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Was ist Datenintegration?

Erfahren Sie, was die Datenintegration bedeutet, warum sie ein integraler Bestandteil Ihrer Softwareentwicklungs- und IT-Prozesse ist und wie sich neue Datenverbindungen auf Beziehungen zwischen Tools und Teams auswirken.

Datenintegrationsdefinition

Datenintegration ist der Prozess zum Kombinieren von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, um Benutzern eine einzige einheitliche Ansicht bereitzustellen. Integration ist das Zusammenführen kleinerer Komponenten in einem einzigen System, damit es als ein Ganzes funktioniert. Im IT-Kontext gehört dazu auch das Zusammenfügen verschiedener Datensubsysteme, um ein größeres, umfassenderes und einheitlicheres System zwischen mehreren Teams zu erstellen, durch das einheitliche Erkenntnisse für alle gewonnen werden.

Datenintegration hilft dabei, alle Datentypen unter Berücksichtigung von Wachstum, Volumen und aller unterschiedlichen Formate erheblich zu konsolidieren. Wenn sie diese kombinieren, um auf Grundlage eines Datensatzes zu arbeiten, können Unternehmen interne Abteilungen dabei unterstützen, Strategie und Geschäftsentscheidungen genau im Blick zu behalten und handlungsrelevante und triftige Geschäftserkenntnisse für kurz- und langfristigen Erfolg zu gewinnen. Als integraler Bestandteil der Datenpipeline hilft die Zusammenführung von Integration, Datenerfassung, -verarbeitung, -transformation und -speicherung Ihrem Unternehmen dabei, Daten unabhängig von Typ, Struktur oder Volume zu aggregieren.

Wie integrieren Sie Daten?

Das Verständnis, wie die Datenintegration funktioniert, ist entscheidend, um zu verstehen, wie sie Ihren Mitarbeitern, Prozessen und Ihrer Technologie hilft. Wenn Organisationen datengesteuerter werden, wird das Erreichen eines einzigen Zugriffspunkts aus Datenspeicher, Zugriff, Verfügbarkeit und Qualität zu einem immer schwierigeren Vorgang. Um Daten von einem System in ein anderes zu verschieben, müssen Sie einen definierten Pfad erstellen.

Eine gängige Art der Datenintegration ist die Datenerfassung, bei der Daten aus einem System auf zeitgesteuerter Basis in ein anderes System integriert werden. Ein anderer Typ der Datenintegration bezieht sich auf einen bestimmten Satz von Prozessen für Data Warehousing, der als Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) bezeichnet wird. ETL besteht aus drei Phasen:

  • Extrahieren von Daten aus mehreren Quellen und Verschieben in einen Stagingbereich.
  • Transformieren oder konvertieren Sie die Daten, und ordnen Sie sie dann in ein geeignetes Format für das Laden in ein Data Warehouse um.
  • Laden der transformierten Daten in eine analytische Data Warehouse-Umgebung.

Eine weitere Alternative ist Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT), wobei dem die Verarbeitung zu den Daten verlagert wird, um die Leistung zu verbessern.

Datenintegration kann auch Bereinigung, Sortierung, Anreicherung und zusätzliche Prozesse umfassen, um die Daten einsatzbereit zu machen. Es gibt ein paar verschiedene Möglichkeiten zum Integrieren von Daten – alles hängt von der Notwendigkeit, der Unternehmensgröße und den verfügbaren Ressourcen ab. Neben ETL und ELT sind einige andere Strategietypen:

  • Datenreplikation
  • Datenvirtualisierung
  • Change Data Capture
  • Streamingdatenintegration

