zum Ziel erleichtern. Die Datentransformation ist mit der Übersetzung von Sprachen vergleichbar, die sicherstellt, dass Daten aus verschiedenen Quellen einen gemeinsamen Dialekt sprechen. Datenvirtualisierung hingegen ist wie ein universeller Bibliotheksausweis, mit dem man auf Daten zugreifen kann, die in verschiedenen Bibliotheken verstreut sind, ohne sie zu verschieben.

Welche Rolle spielen Datentechniker, Konnektoren und Middleware?

Dateningenieure sind die Architekten, Konnektoren sind die Brücken, und Middleware ist der Übersetzer im Bereich der Datenintegration. Sie sorgen dafür, dass Daten nahtlos fließen, korrekt umgewandelt werden und über verschiedene Systeme hinweg zugänglich sind und ausgetauscht werden können.

Wie wird eine einheitliche Sichtweise erreicht?

Eine einheitliche Ansicht ist der Heilige Gral der Datenintegration, der durch die Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Systemen und Quellen erreicht wird. Es ist, als hätte man eine klare Linse, um einen facettenreichen Diamanten zu betrachten, wobei jede Facette eine andere Datenquelle darstellt.

So wie sich die digitale Welt entwickelt, so entwickelt sich auch der Bereich der Datenintegration. Lassen Sie uns die avantgardistischen Themen und aufkeimenden Trends erkunden, die die moderne Datenintegrationslandschaft prägen.

Datenintegration in Echtzeit: Streaming und On-Demand

Die Datenintegration in Echtzeit, die durch Streaming-Data-Technologien erleichtert wird, ermöglicht den Zugriff auf Daten bei Bedarf. Dieser Echtzeit-Zugriff ist entscheidend, um schnell fundierte Entscheidungen zu treffen - ein entscheidender Vorteil im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld.

Cloud-basierte Integration: SaaS- und On-Premises-Lösungen

Die Cloud hat die Datenintegration revolutioniert. Cloud-basierte Lösungen, einschließlich SaaS-Plattformen, bieten skalierbare, kostengünstige Alternativen zu herkömmlichen Lösungen vor Ort und bieten die Flexibilität und Zugänglichkeit, nach der sich moderne Unternehmen sehnen.

Integration großer Datenmengen: unstrukturierte Daten und Skalierbarkeit

Die Integration von Big Data ist die Antwort auf die Herausforderungen, die sich aus der schieren Menge und Vielfalt der Daten ergeben, einschließlich unstrukturierter Daten. Skalierbarkeit ist das A und O, um die explodierenden Datenmengen zu bewältigen und gleichzeitig die Leistung sicherzustellen.

IoT, API und Anwendungsintegration

Das Zusammenspiel von IoT, API und Anwendungsintegration führt zu einer neuen Sichtweise auf die Datenintegration. Diese Technologien fördern die nahtlose Konnektivität und den Datenaustausch und sorgen für Innovation und Effizienz.

Maschinelles Lernen, Analytik und datengesteuerte Prozesse

Maschinelles Lernen und Analysetools sind die Dreh- und Angelpunkte für die Gewinnung verwertbarer Erkenntnisse aus integrierten Daten. Diese Technologien in Verbindung mit datengesteuerten Geschäftsprozessen sind die treibende Kraft hinter modernen, intelligenten Unternehmen.

Namhafte Anbieter und Open-Source-Optionen

Der Markt ist voll von Anbietern, die robuste Datenintegrationstools und -lösungen anbieten. Von namhaften Anbietern bis hin zu Open-Source-Optionen haben Unternehmen eine große Auswahl, um ihre individuellen Datenintegrationsanforderungen zu erfüllen.

Was sind die verschiedenen Arten der Datenintegration?

Die Datenintegration kann in verschiedene Arten unterteilt werden, je nachdem, wie und warum Daten verschoben, gespeichert und verwendet werden.

