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„Daten sind das neue Öl.“ Wir hören diesen Satz oft, um zu beschreiben, wie Daten die moderne Wirtschaft antreiben. Heute haben Unternehmen Zugriff auf detaillierte Daten über ihre Kunden, den Produktmix, den Markt und vieles mehr auf eine Weise, die noch vor wenigen Jahrzehnten einfach nicht möglich war. Daten sind heute überall und werden täglich mit höheren Datenmengen aus allen Richtungen gestreamt.

Wie verwalten Sie also all diese verschiedenen Datenquellen auf eine Weise, die geschäftlich sinnvoll ist? Sie müssen den Fluss dieses neuen Öls kontrollieren, sonst ertrinken Sie darin, ohne dass es in den Motor Ihres Unternehmens gelangt.

Hier kommt die Datenintegration ins Spiel.

Was ist Datenintegration?

Einfach ausgedrückt ist Datenintegration die Praxis der Verwendung Architektur der Datenintegration und Tools zur Datenintegration um den konsistenten Zugriff auf und die Bereitstellung von Daten zu den Themen zu gewährleisten, die für Ihr Unternehmen relevant sind. Es geht darum, Ihre verschiedenen Datenströme für die Anwendungen und Prozesse Ihres Unternehmens so zu organisieren, dass Sie Ihr Unternehmen mit diesem wichtigen Wissen effektiver vorantreiben können.

Die Landschaft der Anbieter, die Datenintegrationstools anbieten war ziemlich fragmentiert. Verschiedene Akteure bedienen häufig bestimmte Nischen mit einem Tool, das für eine spezielle Art der Datenintegration optimiert ist. Das Endergebnis dieser Fragmentierung ist, dass jedes der verschiedenen Teams innerhalb eines Unternehmens möglicherweise ein anderes Datenintegrationstool verwendet. Dies führt zu Überschneidungen, Redundanzen und dem Fehlen einer klaren Strategie für die unternehmensweite Nutzung von Metadaten.

Aber die Dinge ändern sich jetzt, da Unternehmen erkennen, dass sie die Datenintegration aus einer ganzheitlicheren Perspektive betrachten müssen. Dies treibt die Konsolidierung auf dem Markt voran, sodass Unternehmen jetzt komplette Datenintegrationssysteme erwerben können, die alle ihre Anforderungen erfüllen.

„Es stimmt zwar, dass Unternehmen angefangen haben, ganzheitlicher über Integrationen nachzudenken, aber viele Unternehmen haben noch einen langen Weg vor sich“, sagt Janne Kärkkäinen, Chief Product Officer beim Integrationsdienstleister ONEiO. „Das Erreichen eines höheren Reifegrads der Daten — bei dem das gesamte Unternehmen hinter der Entscheidung stehen kann, all seine Datenquellen zu integrieren — erfordert viel Zeit sowie Expertenwissen aus allen beteiligten Abteilungen. Diese Ressourcen und dieses Wissen sind knapp, weshalb viele der ausgereifteren Unternehmen versucht haben, ihre konsolidierten Datenintegrationssysteme durch andere Tools zu ergänzen, die ihnen bei der Lösung ihrer domänenspezifischen Probleme helfen.“

Example of Data Integration

Warum ist Datenintegration wichtig?

Schauen wir uns genauer an, warum Datenintegration so wichtig ist. Es gibt vier Hauptgründe:

Datenintegration verbessert die Zusammenarbeit und hilft, Systeme zu vereinheitlichen

Heutzutage benötigt fast jede Unternehmensfunktion und jeder Einzelne Zugriff auf Daten. Das Unternehmen produziert auch ständig neue Daten. Die IT-Abteilung benötigt eine Möglichkeit, den Zugriff auf alles über ein Self-Service-Modell zu ermöglichen, und Datenintegration ist der richtige Weg, dies zu tun. Datenintegration ist im Grunde eine Methode zur Verbesserung der Zusammenarbeit rund um Daten, indem Sie Ihre verschiedenen Systeme vereinheitlichen.

