Die Notwendigkeit der Datenintegration bei der Modernisierung von Geschäftsabläufen
In der aktuellen Ära von Big Data sind Unternehmen bestrebt, Daten aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Anwendungen, Systemen und Quellen zusammenzuführen. Dazu gehören Daten, die über ERP und CRM , E-Commerce- und marketing , Social-Media-Kanäle, databases und mehr generiert werden. Gleichzeitig erfordern das Aufkommen der Cloud-Technologie und die bevorstehende Notwendigkeit der digitalen Transformation, dass viele alteingesessene Unternehmen ihre Daten in die Cloud und moderne Anwendungen migrieren.
Die Datenintegration, die es Unternehmen ermöglicht, diese Herausforderung der Datenmigration und der Verbindung verschiedener Datenquellen zu bewältigen, ist zu einer wesentlichen Strategie für moderne Unternehmen geworden, um wettbewerbsfähig und agil zu bleiben. It hebt sich von den verschiedenen Arten von Integrationslösungen als Mittel zur Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht ab und ermöglicht es Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Was ist Datenintegration?
Bei der Datenintegration werden Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein einheitliches und konsistentes Format gebracht. Die integrierten Daten können in einem Data Warehouse, einem Data Lake oder anderen zentralisierten Systemen wie einer IntegrationsplattformiPaaS) gespeichert werden, was eine bessere Analyse und Berichterstattung ermöglicht. Durch die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen können Inkonsistenzen erkannt und korrigiert werden, was eine höhere Datenqualität gewährleistet.
Die Vorteile der Datenintegration
Die Datenintegration bietet zwar viele Vorteile, aber einige spezifische Vorteile unterscheiden it von herkömmlichen Datenverwaltungsansätzen. Hier sind einige einzigartige Aspekte, die Sie berücksichtigen sollten:
1. Nahtloser Datenaustausch
Die Datenintegration bricht Datensilos auf und macht wertvolle Informationen innerhalb und außerhalb des Unternehmens zugänglich. Dies steigert die betriebliche Effizienz und fördert eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung.
2. Qualität der Daten:
Die Datenintegration hilft, Unstimmigkeiten in den Daten zu erkennen und zu beseitigen, was zu genaueren und zuverlässigeren Informationen führt. It stellt sicher, dass die Daten genau, vollständig und aktuell sind, was für Analysen entscheidend ist.
3. Verborgene Einsichten:
Die Datenintegration ermöglicht es Ihnen, Datenpunkte zu analysieren, die zuvor isoliert waren. Die Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen hilft, Korrelationen und Muster zu erkennen, die zu bahnbrechenden Entdeckungen führen können.
4. Vereinfachte Einhaltung der Vorschriften:
Die Datenintegration kann die Bemühungen um die Einhaltung von Vorschriften rationalisieren, indem sie abteilungsübergreifend eine zentrale Ansicht der relevanten Daten bietet. Dies erleichtert it Erstellung von Berichten und die Einhaltung von Vorschriften.
5. Verbesserte Datenverwaltung:
Die Datenintegration fördert eine bessere Datenverwaltung, indem sie klare Eigentumsverhältnisse und einen eindeutigen Datenzugang schafft. Dies stärkt die Datensicherheit und minimiert das Risiko eines unbefugten Zugriffs.
Die wichtigsten Methoden der Datenintegration
Die Methoden der Datenintegration variieren je nach Geschäftsanforderungen, Datenumgebungen und technologischen Möglichkeiten. Im Folgenden werden die wichtigsten Methoden der Datenintegration erläutert:
1. ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) & ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)
ETL ist ein traditioneller Datenintegrationsprozess, der drei Hauptschritte umfasst: Extrahieren von Daten aus mehreren Quellsystemen in ein Zielsystem, Transformieren der extrahierten Daten in ein für das Zielsystem suitable Format und Laden der transformierten Daten in ein Data Warehouse, einen Data Lake, eine Integrationsplattform oder ein anderes Zielsystem.
