Datenintegration

Was ist Datenintegration?

Datenintegration vereint Daten aus verschiedenen Quellsystemen, um eine einheitliche Sicht auf die Daten für technische und geschäftliche Prozesse zu schaffen.

Organisationen verfügen über umfangreiche Datensätze – sowohl intern als auch extern. Geschäftsanwendungen und Betriebsteams benötigen möglicherweise einige dieser Daten, um eine Transaktion oder eine Aufgabe abzuschließen. Zum Beispiel muss ein Kreditbearbeiter, der Hypotheken genehmigt, die Kontodaten des Kunden, Kreditgeschichten und Immobilienwerte überprüfen.

Mit Hilfe der Datenintegration erhält der Kreditbearbeiter alle Daten an einem zentralen Ort zusammengeführt, sodass er sie nicht manuell kombinieren muss. Datenintegration ist die wichtigste Komponente, die diesen Prozess zum Erfolg führen kann.

Die richtigen Daten zur richtigen Zeit, am richtigen Ort und im richtigen Format sind entscheidend für einen reibungslosen Datenbetrieb. Verteilte Daten können Inkonsistenzen, Ineffizienzen und Ungenauigkeiten im gesamten Prozess verursachen.

Viele Organisationen verwenden Big-Data-Integrationssoftware, um große Datencluster zu verwalten und zu speichern und sie innerhalb von Cloud-Anwendungen zu nutzen.

Vorteile der Datenintegration

Datenintegration bietet Analysten einen umfassenden Überblick über Key Performance Indicators und andere prozessbezogene Informationen. Einige der Vorteile der Datenintegration sind:

• Bessere Datenqualität für Entscheidungsfindung. Geschäftsführer und Entwickler erhalten durch die Datenintegration die richtigen Daten. Sie umfasst auch Datenbereinigung und andere Maßnahmen zur Datenqualität, um Fehler und Probleme in der Datenbank zu beheben.

• Einfacher Zugriff auf Daten. Die Integration von Daten hilft Datenwissenschaftlern und anderen Business Intelligence (BI)-Nutzern, Daten für Analysen leicht zugänglich zu machen. Integrationsgetriebene Datenpipelines helfen, die benötigten Daten direkt an die Nutzer zu liefern.

• Weniger Datensilos. Datensilos sind eine Gruppe von Daten, die nur einer Gruppe von Personen zugänglich sind und nicht anderen Teammitgliedern in der Organisation. Datenintegration hilft, abteilungsbezogene Datensilos abzubauen, sodass Fachleute Daten für analytische Zwecke nutzen können.

• Bessere Effizienz für Nutzer. Da Daten leicht in einer gemeinsamen Datenbank zu finden sind, haben die Nutzer Zeit, sich auf wichtige Dinge zu konzentrieren, anstatt die benötigten Daten aus verschiedenen Quellen zu suchen. Dies verbessert die Effizienz der Teammitglieder.

• Datengetriebene Geschäftsabläufe. Bessere Effizienz und einfacher Zugang erleichtern es Organisationen, datengetriebener in der strategischen Planung und operativen Entscheidungsfindung zu sein.

• Kostensenkung. Datenintegration reduziert den Bedarf an manuellen Aufgaben, da sie den Integrationsprozess automatisiert. Sie hilft, Kosten zu senken, indem sie redundante Arbeitsabläufe beseitigt.

Datenintegrationsprozess

Unabhängig von der Art der Datenintegration bleibt der Ablauf gleich. Es gibt sechs allgemeine Schritte, die in einem Datenintegrationsprozess befolgt werden.

• Anforderungen sammeln. Geschäftsanforderungen sammeln und überprüfen. Diese Phase hilft den Nutzern, mit der Planung und dem Design fortzufahren. Berücksichtigen Sie die verschiedenen Techniken, die für die Integration erforderlich sein könnten.

• Datenquellen profilieren. Der nächste Schritt besteht darin, Datenprofilierung zu erstellen und Berichte zu bewerten, die integriert werden müssen. Es hilft, versteckte Details oder den aktuellen Datenzustand aufzudecken.

• Anforderungen überprüfen. Sobald der Bewertungsbericht fertig ist, identifizieren Sie die Lücke zwischen Integrationsanforderungen und Bewertung.

• Design. Analysten müssen kritische Konzepte wie architektonisches Design, Kriterien, Datenbereinigung, Standardisierung usw. entwerfen.

• Implementieren. Man kann damit beginnen, zunächst geringe Datenmengen zu integrieren und die Volumina und Quellen schrittweise zu erhöhen.

• Verifizieren, validieren und überwachen. Testen Sie die Genauigkeit und Effizienz des Integrationsprozesses. Stellen Sie sicher, dass es keinen oder nur sehr geringen Datenverlust gibt. Die Qualität der Daten sollte sich nach der Integration nicht verschlechtern.

Datenintegrationstechniken

Datenintegration ist ein entscheidender Schritt im Datenmanagementprozess. Diese Techniken automatisieren Datenintegrationsprozesse und konsolidieren Daten aus mehreren Quellen.

• Extrahieren, transformieren und laden (ETL). Aus verschiedenen Quellen werden Kopien von Datensätzen gesammelt, modelliert und in die Datenbank oder ein Datenlager geladen.
• Extrahieren, laden und transformieren. Die Daten werden in ein Datensystem geladen und später für verschiedene analytische Zwecke transformiert.
• Änderungsdatenerfassung. Diese Technik verfolgt Datenbankänderungen in Echtzeit und wendet gleichzeitig Korrekturen in Datenlagern an.
• Datenreplikation. Die Replikationstechnik dupliziert Daten in allen Datenbanken. Sie hilft, die Informationen für Backup und andere betriebliche Zwecke synchron zu halten.
• Datenvirtualisierung. Hier werden Daten virtuell an einem Ort aus verschiedenen Systemen zusammengeführt, anstatt eine neue Datenbank zu bilden.
• Streaming-Datenintegration. Dies ist eine Echtzeit-Datenintegrationstechnik, bei der Daten aus verschiedenen Streams kontinuierlich integriert und in Systeme für Analysen eingespeist werden.

Datenintegration vs. Anwendungsintegration

Einige verwechseln Datenintegration mit Anwendungsintegration, aber die beiden haben wesentliche Unterschiede.

Datenintegration konzentriert sich auf die Handhabung großer Datenmengen. Sie integriert typischerweise Daten, die bereits verarbeitet wurden, um deren Qualität sicherzustellen.

Anwendungsintegration befasst sich mit kleineren Datenmengen und unterstützt den sofortigen Datenaustausch. Sie stellt sicher, dass Daten konsistent bleiben, auch wenn verschiedene Personen oder Systeme sie von verschiedenen Orten aus aktualisieren. Darüber hinaus verarbeitet die Anwendungsintegration Daten schneller als die Datenintegration. Sie ermöglicht es Unternehmen, frische Daten zu handhaben oder Leistungsprobleme sofort anzugehen.

Verschiedene Teams verwalten diese beiden Integrationstypen innerhalb eines Unternehmens. DevOps überwacht die Anwendungsintegration, da sie mit der Softwareentwicklung verbunden ist. In der Zwischenzeit übernimmt DataOps die Verantwortung für die Datenintegration und konzentriert sich auf die Koordination und Handhabung von Daten.

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