Vollstaendiger Leitfaden zur Datenintegration- Was es ist und warum es wichtig ist

Der Schluessel zur Langlebigkeit und Skalierbarkeit des Unternehmens ist der Zugriff auf Big Data, in dem das Management fundierte Entscheidungen stuetzen kann. Ohne Datenintegration kann das Abrufen von Informationen aus verschiedenen Quellen jedoch schnell unorganisiert werden. Durch die Implementierung von Integrationssoftware koennen Unternehmen das Datenmanagement optimieren und die Geschaeftserweiterung foerdern.

Unternehmen benoetigen Zugang zu einer Sammlung interner und externer Daten, die als Big Data bezeichnet werden, um einen breiteren Umfang ihres Geschaefts und ihrer Gesamtleistung zu erzielen. Diese Informationen koennen qualitativ oder quantitativ sein und tragen letztlich zu einem groesseren Bild davon bei, wie ein Unternehmen laeuft und wie es sich verbessern kann.

Mit modernen Datenintegrationstools automatisiert fortschrittliche Software den Datenaustausch und die Erfassung zwischen Abteilungen und Dritten, wodurch keine manuelle Konsolidierung erforderlich ist.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist der Geschaeftsprozess der Aggregation von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer Datenbank und ermoeglicht so einen schnellen und einfachen Zugriff auf Informationen. Dieser Prozess verbessert das gesamte Datenmanagement, indem der Austausch von genauen Informationen aus mehreren Quellen optimiert wird.

Waehrend Unternehmen viele Integrationsmethoden zur Verfuegung stehen, verfuegt die fortschrittliche Technologie ueber eine automatisierte Datenkonsolidierung. Die Software zur Datenintegration wird von Entwicklern programmiert, um den Integrationsprozess zu automatisieren, indem verschiedene Services und Routing-Daten zu und von Zielsystemen verbunden werden. Diese Integrationsloesung ermoeglicht Benutzern einen schnellen Zugriff auf Informationen und verbessert so die Genauigkeit und Kommunikation weiter.

Anwendungsintegration vs. Datenintegration

Waehrend die Anwendungs- und Datenintegration aehnliche Eigenschaften aufweisen, hat jeder Prozess unterschiedliche Ziele. Die Datenintegrationsplattform wurde geschaffen, um auf die boomende Popularitaet von technologischen Datenbanken und die Notwendigkeit zu reagieren, Informationen zwischen den verknuepften Systemen zu uebertragen, bekannt als Daten in Ruhe. Ruheende Daten sind Informationen, die nicht aktiv zu und von Loesungen verschoben werden, z. B. Informationen, die auf einer Festplatte, einer Kalkulationstabelle oder in einem Archiv gespeichert sind.

Auf der anderen Seite verarbeitet die Anwendungsintegration Live-Daten aus Betriebssystemen, die Benutzern Echtzeitinformationen aus verschiedenen Anwendungen ermoeglichen. Dieses Integrationstool soll es einzelnen Anwendungen ermoeglichen, gemeinsam genutzte Daten, Vorgaenge und Funktionen als Einheit zu arbeiten. Durch die erfolgreiche Verbindung von Anwendungen koennen Benutzer ueber eine Schnittstelle auf Echtzeitdaten aller vorhandenen Systeme zugreifen.

Typen von

Datenintegrationsdaten unterschiedlicher Herkunft verwenden verschiedene Formate und Codierung, was einzigartige Strategien zum Abrufen, Uebersetzen und Austauschen der Informationen erfordert. Herkoemmliche Methoden der Datenintegration umfassen-

1. KonsolidierungDie
Datenkonsolidierung reduziert die Anzahl der Informationsspeicherorte, indem Daten aus separaten Systemen physisch erfasst und eine aggregierte Datenbank erstellt werden. Um dies erfolgreich zu tun, wird die Extrakt-, Transformations- und Last-Technologie (ETL) verwendet. ETL holt Informationen aus Quellen, uebersetzt sie in ein standardisiertes Format und uebertraegt sie in eine zentrale Datenbank.