Die ELT-Methode hingegen ist eine moderne Variante von ETL, bei der die aus mehreren Quellen extrahierten Rohdaten direkt in das Zielsystem geladen werden und die Datenumwandlung innerhalb des Zielsystems selbst erfolgt, wobei dessen Verarbeitungsleistung und Funktionen genutzt werden.
Die ETL-Methode der Datenintegration ist ideal für das traditionelle Data Warehousing, bei dem die Daten vor der Speicherung verarbeitet und transformiert werden müssen. ELT hingegen suitable für Data Lakes und Cloud-basierte Architekturen und ermöglicht mehr Flexibilität und eine schnellere Datenverarbeitung.
Lesen Sie mehr über die verschiedenen Methoden der Integration unterschiedlicher Datenquellen →
2. Integration von Chargen
Bei der Batch-Integration handelt es sich um eine Methode der Datenintegration, bei der Daten in großen Mengen in geplanten Abständen verarbeitet werden, wobei die Informationen über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und konsolidiert werden, bevor it in das Zielsystem integriert werden. Durch die Gruppierung von Daten in Stapeln können Unternehmen die Ressourcennutzung optimieren und die Systembelastung in Spitzenzeiten minimieren.
Der Ansatz der Batch-Integration ist besonders effektiv für nicht zeitkritische Vorgänge, wie z. B. Tagesabschlussberichte, Datenmigrationen und Massendatenverarbeitungsaufgaben.
3. Datenintegration in Echtzeit
Die Datenintegration in Echtzeit umfasst die kontinuierliche Verarbeitung von Daten, sobald it generiert oder empfangen werden, sodass Unternehmen jederzeit über die aktuellsten und genauesten Informationen verfügen. Die Echtzeitintegration unterstützt eine flexible Entscheidungsfindung, verbessert das Kundenerlebnis durch timely und relevante Interaktionen und hilft Unternehmen, schnell auf Marktveränderungen und betriebliche Herausforderungen zu reagieren.
Diese Methode ist unerlässlich für Anwendungen, die sofortige Datenaktualisierungen erfordern, wie Finanztransaktionen, E-Commerce-Plattformen und Live-Analyse-Dashboards.
Lesen Sie mehr über Echtzeit-Datenintegration vs. Batch-Datenintegration →
4. Integriertes EDI (Elektronischer Datenaustausch)
Unter EDI (Electronic Data Interchange) versteht man die Automatisierung des Austauschs von Geschäftsdokumenten zwischen verschiedenen Systemen und Organisationen in einem standardisierten elektronischen Format. Diese Methode ermöglicht eine nahtlose Kommunikation von wichtigen Dokumenten wie Bestellungen, Rechnungen und Lieferscheinen, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Mit integriertem EDI können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, die Transaktionsgeschwindigkeit verbessern und durch zuverlässige Kommunikation engere Beziehungen zu ihren Partnern aufbauen.
Integriertes EDI ist eine Methode zur Datenintegration, mit der Einzelhändler automatisch Bestellungen an Lieferanten senden und im Gegenzug elektronische Rechnungen erhalten können, um timely und genaue Transaktionen zu gewährleisten. Ebenso kann it Logistikunternehmen helfen, Sendungsinformationen mit Partnern auszutauschen und so die Transparenz der Lieferkette zu verbessern.
it ist jedoch zu beachten, dass herkömmliche ETL-Tools nicht über integrierte EDI verfügen und moderne Unternehmen keine middleware der nächsten Generation wie iPaaS (Integration Platform as a Service) implementieren, die die verschiedenen EDI vollständig unterstützen und integriertes EDI ermöglichen.
Lesen Sie mehr darüber wie iPaaS EDI und B2B-Integrationen und Datenaustausch in Echtzeit ermöglicht →
Was sind die Werkzeuge für die Datenintegration?