Datenintegration spart Zeit und steigert die Effizienz

Eine korrekte Datenintegration bedeutet, später Zeit zu sparen, wenn es darum geht, die Daten für die Analyse vorzubereiten und dann Maßnahmen zu ergreifen. Die Verwendung der richtigen Datenintegrationstools spart auch Zeit für die IT-Abteilung. All dies führt zu einer höheren Effizienz im gesamten Unternehmen sowie zu niedrigeren Kosten.

Datenintegration reduziert Fehler und Nacharbeiten

Ohne die richtige Datenintegrationsarchitektur müssen Mitarbeiter viel manuelle Arbeit leisten, um Daten zu sammeln, zu verarbeiten und zu melden. Das lässt zu viel Spielraum für Fehler. Es führt auch zu Nacharbeiten, bei denen verschiedene Mitarbeiter immer wieder dieselbe Aufgabe ausführen. Durch das Hinzufügen des richtigen Datenintegrationssystems werden diese Probleme behoben.

Datenintegration liefert wertvollere Daten

Letztlich kommt es bei der Datenintegration darauf an, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern. Da die Daten in einem einzigen System zentralisiert sind, ist es einfacher, Qualitätsprobleme zu identifizieren und Verbesserungen vorzunehmen. Im Grunde geht es darum, die Datenbasis zu stärken, auf der Sie Ihr Unternehmen aufbauen können.

Ein Blick auf verschiedene Datenintegrationstechniken

Es gibt verschiedene Techniken, die zur Durchführung der Datenintegration verwendet werden können. Schauen wir uns vier davon an.

ETL (Extrahieren > Transformieren > Laden)
ETL - Extract - Load - Transform

ETL ist die klassische Datenpipeline, die Rohdaten über diese drei Schritte in das Zielsystem konvertiert. Der ETL-Prozess zeichnet sich durch einen Staging-Bereich aus, in dem die Daten transformiert werden, bevor sie in das Data Warehouse geladen und dann analysiert werden. ETL eignet sich gut für kleinere Datensätze, die komplexe Transformationen benötigen. Da Unternehmen jedoch in die Cloud wechseln, die Datensätze wachsen und die Nachfrage nach Echtzeitanalysen steigt, wendet sich die Datenintegration zunehmend den anderen drei unten beschriebenen Techniken zu.

ELT (Extrahieren > Laden > Transformieren)
ELT - Extract - Load - Transform

ELT ist nicht zu verwechseln mit ETL! Der Hauptunterschied zwischen den beiden besteht darin, dass es bei ELT keinen Staging-Bereich für die Daten gibt. Sie werden sofort geladen und in das System umgewandelt, das normalerweise cloudbasiert ist. ELT ist nützlich für große Datensätze, die schnell verarbeitet werden müssen. Es basiert auf einem als „Micro Batch“ oder „Delta Load“ bezeichneten Ansatz, bei dem das System nur Daten lädt, die seit dem letzten Ladevorgang geändert wurden.

Datenstreaming
Data streaming is about continuously moving data through the system

Wie der Begriff schon sagt, geht es beim Datenstreaming darum, Daten kontinuierlich durch das System zu bewegen — von der Quelle zum Ziel —, anstatt sie stapelweise zu laden. Mit Datenstreaming können Sie Daten in einem analysebereiten Format auf die Plattform Ihrer Wahl übertragen. Die Herausforderung bei dieser Methode besteht darin, dass das Synchronisieren von Informationen ohne einen Staging-Bereich nicht einfach ist. Wenn ein Teil des Systems ausfällt, wirkt sich das auch auf alles andere aus.

Integration von Anwendungen
Example of Data Integration

In Anwendungsintegration, Daten werden zwischen separaten Anwendungen, die zusammenarbeiten, verschoben und synchronisiert. Anwendungsintegration wird in der Regel verwendet, wenn zwei Betriebssysteme — beispielsweise eines für die Personalabteilung und eines für Finanzen — dieselben Daten verwenden müssen. Die Konsistenz zwischen den Datensätzen ist der Schlüssel für eine effektive Durchführung dieser Art der Anwendungsintegration.

Beispiele für Datenintegration aus der Praxis

Datenintegration für die IT-Abteilung

IT-Abteilungen sammeln und verwalten häufig Informationen zu den verschiedenen Konfigurationen ihrer IT-Infrastruktur in einem System, das als Configuration Management Database oder CMDB bekannt ist. Anfänglich war es eine einfache Methode, um den Überblick darüber zu behalten, welche Software- und Hardwarekonfigurationen auf Hardwaregeräten installiert wurden, doch es ist mittlerweile schwierig, diese Informationen auf dem neuesten Stand zu halten.

