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Digitale Daten einer Teilchenwelle und Netzwerkverbindung

Was ist Datenintegration?

Bei der Datenintegration handelt es sich um eine Reihe von Methoden, Tools und Architekturverfahren, die es Unternehmen ermöglichen, alle Arten von Daten heranzuziehen, zu kombinieren und zu nutzen. Neben der Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Systemen stellt der Prozess sicher, dass die Daten bereinigt und fehlerfrei sind, um ihren Nutzen für das Unternehmen zu optimieren.

 

Integrierte Daten sind besonders hilfreich für Unternehmen mit einer vielfältigen und verteilten Landschaft, in der eine Reihe von Datenquellen und Assets Informationen generieren. In diesen Fällen sind die Daten oft isoliert und nicht mit anderen Geschäftsdaten verbunden, sodass das Unternehmen keine einheitliche Sicht auf sein Geschäft hat.

 

Mit Datenintegration kann das Unternehmen sein wahres Potenzial ausschöpfen. Wichtige Entscheidungen beruhen auf präzisen Informationen, und neue Technologien, die sich auf saubere Daten stützen, können implementiert und optimiert werden, wodurch das Unternehmen innovativer und erfolgreicher wird.

Geschichte der Datenintegration

Die Verknüpfung verschiedener Datenquellen ist ein Problem, seit Unternehmenssysteme Daten sammeln. Erst Anfang der 1980er Jahre begannen Informatiker mit der Entwicklung von Systemen, die die Interoperabilität heterogener oder unterschiedlicher Datenbanken unterstützen.

 

Eines der ersten 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 sie kompatibel zu machen.

 

In den Folgejahren traten verschiedene Herausforderungen auf, darunter Probleme mit der Datenqualität, der Daten-Governance, der Datenmodellierung und vor allem mit der Datenisolierung oder Datensilos.

 

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 – die Unternehmen drohten regelrecht darin zu ertrinken. Big Data wurde zu einem großen Thema, und die Unternehmen mussten einen Weg finden, das Potenzial all dieser Informationen 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.

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. Ein Unternehmen, das sich über verschiedene Standorte erstreckt, kann die Ansichten für den gesamten Betrieb konsolidieren, um zu verstehen, was funktioniert und was nicht. Eine einheitliche Sicht auf das Geschäft macht es einfacher, Ursache und Wirkung zu verstehen, sodass Unternehmen ihren Kurs in Echtzeit korrigieren und Risiken minimieren können.

 

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 bekannt. Wandeln Sie die Daten dann um und stellen Sie sie dem Unternehmen in Form von zuverlässigen Analysen zur Verfügung.
  • Förderung der Konsistenz zwischen operativen Anwendungen: Stellen Sie die Konsistenz auf Datenbankebene zwischen Anwendungen (innerhalb und zwischen Unternehmen) sicher, und zwar auf bi- und unidirektionaler Basis.
  • Weitergabe von Daten außerhalb Ihres Unternehmens: Stellen Sie externen Beteiligten wie Kunden, Lieferanten und Partnern vertrauenswürdige Daten zur Verfügung.
  • Orchestrierung von Datenservices: Stellen Sie alle Funktionen der Datenintegration zur Laufzeit als Datenservices bereit, um Geschwindigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten.
  • Unterstützung von Datenmigration und ‑konsolidierung: Erfüllen Sie die Anforderungen an die Datenübertragung und ‑transformation im Zusammenhang mit der Datenmigration und ‑konsolidierung, z. B. beim Ersetzen von Altanwendungen oder bei der Migration in neue Umgebungen.

Vorteile integrierter Daten

Die Datenintegration ist ein entscheidendes Element der gesamten Datenmanagementstrategie eines jeden Unternehmens. Die Datenintegration trägt dazu bei, die richtigen Informationen bereitzustellen und das Unternehmen zusammenzubringen – durch die Koordinierung aller Aktivitäten und Entscheidungen zur Unterstützung des Unternehmenszwecks, nämlich der effektiven und effizienten Bereitstellung hochwertiger Produkte und Dienstleistungen für die Kunden.

 

Nachdem Daten aus dem gesamten Unternehmen gesammelt wurden, werden sie bereinigt und validiert, um sicherzustellen, dass sie frei von Fehlern und Inkonsistenzen sind. Anschließend werden sie in einen einzigen Datensatz zusammengeführt oder über zahlreiche Datensätze hinweg orchestriert – was häufig als Data-Fabric-Methodik bezeichnet wird.

