Datenintegration - Ein umfassendes Verständnis
Zu den wichtigsten Faktoren eines Unternehmens gehören Daten und Informationen. Diese werden von Mitarbeitern in vielen verschiedenen Arbeitsschritten immer und immer wieder abgerufen, analysiert und verarbeitet. Das Problem dabei ist, dass diese Daten meist in unterschiedlichen Systemen abgespeichert sind, weswegen der Zugriff eine Menge Zeit kostet. Hier kommt die Datenintegration ins Spiel. Sie verfolgt das Ziel, Daten aus verschiedenen Systemen in ein Tool zu integrieren, damit die Mitarbeiter von einer Datenquelle aus auf alle Informationen zugreifen können. Wie das funktioniert und was es den Unternehmen bringt, lesen Sie in diesem Beitrag.
Datenintegration ist ein Schlüsselkonzept in der Welt der Datenverarbeitung und spielt eine zentrale Rolle bei der effektiven Nutzung von Informationen. Das Konzept bezieht sich auf den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen, um sie zu vereinheitlichen und in einem einzigen Speicherort zugänglich zu machen. Datenintegration ist ein komplexer Prozess, der spezielle Tools und Techniken erfordert, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit unterschiedlichen Datenstrukturen und -formaten zu bewältigen.
Definition: Was ist Datenintegration?
Unternehmen nutzen an ihren jeweiligen Standorten viele unterschiedliche Systeme und Tools zur Bewältigung ihrer Aufgabenbereiche. Ein Customer-Relationship-Management im Kundenservice, ein Kampagnen-übersichtstool im Marketing, Kundenanwendungen, Vertriebssysteme etc. – ihnen allen gemeinsam ist, dass sie eine Menge wichtiger Daten beinhalten. Zwar sind diese Informationen in den Anwendungen gut aufgehoben, doch was ist, wenn beispielsweise ein Mitarbeiter im Verkauf alle vorliegenden Informationen zu einem Kunden benötigt? Inklusive den erhaltenen Werbemails, den bisherigen Anrufen, den Gesprächsinhalten und den zuletzt getätigten Einkäufen? Der Vertriebsmitarbeiter muss sich dazu in viele unterschiedliche Systeme einloggen, was zu einem erhöhten Arbeitsaufwand führt und oftmals aufgrund der Auslastung nicht durchführbar ist.
Hier kommt die Datenintegration zum Einsatz. Sie führt sämtliche Daten und Informationen aus den unterschiedlichen Quellen in einer einzigen Ansicht zusammen. Dabei wird ein Prozess durchlaufen, der die Aufnahme, die Bereinigung, das Zuordnen und die Transformation der Daten passend zum Zielsystem beinhaltet.
Die Vorteile der Datenintegration sind vielfältig:
- Die Zusammenarbeit und Vereinheitlichung unterschiedlicher Systeme wird verbessert
- Durch die einheitliche Ansicht der Daten sparen sich die Mitarbeiter des Unternehmens eine Menge Zeit.
- Die Fehleranfälligkeit der Datensätze wird minimiert.
- Es kann auf mehr nützliche Daten gleichzeitig zugegriffen werden.
Das Ziel der Unternehmen besteht darin, die Übersichtlichkeit zu steigern, so leichter Entscheidungen zu finden, um letztendlich wettbewerbsfähig zu bleiben.
„Zuverlässige Informationen sind unbedingt nötig für das Gelingen eines Unternehmens.“ Christoph Kolumbus
Datenintegrationstools und ihre Bedeutung
Um eine effiziente Datenintegration zu ermöglichen, werden spezielle Tools und Lösungen eingesetzt. Diese Tools bieten Funktionen zur Extraktion, Transformation und Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie ermöglichen es den Benutzern, Daten in Echtzeit zu extrahieren, zu bereinigen und zu transformieren. Darüber hinaus bieten sie Funktionen zur Überwachung und Sicherung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die integrierten Daten konsistent und zuverlässig sind.
Integration von Daten aus verschiedenen Quellen
Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine komplexe Aufgabe, da die Daten in unterschiedlichen Formaten und Strukturen vorliegen können. Die Daten müssen bereinigt und transformiert werden, um sie zu vereinheitlichen und für die Integration vorzubereiten. Die Datenintegration umfasst auch die Zusammenführung von Datensätzen aus unterschiedlichen Quellen, um ein umfassendes Bild der vorhandenen Daten zu erhalten.
