Datenintegration

Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden sein:

• Dateninkonsistenzen: Dateninkonsistenzen entstehen, wenn Daten aus verschiedenen Quellen unterschiedliche Formate und Strukturen aufweisen, sprich: Abweichende Benennungen, Dateitypen oder Kodierungen sorgen dafür, dass Daten eigentlich nicht mehr administrierbar sind und deshalb manuell bereinigt werden müssen. Das wiederum erfordert einen hohen Aufwand, für den in den meisten Unternehmen keine Kapazitäten vorhanden sind.

• Komplexität: Je komplexer die Daten, desto schwieriger gestaltet sich auch die Auswertung selbiger. Doch auch die Daten und Funktionsintegration ist bei hoher Komplexität durchaus anspruchsvoll, denn: In diesem Fall müssen Sie neben der eben erwähnten Dateninkonsistenz oft weitere Herausforderungen bewältigen, wie zum Beispiel eine Vielzahl an Datenquellen, hohe Datenvolumina, unterschiedliche Qualitätsstandards oder anspruchsvolle Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

• Echtzeit-Verarbeitung: Echtzeit-Verarbeitung erfordert, dass Daten unmittelbar nach ihrer Erfassung verarbeitet und integriert werden, was eine hohe Rechenleistung und niedrige Latenzzeiten voraussetzt. Dies bedeutet, dass die Systeme nicht nur schnell und effizient arbeiten müssen, sondern auch in der Lage sein sollten, große Datenströme aus verschiedenen Quellen parallel und ohne Verzögerung zu verarbeiten. Das erhöht die technische Komplexität und den Ressourcenbedarf jedoch deutlich.

• Sicherheitsanforderungen: Überall wo große Datenmengen verarbeitet werden, sind Aspekte wie Datenschutz und Compliance, von entscheidender Bedeutung, da sie sicherstellen, dass personenbezogene und geschäftskritische Daten angemessen geschützt werden. In den letzten Jahren wurden zahlreiche neue Gesetze verabschiedet, die dabei helfen sollen, Missbrauch und Datenlecks zu verhindern. Sicherheitsversäumnisse bei der Datenintegration können nicht nur rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen, sondern auch zu erheblichen Reputationsschäden führen. Der Datenschutzskandal von Yahoo aus dem Jahr 2016 dient hier als abschreckendes Beispiel.

Befindet sich die Datenintegrität in Ihrem Unternehmen auf einem hohen Niveau, eröffnet Ihnen das neue Chancen in Sachen Analyse, Prozessoptimierung und Kundenservice-Personalisierung. Insbesondere in den folgenden Anwendungsfeldern werden Sie von einer konsistenten Datenintegration profitieren

• Business Intelligence (BI): Datenintegration stellt die Weichen für fundierte Analysen und Reports, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen in einem zentralen System zusammenführt. Dadurch erhalten Sie im Unternehmen einen ganzheitlichen Überblick, können Muster erkennen, tiefere Einblicke gewinnen und auf Basis dieser verlässlichen Daten fundierte Entscheidungen treffen ‒ anstatt auf isolierte oder unvollständige Informationen angewiesen zu sein, die oftmals zu fehlerhaften Analysen und falschen Entscheidungen führen.

• Customer Relationship Management (CRM): Mithilfe von zentralisierten Kundendaten sind Unternehmen in der Lage, ein umfassendes Bild ihrer Kunden zu erhalten, indem Informationen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden. Durch die Datenintegration werden diese Daten in eine einheitliche Form gebracht und konsistent bereitgestellt ‒ was die Grundlage für personalisierte Angebote und einen verbesserten Kundenservice schafft. So können Sie Ihre Kommunikation und Angebote gezielter auf individuelle Kundenbedürfnisse ausrichten, was sich positiv auf Kundenzufriedenheit und -bindung auswirkt.

• Datenmigration: Bei Systemwechseln ist eine reibungslose Datenmigration entscheidend, da fehlerhafte oder unvollständige Übertragungen zu Datenverlusten, Systemausfällen oder schwerwiegenden Verzögerungen im Geschäftsbetrieb führen können. Eine sorgfältige Datenintegration stellt sicher, dass alle relevanten Informationen korrekt in das neue System überführt und dabei bestehende Datenstrukturen und -formate berücksichtigt werden.

