Datenintegration im Überblick

Unternehmen erzeugen Daten in zahlreichen Anwendungen, Plattformen und Umgebungen. Finanzsysteme, Supply-Chain-Plattformen, Kundenanwendungen, Cloud-Services und externe Datenquellen liefern alle wertvolle Informationen, von denen jede einzelne schon wichtig für das Unternehmen ist. Ihr volles Potenzial entfalten sie jedoch erst, wenn sie zusammengeführt und gemeinsam ausgewertet werden. Ohne Struktur und einen koordinierten Ansatz bleiben diese Daten isoliert, sind nur eingeschränkt vertrauenswürdig und lassen sich kaum über Teams und Anwendungsfälle hinweg konsistent nutzen.

Aufgrund des wachsenden Datenvolumens und zunehmend verteilter Architekturen hat die Datenintegration erheblich an Bedeutung für Unternehmen gewonnen. Sie hilft Unternehmen dabei, den manuellen Aufwand für den Abgleich von Daten zu minimieren und die Fragmentierung von Datenpipelines aufzuheben. So entsteht eine solide Grundlage für fundierte Erkenntnisse und datengestützte Entscheidungen.

Auf dieser Seite erklären wir, was Datenintegration ist, wie sie funktioniert und welche unterschiedlichen Ansätze es gibt. Zudem zeigen wir, wie moderne Ansätze Echtzeitzugriff, einheitliche Analysen und flexible Datenarchitekturen unterstützen.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration bezeichnet den Prozess, bei dem Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer zentralen, einheitlichen Sicht zusammengeführt werden. Sie hilft Unternehmen dabei, Daten system-, anwendungs- und umgebungsübergreifend abzurufen, zu analysieren und zu nutzen.

Mithilfe der Datenintegration werden Daten aus Transaktionssystemen, Analyseplattformen, Cloud-Services und externen Quellen verknüpft. Durch die Harmonisierung von Formaten, Strukturen und fachlichen Definitionen wird sichergestellt, dass die Daten vertrauenswürdig sind und für verschiedene Anwendungsfälle genutzt werden können.

Ein durchdachter Ansatz für die Datenintegration baut Datensilos ab, erhöht die Datenqualität und schafft eine zuverlässige Basis für Analysen und operative Prozesse. Statt auf fragmentierte oder inkonsistente Datensätze zurückgreifen zu müssen, profitieren Teams von integrierten Informationen für Berichte, Prognosen und Entscheidungen.

Vorteile integrierter Daten

Die Datenintegration ist ein entscheidendes Element der gesamten Datenmanagementstrategie eines Unternehmens. Sie sorgt dafür, dass die richtigen Informationen im Unternehmen bereitgestellt werden und die Teams effizient zusammenarbeiten können. Dies geschieht durch die damit verbundene Koordinierung aller Aktivitäten und Entscheidungen zur Unterstützung des Unternehmenszwecks, nämlich der effektiven und effizienten Bereitstellung hochwertiger Produkte und Dienstleistungen.

Nachdem die Daten aus dem gesamten Unternehmen gesammelt wurden, werden sie bereinigt und validiert, um sicherzustellen, dass keine Fehler und Inkonsistenzen vorhanden sind. Anschließend können diese Daten mithilfe koordinierter Modelle für das Datenmanagement – häufig als Data Fabric bezeichnet – über mehrere Datensätze hinweg integriert und verwaltet werden. Die Modelle verknüpfen die Daten systemübergreifend und unterstützen zugleich Governance, Analysen und Echtzeitzugriff, ohne dass sämtliche Daten in einem zentralen Repository zusammengeführt werden müssen.

Eine umfassende und zuverlässige Quelle integrierter Daten hilft Unternehmen dabei, die innovativen Prozesse und Technologien zu unterstützen, die sie für ihren langfristigen Erfolg benötigen. So könnten beispielsweise Initiativen für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Industrie 4.0 ohne konsistente, integrierte Daten keine verlässlichen Ergebnisse liefern.

Ohne Datenintegration verbleiben Informationen isoliert in unterschiedlichen Anwendungen und Plattformen. Dies schränkt die operative Wirksamkeit und strategische Entscheidungsfindung des Unternehmens ein. So könnten beispielsweise wichtige Geschäftsentscheidungen auf unvollständigen oder ungenauen Analysen beruhen, wenn Datensätze nur eingeschränkt zur Verfügung stehen.

Wie funktioniert die Datenintegration?

