Wie Datenintegration bei strategischen Entscheidungen hilft

Verteilte Daten sind wie verstreute Puzzleteile.

Sie müssen sie organisieren und anordnen, um das vollständige Bild zu sehen und sinnvolle Schlussfolgerungen zu ziehen. Wenn Sie die Gesamtdaten betrachten und die Beziehungen darin verstehen, gewinnen Sie Erkenntnisse, die Ihnen helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Im Gegensatz dazu führt die Entscheidungsfindung auf der Grundlage inkonsistenter und isolierter Daten zu weniger fundierten Entscheidungen.

Datenintegration hilft Ihnen, unterschiedliche Daten zu analysieren, die Sie verwenden können, um sinnvolle Informationen zu gewinnen. Diese Analysen sind entscheidend, um die aktuellen Geschäftsabläufe zu verstehen und weiter zu optimieren.

Viele Organisationen nutzen Datenintegrationssoftware , um Unternehmensdaten aus verschiedenen Quellen zu ziehen und sie an einem Ort zu formatieren, um besseren Zugang und Analysen zu ermöglichen.

Geschäftsprozesse und Anwendungen sind auf Daten angewiesen, um wertvolle Einblicke zu liefern. Es ist entscheidend für Datenarchitekten sicherzustellen, dass Daten, die in verschiedenen Quellsystemen einer Organisation gespeichert sind, bei Bedarf leicht zugänglich sind. Mit der Datenintegration können Personen oder Apps auf verteilte Daten über eine einzige Plattform zugreifen, wodurch die Silos innerhalb der in mehreren Abteilungen gespeicherten Daten beseitigt werden.

Unternehmen können durch die Vereinheitlichung von Daten und die Ermöglichung eines nahtlosen Zugriffs effektive Kommunikation, Kundenservice, Entscheidungsfindung und verschiedene andere Vorteile realisieren.

Datenintegration ist eine potenzielle Lösung für verschiedene Schmerzpunkte im Zusammenhang mit Datenmanagement, wie zum Beispiel:

• Semantische Integration. Daten werden in einem Unternehmen in mehreren Formaten gespeichert. Zum Beispiel können Sie ein Datum als MM/TT/JJJJ oder TT/MM/JJJJ speichern, was es den Benutzern erschweren könnte, die richtigen Datenpunkte zu finden, wenn sie unterschiedlich gespeichert und organisiert sind. Der Datenintegrationsprozess umfasst Datenmanipulation , die den Zugriff auf genaue Daten für Ihre Bedürfnisse ermöglicht.
• Big Data. Mit dem zunehmenden Volumen und der Vielfalt der Daten kann deren Verwaltung zu einer mühsamen Aufgabe werden. Datenintegration hilft, die diversifizierten Daten in sinnvolle Informationen zu verwandeln, die Ihre Entscheidungsfindung leiten.
• Datensilos. Es gibt heterogene Datenquellen, die über mehrere Abteilungen in einem Unternehmen verteilt sind. In der Vergangenheit waren diese Silos gerechtfertigt, da die Abteilungen auf Altsysteme angewiesen waren, die bestimmte Datentypen benötigten. Mit der zunehmenden funktionsübergreifenden Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen beseitigt die Datenintegration solche Silos und ermöglicht einen nahtlosen Datenzugriff für mehrere Abteilungen über eine einzige Schnittstelle.
• Zugänglichkeit. Das Abrufen unterschiedlicher Daten ist ein zeitaufwändiger Prozess und anfällig für Replikationen und Fehler. Sie können die Effizienz Ihres Teams steigern, indem Sie einen nahtlosen Datenzugriff mit Datenintegration ermöglichen, die einen schnellen Zugriff ermöglicht und die Möglichkeit von Duplikaten oder Fehlern reduziert.

Sie benötigen Daten, um Geschäftsentscheidungen und -strategien zu informieren. Datenintegration ermöglicht es Ihnen, Daten, die unterschiedlich gespeichert, formatiert und organisiert sind, zu verstehen und so die Geschäftsabläufe zu optimieren.

Warum ist Datenintegration wichtig?

Im letzten Jahrzehnt stammten Daten ausschließlich aus Geschäftsanwendungen und -prozessen in Abwesenheit von Smartphones oder E-Commerce. Diese Daten waren in einem strukturierten Format und wurden in Data Warehouses oder Data Marts gespeichert, für die hauptsächlich ETL-Entwickler verantwortlich waren. Mit dem Anstieg des Datenvolumens und der Komplexität mussten Organisationen ihre Datenmanagementstrategie überarbeiten, um unterschiedliche Daten zu verstehen.