Vereinheitlichung von Datenquellen
Ein wichtiger Aspekt der Datenintegration ist die Vereinheitlichung von Datenquellen. Das bedeutet, dass die Daten in einem einheitlichen Format und einer einheitlichen Struktur vorliegen, um eine nahtlose Integration zu ermöglichen. Die Vereinheitlichung der Datenquellen erleichtert die Datenverarbeitung und -analyse, da sie ein einheitliches Verständnis der Daten gewährleistet und die Konsistenz und Genauigkeit der integrierten Daten verbessert.
Abgrenzung zur Systemkopplung
Die Datenintegration integriert, wie der Name schon sagt, Daten und Informationen aus vielen unterschiedlichen Quellen in eine Ansicht mit dem Effekt, dass die Anzahl der Schnittstellen zu anderen Programmen maßgeblich minimiert wird. Das ist der Unterschied zur Systemkopplung.
Die Systemkopplung führt unterschiedliche Systeme und Tools in eine Ansicht zusammen, ohne die Daten tatsächlich in diese Anwendung integriert zu haben. Das Tool zur Systemkopplung stellt somit nur ein Bindeglied vieler unterschiedlicher Systeme dar, was die Anzahl an Schnittstellen vergrößert. Das muss nicht per se negativ sein, es ist nur anfälliger für Fehler. Großer Vorteil der Systemkopplung ist, dass das Zusammenführen der Systeme wesentlich schneller funktioniert als die komplette Integration der Daten in ein Tool.
Wie funktioniert die Datenintegration?
Die Integration der Daten bringt einige Herausforderungen mit sich, denen Unternehmen gewachsen sein müssen. Es beginnt damit, dass sie sich im Klaren sein müssen, welche Arten von Daten überhaupt integriert werden und was mit ihnen passieren soll. Müssen sie für spezielle Analysen zur Verfügung stehen, dienen sie dem Nachschlagen und wie häufig müssen sie aktualisiert werden? Hinzu kommt, dass viele Daten in Systemen gespeichert sind, die veraltet sind. Ihnen fehlen damit Informationen wie Zeit- bzw. Datumsangaben. Ähnlich verhält es sich mit Daten aus externen Systemen, denen oftmals Details fehlen, die bei internen Daten vorhanden sind.
Um auf sämtliche Anforderungen eingehen zu können, können Unternehmen aus verschiedenen Möglichkeiten der Datenintegration wählen:
- Manuelle Datenintegration: Bei der manuellen Datenintegration werden alle Daten aus den verschiedenen Quellen händisch zusammengetragen. Aufgrund des hohen Aufwands ist dieser Prozess nur bei kleinen Unternehmen mit sehr wenigen Daten sinnvoll.
- Middleware-basierte Datenintegration: Bei dieser Form der Datenintegration fungiert das Middleware-Tool als eine Art Zwischenhändler, sammelt die Daten und überträgt sie in den Stammdatenpool. Das findet vor allem dann Anwendung, wenn das eigentliche Datenintegrationstool Probleme mit gewissen Datensätzen hat, zum Beispiel, weil diese aus veralteten Systemen kommen.
- Anwendungsbasierte Integration: Hier kommen unterschiedliche Softwares zum Einsatz, die Daten lokalisieren und integrieren. Dazu wandeln sie die Daten in eine für das Zielsystem kompatible Form um.
- Uniform-Access-Integration: Bei der Uniform-Access-Integration ist der Hauptbestandteil ein Frontend, das sämtliche Daten aus den unterschiedlichen Quellen einheitlich darstellt, während der eigentliche Speicherort die ursprüngliche Quelle bleibt. Die Daten werden also nur gleich dargestellt, während sie im Wesentlichen unterschiedlich bleiben.
- Common-Storage-Integration: Die Common-Storage-Integration ist die Weiterführung der Uniform-Access-Integration. Hierbei werden von allen Datensätzen Kopien gemacht und im Zielsystem integriert. Dort werden sie dann in einer einheitlichen Ansicht dargestellt.
Bei der Datenintegration muss also auf einiges geachtet und vieles entschieden werden. Um den Prozess möglichst unkompliziert zu gestalten, empfiehlt sich ein Tool zur Datenintegration. Hier existiert eine große Menge unterschiedlicher Anwendungen. Wie finden Sie aus dieser Masse das richtige Datenintegrationstool?
Warum ist Datenintegration wichtig?
Datenintegration spielt eine entscheidende Rolle in einer datengetriebenen Welt. Hier sind einige Gründe, warum Datenintegration wichtig ist:
Anwendungsfälle für Datenintegration
Datenintegration hat eine Vielzahl von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen. Unternehmen können Datenintegration nutzen, um kritische Unternehmensprozesse zu optimieren, beispielsweise die Verwaltung von Kundenbeziehungen, die Personalplanung oder die Bestandsverwaltung. Durch die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen können Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer Geschäftsprozesse erlangen und fundierte Entscheidungen treffen.