Die Vorteile der Datenintegration

Sie können es vielleicht nicht erkennen, aber die Datenintegration ist ein Prozess, den viele Teams für Softwareentwicklung und IT-Vorgänge (DevOps) verwenden. Ein Beispiel dafür ist, wie Sie über Ihre Technologie für die Zukunft denken. Ständig darüber nachzudenken, wie Ihr Team Anwendungen erstellen, testen und bereitstellen kann, ist der Schlüssel zu einem erfolgreichen DevOps-Programm. Vom Experimentieren bis hin zur taktisch operativen Bereitstellung benötigen Sie Programme und Anwendungen, die auf Ihre Zielgruppe ausgerichtet sind, oder Sie riskieren, sie gegenüber Ihren Mitbewerbern zu verlieren. Durch die Integration von Daten in Ihre Anwendungsstrategien und das Gewinnen von Erkenntnissen über den Prozess bleiben Sie auf dem laufenden und präzisen Stand.

Die Datenintegration kann Ihrer Organisation sowohl kurz- als auch langfristig dienen. Zu den Vorteilen gehören:

  • Bessere Daten

    Bereitstellen von wertvolleren Daten, sowohl in Integrität als auch in Qualität.

  • Bessere Zusammenarbeit

    Verbessern der Zusammenarbeit mit einer nahtlosen Wissensübertragung zwischen Systemen, was bedeutet, dass weniger Fehler auftreten.

  • Schnelle Verbindungen zwischen Datenspeichern

    Durch das Hinzufügen eines effektiven Datenintegrationssystems mit nahtlosen Verbindungen wird sichergestellt, dass Sie Ihre Daten immer bei Bedarf erreichen können.

  • Höhere Effizienz und ROI

    Da Sie schnell auf Daten zugreifen können, reduzieren Sie Fehler.

  • Bessere Kunden- und Partnererfahrungen

    Wenn Sie die Wünsche und Anforderungen Ihrer Kunden beibehalten können, können Sie sie ihnen erfüllen. In einer Produktionsumgebung können Sie beispielsweise bei Lieferanten bestellen, wenn Sie Ihren Bestand auffüllen müssen.

  • Ein umfassender Überblick über Ihr Unternehmen

    Dies umfasst ein vollständiges Bild von Business Analytics, Insights und Intelligence— sowie eine vollständige Übersicht über Prozesse und Leistung.

Mit einem Blick aus der Vogelperspektive auf das Unternehmen kann Ihr Team festlegen, wie Ihre Ergebnisse der Datenintegration zu Ihrem Erfolg beitragen. Es gibt jedoch einige Situationen, in denen bei der Datenintegration Probleme auftreten können.

Die Herausforderungen der Datenintegration

Die Explosion von Daten, Datenquellen und Datenstrukturen in Kombination mit Änderungen an Infrastrukturdiensten, Computeleistung, Analysetools und Machine Learning hat die Integration von Daten in Unternehmen transformiert.

Eine der größten Herausforderungen, die beim Lernen, wie Daten in Ihre aktuellen Systeme integriert werden, auftreten können, sind die inhärenten Schwierigkeiten bei der Verknüpfung verschiedener Systeme in einem. Dies kann folgende Folge haben:

Ihre Daten können nicht schnell gefunden werden

Wenn Sie nicht finden können, was Sie brauchen, werden Sie und Ihr Team schließlich eine Menge Zeit verschwenden. Dies wirkt sich auf die Produktivität aus, weil Sie möglicherweise Datengruppen haben, auf die andere Personen nicht zugreifen können, die sie ebenfalls benötigen, oder die Erkenntnisse aus den Daten verwenden könnten, um bessere Strategien zu erstellen.

Daten niedriger Qualität oder veraltete Daten

Wenn Sie ständig Daten sammeln, haben Sie zu jeder Zeit eine Menge davon – und wenn es keine Standards für die Dateneingabe und -wartung gibt, könnten Sie eine Menge ungenauer, veralteter, doppelter und unzureichender Daten sammeln. Sie benötigen eine Option, mit der Sie inkonsistente Daten organisieren können.

Daten, die mit anderen Anwendungen gekoppelt sind

Wenn Daten an andere Anwendungen gekoppelt und davon abhängig sind, insbesondere Legacy-Anwendungen, kann die Verwendung an anderer Stelle erschwert werden.

