Unternehmen konkurrieren heute darum, wie schnell und gut sie aussagekräftige Erkenntnisse aus ihren Datenbeständen gewinnen können, um bessere Produkte, Dienstleistungen und letztlich Erfahrungen zu generieren. Je schneller Sie auf Erkenntnisse aus Ihren Daten zugreifen können, desto schneller können Sie in Ihrem Markt Fuß fassen und ihn anführen.
Aber wie gewinnt man diese Erkenntnisse, wenn man es mit riesigen Mengen an Big Data, verschiedenen Datenquellen, unterschiedlichen Systemen und Anwendungen zu tun hat?
Einfach - Integration von Unternehmensdaten.
Nun, vielleicht nicht "einfach". Aber machen Sie sich keine Sorgen. Aus diesem Grund haben wir "Was ist Datenintegration? Der ultimative Leitfaden" zusammengestellt.
Was ist Datenintegration?
Bei der Datenintegration werden verschiedene Datenquellen zusammengeführt, um den Nutzen der Daten zu erhöhen. Marken können eine 360°-Sicht auf ihre Kunden erstellen, indem sie Daten aus den Bereichen Marketing, Vertrieb, Support, Produkt und Finanzen zusammenführen. Dieser Überblick ermöglicht es ihnen, fundierte Entscheidungen über Produkte, Preise und Positionen zu treffen.
Angenommen, Ihr Marketing-Team sammelt Daten über die Website-Aktivitäten von Kunden auf Landing Pages, während Ihre Support-Abteilung die Kundenaktivitäten auf der Wissensdatenbank-Webseite Ihrer Marke verfolgt. Ein Mitglied des Produktteams könnte diese Datensätze integrieren und feststellen, dass Kunden häufig von Produkt-Landingpages auf die Ressourcenseiten der Wissensdatenbank gelangen - was sie dazu veranlasst, mehr Produkt-Ressourcenseiten auf ihren Landingpages einzubinden, um Kunden zu informieren.
Ist Datenintegration das Gleiche wie ETL?
ETL (Extraktion, Transformation und Laden von Daten) ist eine Art der Datenintegration, bei der Daten aus Transaktions- oder operativen Systemen in ein Data Warehouse oder einen Data Lake zur Analyse und Berichterstattung verschoben werden.
ETL ist zwar eine Art der Datenintegration, aber nicht jede Datenintegration beinhaltet ETL. Für die Integration von Echtzeitdaten und die Datenföderation ist beispielsweise kein ETL-Prozess erforderlich.
Warum Sie sich um Ihre Datenintegration kümmern sollten
Wo auch immer Sie sich auf Ihrem Weg der digitalen Transformation befinden, Datenintegration ist der Schlüssel zum Fortschritt.
Die Datenintegration fördert eine intensive Zusammenarbeit und steigert die Effizienz, indem sie die Automatisierung von Arbeitsabläufen ermöglicht. Das Ergebnis? Ihre Teammitglieder können mehr Zeit mit der Analyse von Daten verbringen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt nach Informationen zu suchen und einfache Verwaltungsaufgaben zu erledigen.
Wenn Sie nicht an den Aufbau hochwertiger Datenintegrationen glauben, schauen Sie sich einfach Ihre Konkurrenten an.
Viele Marken erkennen den Wettbewerbsvorteil, den die Verbindung ihrer Datenquellen zur Verbesserung ihrer Arbeitsabläufe bietet. Laut dem Gartner Magic Quadrant for Data Integration Tools werden bis 2024 manuelle Datenintegrationsaufgaben durch die Einführung von Data Fabric Design Patterns, die eine erweiterte Datenintegration unterstützen, um bis zu 50 % reduziert werden. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz werden das Wachstum im Integrationssektor in den kommenden Jahren weiter vorantreiben.
McKinsey sagt auch voraus, dass Mitarbeiter in allen Branchen Daten in ihren Prozessen verwenden werden, was einen Bedarf an fortschrittlichen Integrationslösungen schafft. Das Beratungsunternehmen geht sogar davon aus, dass Unternehmen Datenbestände wie Produkte behandeln und spezielle Teams für die Integration einsetzen werden.
Überzeugt? Lesen Sie weiter, um mehr über die Arten und Methoden der Datenintegration zu erfahren, damit Sie auf der Grundlage der vernetzten Informationen Ihres Unternehmens umfassende Erkenntnisse gewinnen können.
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. Unternehmen Application Integration (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. Datenverbund
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
In einem Data Lake werden riesige Mengen an Rohdaten gespeichert, die weder einem Zweck zugeführt noch für die Nutzung aufbereitet 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 Data Warehouse Cloud.
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?
Ihr Datenintegrationstool sollte Ihre Prozesse schneller, genauer und einfacher machen, indem es KI und ML zur Aufbereitung und Verarbeitung von Daten nutzt.
Über diese allgemeinen Anforderungen hinaus gibt es einige Fragen, die bei der Prüfung von Datenintegrationsplattformen zu stellen sind:
- Ist sie skalierbar? Wenn Ihre Daten wachsen oder Sie Anwendungen und Datenbanken von Drittanbietern einbeziehen, müssen Sie sie möglicherweise vergrößern oder verkleinern.
- Kann es Umgebungen von öffentlich bis privat und vor Ort verwalten? Möglicherweise müssen Sie Datensätze aus einer beliebigen Kombination der drei Bereiche integrieren.
- Bietet sie Klicks und keinen Code, um die Integration zu erleichtern? Codefreie Lösungen erleichtern Ihrem Team die Erstellung und Bearbeitung von Arbeitsabläufen und Integrationen.
- Ist sie robust genug für Entwickler, aber auch einfach genug für Ihre Geschäftsteams zu bedienen? Für die Verwaltung Ihrer Integrationsarchitektur benötigen Sie sowohl technische als auch nichttechnische Mitarbeiter.
Verbessern und vereinfachen Sie Ihre Datenintegration 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. Unsere Iris AI - ein KI-gestützter Integrationsassistent - bietet außerdem bewährte Empfehlungen und Anleitungen für eine intelligentere Integration.
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