 

Eine umfassende, zuverlässige Quelle integrierter Daten hilft Unternehmen, die innovativen Prozesse und Technologien zu unterstützen, die sie für ihren Erfolg benötigen. So wären beispielsweise Initiativen für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Industrie 4.0 ohne den Zugang zu großen integrierten Datenbeständen nicht nachhaltig möglich.

 

Ohne Datenintegration verbleiben die Daten isoliert in unterschiedlichen Anwendungen und Plattformen. Dies behindert die operativen und strategischen Möglichkeiten des Unternehmens. So würden beispielsweise wichtige Geschäftsentscheidungen aufgrund begrenzter Datensätze auf ungenauen Analysen beruhen.

 

Erfahren Sie, wie die folgenden Unternehmen von den Vorteilen der Datenintegration profitieren:

  • Evonik Industries: Die in mehr als 100 Ländern tätige Evonik Industries AG bietet Spezialchemikalien an, die zur Verbesserung der Leistung von verschiedensten Produkten beitragen, von Reifen bis zu Matratzen. Erfahren Sie, wie das Unternehmen die Aufgaben der Systemadministration um 50 % reduziert und den Umgang mit komplexen Materialdaten gestrafft hat. 
  • Costain Group: Als Partner von Regierungsbehörden in Großbritannien führt die Costain Group in Silos gespeicherte Daten zusammen und nutzt die so gewonnenen Daten, um Verkehrsprojekte effizienter zu gestalten, Emissionen zu senken und Mittel der öffentlichen Hand zu sparen. Die Costain Group setzt dabei auf Datenintegration, um auf mehr Daten zugreifen und so schnellere datengestützte Entscheidungen zur Maximierung der Ergebnisse treffen zu können.

Wie funktioniert die Datenintegration?

Die am häufigsten verwendeten Datenintegrationsmodelle basieren auf einem ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren, Laden).

  1. Extrahieren: Daten werden von einem Quellsystem in einen temporären Staging-Datenspeicher verschoben, wo sie bereinigt werden und die Qualität überprüft wird.
  2. Transformieren: Die Daten werden strukturiert und so umgewandelt, dass sie der Zielquelle entsprechen.
  3. Laden: Die strukturierten Daten werden in ein Data Warehouse oder eine andere Speichereinheit geladen.

Nach der Integration der Informationen wird eine Datenanalyse durchgeführt, die den Geschäftsanwendern die Informationen liefert, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen.

Funktionsweise der Datenintegration, einschließlich des ETL-Prozesses zum Extrahieren, Transformieren und Laden

Eine Sicht auf den Datenintegrationsprozess – von den Datenquellen über ETL bis hin zu Analysen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen

Arten der Datenintegration

Es gibt verschiedene Arten der Datenintegration, oft abhängig von der Quelle und der Art der Daten.

  • Massen-/Batch-Datenbewegung: Dies ist die häufigste Form, die Datenextraktion, Datentransformation und das Laden von Daten umfasst.
  • Datenreplikation: Daten werden von einer Datenbank in eine andere kopiert, wobei nur geänderte Daten berücksichtigt und in eine zweite Datenbank repliziert werden.
  • Datenvirtualisierung: Hierbei handelt es sich um eine einheitliche Sicht auf alle Daten in einer Datenbank unter Verwendung einer virtuellen Abstraktionsschicht, die einen Echtzeitzugriff auf Daten unabhängig von Standort, Quellsystem oder Typ ermöglicht.
  • Integration von Stream-Daten: Dies wird für Daten verwendet, die in einem konstanten Fluss oder Stream erzeugt werden, bei dem eine Transformation sofort erfolgen muss.
  • Nachrichtenorientierte Datenbewegung: Datenpakete werden in Nachrichten gruppiert, die von Anwendungen gelesen werden, wobei der Datenaustausch in Echtzeit erfolgt.

Die Herausforderung besteht darin, die richtige Art der Datenintegration für Ihre einzigartige Landschaft und Ihre Geschäftsanforderungen zu wählen. Die meisten Unternehmen benötigen mehrere. Das Verständnis dafür, wie diese Datenintegrationstools zu einem kohärenten Ganzen zusammengeführt werden können, ist von entscheidender Bedeutung.

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Datenintegration richtig gemacht

Erfahren Sie, wie Sie den richtigen Ansatz für die Datenintegration in Ihrem Unternehmen wählen.