1. Datenmigration

Datenmigration ist der Prozess der Übertragung von Datenbeständen von einer Plattform auf eine andere und damit eine Form der Integration. Sie werden diesen Begriff hören, wenn Daten von einer lokalen Datenbank zu einer Cloud-basierten Datenbank oder umgekehrt verschoben werden. Die Migration bezieht sich auch auf das Verschieben von Datenbeständen von einer Anwendung zu einer anderen.

2. Stammdatenverwaltung (MDM)

Unter Stammdatenmanagement (MDM) versteht man die Erstellung eines einzigen Datensatzes, der im gesamten Unternehmen genutzt werden kann. Der Datensatz dient als einzige Quelle der Wahrheit für Ihr Unternehmen und wird als Stammdaten bezeichnet. Er enthält Informationen über die wichtigsten Entitäten eines Unternehmens, z. B. Kunden, Produkte, Dienstleistungen, Standorte und Preise. Für MDM ist ein robustes Integrationsmodell erforderlich. Denn Daten aus internen und externen Quellen müssen abgeglichen, angereichert und von Duplikaten befreit werden, bevor sie in den Stammdatensatz aufgenommen werden.

3. Integration von Unternehmensanwendungen (EAI)

Wie der Name schon sagt, bezieht sich EAI auf die Integration zwischen verschiedenen Anwendungen und Datenbanken. Sie benötigen Daten aus Ihrem Technologie-Stack, die von einer Anwendung in eine andere fließen, z. B. Kundendaten, die von HubSpot zu Salesforce gehen, oder Mitarbeiterdaten, die von Ihrem LMS zu Ihrem HRIS gehen. Um dies zu erreichen, integrieren Sie diese Anwendungen mithilfe von integrierten, benutzerdefinierten oder Drittanbieter-Integrationen miteinander. Alle diese Integrationen fallen unter die Kategorie EAI. EAI ist von entscheidender Bedeutung, da sie zur Schaffung von Omnichannel-Kundenerlebnissen beiträgt.

4. Datenaggregation

Unter Datenaggregation versteht man das Sammeln und Zusammenstellen von Daten, die entweder in ihrer Rohform gespeichert oder für Analysen aufbereitet werden. Stellen Sie sich eine Marketingkampagne vor, die E-Mail, soziale Medien und Pay-per-Click-Werbung nutzt, um ein Online-Event zu bewerben. Die Daten zu den einzelnen Marketingkanälen werden ursprünglich in separaten Tools gespeichert und müssen daher in einem einzigen Bericht oder Dashboard zusammengefasst werden, bevor die Gesamtleistung der Kampagne analysiert werden kann.

5. Datenföderation

Bei der Datenföderation wird eine virtuelle Datenbank erstellt, die eine integrierte Sicht auf die Daten bietet. Die virtuelle Datenbank speichert nicht die Daten, sondern nur Informationen über den Speicherort der Daten.

6. Datensee

A Datensee speichert riesige Mengen an Rohdaten, die weder einem Zweck zugeführt noch für die Nutzung vorbereitet wurden. Er ist das Ergebnis der Integration von mehreren externen und internen Datenquellen. Diese Daten können verwendet werden oder auch nicht, aber sie werden wegen ihres potenziellen Wertes gespeichert und aufbewahrt. Es ist ein Repository für unstrukturierte und strukturierte Daten gleichermaßen.

7. Data Warehousing

Data Warehouses speichern strukturierte Daten aus verschiedenen Quellen. Diese Daten durchlaufen zunächst den ETL-Prozess. Sie werden in das Data Warehouse geladen, wo sie dann für Berichte, Analysen, Business Intelligence und Datenvirtualisierung verwendet werden. Beispiele für beliebte Data Warehouses sind AWS Redshift, Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Snowflake, und SAP Datasphere.

Software-Integration vs. Datenintegration

Softwareintegration und Datenintegration sind wesentliche Prozesse in der IT-Landschaft, die unterschiedlichen Anforderungen und Zielen gerecht werden.