Unterschiedliche Formate und Quellen

Sie werden Anwendungen für viele verschiedene Teams haben, einschließlich Vertrieb, Marketing, Kundendienst und Logistik. Da auf diese Tools über mehrere Teams zugegriffen, organisiert und gewartet wird, sind die Datenformate möglicherweise nicht alle konsistent. Selbst ein einfaches Schreiben einer Telefonnummer im In- und Ausland kann dazu führen, dass Ihre Daten nicht ausgerichtet sind.

Ihr Team verwendet die falsche Software

Auch wenn Sie bereits eine Integrationslösung verwenden, bedeutet dies nicht, dass Sie den richtigen Lösungstyp oder sogar die Lösung selbst richtig verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie untersuchen, was Ihre Datenintegrationslösung wann leisten soll.

Zu viele Daten

Ja, Sie können zu viele Daten haben. Wenn Sie keinen Plan dafür haben, wann und wie Sie Daten sammeln, könnten Sie am Ende eine Menge Informationen erhalten, die Sie nicht benötigen, während die Informationen, die Sie benötigen, untergehen.

Datenintegrationstools und -technologie

Es stehen viele Datenintegrationstechniken auf allen Ebenen Ihrer Organisation zur Verfügung – von manuell bis vollständig automatisiert. Zu den typischen Methoden gehören:

Manuell

Da es keine einheitliche Ansicht gibt, können alle Benutzer über alle Quellsysteme auf alle benötigten Daten zugreifen.

Anwendungsbasiert

Diese Methode eignet sich am besten für kleine Teams und erfordert, dass jede Anwendung die Integration implementiert.

Middlewaredaten

Diese Methode fungiert als Vermittler und normalisiert die Daten, die dem Masterpool hinzugefügt werden sollen. Middleware kann dabei helfen, Daten aus Legacyanwendungen zu übertragen, wenn sie keine Verbindung mit anderen neueren Anwendungen herstellen können.

Einheitlicher Zugriff

Daten verbleiben in den Quellsystemen mit mehreren definierten Ansichten, die allen Benutzern eine einheitliche Ansicht bieten.

Allgemeiner Datenspeicher

Diese Methode erstellt ein neues System, das Daten aus der primären Quelle kopiert, während zusätzliche Daten außerhalb der ursprünglichen Quelle verwaltet werden.

Datenintegrationstools sind softwarebasierte Tools, die Daten erfassen, konsolidieren, transformieren und von der Ursprungsquelle an ein Ziel übertragen sowie Zuordnungen und Datenbereinigungen durchführen.

Die hinzugefügten Tools bieten das Potenzial, Ihren Prozess zu vereinfachen. Zunächst müssen Sie jedoch die Attribute identifizieren, die ein gutes Datenintegrationstool ausmachen. Einige der Features, die Ihr Datenintegrationstool aufweisen sollte, sind:

  • Leicht zu erlenen und verwenden
  • Viele vordefinierte Connectors für optimale Anpassbarkeit
  • Open Source für mehr Flexibilität
  • Portabilität
  • Cloudfunktionen für alle Ebenen

Datenintegrationsplattformen umfassen in der Regel die folgenden Tools:

Datenkataloge

Unterstützt Unternehmen beim Auffinden und Inventarisieren von Datenressourcen in mehreren Silos.

Datenbereinigung

Tools, die Daten durch Ersetzung, Änderung oder Löschung erkennen und korrigieren.

Datenconnectors

Verschieben von Daten aus einer Datenbank in eine andere und Verarbeiten von Transformationen.

Datenerfassung

Auf diese Weise können Sie Daten sammeln und importieren, um sie sofort zu verwenden oder für später zu speichern.

Data Governance

Tools, die die Verfügbarkeit, Sicherheit, Nutzbarkeit und Integrität von Daten sicherstellen.

Datenmigration

Verschieben von Daten zwischen Computern, Speichersystemen oder Anwendungen.