Moderne Unternehmen nutzen Daten, um ihre Entscheidungen zu leiten, was die Integration zu einem entscheidenden Aspekt des Datenmanagements macht, um Unternehmen zu helfen, Informationen ohne Aufwand zu organisieren, zu verwalten und darauf zuzugreifen. Da Big Data wächst, müssen Organisationen auf Datenintegration umsteigen und ihre Vorteile und Herausforderungen annehmen.

Mit der Datenintegration können Unternehmen integrierte Daten in Data Warehouses speichern oder Modelle virtuell kombinieren, um Business Intelligence (BI) und Analysen zu unterstützen. Darüber hinaus hat die Datenintegration viele Anwendungsfälle in der Industrie. Zum Beispiel hilft sie, die Gesundheit von Patienten aufzuzeichnen und korrekte Diagnosen in der Gesundheitsbranche durchzuführen. Versicherungsfachleute profitieren auch von ihrer Fähigkeit, mehrere Gesundheitsdaten von einer einzigen Plattform aus anzuzeigen.

Datenintegration erleichtert ein besseres Master-Datenmanagement, das Unternehmen hilft, die Genauigkeit, Verwaltung und Konnektivität von Stammdaten sicherzustellen. Mehrere Unternehmen nutzen Master-Datenmanagement-Software , die sich auf die Identifizierung von Daten konzentriert. Datenintegration unterstützt auch die Datenmigration, wenn Organisationen neue Systeme oder Umgebungen einführen.

Datenintegrationstechniken

Datenintegrationsmanager können verschiedene Ansätze wählen, um ein Datenintegrationsprojekt in ihrem Unternehmen durchzuführen. Diese Ansätze umfassen:

• Manuelle Datenintegration: Datenintegrationsmanager verbinden Datenquellen, sammeln Daten und bereinigen sie manuell durch benutzerdefinierte Codes ohne Automatisierung.
• Middleware-Datenintegration: Ein Middleware-Programm fungiert als Schnittstelle, um Anwendungsquellen zu verbinden, die hauptsächlich bei der Integration von Daten verwendet werden, die in Altsystemen gespeichert sind.
• Anwendungsbasierte Integration: Ein Softwareprogramm führt den Integrationsprozess durch, um Daten zu lokalisieren, zu verbinden, zu sammeln und zu bereinigen.
• Einheitlicher Zugriff auf Integration: Ermöglicht es, dass Daten an ihrem ursprünglichen Standort bleiben und einen einheitlichen Zugriff auf unterschiedliche Systeme ermöglicht.
• Gemeinsame Speicherintegration: Erstellt eine separate Kopie der Daten und speichert sie in einem Data Warehouse, während ein einheitlicher Zugriff bereitgestellt wird.

Basierend auf Ihrem bevorzugten Ansatz gibt es verschiedene Datenintegrationstechnologien und -techniken, die Sie verwenden können, um das Verbinden und Weiterleiten von Daten aus unterschiedlichen Quellen zu automatisieren.

Extrahieren, transformieren und laden

Extrahieren, transformieren und laden (ETL) ist der Prozess des Extrahierens von Daten aus heterogenen oder homogenen Quellen, ihrer Transformation, um ein geeignetes Speicherformat oder eine geeignete Struktur zu etablieren, und ihres Ladens in eine Zieldatenbank, die ein Data Lake oder Warehouse sein kann.

ETL-Prozesse helfen Organisationen, den Bedürfnissen der Business Intelligence gerecht zu werden und fortgeschrittene Analysen durchzuführen, um die Kundenerfahrung zu verbessern. Unternehmen nutzen ETL-Tools , um einen visuellen Workflow des Datenübertragungsprozesses zu erstellen, während sie Analysen durchführen, Daten bereinigen und strukturieren.

Extrahieren, laden und transformieren

Der Extrahieren, laden und transformieren (ELT) Prozess ist eine Alternative zu ETL. Im Gegensatz zu ETL werden die Daten im Ziel-Datenbank nicht transformiert, sondern im ELT-Prozess im Originalformat belassen. Die gespeicherten Daten werden auf Anfrage basierend auf spezifischen Analyseanforderungen transformiert.

Obwohl der ELT-Prozess die Ladezeit reduziert, erfordert er eine Datenverarbeitungs-Engine mit hohen Verarbeitungskapazitäten, um Daten auf Abruf zu transformieren.