Software-Integration: Bei der Software-Integration werden verschiedene Softwaresysteme miteinander verbunden, damit sie als eine zusammenhängende Einheit arbeiten können. Dieser Prozess ist entscheidend für die Schaffung eines einheitlichen Arbeitsablaufs, bei dem Daten und Prozesse nahtlos über verschiedene Softwareanwendungen hinweg fließen können. Beispiele hierfür sind die Integration eines Customer Relationship Management (CRM)-Systems mit einem Enterprise Resource Planning (ERP)-System, um einen reibungslosen Informationsaustausch und eine Angleichung der Prozesse zu gewährleisten.

Datenintegration: Andererseits bezieht sich die Datenintegration auf den Prozess des Sammelns, Bereinigens und Konsolidierens von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten. Dies ist wichtig, um fundierte Entscheidungen treffen zu können, da so sichergestellt wird, dass die Daten genau, konsistent und zugänglich sind. Die Datenintegration umfasst häufig Prozesse wie Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) oder Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT), Data Warehousing und Data Lake-Formationen.

Vergleich:

  1. Zielsetzung:
    • Die Softwareintegration zielt darauf ab, die Interoperabilität zwischen verschiedenen Softwaresystemen zu ermöglichen, um Geschäftsprozesse zu rationalisieren.
    • Ziel der Datenintegration ist es, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, um eine einheitliche, genaue und zugängliche Sicht auf die Daten zu erhalten.
  2. Prozess:
    • Die Softwareintegration kann die Erstellung neuer APIs, Middleware oder die Nutzung vorhandener Verbindungen erfordern, um eine reibungslose Kommunikation zwischen den Systemen zu gewährleisten.
    • Die Datenintegration umfasst in der Regel ETL/ELT-Prozesse, Datenumwandlung und Datenqualitätssicherung, um sicherzustellen, dass die Daten für die Analyse bereit sind.
  3. Ergebnis:
    • Durch Software-Integration können Unternehmen ihre Arbeitsabläufe effizienter gestalten, Datenredundanzen reduzieren und die Kundenzufriedenheit erhöhen.
    • Durch die Datenintegration sind Unternehmen besser in der Lage, Analysen durchzuführen, Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Beide Prozesse sind zwar unterschiedlich, können sich aber in dem Bestreben eines Unternehmens, ein rationalisiertes operatives Umfeld und eine datengestützte Entscheidungsfindung zu erreichen, gegenseitig ergänzen.

Was sind die verschiedenen Methoden der Datenintegration?

Wie integrieren Sie also Ihre Daten? Es gibt verschiedene Ansätze, die von der manuellen Integration bis zu Datenintegrationsplattformen reichen. Manchmal werden diese Methoden auch kombiniert, um maßgeschneiderte Integrationsarchitekturen zu erstellen.

Manuelle Integration

Eine manuelle Integration kann durch eine Punkt-zu-Punkt-Integration erreicht werden. Bei diesem Modell integrieren die Entwickler verschiedene Anwendungen und Datenbanken mithilfe von benutzerdefiniertem Code und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs).

Einheitlicher Zugang

Bei der Integration des einheitlichen Zugriffs richten die Entwickler benutzerdefinierte Dashboards und Berichte ein, die Daten aus verschiedenen Quellen abrufen und dem Datenanalysten in einer einheitlichen Ansicht präsentieren. Dies kann durch benutzerdefinierte Software oder SaaS-Lösungen erfolgen. Die Originaldaten verbleiben an ihrer Quelle und werden nur zum Zeitpunkt der Analyse repliziert.

Diese Art der Integration erfordert nicht viel Speicherplatz und ist hoch skalierbar. Allerdings müssen die Analysten bei dieser Art der Integration Datenzugriffsanfragen stellen, was die Server stark belastet.