Um sicherzustellen, dass die Datenbank immer auf dem neuesten Stand ist, sollten alle Systeme, die eine Änderung an diesen Daten auslösen — sei es eine automatische Reaktion auf ein Überwachungsereignis, eine Erkennung durch ein Inventarisierungstool oder eine Änderungsanforderung, die in einem ITSM-System erstellt wurde — automatisch in den CMDB-Daten wiedergegeben werden.

Durch die Integration der Daten mehrerer ITSM-Systeme können dieselben Daten auch in diesen Systemen verfügbar gemacht werden. Das nennen wir eBonding. eBonding ist eigentlich eine etwas altmodische Lösung, aber sie stützt sich immer noch stark darauf, um ITSM-Tools für Kunden und Anbieter zu integrieren. Die meisten Unternehmen, die wir sehen, haben erkannt, dass eBonding ihren Fortschritt verlangsamt, da es einschränkt, welche Änderungen und Verbesserungen sie in ihren Tools vornehmen können.

Lesen Sie mehr über eBonding: Ist eBonding eine skalierbare Lösung? Nein, definitiv nicht. Hier ist der Grund.

Datenintegration für die Personalabteilung

Für die Personalabteilung finden die wichtigsten Datenintegrationen in der Regel zwischen den Systemen statt, die für Zeiterfassung, Gehaltsabrechnung und Mitarbeiterprofile verwendet werden. Wenn ein Mitarbeiter beispielsweise Überstunden geleistet hat, müssen diese Informationen für die Gehaltsabrechnung verfügbar sein, damit die Person entsprechend bezahlt werden kann. Urlaube, Abwesenheiten und Bonusauszahlungen müssen ebenfalls ordnungsgemäß aufgezeichnet werden. Damit alles reibungslos funktioniert, müssen alle HR-Systeme synchronisiert sein.

Datenintegration für die Finanzfunktion

Das Finanzwesen ist in der Regel daran interessiert, die Buchhaltungsinformationen mit ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) zu synchronisieren, damit Preisinformationen, Bestellungen und Verkäufe ordnungsgemäß abgerechnet werden. Rabatte und Sonderangebote müssen beispielsweise in beiden Systemen ordnungsgemäß erfasst werden, da sie einen großen Einfluss auf die Lagerbestände sowie auf die Quartalszahlen haben können.

Datenintegration im Marketing

In den letzten Jahren wurde viel Wert auf die bessere Integration der für das Marketing verwendeten Daten und der von den Vertriebsteams verwendeten Daten gelegt. Wenn Sie beispielsweise einen Webshop betreiben, ist es nützlich, wenn die Kontakt- und Bestellformulare in das System integriert sind, das Leads und Verkäufe erfasst. Auf diese Weise kann das Marketingteam die Kapitalrendite einer bestimmten Kampagne genauer berechnen. Dies wiederum führt zu einer besseren Ausrichtung der Marketinginvestitionen für zukünftige Kampagnen.

Datenintegration im Vertrieb

Ein effizienter Verkaufsprozess hängt davon ab, potenzielle Kunden zu finden, die sowohl bereit als auch in der Lage sind, Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu kaufen. Wenn Vertriebsmitarbeiter potenzielle Kunden mit einem gründlichen Verständnis der Bedürfnisse dieses Kunden ansprechen, können sie das Angebot besser auf sie zuschneiden. Wenn diese verschiedenen Datenpunkte alle in einem Tool — durch Datenintegration — erfasst werden, kann das Vertriebsmitarbeiter einen 360-Grad-Überblick über den Kunden erhalten.