Datenvirtualisierung

Datenvirtualisierung kombiniert Daten aus unterschiedlichen Quellen virtuell, anstatt sie in ein einziges Repository zu kopieren. Es erstellt eine logische Extraktionsschicht, die es Benutzern ermöglicht, auf verteilte Daten zuzugreifen und sie zu ändern, unabhängig von ihren technischen Details.

Unternehmen nutzen Datenvirtualisierungssoftware , um eine einheitliche Ansicht und Zugriff zu ermöglichen und prädiktive und visuelle Analysen anzuwenden. Es hilft Datenmanagement-Teams, eine saubere und prägnante Ansicht der Daten mit gesammelten Erkenntnissen zu entwerfen, was Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Änderungsdatenerfassung

Änderungsdatenerfassung (CDC) erkennt Änderungen in Quell-Datenbanken in Echtzeit und nimmt die gleichen Änderungen an Data Warehouses oder Data Lakes vor.

Unternehmen nutzen CDC, um die Ressourcen zu minimieren, die im Extraktionsstadium eines ETL-Prozesses benötigt werden. Dieser Prozess hat minimale Auswirkungen auf Produktionsdatenbanken, da keine zusätzlichen Abfragen für jede Transaktion erforderlich sind. Darüber hinaus müssen Sie das Schema des Produktionsdatenbanksystems nicht ändern oder andere Tabellen hinzufügen.

Datenreplikation

Datenreplikation ist ein Prozess, der alle Daten aus einer Datenbank kopiert und in eine andere speichert, um ein Backup zu erstellen und die Informationssynchronisation sicherzustellen. Es beinhaltet das häufige Kopieren von Daten aus einer Datenbank in eine, die es allen Benutzern ermöglicht, das gleiche Informationsniveau zu teilen.

Datenreplikationssoftware erleichtert diese Prozesse, während sie Werkzeuge bereitstellt, um Daten über mehrere Repositories zu integrieren, zu verteilen und zu synchronisieren.

Streaming-Datenintegration

Streaming-Datenintegration beinhaltet die Konsolidierung von Daten in Echtzeit, um den Benutzern die aktuellsten und aktuellsten Informationen bereitzustellen. Ihr Bedarf hat mit der zunehmenden Anzahl vernetzter Geräte und dem Volumen der gespeicherten Daten zugenommen.

In traditionellen Datenintegrationsplattformen gibt es einen Staging-Bereich, in dem Daten gesammelt und verarbeitet werden, um in ein anderes System geladen zu werden. Da die Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen in Echtzeit erfolgt, gibt es keinen Staging-Bereich, und die Informationen werden sofort kombiniert, ohne dass eine Möglichkeit zur Überprüfung der Synchronisation besteht.

Anwendungsintegration vs. Datenintegration

Anwendungsintegration arbeitet mit kleineren Datensätzen und erleichtert die Echtzeit-Datenintegration. Sie hilft, die Datenkonsistenz aufrechtzuerhalten, unabhängig davon, ob verschiedene Personen oder Prozesse sie an verschiedenen Orten aktualisieren. Die Geschwindigkeit der Datentransformation ist bei der Anwendungsintegration auch höher als bei der Datenintegration.

Anwendungsintegration ermöglicht es Unternehmen, neue Informationen oder Leistungsprobleme in Echtzeit zu verwalten.

Auf der anderen Seite arbeitet Datenintegration mit großen Datenmengen. Sie führt normalerweise die Integration von ruhenden Daten durch, nachdem sie verarbeitet wurden, um die Datenqualität sicherzustellen. Datenintegration gewann an Popularität, als die Einführung relationaler Datenbanken zunahm und der Bedarf, Informationen zwischen ihnen zu bewegen, wuchs.

Innerhalb einer Organisation gibt es einen Unterschied in der Verwaltung von Anwendungsintegration und Datenintegration. DevOps verwaltet die Anwendungsintegration, da sie Teil der gesamten Softwareentwicklungsoperationen ist. Datenintegration wird von DataOps überwacht, das mit der Orchestrierung und Verwaltung von Daten übereinstimmt.

Best Practices für Datenintegration

Datenintegrationsprojekte können schwierig durchzuführen sein, da sie Ressourcen, Zeit und Zustimmung von verschiedenen Interessengruppen erfordern. Befolgen Sie diese Best Practices, um die Datenintegration in Ihrer Organisation durchzuführen.