Pros

• Einzelschnittstelle Zugriff
  
• Zeitersparnis
  
• Verbesserte Compliance
  
• Optimierte Datensteuerung
Nachteile

• Software-Expertise
  
• Sicherheitsrisiken
  
• Umfangreiche Implementierungsdauer

2. WeitergabeWird
auch als anwendungsbasierte Integration bezeichnet, verwendet die Datenverbreitung ereignisgesteuerte Anwendungen, um Informationen von einem Dienst in einen anderen zu kopieren, wenn neue Daten eingefuehrt werden. Viele Modelle, wie z. B. die Enterprise Application Integration (EAI) und Enterprise Data Replication (EDR) Loesungen, verwenden die Datenverbreitungsmethode.

• Simple Process
  
• Seamless Data Exchange
  
• Begrenzte menschliche Eingriffe Benoetigt
Nachteile

• Begrenzter Zugriff
  
• Komplexe Setup
  
• Schwierige Systemwartung

Virtualisierung
Datenvirtualisierung nutzt eine einzige Schnittstelle, um Informationen aus mehreren Quellen zu sammeln und Daten einheitlich bereitzustellen. Waehrend die Daten an einem Ort angezeigt werden koennen, koennen sie auch an einem anderen Standort gespeichert werden. Virtualisierung erfordert kein standardisiertes Format oder einen einzigen Zugriffspunkt, sondern ruft und interpretiert Daten innerhalb der eigenen Prozesse.

• minimierte sich wiederholende Daten
  
• Zentralisierte Datenbank
  
• Benutzerfreundliche
Nachteile

• Komplexe Einrichtung
  
• Ineffiziente

4. Federation
Data Federation ist ein Virtualisierungsmodell, in dem eine virtuelle Datenbank verwendet wird, um Informationen an einem Ort anzuzeigen. Waehrend die Virtualisierung jedoch einen einzigen Zugriffspunkt fuer aehnliche Prozesse verwendet, verwendet der Verbund ein Standarddatenmodell, mit dem Daten aus unterschiedlichen Quellen integriert werden koennen.

Enterprise Information Integration (EII) wendet Verbund auf abstrakte Daten aus verschiedenen Quellen an und stellt diese in einer einheitlichen Ansicht dar. Dadurch koennen verschiedene Anwendungen mit der Integrationsloesung interagieren, um die Daten mit verschiedenen Werkzeugen zu analysieren.

Vorteile

• Kurze Entwicklungszeit
  
• Vereinfachte Ansicht von verschiedenen
  
• datenminimierten Speicheranforderungen
  
• ermoeglicht massgeschneiderte Datensicherung
  
• foerdert Skalierbarkeit
Nachteile

• muessen alle Richtlinien fuer die gemeinsame Nutzung von Daten einhalten


• Unvorhersehbare Reaktionszeit
  
  5. Warehousing
  Auch bekannt als Common Storage Integration, Data Warehousing filtert, formatiert und speichert Daten an bestimmten Standorten. Aehnlich wie bei den Virtualisierungs- und Verbundmodellen bietet Warehousing Benutzern einen zentralen einheitlichen Zugriff. Diese Methode erstellt und speichert jedoch zusaetzliche Kopien der Informationen in einem Data Warehouse.

• Optimierte Datenanalyse
  
• Verbesserte Datenversionskontrolle
  
• Organisiertes Aussehen
Nachteile

• Erhoehte Speicherkosten
  
• Umfangreiche Wartung

6.
Manuelle manuelle Datenintegration erfordert, dass Einzelpersonen Informationen ohne Automatisierung sammeln, filtern und aggregieren muessen.