Bei der Datenintegration werden Daten aus Quellsystemen erfasst, bei Bedarf aufbereitet und an Zielsysteme weitergegeben, wo sie für Analysen oder operative Prozesse zur Verfügung stehen.

Klassische Integrationsansätze basieren häufig auf ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden). Dabei werden Daten aus den Quellsystemen extrahiert, anhand definierter Geschäftsregeln umgewandelt und anschließend in ein Zielsystem, z. B. ein Data Warehouse, geladen.

Moderne Ansätze setzen zunehmend auf ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren). In diesem Prozess werden die Rohdaten zunächst in die Zielumgebung geladen und dort mithilfe der verfügbaren Verarbeitungsfunktionen umgewandelt. Dieser Ansatz wird insbesondere in cloudbasierten Umgebungen angewendet.

Moderne Datenintegration schließt heute auch den Einsatz von APIs sowie das Erfassen von Echtzeitdaten ein. APIs ermöglichen den direkten Austausch von Daten zwischen Anwendungen, während Streaming- und ereignisbasierte Integrationsansätze eine kontinuierliche Aktualisierung der Daten unterstützen. Diese Methoden unterstützen neben der klassischen Batch-Verarbeitung auch Echtzeitanalysen und responsive Anwendungen.

Der Prozess der Datenintegration

Der Prozess der Datenintegration umfasst in der Regel das Sammeln von Daten aus unterschiedlichen Quellen, deren Umwandlung zur Anpassung an die Geschäftsregeln sowie die Bereitstellung in Umgebungen, in denen sie analysiert oder operativ genutzt werden können. Die visuelle Darstellung dieses Prozesses macht nachvollziehbar, wie Daten durch die Integrationspipeline fließen.

Arten der Datenintegration

Es gibt unterschiedliche Arten der Datenintegration, oft abhängig von Quelle, Format und Menge sowie davon, wie häufig die Daten abgerufen oder aktualisiert werden müssen.

• Massen- oder Batch-Datenbewegung: Dies ist die häufigste Form der Datenintegration, die Datenextraktion, Datentransformation und das Laden von Daten umfasst. Batch-Integration kommt typischerweise beim Reporting, bei historischen Analysen und in Szenarien zum Einsatz, in denen keine Echtzeitaktualisierung erforderlich ist.
• Datenreplikation: Daten werden von einer Datenbank in eine andere kopiert, wobei nur geänderte Daten übertragen werden. Die Replikation hilft dabei, die Systeme synchron zu halten, und wird häufig verwendet, um Verfügbarkeit, Redundanz oder nachgelagerte Analysen zu unterstützen.
• Datenvirtualisierung: Die Datenvirtualisierung bietet eine einheitliche, logische Sicht auf alle Daten über verschiedene Systeme hinweg und unter Verwendung einer virtuellen Abstraktionsschicht. Dieser Ansatz ermöglicht den Echtzeitzugriff auf die Daten unabhängig von Standort, Quellsystem oder Format, ohne dass die Daten physisch bewegt werden müssen.
• Integration von Stream-Daten: Diese Art der Integration wird für Daten verwendet, die in einem konstanten Fluss oder Stream erzeugt werden, bei dem eine Verarbeitung oder Transformation in Echtzeit erfolgen muss. Die Stream-Integration unterstützt Anwendungsfälle wie Ereignisverarbeitung, Überwachung und Echtzeitanalysen.
• Nachrichtenorientierte Datenbewegung: Daten werden in Nachrichten gruppiert, die zwischen Anwendungen – häufig in Echtzeit – ausgetauscht werden. Die nachrichtenorientierte Integration unterstützt die asynchrone Kommunikation und wird häufig verwendet, um Systeme zu entkoppeln und gleichzeitig einen zeitnahen Datenaustausch zu ermöglichen.
• API-basierte Datenintegration: APIs ermöglichen den direkten Austausch von Daten zwischen Anwendungen und Services über standardisierte Schnittstellen. Die API-basierte Integration wird häufig für Anwendung-zu-Anwendung-Szenarien genutzt und unterstützt Echtzeitzugriffe sowie ereignisgesteuerte Architekturen.
• Hybride Datenintegration: Die hybride Datenintegration kombiniert verschiedene Integrationsansätze über On-Premises- und Cloud-Umgebungen hinweg. Sie ist besonders in verteilten Landschaften verbreitet und ermöglicht einen konsistenten Zugriff auf Daten unabhängig davon, wo sich diese befinden.