ETL-Tool

Wie bereits erwähnt, ist die gängigste Integrationsmethode.

Masterdatenverwaltung

Helfen Sie Unternehmen, durch Taxonomie an Standarddatendefinitionen, Klassifizierungen und Kategorien festzuhalten, um eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen.

Erstellen eines Integrationsplans

Um sicherzustellen, dass Ihre Integrationsimplementierung so reibungslos wie möglich verläuft, müssen Sie die folgenden fünf Schritte ausführen:

Bereinigen Ihrer Daten

Bevor Sie irgendetwas anderes tun, bereinigen Sie Ihre Daten. Wenn Ihre Daten nicht bereinigt sind, können sie nicht verwendet werden. Sehen Sie sich Ihre vorhandenen Anwendungen an, und entfernen Sie Duplikate, stellen Sie sicher, dass keine veralteten oder ungültigen Daten vorhanden sind, und optimieren Sie die Kanäle, aus der Sie Ihre Daten sammeln.

Einführung leicht verständlicher Prozesse

Sie benötigen unternehmensweite Standards für die Dateneingabe und -wartung. Sie können einem Team oder einer Person die Verantwortung zuweisen, die Qualitäts- und Verwaltungsprozesse beizubehalten. Wenn Sie keine Person oder ein Team auswählen können, bestimmen Sie Prozesse, denen jeder folgen muss, um sicherzustellen, dass die Daten sauber, aktualisiert und organisiert werden, außerdem dokumentieren Sie, wie Ihre Anwendungen verbunden sind, um vollständige Transparenz zu gewährleisten.

Sichern Sie Ihre Daten

Stellen Sie als zusätzliche Sicherheitsmaßnahme sicher, dass Ihre Daten in der Cloud oder auf einem physischen Laufwerk gesichert werden. Das Speichern Ihrer transformierten Informationen in einem Data Factory, fördert Ihre Strategien.

Wählen Sie die richtige Software aus.

Durch die Automatisierung Ihrer Datenverwaltungsaufgaben zur automatischen Synchronisierung wird die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe reduziert, Ihre Datenformate vereinheitlicht und Fehler reduziert. Wenn Sie Ihr Tool auswählen, sollten Sie sich fragen:

  • Welche Daten müssen integriert werden?
  • Welche Anwendungen müssen integriert werden?
  • Welche Organisationsdatenflüsse benötigen Sie? Muss es sich um eine unidirektionale Kommunikation oder einen bidirektionalen Informationsfluss handeln?
  • Benötigen Sie Daten für die Synchronisierung in Echtzeit oder aufgrund einer bestimmten Aktion?

Verwalten und Pflegen Ihrer Daten

Das Bereinigen von Daten ist ein laufender Prozess. Wenn sie die richtigen Tools verwenden, die mit Ihrem Unternehmen wachsen können, wird Ihre Erfolgsstrategie gefestigt. Wenn Sie sicherstellen, dass Sie über aktuelle und konsistente Daten verfügen, erhält Ihr Team bessere datengesteuerte Einblicke in die Anforderungen Ihrer Benutzer.

Während die Datenintegration mit Organisationen begann, die erkannten, dass sie mehr als eine Lösung benötigen, um alle empfangenen Daten zu sortieren und zu verwalten, haben wir seitdem ermittelt, wie sie die Komplexitäten und Herausforderungen beim Verknüpfen mehrerer Datasets verwalten können. Die Verwendung von Techniken, die Vorgänge konsolidieren und die technischen und analytischen Anforderungen Ihres Unternehmens unterstützen, steht im Mittelpunkt jeder erfolgreichen Datenintegrationslösung.

Mit der Datenintegration können Sie Software verbinden, um einen kontinuierlichen und effektiven Datenfluss von End-to-End in Ihrer Organisation einzurichten und sicherzustellen, dass alle wichtigen Player zugriff auf die benötigten Daten haben, wann immer sie sie benötigen.

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