• Low Cost
  
• Vollstaendige Freiheit
Nachteile

• Begrenzter Zugriff
  
• behindert Expansion
  
• Hohes Risiko fuer menschliche Fehler
  
• erfordert umfangreiche Ressourcen, Zeit und Geld
  
• Ineffiziente Datenerfassung

Vorteile der Datenintegration

Waehrend es viele verschiedene Strategien gibt, zielt jede Datenintegrationsloesung darauf ab, das Datenmanagement zu verbessern und gleichzeitig Zeit und Ressourcen zu sparen. Die moderne Datenintegration bietet mehrere weitere Vorteile, darunter-

Optimierte Business Intelligence
Business Intelligence (BI) ist ein allgemeiner Begriff, der den gesamten Prozess der Nutzung von Technologie zur Analyse von Unternehmensdaten beschreibt, um das Management fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration wird die Datenqualitaet durch die verschiedenen Tools verbessert, die Informationen fuer die weitere Analyse abrufen, strukturieren und vorbereiten. Die integrierten Daten koennen dann zu detaillierten Reports und umsetzbaren Erkenntnissen generiert werden.

Enhanced Decision Making
Advanced BI stellt sicher, dass Entscheidungstraeger ueber ausreichende Informationen aus allen Geschaeftsprozessen verfuegen, um Leistung, Funktionalitaet und Skalierbarkeit zu verbessern. Ohne Integrationssystem sind die Daten unorganisiert, getrennt untergebracht und haben eingeschraenkten Zugriff. Durch die Bestimmung des richtigen Datenintegrationstools, das die Anforderungen eines Unternehmens erfuellt, kann das Management jedoch auf einfache Weise genaue Informationen aus mehreren Quellen abrufen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Effizientes Data Management
Master Data Management (MDM) erfolgt nach dem ersten Integrationsprozess, bei dem Richtlinien und Prinzipien der verschiedenen Datenquellenadministratoren durchgesetzt werden. Dieses Verfahren ist von wesentlicher Bedeutung, da sichergestellt wird, dass alle Daten auf dem Endbenutzer konform sind. Daher werden alle minderwertigen und unlesbaren Daten aus der Datenbank herausgefiltert, was die Entscheidungsfindung und die Reaktionszeit des Systems verbessert. Mit MDM muessen sich Benutzer keine Gedanken ueber die manuelle Konvertierung oder Standardisierung von Daten machen, was Zeit und Aufwand spart.

Verbesserte Kundenbeziehungen
Kundendatenintegration (CDI) ermoeglicht es Unternehmen, auf Kundeninformationen strukturiert zuzugreifen, anstatt Dokumentationssilos durchsichtigen zu muessen. Dank der leicht verfuegbaren Kundeninformationen koennen Unternehmen ihren Kundenservice und ihre Beziehungen verbessern. Darueber hinaus koennen Mitarbeiter schnell persoenliche und geschaeftliche Informationen anfordern, um Fragen zu beantworten und Unterstuetzung zu leisten.

Digitale Transformation
Als eines der modernen Integrationsmodelle ermoeglicht die Datenvirtualisierung Benutzern das Anfordern, Aendern und Anzeigen von Daten digital, sodass keine manuellen Abrufen von Informationen erforderlich sind. Mit einer robusten Infrastruktur verwaltet die Integrationssoftware die Daten im Backend, sodass Benutzer auf strukturierte Daten im Front-End zugreifen koennen. Diese fortschrittliche Methode reduziert Papierabfaelle durch physische Dokumentation, menschliche Fehler und verzoegerte Reaktionszeit.

5 Schritte zur Implementierung von Datenintegrationssoftware

Ein Integrationsprojekt erfordert Forschung und einen detaillierten Einblick in die Systeme und Ziele eines Unternehmens. Waehrend der Prozess muehsam erscheinen mag, muss jeder Schritt gruendlich abgeschlossen werden, um Daten richtig zu integrieren. Erfolgreiche Datentransformation kann sich erheblich darauf auswirken, wie ein Unternehmen Entscheidungen trifft, Vorgaenge verwaltet und die Leistung anzeigt.