Die Herausforderung besteht darin, die richtige Art der Datenintegration für Ihre spezifische Landschaft und Geschäftsanforderungen zu wählen. Die meisten Unternehmen setzen auf eine Kombination mehrerer Ansätze. Das Verständnis dafür, wie diese Datenintegrationsmethoden in einer kohärenten Strategie zusammengeführt werden können, ist von entscheidender Bedeutung, um eine skalierbare und flexible Datenarchitektur aufzubauen.

Vorteile einer einheitlichen Daten- und Analyseschicht

Eine einheitliche Daten- und Analyseschicht bezeichnet einen Ansatz, bei dem integrierte Daten über die gesamte Datenlandschaft eines Unternehmens hinweg konsistent abgerufen, analysiert und genutzt werden können. Statt auf isolierte Datenkopien oder getrennte Reporting-Umgebungen zu setzen, schafft dieser Ansatz eine gemeinsame Grundlage für Analysen und die Entscheidungsfindung.

Mit einer einheitlichen Schicht stellen Unternehmen sicher, dass Analysen, Berichte und Planungen auf konsistenten Datendefinitionen und einem gemeinsamen Geschäftskontext basieren. Das trägt dazu bei, Diskrepanzen zwischen Teams zu reduzieren, stärkt das Vertrauen in die gewonnenen Erkenntnisse und erleichtert den Vergleich von Ergebnissen über Funktionen und Regionen hinweg.

Eine einheitliche Daten- und Analyseschicht fördert zudem Wiederverwendbarkeit und Skalierbarkeit. Statt für jeden Anwendungsfall neue Datenpipelines oder Analysemodelle aufzusetzen, können Unternehmen auf gemeinsame Datenbestände zurückgreifen. So lassen sich Erkenntnisse schneller bereitstellen, während gleichzeitig die Duplikation von Daten sowie unnötige komplexe Strukturen reduziert werden.

Wichtig bei diesem Ansatz ist, dass nicht alle Daten physisch in einem zentralen System zusammengeführt werden müssen. Datenintegration ermöglicht den Zugriff auf Daten an ihrem jeweiligen Speicherort und schafft zugleich eine unternehmensweit konsistente analytische Sicht.

Lebenszyklus und Architektur der Datenintegration

Ein strukturierter Lebenszyklus für die Datenintegration unterstützt Unternehmen dabei, die Komplexität im gesamten Unternehmen zu steuern und eine hohe Datenqualität sicherzustellen. Ein typischer Lebenszyklus umfasst:

• Planung: Definition von Integrationszielen, Datenquellen und Zielarchitekturen
• Abbildung: Identifizierung der Beziehungen zwischen Quell- und Zieldatenstrukturen
• Erfassung: Erfassung von Daten aus Quellsystemen über Batch-, Streaming- oder API-basierte Verfahren
• Transformation: Anwendung von Geschäftsregeln, Anreicherung und Formatierung
• Validierung: Prüfung der Daten auf Qualität, Vollständigkeit und Richtigkeit
• Katalogisierung: Dokumentation von Metadaten, Datenherkunft und Verantwortlichkeiten
• Überwachung: kontinuierliches Monitoring von Leistung, Zuverlässigkeit und Aktualität der Daten

Zusammen bilden diese Schritte die Grundlage für eine skalierbare und kontrollierte Architektur für die Datenintegration.

Trends und Technologien der Datenintegration

Die Umwandlung und Nutzung des Wertes von Daten ist entscheidend für Resilienz und Agilität in der heutigen Zeit. Die digitale Transformation und die Einführung neuer Technologien beeinflussen auch die Datenintegration. Innovative Trends ergänzen klassische Integrationsansätze und helfen Unternehmen dabei, die Komplexität im Unternehmen zu steuern und Daten für erweiterte Analysen und KI-gestützte Anwendungsfälle vorzubereiten.

Datenorchestrierung

Da Unternehmenslandschaften zunehmend dezentralisiert werden, die Anzahl der Datenquellen weiter zunimmt und sich die Datenarten diversifizieren, bedienen sich Unternehmen der Datenorchestrierung, um große Datenmengen effektiver verwalten zu können.

