Herausforderungen bei der Datenintegration

Obwohl die Vorteile und die Bedeutung der Datenintegration unbestreitbar sind, ist es wichtig, die Herausforderungen zu berücksichtigen, mit denen Unternehmen konfrontiert sein könnten:

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‍Datensilos

‍Dies sind isolierte Datenrepositorien, die nicht mit anderen Datenquellen verbunden sind. Um sie zu überwinden, sind Zusammenarbeit und die richtigen Integrationstechnologien erforderlich.

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Herausforderung: Datensilos entstehen, wenn Informationen von einer einzelnen Abteilung oder Einheit innerhalb einer Organisation aufbewahrt, verwaltet und abgerufen werden, wodurch sie für andere unzugänglich sind. Diese Silos behindern den Informationsfluss und machen die unternehmensweite Datenintegration zu einer schwierigen Aufgabe.

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Beispiel: Ein multinationales Unternehmen hat separate Abteilungen für Vertrieb, Marketing und Kundenservice. Jede Abteilung verwendet ihr System, um Daten ohne jegliche Vernetzung zu speichern. Wenn das Unternehmen die gesamte Kundenreise analysieren möchte, ist die Aufgabe aufgrund der isolierten Daten in diesen Silos umständlich.

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Datensicherheit und Compliance

‍Da Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden, ist die Gewährleistung ihrer Sicherheit von größter Bedeutung. Integrationslösungen müssen robuste Sicherheitsfunktionen zum Schutz vertraulicher Informationen bieten.

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Herausforderung: Mit der zunehmenden Verbreitung von Integrationen werden auch Datenzweige immer üblicher. Daher ist die Gewährleistung der Sicherheit integrierter Daten von größter Bedeutung. Darüber hinaus erhöht die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (wie der DSGVO) die Komplexität noch weiter.

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Beispiel: Ein Fintech-Unternehmen integriert Kundenfinanzdaten aus verschiedenen Quellen. Wenn diese Daten, zu denen auch vertrauliche Informationen wie Kontonummern gehören, nicht verschlüsselt und angemessen geschützt werden, besteht die Gefahr schwerwiegender behördlicher Sanktionen und des Verlusts des Kundenvertrauens.

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Qualität der Daten

‍Eine schlechte Datenqualität aus einer Quelle kann die Integrität des gesamten integrierten Datensatzes gefährden. Daher sind die Normalisierung und Validierung der Daten bei der Integration von entscheidender Bedeutung.

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Herausforderung: Inkonsistente und qualitativ schlechte Daten können jegliche Integrationsbemühungen vergeblich machen. Probleme wie fehlende Werte, Duplikate oder fehlerhafte Einträge können die Zuverlässigkeit des integrierten Datensatzes beeinträchtigen.

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Beispiel: Ein Gesundheitssystem zielt darauf ab, Patientenakten aus verschiedenen Kliniken zu integrieren. Wenn eine Klinik das Patientengewicht in Kilogramm und eine andere in Pfund ohne klare Differenzierung aufzeichnet, wird der resultierende Datensatz inkonsistent und möglicherweise irreführend.

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Komplexität

‍Das schiere Datenvolumen und die Vielfalt der Quellen können die Integration zu einer komplexen Aufgabe machen, die den Bedarf an speziellen Tools und Fachwissen erfordert.

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Herausforderung: Die schiere Menge der heute generierten Daten in Kombination mit der Geschwindigkeit, mit der sie erstellt und gesammelt werden, stellt eine Herausforderung für eine zeitnahe und effiziente Integration dar.

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Beispiel: Ein beliebter Online-Streaming-Dienst möchte das Nutzerverhalten analysieren. Angesichts der Millionen von Nutzern und der kontinuierlichen Daten über ihre Sehgewohnheiten, Vorlieben, Pausen und mehr wird die Integration dieser Daten in Echtzeit zu einer Herkulesaufgabe.

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Datenformate

‍Die Vielfalt der Datenformate kann bei der Integration eine Herausforderung darstellen. Ganz gleich, ob es sich um strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken oder um unstrukturierte Daten aus sozialen Medien handelt, jedes muss anders behandelt werden.

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Herausforderung: Daten gibt es in einer Vielzahl von Formaten — von strukturierten Datensätzen in SQL-Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Daten in E-Mails oder sozialen Medien. Die Integration dieser unterschiedlichen Datentypen erfordert einen erheblichen Aufwand.

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Beispiel: Eine E-Commerce-Plattform versucht, ihre Kundendaten (in einer relationalen Datenbank gespeichert) mit Stimmungsanalysen aus Kundenrezensionen (die als unstrukturierter Text aus sozialen Medien extrahiert wurden) zusammenzuführen. Diese Verschmelzung stellt aufgrund der großen Unterschiede in den Datenstrukturen eine Herausforderung dar.

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Integrationsanforderungen in Echtzeit

‍In einigen Szenarien benötigen Unternehmen eine Datenintegration in Echtzeit, was technisch anspruchsvoll und ressourcenintensiv sein kann.

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Herausforderung: Während die Stapelverarbeitung nach wie vor üblich ist, erfordern viele Szenarien jetzt eine Datenintegration in Echtzeit. Dies zu erreichen, ohne dass es zu Systemverzögerungen oder Ausfallzeiten kommt, ist eine Herausforderung.

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Beispiel: Ein Bestandsverwaltungssystem für einen großen Einzelhändler muss Verkaufsdaten in Echtzeit integrieren, um sicherzustellen, dass die Lagerbestände sofort aktualisiert werden. Jede Verzögerung kann zu Überbeständen oder Fehlbeständen führen.