Zu den fuenf umfassenden Schritten, die jedes Unternehmen unternehmen kann, um mit der Implementierung der Datenintegration zu beginnen-

1. Bestimmen Sie, welche Daten zusammenarbeiten
Bevor ein Unternehmen die Datenintegration einrichten kann, muessen sie zunaechst praktische Erwartungen und ein gutes Verstaendnis dafuer haben, auf welche Daten sie zugreifen moechten. Unternehmen koennen sich entscheiden, Daten aus vorhandenen Loesungen wie Marketing, Vertrieb, Buchhaltung und Point-of-Sale (POS-Systemen) zusammenzufassen. Daher sollte die Verwaltung eine organisierte Gliederung erstellen, die beschreibt-

• Quelle - Die Systeme, in denen Daten entnommen werden.


• Provider - Die eigentliche Software, in der die Daten gespeichert sind.


• Ziel - Der Ort, an dem die Daten uebertragen werden.

3. Gliedern Sie die Konnektoren, Objekte und Felder
Die Zuordnung der Felder, die jede Loesung mit der gewuenschten Plattform verknuepfen, ermoeglicht eine nahtlose Integration. Entwickler sollten jedoch die Konnektivitaet ihrer gewaehlten Plattformen beruecksichtigen, da sie sich direkt auf die Synchronisierung der Daten auswirkt.Mit der

bidirektionalen Synchronisierung koennen Daten beispielsweise immer dann aktualisiert werden, wenn neue Informationen eingegeben werden und Echtzeitdaten bereitgestellt werden. Dies bedeutet aber auch, dass alle bisherigen Daten vollstaendig ueberschrieben werden. Daher sollten Unternehmen entscheiden, ob sie zusaetzliche Komponenten implementieren moechten, um historische Informationen zu speichern.

4. Einrichten von Filtern zum Verfeinern der Integration
Jetzt, da Systeme integriert sind, sollten Filter platziert werden, um Informationen zu verfeinern und sicherzustellen, dass die Plattform nicht mit irrelevanten Daten ueberwaeltigt wird. Durch die Programmierung personalisierter Filter kann die Software wissen, welche Informationen zu welchem Zeitpunkt geteilt werden sollen.

Wenn beispielsweise ein Marketingteam ein Integrationssystem implementiert, ist der Zugriff auf Vertriebs- und Kundendaten unerlaesslich. Daher koennen Filter platziert werden, um andere Systeme wie Bestands- und Bestelldaten zu entfernen, so dass die Plattform weniger ueberfuellt und leicht zu navigieren ist.

5. Implementieren von Integration und Ueberpruefung historischer Daten
Vor dem endgueltigen Start der Integrationsloesung sollte das Management bestimmen, ob sie alle historischen Daten in das System integrieren oder neu starten moechten. Viele Plattformen koennen alte Daten virtuell separat oder in der Datenbank speichern, sodass Abteilungen die physische Dokumentation verwerfen koennen.

Wenn Organisationen sich jedoch dafuer entscheiden, voranzukommen, ohne historische Informationen hochzuladen, muessen sie diese Daten physisch speichern. Diese Methode wuerde erfordern, dass die Mitarbeiter verschiedene Systeme und Dokumentationen durchsieben, wenn historische Informationen benoetigt werden.

4 Tipps fuer eine erfolgreiche Datenintegration Die

Datenintegration ist eine bedeutende digitale Transformation, die eine detaillierte Planung und umfangreiche Anstrengungen erfordert, um erfolgreich zu implementieren. Es gibt jedoch einige Tricks, um sicherzustellen, dass der Prozess reibungslos laeuft und zu wirkungsvollen Ergebnissen fuehrt, z. B.-

• Verstehen von Trends zur Datenintegration

• Finden Sie den geeignetsten Anbieter

• Modernisierung aelterer Systeme

• Finden Sie Hybrid-Integrationen