Setzen Sie klare Ziele

Sie sollten Ziele setzen, die darstellen, was Sie durch das Integrationsprojekt erreichen möchten, sei es, eine einheitliche Sicht auf die Daten zu erhalten oder die Effizienz des Marketings zu steigern, indem Redundanzen beseitigt werden.

Verstehen Sie die langfristigen Ziele Ihres Unternehmens und identifizieren Sie den Datentyp der Integration, der helfen wird, diese zu erreichen.

Bereiten Sie einen Zeitplan vor

Datenintegrationsprojekte benötigen je nach Art der Integration erhebliche Zeit, um abgeschlossen zu werden. Bereiten Sie einen Zeitplan vor, der ausreichend Zeit für die Recherche und Einführung der Datenintegration einräumt. Es ist wichtig, das Integrationsprojekt zu planen, da das Überspringen von Schritten die Implementierungszeit verlängern könnte.

Sie sollten die Zeit aufzeichnen, die es dauert, Daten in unterschiedlichen Quellen zu verarbeiten. Es wird Ihnen helfen, den Erfolg eines Datenintegrationsprojekts nach seiner Implementierung zu messen.

Stellen Sie Skalierbarkeit sicher und legen Sie ein Budget fest

Ihre Bedürfnisse von der Datenintegrationsplattform werden wachsen, wenn Ihr Unternehmen expandiert und mehr Daten ansammelt. Stellen Sie sicher, dass Integrationslösungen skalierbar und flexibel sind, um den wachsenden Bedürfnissen Ihrer Organisation gerecht zu werden.

Es ist auch wichtig, ein angemessenes Budget für das Integrationsprojekt festzulegen. Es wird Ihnen helfen, die beste Lösung auszuwählen, um den Bedürfnissen Ihres Unternehmens gerecht zu werden.

Bieten Sie Schulungen an

Anfänger in der Datenwissenschaft sehen möglicherweise nicht den tatsächlichen Wert der Datenintegration, bis Sie sie schulen. Sie müssen sie darüber informieren, wie sie auf einheitliche Daten über eine einzige Plattform zugreifen können und andere notwendige Details zu Datenintegrationstools.

Mit erhöhter Datenzugänglichkeit müssen Sie auch darauf achten, wer auf was zugreifen kann, und die Berechtigungen einschränken, wenn sie nicht erforderlich sind. Informieren Sie Ihr Personal über die besten Praktiken, um auf integrierte Daten zuzugreifen und wie sie diese in ihrer Arbeit nutzen können.

Berücksichtigen Sie den gesamten Datenmanagement-Lebenszyklus

Denken Sie an den vollständigen Datenmanagement-Lebenszyklus, während Sie die Datenintegration durchführen. Stellen Sie sicher, dass die Datenverwaltung ordnungsgemäß durchgesetzt wird und Verwalter ernannt werden. Dies hilft einem Unternehmen zu verstehen, wer die Kontrolle über bestimmte Daten hat, damit die Menschen sich bei Datenqualitätsproblemen an sie wenden können.

Stellen Sie sicher, dass Sie alle Branchenvorschriften einhalten, wie z.B. GDPR oder HIPAA. Die Durchsetzung der Datenverwaltung hilft Ihnen auch, die Datenwartungskosten zu schätzen und die Rendite des Datenintegrationsprojekts vorherzusagen.

Vorteile der Datenintegration

Daten sind in der modernen Geschäftswelt nicht auf eine bestimmte Abteilung beschränkt. Sie werden aus einer 360-Grad-Perspektive ausgetauscht, aggregiert und analysiert, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Zum Beispiel, wenn die Führung die Marketingstrategie eines Unternehmens überarbeiten möchte, benötigen sie Daten von Websites, sozialen Medien, Customer Relationship Management (CRM)-Systemen und Marketing-Operations-Software, um die aktuelle Strategie zu analysieren und zu ändern.

Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, Daten, die in verschiedenen Systemen gespeichert sind, zu sehen und darauf zuzugreifen, ohne Anfragen an jede Abteilung separat zu stellen, was viel Zeit spart. Die folgenden sind weitere Vorteile der Datenintegration.

Starke Zusammenarbeit mit höherer Effizienz

Datenintegration bietet eine Self-Service-Lösung, um auf Daten zuzugreifen, die in unterschiedlichen Systemen gespeichert sind. Sie adressiert das Anliegen der IT-Abteilung, Daten über verschiedene Unternehmensprojekte hinweg verfügbar zu machen, was eine effektive Zusammenarbeit ermöglicht.