Datenorchestrierung verfolgt einen breiteren, umfassenderen Ansatz für die Datenintegration als traditionelle ETL-Verfahren. Sie koordiniert die Integration, Anreicherung und Transformation unterschiedlichster Datenarten – darunter strukturierte, unstrukturierte und Streaming-Daten – aus On-Premises-Systemen, Cloud-Umgebungen und externen Quellen. Durch die gezielte Steuerung von Datenflüssen über Systeme und Prozesse hinweg unterstützt die Datenorchestrierung Unternehmen dabei, relevantere Einblicke zu gewinnen und zugleich die Komplexität und Kosten für groß angelegte Integrationsszenarien zu reduzieren.

Data Fabric

In den letzten Jahren sind die klassischen Methoden der Datenintegration durch die Erweiterung der Datenlandschaften an ihre Grenzen gestoßen. Die zunehmende Komplexität von Datenquellen, Konnektivitätseinschränkungen und fragmentierte Architekturen erschweren die skalierbare Umsetzung der Datenintegration.

Ein Data Fabric begegnet diesen Herausforderungen mit einem deutlich agileren und resilienteren Ansatz für die Datenintegration. Durch den gezielten Einsatz von Metadaten, Automatisierung und intelligenten Prozessen reduziert ein Data Fabric die Komplexität von Integrationsworkflows und ‑pipelines. Unternehmen können so Daten über verschiedene Umgebungen hinweg flexibler verknüpfen und gleichzeitig die Governance, Konsistenz und Anpassungsfähigkeit stärken.

Hybride Datenintegration

Viele Unternehmen agieren heutzutage in hybriden Umgebungen, die sowohl cloudbasierte als auch On-Premises-Systeme umfassen. Die in diesen Systemen erzeugten Daten sind häufig über mehrere Anwendungen, Plattformen und Standorte verteilt, wodurch es schwierig wird, auf diese Daten zuzugreifen und sie konsistent zu halten.

Die hybride Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Daten über diese Umgebungen hinweg zu verknüpfen, darauf zuzugreifen und auszutauschen – unabhängig davon, wo sich diese befinden. Da sie die Integration zwischen Cloud- und On-Premises-Systemen unterstützen, helfen hybride Ansätze Unternehmen dabei, flexibel zu bleiben und gleichzeitig sicherzustellen, dass die gleichen Daten immer wieder für Analysen, Abläufe und Anwendungen genutzt werden können.

Ganzheitliche Integration

In einer schnelllebigen, digitalen Wirtschaft ist geschäftliche Agilität eine strategische Priorität. Um diese Agilität zu erreichen, reichen isolierte Integrationsinitiativen, die sich nur auf einzelne Bereiche beschränken, nicht aus.

Ein ganzheitlicher Integrationsansatz verbindet die Daten- und Anwendungsintegration in einer gemeinsamen Strategie. Wird Integration als übergreifendes Konzept statt als eine Reihe einzelner Disziplinen verstanden, lassen sich sämtliche Integrationsszenarien in hybriden Landschaften unterstützen. Das führt zu einer besseren Abstimmung zwischen Systemen, Prozessen und Daten, sodass Unternehmen effektiver auf Veränderungen reagieren können.

Datenintegration und KI

Der Erfolg von KI-Initiativen hängt vom Zugriff auf große Mengen richtiger, gut integrierter Daten ab. Fehlt eine konsistente und verlässliche Datenbasis, können KI-Modelle und -Anwendungen kaum belastbare Ergebnisse liefern.

Datenintegration spielt eine zentrale Rolle bei der Vorbereitung von Daten für KI-Anwendungen. Sie führt Informationen aus verschiedenen Systemen zusammen, harmonisiert Formate und Definitionen und stellt eine hohe Datenqualität sicher. Mit integrierten Daten können die KI-Anwendungen auf umfassendere und repräsentativere Eingabewerte zugreifen, was die Aussagekraft und Verlässlichkeit ihrer Ergebnisse deutlich erhöht.

Mit dem zunehmenden Einsatz von KI für Analysen, operative Prozesse und die Entscheidungsfindung stärkt die Datenintegration auch die Governance und Transparenz. Durch die Aufrechterhaltung der Herkunft, des Kontexts und der Kontrolle beim Datenaustausch zwischen den Systemen hilft sie Unternehmen dabei, KI verantwortungsvoll und skalierbar einzusetzen.

Auf diese Weise wird Datenintegration zu einem zentralen Wegbereiter für den Einsatz von KI, indem sie die vertrauenswürdige Datenbasis schafft, die für erweiterte Analysen, Automatisierung und intelligente Anwendungen erforderlich ist.