Gemeinsame Lagerung

Bei der Integration von Daten aus einem gemeinsamen Speicher werden dieselben Methoden wie bei der Integration mit einheitlichem Zugriff angewandt, wobei zusätzlich ein Data Warehouse eingesetzt wird. Daten aus verschiedenen Quellen werden eingelesen, umgewandelt und in einem Data Warehouse gespeichert. Die Daten können dann für die Analyse verwendet werden.

Bei gemeinsamer Speicherung müssen Sie nicht mehrere Datenzugriffsanfragen stellen, was die Belastung Ihrer Server verringert. Aber Sie müssen in eine lokale oder cloudbasierte Datenspeicherung investieren.

Middleware-Integration

Jedes Softwaresystem, das als Brücke für die Datenübertragung von einer Anwendung oder Datenbank zu einer anderen dient, wird als Middleware bezeichnet. Mit der richtigen Middleware können Sie jede Anwendung in Ihr technisches System integrieren.

iPaaS

Die Integration über eine Integrationsplattform als Dienst (iPaaS) ist eine Art von Middleware-Integration. iPaaS verfügt über fortschrittliche Funktionen, um als Integrationsdrehscheibe für alle Ihre Unternehmensdaten zu dienen. Andere Arten von Middleware können nur als Brücke zwischen zwei Anwendungen dienen. Integrationsplattformen wie SnapLogic helfen Ihnen bei der Erstellung von Workflows, der Einhaltung von Datenqualitätsstandards und der vollständigen Kontrolle über Ihre Integrationsarchitektur.

Worauf sollten Sie bei einer Datenintegrationslösung achten?

Die Auswahl einer Datenintegrationslösung ist eine wichtige Entscheidung. Die richtige Wahl kann Ihre Datenprozesse beschleunigen und mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) Genauigkeit und Einfachheit gewährleisten.

Hier sind einige wichtige Überlegungen, über die Sie nachdenken sollten:

  1. Skalierbarkeit: Kann die Lösung nahtlos nach oben oder unten skaliert werden, wenn Ihr Datenimperium wächst oder neue Anwendungen und Datenbanken von Drittanbietern ins Spiel kommen? Eine Statistik von IDC prognostiziert, dass die kollektive Summe der weltweiten Daten bis 2025 auf 175 Zettabyte anwachsen wird, was den Bedarf an skalierbaren Lösungen unterstreicht.
  2. Umgebungsmanagement: Kann die Plattform sowohl öffentliche und private Clouds als auch On-Premise-Umgebungen geschickt verwalten? Eine hybride Integration könnte für die Integration von Datensätzen aus einer Vielzahl von Umgebungen sorgen.
  3. Einfachheit der Integration: Vertritt es eine No-Code-Philosophie, die Integrationen per Mausklick und nicht per Code ermöglicht? Ein solcher Ansatz vereinfacht die Erstellung und Bearbeitung von Arbeitsabläufen und macht den Prozess für Ihr Team weniger entmutigend.
  4. Benutzerfreundlich und dennoch robust: Sie ist zwar robust für die Entwickler, aber auch benutzerfreundlich für Ihre Geschäftsteams? Eine ausgewogene Lösung erleichtert sowohl technischem als auch nichttechnischem Personal die Verwaltung Ihrer Integrationsarchitektur.
  5. Anerkennung der Branche: Hat die Lösung Auszeichnungen oder positive Bewertungen von angesehenen Branchenanalysten erhalten? Eine solche Anerkennung kann ein Zeugnis für die Kompetenz und Zuverlässigkeit der Lösung sein.

Beherrschung der Datenintegration: von der Aufnahme bis zur Replikation

Datenintegration ist eine Reise, die von dem Punkt, an dem Sie Daten aus verschiedenen Quellen erhalten, bis zu dem Punkt, an dem sie für die Analyse bereit sind, reicht. Es geht um die Harmonisierung von Unternehmensdaten, wobei Methoden wie die Änderungsdatenerfassung zur Verfolgung von Datenänderungen eingesetzt werden. Ihr Datenintegrationssystem sollte die Datenmodellierung zur Definition von Datenbeziehungen und die Datenreplikation zur systemübergreifenden Duplizierung von Daten beherrschen.