Mit anstrengendem Datenzugriff aus dem Bild können Fachleute eine starke Zusammenarbeit auf der Grundlage eines einheitlichen Datenzugriffs aufbauen. Sie können sich auf das Brainstorming und das Erreichen der effektivsten und relevantesten Geschäftsentscheidungen in einem bestimmten Szenario konzentrieren.

Datenintegration hilft, die Effizienz zu steigern und die Zeit für den Datenzugriff zu reduzieren. Datenintegrationssoftware kann den Prozess des Sammelns und Analysierens von Daten weiter automatisieren. Sie hilft Organisationen, produktiver und wettbewerbsfähiger zu werden, da Benutzer Zeit sparen und sich auf wichtigere Geschäftstätigkeiten konzentrieren können.

Liefert wertvolle und fehlerfreie Daten

Die Verwaltung der Datenressourcen einer Organisation ist nicht einfach. Datenmanager arbeiten hart daran, Daten zu organisieren und zu verwalten. In Abwesenheit von Datenintegration kann das Suchen und Zugreifen auf Daten manuell zu Verwirrung und Fehlern führen, da Sie wissen müssen, wo Informationen gespeichert sind und welche Art von Daten Sie benötigen.

Der manuelle Zugriff auf Daten kann auch fehleranfällige Daten verursachen. Angenommen, ein Fachmann weiß nicht, dass ein Datenrepository hinzugefügt wurde. Sie könnten ungenaue Daten sammeln, die zu falschen Entscheidungen führen. Im Laufe der Zeit erhöht die Datenintegration den Wert der Daten, indem sie Qualitätsprobleme identifiziert und weitere Verbesserungen vornimmt, um die genauesten Daten verfügbar und zugänglich zu machen.

Herausforderungen der Datenintegration

Obwohl die Datenintegration kurzfristig Zeit und Aufwand reduziert, kann ihre Implementierung langfristig Hürden für eine Organisation schaffen. Im Folgenden sind einige Herausforderungen aufgeführt, denen Ihr Unternehmen bei der Implementierung der Datenintegration begegnen könnte.

Herausforderungen der Datenintegration umfassen:

• Implementierungspfad: Unternehmen wissen oft, was sie von einer Datenintegrationslösung benötigen. Sie vermeiden jedoch normalerweise die Planung des Implementierungswegs, um dorthin zu gelangen. Bevor Sie eine Datenintegrationslösung einführen, müssen Sie den Datentyp, seinen Standort, den Analyseprozess und die Berichterstattungsfrequenz verstehen.
• Altsysteme: Datenintegration umfasst Daten, die in Altsystemen gespeichert sind, mit fehlenden Markern wie Datum und Uhrzeit.
• Externe Daten: Extern gespeicherte Daten tragen möglicherweise nicht die gleichen Details wie interne Daten, was es schwierig macht, sie zu untersuchen. Externe Anbieterregelungen machen es auch fraglich, externe Daten organisationsübergreifend zu teilen.
• Moderne Daten: Unternehmen generieren verschiedene Arten von Daten, wie strukturierte, unstrukturierte oder Echtzeitdaten. Diese Daten stammen von IoT-Geräten, Sensoren und Clouds. Die Ermöglichung von Datenintegrationslösungen, sich schnell an die aktuellen Datenmanagementbedürfnisse anzupassen, würde neue Herausforderungen für ein Unternehmen darstellen.

Sobald Sie ein Datenintegrationssystem eingerichtet haben, ist die Arbeit noch nicht erledigt. Sie müssen die Datenintegrationsbemühungen verwalten und mit der Zeit optimieren, um den Best Practices der Branche zu folgen.

Lassen Sie Daten Ihre Entscheidungen leiten

Jede Datenmanagementanwendung ist für einen bestimmten Zweck gebaut. Dieser Zweck besteht darin, Daten auf eine bestimmte Weise zu verarbeiten und Ihnen Einblicke zu gewähren. Datenintegration ermöglicht es Ihnen, Daten nicht nur für Menschen, sondern auch für Anwendungen leicht zugänglich zu machen.

Rüsten Sie Ihre Datenmanagementplattform mit Datenintegrationsfähigkeiten aus und treffen Sie intelligentere Geschäftsentscheidungen.

Erfahren Sie mehr über Datenföderation und wie sie den Benutzern einen einheitlichen Zugriff ermöglicht.