„Sie können damit beginnen, grundlegende Kundeninformationen wie Jahresumsatz und Anzahl der Mitarbeiter im CRM-System Ihres Unternehmens sichtbar zu machen“, sagt Janne Kärkkäinen von ONEiO.
„In den meisten CRM-Systemen gibt es zwar Felder für diese Felder, aber Sie können das Kundenprofil erweitern, indem Sie beispielsweise Dinge wie Kreditratings hinzufügen. Auf diese Weise können Sie sicherstellen, dass Ihre Vertriebsmitarbeiter nur mit Kunden sprechen, von denen sie wissen, dass sie die gekauften Produkte und Dienstleistungen zuverlässig bezahlen können. Die Datenintegration hilft dabei, all diese Informationen auf dem neuesten Stand zu halten, da sie regelmäßig und automatisch aus dem Finanzsystem abgerufen und in das CRM-System übertragen werden.“

Datenintegration in der Beschaffung

Bei der Beschaffung von Waren und Dienstleistungen von mehreren Lieferanten kann viel Zeit damit verschwendet werden, auf die verschiedenen Portale zuzugreifen, die die Lieferanten anbieten. Diese fragmentierte Anbieterlandschaft erschwert auch die Datenerfassung und kann zu suboptimalen Preisvereinbarungen führen. Wenn Sie all Ihre Lieferanteninformationen durch Datenintegration an einem Ort zusammenführen, kann das gesamte Unternehmen intelligentere Beschaffungsentscheidungen treffen, indem es Mengenrabatte oder bessere Einkaufskonditionen erhält.

Welche Datenintegrationstools sollten Sie verwenden?

Datenintegrationstools unterscheiden sich in Bezug auf die Funktionen, die sie bieten, und wie sie eingesetzt werden müssen, um das Beste aus ihnen herauszuholen. Bei der Auswahl eines Datenintegrationstools für Ihr Unternehmen sollten Sie Folgendes berücksichtigen:

Wo befinden sich Ihre Daten und wie sind sie zu erreichen?

Ob sich Ihre Daten vor Ort oder in der Cloud befinden, kann sich darauf auswirken, mit welchen Tools Sie sie integrieren können. Nicht alle Datenintegrationstools können auf Daten zugreifen, die vor Ort gespeichert sind, oder umgekehrt. Um Daten zu erreichen, die vor Ort gespeichert sind, ist möglicherweise eine Konfiguration im Datenintegrationstool erforderlich, um diese Daten abzurufen. Moderne Datenintegrationstools werden nativ in der Cloud ausgeführt, um sicherzustellen, dass sie immer auf dem neuesten Stand sind und Sie sich keine Gedanken über ein Upgrade machen müssen. Sie sind auch in der Lage, mit Datenbanken und Anwendungen zu kommunizieren, die vor Ort ausgeführt werden.


Wie aktuell sollen Ihre Daten sein?

Ein herkömmlicher ETL-Ansatz zur Datenintegration kann für Sie gut geeignet sein, wenn die Daten, die Sie integrieren möchten, nicht sofort in allen Ihren Systemen verfügbar sein müssen. In diesen Situationen können Datenintegrationen so geplant werden, dass sie regelmäßig ausgeführt werden, z. B. als nächtliche, wöchentliche oder monatliche Ausführung oder als Ad-hoc-Durchläufe auf Anfrage des Benutzers, der aktuelle Informationen benötigt.

Auch wenn Sie nicht unbedingt eine ständige Aktualisierung der Daten benötigen, ein Datenintegration in Echtzeit beseitigt alle Fragen dazu, ob alle mit den neuesten Daten arbeiten. In einer wachsenden Anzahl von Szenarien müssen Daten immer aktuell und verfügbar sein. Stellen Sie sicher, dass das von Ihnen gewählte Tool entweder ELT-fähig ist, womit Sie die Intervalle zwischen Datenabrufen verkürzen können, oder Event-Streaming, bei dem Änderungen an den Daten Ereignisse auslösen, die zu Datenaktualisierungen führen.

Unterstützt das Tool alle Transformationen, die Sie möglicherweise darauf anwenden müssen?

Datenbanken und die Art und Weise, wie wir Daten speichern, sind nicht identisch, da es verschiedene Datenbankschemas und Technologien gibt. Daten können auch strukturiert oder unstrukturiert sein. Vielleicht ist ein Ziel überhaupt keine Datenbank. Bei all diesen Möglichkeiten müssen Sie ein Tool auswählen, das verschiedene Transformationen, Zuordnungen und Übersetzungen verarbeiten kann, bevor es Daten von einer Quelle zu einem Ziel verschieben kann.