Ein robuster Datenspeicher ist unerlässlich, in dem die Daten zum Lesen und Analysieren bereitstehen. Entscheidend ist der Prozess der Datenaufnahme, der die Eingabe von Daten in das System markiert. Verschiedene Datenintegrationsmethoden und -techniken werden eingesetzt, um einen reibungslosen Übergang der Daten zu gewährleisten, sei es in eine relationale Datenbank oder in andere Plattformen, um die Daten für aufschlussreiche Analysen zu veredeln.

Was sind Integrationsmuster?

Integrationsmuster sind standardisierte Lösungen für allgemeine Integrationsprobleme. Sie bieten eine Blaupause für die Lösung bestimmter Probleme auf robuste und wartbare Weise. Zu den gängigsten Mustern gehören Batch-Datensynchronisierung, Migration, Broadcast, Korrelation, Aggregation und bidirektionale Synchronisierung. Jedes Muster ist auf bestimmte Szenarien ausgerichtet und gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss und eine systemübergreifende Integration. Wenn Sie einen tieferen Einblick in die Integrationsmuster, ihre Arten und realen Anwendungsfälle erhalten möchten, lesen Sie diesen umfassenden Leitfaden zu Datenintegrationsmustern.

Generative Integration und darüber hinaus

In der sich entwickelnden Landschaft der Daten- und Softwareintegration läutet das Aufkommen der generativen Integration eine neue Ära ein. Durch die Nutzung der Leistung von generativer KI und großen Sprachmodellen werden nicht nur die Integrationsprozesse rationalisiert, sondern auch Möglichkeiten für intelligentere, autonome Systeme eröffnet. Da Unternehmen auf dem Weg in eine datenzentrierte Zukunft sind, wird die Einführung solcher fortschrittlichen Integrationsmethoden von entscheidender Bedeutung sein. Die Mischung aus Software, Daten und generativer Integration wird wahrscheinlich zu kohärenteren, erkenntnisgesteuerten Unternehmen führen, die ein noch nie dagewesenes Maß an betrieblicher Effizienz und fundierter Entscheidungsfindung erreichen und bereit sind, die komplexen Herausforderungen von morgen zu meistern.

Bei der Weiterentwicklung der generativen Integration werden Tools wie SnapGPT wahrscheinlich eine Vorreiterrolle spielen und nahtlose Verbindungen zwischen verschiedenen Systemen und Datenbereichen ermöglichen. Der Weg, der vor uns liegt, verspricht intelligente Integrationen, die eine Symphonie von Daten und Anwendungen orchestrieren, die die Agilität und Innovation von Unternehmen vorantreiben und eine neue Epoche datenzentrierter operativer Exzellenz einläuten.

Weitere Informationen zu SnapGPT finden Sie auf der SnapGPT-Seite.

Verstärken und vereinfachen Sie Ihre Datenintegrationen mit SnapLogic

Die SnapLogic-Integrationsplattform ist dazu da, Ihren Datenintegrationsprozess effizienter und einfacher zu gestalten, und zwar als No-Code-Lösung. Sie bietet Hunderte von vorkonfigurierten Integrationen, und Sie können mithilfe von Drag-and-Drop-Optionen weitere erstellen. AutoSuggest - ein KI-gestützter Integrationsassistent - bietet außerdem bewährte Empfehlungen und Anleitungen für eine intelligentere Integration.

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Der ultimative Leitfaden zur Datenintegration
VP für Unternehmensmarketing bei SnapLogic
David Liu
Leitender Produktmarketing-Manager bei SnapLogic
Kategorie: Integration
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