• Machine Learning: Die Integration von strukturierten und unstrukturierten Daten unterstützt maschinelles Lernen und analytische Prozesse, indem sie große, umfassende Datenmengen zugänglich macht. Dies ermöglicht präzisere Vorhersagen und fundierte Entscheidungen, da Unternehmen auf ein breiteres Spektrum an Informationen zurückgreifen können ‒ und in der Lage sind, aus Big Data Muster und Trends zu extrahieren, die ansonsten verborgen geblieben wären.
  

• ETL (Extract, Transform, Load): ETL ist ein strukturierter Prozess, der es Unternehmen ermöglicht, Daten aus unterschiedlichen, oft heterogenen Quellen zu sammeln, diese Daten in ein einheitliches Format zu transformieren und sie anschließend in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse (DWH) zu laden. Dieser Prozess umfasst mehrere Schritte: Zunächst werden die relevanten Daten aus Quellen wie Datenbanken, APIs oder CSV-Dateien extrahiert. Dann werden sie durch Transformationen bereinigt, normalisiert oder aggregiert, um Inkonsistenzen zu beseitigen und die Qualität zu verbessern. Zum Schluss werden sie in einem zentralen Repository gespeichert, wo sie für Analysen und das Berichtswesen zur Verfügung stehen.

• ELT (Extract, Load, Transform): ELT stellt einen modernen Ansatz zur Datenintegration dar, bei dem die Daten zunächst in ihrem unveränderten Rohformat in das Zielsystem (häufig ein leistungsfähiges Cloud-Datenlager oder ein Data Lake) geladen werden. Durch diese Vorgehensweise können Unternehmen die enorme Speicherkapazität und Verarbeitungsgeschwindigkeit moderner Datenbanken und Data Lakes nutzen, um die Transformation der Daten direkt dort durchzuführen. Dies ermöglicht eine flexiblere und schnellere Datenanalyse. Zudem wird so der Bedarf an vorab definierten Transformationsprozessen verringert, da die Daten jederzeit für unterschiedliche Analysen und Anwendungen herangezogen werden können ‒ ohne diese jedoch erneut extrahieren oder verschieben zu müssen.
  

• EAI (Enterprise Application Integration): EAI ist darauf ausgelegt, unterschiedliche Unternehmensanwendungen und Systeme miteinander zu verknüpfen, sodass Daten und Informationen in Echtzeit zwischen diesen Anwendungen ausgetauscht werden können. Dies ermöglicht nicht nur eine erhöhte Effizienz und Konsistenz in den Geschäftsprozessen, sondern reduziert auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern, die bei manuellem Datenaustausch auftreten können. Das wiederum gewährleistet eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensdaten ‒ was für fundierte Entscheidungen und eine verbesserte Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen entscheidend ist.

• Data Virtualization: Data Virtualization ermöglicht es Unternehmen, auf Daten aus unterschiedlichen Quellen zuzugreifen und diese in einem einheitlichen Format darzustellen, ohne die Daten physisch verschieben oder kopieren zu müssen. Dafür greift man auf "virtuelle Datenmodelle" zurück, die eine dynamische Abfrage der Daten in Echtzeit ermöglichen und so eine schnellere Entscheidungsfindung unterstützen. Das reduziert den Aufwand für Datenmanagement und -integration erheblich und schafft gleichzeitig eine konsistente Sicht auf die Informationen.

• CDC (Change Data Capture): Change Data Capture ist eine Methode, die es ermöglicht, jede Änderung an den Datenquellen – wie Einfügungen, Aktualisierungen oder Löschungen – in Echtzeit zu verfolgen und zu erfassen. Durch die sofortige Reaktion auf diese Änderungen kann CDC eine kontinuierliche Datenintegration gewährleisten, indem es sicherstellt, dass alle Systeme stets mit den aktuellsten Informationen versorgt werden. Das erhöht die Datenkonsistenz und die Effizienz der Datenverarbeitung.
  

• API-basierte Integration: Eine API-basierte Integration nutzt standardisierte Schnittstellen, um den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen zu erleichtern, was einen nahtlosen Datenaustausch ermöglicht. Diese Methode fördert die Flexibilität und Skalierbarkeit, da Entwickler neue Funktionen schnell implementieren und bestehende Systeme problemlos anpassen können ‒ ohne dass dafür tiefgreifende Änderungen an der Infrastruktur erforderlich sind.