Trends und Technologien der Datenintegration

Die Umwandlung und Nutzung des Wertes von Daten ist der Schlüssel zu einem resilienten und agilen Unternehmen in der heutigen Zeit. Sie ist auch entscheidend für die digitale Transformation und die Einführung neuer Technologien. Innovative Trends bringen die Datenintegration auf die nächste Stufe und sorgen für den so wichtigen Mehrwert.

 

Datenorchestrierung

 

Da die Unternehmenslandschaft zunehmend dezentralisiert wird, die Anzahl der Datenquellen zunimmt und sich die Informationsarten diversifizieren, wenden sich Unternehmen der Datenorchestrierung zu, um die Organisation großer Datenmengen zu bewältigen. 

 

Der Prozess wendet einen umfassenderen Ansatz für die Datenintegration als das traditionelle ETL-Modell an, indem er alle Arten von Daten, z. B. unstrukturierte und Streaming-Daten, aus On-Premise-, Cloud- und externen Quellen integriert, anreichert und umwandelt. Die Datenorchestrierung führt zu besseren Erkenntnissen und senkt gleichzeitig die Komplexität der Datenintegration und die damit verbundenen Kosten.

SAP Innovation Evangelist und Experte Timo Elliott spricht über die Entwicklung von der Datenintegration zur Datenorchestrierung.

Data Fabric

 

In den letzten Jahren sind die Standardmethoden der Datenintegration an neuen und wachsenden Herausforderungen wie komplexen Datenquellen, Konnektivitätseinschränkungen und anderen Faktoren gescheitert. Data Fabric bietet einen flexibleren und zugleich robusteren Ansatz für die Datenintegration und minimiert die Komplexität durch die Automatisierung von Prozessen, Workflows und Pipelines.

 

Hybride Datenintegration

 

Heutzutage unterstützen viele Unternehmen Cloud- und On-Premise-Systeme, wobei die Daten aus diesen Systemen über eine Reihe von Anwendungen und Standorten verteilt sind. Die hybride Datenintegration ermöglicht es den Benutzern, über eine beliebige Anwendung auf Daten zuzugreifen und diese gemeinsam zu nutzen, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden.

 

Ganzheitliche Integration

 

In unserer schnelllebigen, digitalen Wirtschaft ist geschäftliche Agilität eine strategische Priorität. Um dieses Ziel zu erreichen, ist ein ganzheitlicher Ansatz für die Integration unerlässlich. Durch die Kombination der einzelnen Disziplinen der Daten- und Anwendungsintegration zu einem umfassenden Ansatz werden alle Arten der Integration in einer hybriden Landschaft unterstützt.

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Häufig gestellte Fragen zur Datenintegration

Datenintelligenz ist der Wert, den ein Unternehmen aus der Datenintegration zieht. Während des Integrationsprozesses werden Daten erfasst, kombiniert und in Datensätzen bereitgestellt, um die Anforderungen aller Geschäftsprozesse und Anwendungen zu erfüllen, die auf den Zugriff auf Daten angewiesen sind. Innovative und neue Technologien wie Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können diese riesigen Datensätze analysieren und in intelligente Dateneinblicke umwandeln, die als Grundlage für strategische Geschäftsentscheidungen dienen.

Die Datenorchestrierung geht über die Datenintegration hinaus und kombiniert die Ermittlung, Aufbereitung, Integration und Verarbeitung von Daten sowie die Verbindung von Daten über mehrere und komplexe Landschaften hinweg. Datenintegration wird für Daten an einem Ort verwendet, während die Datenorchestrierung Daten auf flexible Weise verarbeitet und kombiniert, um neue und/oder verbesserte Geschäftsprozesse zu ermöglichen. 

Big Data besteht, wie der Name schon andeutet, aus riesigen Mengen unstrukturierter Daten, die über verschiedene Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens verteilt sind. Herkömmliche Datenbanken und Integrationsmechanismen sind nicht in der Lage, diese Datenmengen zu bewältigen. Stattdessen sind In-Memory-Datenbanken, Software und Speicherlösungen, die für Big Data entwickelt wurden, erforderlich, um die Daten zu erfassen, zu speichern und zu analysieren. Diese leistungsstarken Komponenten unterstützen die erforderliche Schnelligkeit, um zu gewährleisten, dass die Erkenntnisse aus Big Data relevant und wertvoll sind.

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