Effiziente Integration von Unternehmensdaten
Unternehmen sind oft mit großen Datenmengen und Daten aus verschiedenen Quellen konfrontiert. Eine effiziente Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effektiv zu organisieren und zu verwalten. Durch die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein zentrales Data Warehouse können Unternehmen ein einheitliches Datenmodell schaffen und eine einheitliche Sicht auf ihre Daten erhalten. Dies erleichtert die Analyse und Berichterstellung und trägt zur Effizienz der Geschäftsprozesse bei.
Kontinuierliche Datenqualitätssicherung
Die Datenqualität spielt eine entscheidende Rolle bei der Datenintegration. Die Überwachung und Sicherung der Datenqualität ist ein wesentlicher Bestandteil des Datenintegrationsprozesses. Durch die Implementierung einer kontinuierlichen Datenqualitätsüberwachung können Unternehmen sicherstellen, dass die integrierten Daten korrekt, konsistent und aktuell sind. Dies trägt zur Vertrauenswürdigkeit der Daten bei und ermöglicht den Benutzern, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der integrierten Daten zu treffen.
ETL - Extraktion, Transformation und Laden
ETL steht für "Extraktion, Transformation und Laden" und ist ein wichtiger Prozess in der Datenintegration. Hier sind die einzelnen Schritte des ETL-Prozesses:
Bedeutung und Vorgehensweise bei der Datenextraktion
Die Datenextraktion ist der erste Schritt des ETL-Prozesses. Hierbei werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, z. B. Datenbanken, CSV-Dateien oder APIs. Die Datenextraktion kann in Echtzeit oder in regelmäßigen Intervallen erfolgen, je nach den Anforderungen des Unternehmens.
Transformation von Daten für die Integration
Die Transformationsphase beinhaltet die Bereinigung und Umwandlung der extrahierten Daten, um sie für die Integration vorzubereiten. Dies beinhaltet die Bereinigung von fehlerhaften oder fehlenden Daten, das Umwandeln von Daten in das gewünschte Format und die Anwendung von Geschäftsregeln oder Logik auf die Daten. Die Transformation spielt eine entscheidende Rolle bei der Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen und bei der Gewährleistung eines einheitlichen Datenformats.
Laden der Daten in ein Data Warehouse
Der letzte Schritt des ETL-Prozesses besteht darin, die transformierten Daten in ein Data Warehouse zu laden. Ein Data Warehouse ist ein spezieller Speicherort für integrierte Daten, der es Unternehmen ermöglicht, die Daten für Analysen und Berichterstattung zu nutzen. Das Laden der Daten in ein Data Warehouse ermöglicht eine einfache und effiziente Datenverfügbarkeit für die Benutzer.
Lösungen zur Datenintegration
Es gibt eine Vielzahl von Tools und Lösungen, die bei der Datenintegration eingesetzt werden. Hier sind einige wichtige Tools und ihre Funktionen:
Cloud-basierte Datenintegrationslösungen
Cloud-basierte Datenintegrationslösungen ermöglichen es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen in der Cloud zu integrieren. Diese Lösungen bieten Funktionen zur Datenextraktion, -transformation und -integration in Echtzeit. Sie bieten auch erweiterte Funktionen zur Überwachung der Datenqualität und zur Sicherstellung der Datenschutzbestimmungen.
Datenbankabfragen für die Zusammenführung von Daten
Datenbankabfragen sind ein weiteres wichtiges Werkzeug für die Datenintegration. Durch die Ausführung von Abfragen können Unternehmen Daten aus verschiedenen Datenbanken oder Tabellen zusammenführen und eine einheitliche Sicht auf die Daten erhalten. Datenbankabfragen können komplexe Operationen wie Joins, Filterung und Aggregation unterstützen, um die Integration von Daten zu erleichtern.
Business Intelligence (BI) für die Erstellung von Berichten
Business Intelligence (BI) Tools bieten Funktionen zur Erstellung von Berichten und zur Visualisierung von Daten. Diese Tools können Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren und Dashboards und Berichte erstellen, um den Benutzern ein umfassendes Verständnis der Daten zu ermöglichen. Business Intelligence-Tools sind besonders nützlich für Geschäftsanwender, die schnell Einblicke in die Daten erhalten möchten.