Anwendungsfälle für die Datenintegration

Wenn ein Unternehmen Daten generiert, können diese integriert und genutzt werden, um in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Unternehmen zugutekommen. Unternehmen, die in verschiedenen Regionen oder Geschäftsbereichen operativ tätig sind, können die Ansichten für den gesamten Betrieb konsolidieren, um zu verstehen, was funktioniert und was nicht und wo eventuell Probleme entstehen könnten.

Eine einheitliche Sicht auf das Geschäft macht es einfacher, Ursache und Wirkung system- und prozessübergreifend zu verstehen. Durch die Integration von Daten können Unternehmen schneller reagieren, ihren Kurs in Echtzeit korrigieren sowie operative und strategische Risiken minimieren.

Datenintegration bietet Unternehmen die folgenden Vorteile:

• Optimierung von Analysen: Greifen Sie auf Daten zu, stellen Sie sie in eine Warteschlange oder extrahieren Sie sie aus operativen Systemen – allgemein als Data Warehousing bezeichnet. Wandeln Sie die Daten anschließend in zuverlässige Analysen um. Durch die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen steigen die Qualität der Berichterstattung und die Aussagekraft von Analysen über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg.
• Förderung der Konsistenz zwischen operativen Anwendungen: Stellen Sie die Konsistenz auf Datenbankebene zwischen Anwendungen innerhalb des Unternehmens und über organisatorische Grenzen hinweg sicher. Datenintegration unterstützt dabei sowohl uni- als auch bidirektionale Datenflüsse und sorgt dafür, dass Anwendungen auf abgestimmte, aktuelle Informationen zurückgreifen können.
• Weitergabe von Daten außerhalb Ihres Unternehmens: Stellen Sie externen Beteiligten wie Kunden, Lieferanten und Partnern vertrauenswürdige, kontrollierte Daten zur Verfügung. Integrierte Daten unterstützen einen kontrollierten Datenaustausch und stellen dabei Genauigkeit, Sicherheit und Transparenz bei externen Interaktionen sicher.
• Orchestrierung von Datenservices: Stellen Sie alle Funktionen der Datenintegration zur Laufzeit als wiederverwendbare Datenservices bereit, auf die Anwendungen und Prozesse nach Bedarf zugreifen können. Dieser Ansatz hilft dabei, Geschwindigkeit, Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten, wenn Daten in operativen Szenarien verwendet werden.
• Unterstützung von Datenmigration und ‑konsolidierung: Erfüllen Sie die Anforderungen an die Datenübertragung und ‑transformation während der Datenmigration und ‑konsolidierung, z. B. beim Ersetzen von Altanwendungen, der Konsolidierung von Anwendungen nach Fusionen oder bei der Migration in neue Umgebungen unter Beibehaltung des Geschäftskontexts.

Geschichte der Datenintegration

Die Verknüpfung von Daten aus verschiedenen Quellen ist eine Herausforderung, seit Unternehmenssysteme Daten sammeln. Erst Anfang der 1980er Jahre begannen Informatikfachkräfte mit der Entwicklung von Systemen, die die Interoperabilität heterogener Datenbanken unterstützen.

Eines der ersten groß angelegten Datenintegrationssysteme wurde 1991 von der Universität von Minnesota eingeführt, um Tausende von Bevölkerungsdatenbanken interoperabel zu machen. Das System verwendete einen Data-Warehousing-Ansatz, bei dem Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, umgewandelt und in ein Ansichtsschema geladen wurden, um eine einheitliche Datenbasis zu schaffen.

In den Folgejahren traten verschiedene Herausforderungen auf, darunter Probleme mit der Datenqualität, der Daten-Governance, der Datenmodellierung und vor allem mit der Isolierung von Daten, weil die Informationen in den verschiedenen Systemen in Silos vorlagen.

Integrierte Daten wurden in den frühen 2010er Jahren mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT) zu einer geschäftlichen Notwendigkeit. Plötzlich erzeugte eine Vielzahl von Geräten, Anwendungen und Plattformen enorme Datenmengen. Big Data wurde zu einem großen Thema, und die Unternehmen mussten einen Weg finden, alle gesammelten Informationen zu verwalten und nutzbar zu machen.

Heutzutage nutzen Unternehmen jeder Größe und Branche die Datenintegration, um aus den in verschiedenen Anwendungen und Plattformen des Unternehmens gespeicherten Daten einen Mehrwert zu ziehen.

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