Datenintegrationswerkzeuge sind Softwareanwendungen oder Plattformen, die die Werkzeuge und den Raum zum Extrahieren und Laden integrierter Daten und zur Weitergabe umgewandelter Daten bieten. Es gibt mehrere Tools, die diese verschiedenen Methoden der Datenintegration ermöglichen, wie z. B.:
1. Manuelle Datenintegration
Manuelle Datenintegration ist der Prozess der manuellen Erfassung, Umwandlung und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von Tools wie Tabellenkalkulationen oder benutzerdefinierten Skripten. it ist zwar flexibel und kann auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten werden, aber die manuelle Integration ist fehleranfällig und für große Datenmengen nicht skalierbar. It ist am besten für kleine oder einmalige Integrationsaufgaben geeignet.
2. Data Warehousing
Data Warehousing umfasst die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Repository, dem so genannten Data Warehouse, das eine einheitliche Sicht auf die Daten des Unternehmens bietet. In der Regel It ETL verwendet, um sicherzustellen, dass die Daten bereinigt, umgewandelt und in das Warehouse geladen werden. Data Warehouses unterstützen umfangreiche Berichterstattungen und Data Mining und sind daher ideal für die Analyse historischer Daten und Business Intelligence.
3. Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung ist eine Technologie zur Datenintegration, die einen Echtzeit-Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen ermöglicht, ohne dass die Daten physisch verschoben werden müssen. It wird eine virtuelle Ebene geschaffen, die es Benutzern ermöglicht, Daten so abzurufen und zu bearbeiten, als befänden it sich in einem einzigen Repository. Durch die Unterstützung der Datenintegration nach Bedarf und den Datenzugriff in Echtzeit ermöglicht it eine schnelle Datenanalyse, reduziert die Datenduplikation und senkt die Speicherkosten,
4. iPaaS (Integrationsplattform als Dienstleistung)
iPaaS (Integration Platform as a Service) ist eine Cloud-basierte, API-gestützte Integrationslösung, die Tools und Dienste zur Verbindung verschiedener Systeme, Anwendungen und Datenquellen bereitstellt. Während sich iPaaS in der Regel auf die Anwendungsintegration konzentrieren, bieten fortgeschrittene iPaaS wie Alumio iPaaS Datenintegrations- und ETL-Funktionen. Solche iPaaS bieten eine Reihe von vorgefertigten Konnektoren, APIs und benutzerfreundlichen Schnittstellen, um die Erstellung und Verwaltung von Datenintegrationen zu vereinfachen und einen Datenaustausch in Echtzeit zu ermöglichen. Sie unterstützen verschiedene Integrationsszenarien, von einfachen Datenübertragungen bis hin zu komplexen, mehrstufigen Workflows.
Vor allem aber unterstützen iPaaS wie Alumio iPaaS eine Vielzahl wichtiger Formate wie JSON, XML, cXML, CSV, EDI und andere sowie Dateisysteme wie FTP, AWS S3, Google Cloud Storage und WebDAV und verbinden wichtige API-Protokolle wie RestAPI, OData, GraphQL und SOAP, was Integrationen erheblich vereinfacht.
Lesen Sie mehr über Anwendungsintegration vs. Datenintegration →
Die Zukunft der Datenintegration
Von den verschiedenen Datenintegrationstools, die wir untersucht haben, erweist sich iPaaS als eine robuste und vielseitige Lösung. Durch die Einbeziehung der anderen Methoden und Werkzeuge der Datenintegration bietet it umfassende Funktionen für die Datenkonnektivität und unterstützt sowohl die Batch- als auch die Echtzeit-Datenintegration. Dazu gehört auch die Unterstützung für verschiedene Formate, Dateisysteme und API-Protokolle, die iPaaS wie Alumio bieten.
Insgesamt ist eine effiziente Datenintegration ein Eckpfeiler moderner Geschäftsabläufe, der erweiterte Entscheidungsmöglichkeiten, eine verbesserte Datenqualität und eine höhere Effizienz bietet. Daher ist it von entscheidender Bedeutung, die verschiedenen Methoden, Tools und Vorteile der Datenintegration zu verstehen, um zukunftssicher zu sein und datengestützte Entscheidungen treffen zu können.