Tool zur Datenintegration: EcholoNs Data Workflow System
Tool zur Datenintegration: EcholoNs Data Workflow System
Die Hauptschwierigkeit der Datenintegration besteht darin, dass diese Daten gefiltert, sortiert, zerteilt bzw. zusammengesetzt werden müssen und zwar unabhängig davon, aus welchem Ursprungssystem sie stammen. Das kann nicht jedes Tool leisten. Darüber hinaus sollte manuell bestimmt werden können, in welchen zeitlichen Abständen Informationen und Daten importiert werden sollen.
Das Data Workflow System von EcholoN bietet genau das. Durch die grafische Bedienoberfläche meistern Sie die Datenintegration intuitiv. Dabei erfolgt die komplette Datenkommunikation ohne Programmierung, was den Austausch äußerst bequem macht. Ziel der Software ist es, die doppelte Datenpflege zu vermeiden und damit freie Ressourcen zu schaffen. Alle Daten sind stets aktuell und korrekt – von einer einzigen Oberfläche aus.
Das Data Workflow System bietet neben den genannten noch einige weitere Vorteile gegenüber anderen, auf dem Markt erhältlichen Tools. Melden Sie sich gerne bei uns, gemeinsam finden wir die für Sie passende Lösung!
Häufig gestellte Fragen - FAQs
Was ist die Bedeutung von Datenintegration?
Datenintegration bezieht sich auf den Prozess der Kombination von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, um eine einheitliche Sicht zu bieten. Dies bedeutet, dass Unternehmen auf verschiedenste Weisen auf gespeicherte Daten zugreifen und diese für Analysen nutzen können. Datenintegration trägt dazu bei, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und verbessert die Datenqualität.
Welche Art der Datenintegration nutzt ein Unternehmen hauptsächlich?
Die Art der Datenintegration, die am häufigsten verwendet wird, ist die Datenvirtualisierung. Dabei handelt es sich um eine Technologie, die es ermöglicht, Daten in Echtzeit abzufragen und zu manipulieren, ohne dass eine physische Datenkopie vorhanden sein muss.
Wie kann der Datenintegrationsprozess automatisiert werden?
Der Prozess der Datenintegration kann durch den Einsatz von Tools und Lösungen automatisiert werden. Diese Technologien helfen dabei, Daten aus verschiedenen Quellsystemen zu sammeln, zu konsolidieren und in das Zielsystem zu integrieren.
Welche Vorteile bietet die Datenintegration?
Die Datenintegration bietet zahlreiche Vorteile für Unternehmen. Sie verbessert die Datenqualität, ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf Daten und erleichtert den Zugang zu Daten. Sie trägt auch dazu bei, Geschäftsprozesse zu optimieren und wertvolle Erkenntnisse aus den zugrunde liegenden Daten zu gewinnen.
Was sind einige häufige Herausforderungen bei der Datenintegration?
Die Herausforderungen der Datenintegration können komplex sein und beinhalten oft die Datensicherheit, die Datenqualitätskontrolle, die Einbindung einer Vielzahl von Datensätzen und das Management von heterogenen Datenquellen.
Wie integrieren Tools Daten aus verschiedenen Quellen?
Datenintegrations-Tools kombinieren Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen in einer zentralen Datenbank. Dieser Prozess, oft als ETL (Extrahieren, Transformieren und Laden) bezeichnet, sichert, dass die Daten konsolidiert, aufbereitet und für die weitere Verarbeitung bereitgestellt werden.
Was sind Best Practices für die Datenintegration?
Zu den Best Practices für Datenintegration gehört die Klärung der Geschäftsziele, die Planung der Architektur für die Datenintegration, der Einsatz geeigneter Tools und Technologien und das ständige Erheben und Überwachen der Datenqualität.
Wie trägt die Datenintegration zur Verbesserung der Geschäftsprozesse bei?
Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Sicht auf Daten im gesamten Unternehmen unterstützt die Datenintegration Entscheidungsträger dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu verbessern. Das Verständnis und die Nutzung integrierter Daten können dazu beitragen, betriebliche Effizienz zu erhöhen und Geschäftsergebnisse zu verbessern.
Welche Rolle spielt die Technologie in der Datenintegration?
Die Technologie spielt eine entscheidende Rolle in der Datenintegration. Moderne Datenintegrationslösungen bieten eine Vielzahl von Funktionen, einschließlich Echtzeit-Datenverarbeitung, Datenkonsolidierung, und die Fähigkeit, Daten aus einer Vielzahl von externen Quellen zu integrieren.
Warum ist Datenqualität für die Datenintegration wichtig?
Die Datenqualität ist für die Datenintegration von entscheidender Bedeutung, da sie die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der integrierten Daten beeinflusst. Hochwertige Daten führen zu besseren Geschäftsentscheidungen und optimierten Geschäftsprozessen.