Haben Sie die Ressourcen, um Ihre Datenintegrationen zu pflegen und weiterzuentwickeln?

Die Notwendigkeit, Datenintegrationen zu entwickeln, ergibt sich aus dem geschäftlichen Bedürfnis, dass jemand einen einheitlichen Überblick über eine bestimmte Entität hat — sei es ein Kunde, ein Mitarbeiter, die Finanzlage Ihres Unternehmens oder die Vermögenswerte, die es besitzt. Die Person, die diesen einheitlichen Überblick erhalten möchte, ist oft nicht die Person, die die Integration konfigurieren und verwalten kann. Berücksichtigen Sie bei der Auswahl des Tools für Ihr Unternehmen, wie es mit Ihrer aktuellen Organisationsstruktur funktioniert und welche Ressourcen Sie möglicherweise einstellen müssen, um alle Integrationen unterstützen zu können.

Einige Datenintegrationstools sind auf die Bedürfnisse von Integrationsentwicklern ausgerichtet, während andere für Datenwissenschaftler und Analysten sehr gut geeignet sind. Schließlich gibt es Tools, mit denen Geschäftsanwender auf einfache Weise die Tools, mit denen sie arbeiten, und die Datenquellen, aus denen sie Informationen abrufen müssen, miteinander verbinden können. Für diese modernen Tools müssen Sie nicht lernen, wie man programmiert, und Sie müssen nicht verstehen, wie genau die Daten strukturiert sind. Sie müssen sich auch keine Gedanken darüber machen, ob die Integrationsplattform das tut, wofür sie konfiguriert wurde.

Versteht Ihr Anbieter von Datenintegrationstools Ihre Anwendungsfälle?

Dies ist wahrscheinlich der wichtigste Aspekt, den Sie bei der Auswahl eines Anbieters von Datenintegrationstools berücksichtigen sollten. Ist das Tool, nach dem Sie suchen, auf die Lösung Ihrer spezifischen Probleme ausgerichtet, oder kann es das Problem lösen, mit dem Sie konfrontiert sind? Prüfen Sie, ob der Tool-Anbieter ähnliche Anwendungsfälle gelöst hat, die Sie lösen möchten. Überlegen Sie auch, wie viel Unterstützung sie für Ihre spezifischen Anforderungen anbieten können und ob sie bereit sind, bei jedem Schritt Ihrer Datenintegration mit Ihnen zusammenzuarbeiten. In den meisten Fällen stellen Datenintegrationsprojekte eine Herausforderung dar, nicht aufgrund der Technologie, sondern aufgrund des mangelnden Verständnisses Ihres spezifischen Kontextes.

Mängel der Datenintegration und wann ONEiO verwendet werden sollte

Mit den neueren Ansätzen der Datenintegration werden die traditionellen Mängel weniger ausgeprägt. Daten zu übertragen, ohne zu berücksichtigen, ob sie überhaupt verschoben werden müssen, ist verschwenderisch und in einigen Fällen aufgrund des Datenvolumens unmöglich.

Viele Datenintegrationstools konzentrieren sich immer noch darauf, wie diese Datenmengen so effizient wie möglich verwaltet und übertragen werden können. Dieser Ansatz ist jedoch in Umgebungen, in denen die Informationen nahezu in Echtzeit verfügbar sein müssen, unzureichend. Wenn dies bei Ihnen der Fall ist, stellen Sie durch die Wahl einer Integrationsplattform, die direkte Anwendungsintegrationen ermöglicht, sicher, dass sich diese Änderung nach der Aktualisierung eines Systems sofort in allen anderen Systemen widerspiegeln kann, in denen die Informationen benötigt werden.

Die Integration Automation Platform von ONEiO ist ideal für Situationen, in denen Sie einfach nicht warten können, bis die Daten synchronisiert werden, und in denen Prozesse ereignisgesteuert sind. ONEiO kombiniert ELT-, Datenstreaming- und Anwendungsintegrationsansätze, um Daten an die verschiedenen Systeme, die ein Unternehmen verwendet, bereitzustellen und gleichzeitig die richtige Reihenfolge und den richtigen Kontext beizubehalten, selbst während eines Prozesses, der Tage dauert.

 

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