Datenintegration erklärt: Definition, Arten, Verfahren und Tools

Führungskräfte unterschätzen oft den Zeit- und Arbeitsaufwand, der erforderlich ist, um Business Intelligence im gesamten Unternehmen zu aktivieren. Sie glauben, dass es so einfach ist, Daten aus allen Quellen zu sammeln, sie in einer Tabelle zusammenzufassen und in BI-Tools einzuspeisen, oder – noch einfacher – einen Datenanalysten zu haben, der aus Zahlen Intelligenz fabrizieren kann. Am Ende erwarten sie unglaubliche Einblicke in die Unternehmensleistung, potenzielle Marktchancen und Umsatzprognosen für das nächste Jahrzehnt.

Der BI-Prozess ist nicht so einfach, und die wichtigste Komponente für seinen Erfolg wird oft übersehen – die Datenintegration. Für einen reibungslosen Datenbetrieb in einem Unternehmen müssen die Daten zunächst am richtigen Ort, zur richtigen Zeit und im richtigen Format verfügbar sein. Verstreute Daten – die sich in Silos befinden – sind die Hauptursache für Inkonsistenz, Ineffizienz und Ungenauigkeit Ihrer BI-Bemühungen und anderer Datenoperationen.

In diesem Blog erfahren wir, was Datenintegration ist, und diskutieren die verschiedenen Arten, Prozesse und Tools. Fangen wir an.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist definiert als:

Der Prozess des Kombinierens, Konsolidierens und Zusammenführens von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen, um eine einzige, einheitliche Sicht auf die Daten zu erhalten und eine effiziente Datenverwaltung, -analyse und -zugriff zu ermöglichen.

Das Erfassen und Speichern ist der erste Schritt im Lebenszyklus der Datenverwaltung. Ungleiche Daten, die sich in verschiedenen Datenbanken, Tabellenkalkulationen, lokalen Servern und Anwendungen von Drittanbietern befinden, sind jedoch nutzlos, wenn sie nicht zusammengeführt werden. Die Datenintegration ermöglicht es Ihrem Unternehmen, die erfassten Informationen praktisch und ganzheitlich zu nutzen und wichtige Geschäftsfragen zu beantworten.

Nehmen wir als Beispiel die Integration von Kundendaten. Kundendaten werden in jedem Unternehmen an mehreren Orten gespeichert und gehostet – einschließlich Website-Tracking-Tools, CRMs, Marketing-Automatisierungs- und Buchhaltungssoftware und so weiter. Um Kundeninformationen sinnvoll auszuwerten und nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, kann Ihr Team nicht ständig zwischen verschiedenen Anwendungen wechseln. Sie benötigen einen einzigen, einheitlichen Zugang zu den Kundendatensätzen, bei dem die Daten sauber und frei von Unklarheiten sind.

Darüber hinaus bietet die Datenintegration unzählige weitere Vorteile, die eine effiziente Datenverwaltung, Business Intelligence und andere Datenoperationen ermöglichen.

5 Arten der Datenintegration

Die Datenintegration kann auf verschiedene Weise erreicht werden. Allgemein als Datenintegrationsmethoden, -techniken, -ansätze oder -typen bezeichnet, gibt es 5 verschiedene Möglichkeiten, wie Sie Ihre Daten integrieren können.

1. Integration von Stapeldaten

Bei dieser Art der Datenintegration durchlaufen die Daten den ETL-Prozess in Stapeln zu geplanten Zeiten (wöchentlich oder monatlich). Die Daten werden aus unterschiedlichen Quellen extrahiert , in eine konsistente und standardisierte Ansicht umgewandelt und dann in einen neuen Datenspeicher, z. B. ein Data Warehouse oder mehrere Data Marts, geladen . Diese Integration ist vor allem für die Datenanalyse und Business Intelligence nützlich, da ein BI-Tool oder ein Analystenteam die im Warehouse gespeicherten Daten einfach beobachten kann.

2. Datenintegration in Echtzeit

Bei dieser Art der Datenintegration werden eingehende oder strömende Daten über konfigurierte Datenpipelines nahezu in Echtzeit in bestehende Datensätze integriert. Unternehmen setzen Datenpipelines ein, um die Bewegung und Umwandlung von Daten zu automatisieren und sie an das gewünschte Ziel zu leiten. Prozesse zur Integration eingehender Daten (als neuer Datensatz oder zur Aktualisierung/Ergänzung bestehender Informationen) sind in die Datenpipeline integriert.

3. Datenkonsolidierung

Bei dieser Art der Datenintegration wird eine Kopie aller Quelldatensätze in einer Staging-Umgebung oder -Anwendung erstellt, die Datensätze werden dann konsolidiert, um eine einzige Ansicht darzustellen, und schließlich in eine Zielquelle verschoben. Obwohl dieser Typ dem ETL ähnlich ist, gibt es einige wichtige Unterschiede, wie z.B:

• Die Datenkonsolidierung konzentriert sich mehr auf Konzepte wie Datenbereinigung und -standardisierung und Entitätsauflösung, während ETL sich auf die Datentransformation konzentriert.
• Während ETL eine bessere Option für große Datenmengen ist, eignet sich die Datenkonsolidierung besser für die Verknüpfung von Datensätzen und die eindeutige Identifizierung der wichtigsten Datenbestände, z. B. Kunde, Produkt und Standort.
• Data Warehouses helfen vor allem bei der Datenanalyse und BI, während die Datenkonsolidierung auch zur Verbesserung der Geschäftsabläufe beiträgt, z. B. bei der Verwendung des konsolidierten Datensatzes eines Kunden zur Kontaktaufnahme oder bei der Erstellung von Rechnungen usw.

4. Datenvirtualisierung

Wie der Name schon sagt, wird bei dieser Art der Datenintegration nicht wirklich eine Kopie der Daten erstellt oder in eine neue Datenbank mit einem erweiterten Datenmodell verschoben, sondern es wird eine virtuelle Schicht eingeführt, die eine Verbindung zu allen Datenquellen herstellt und einen einheitlichen Zugriff als Front-End-Anwendung bietet.

Da sie über kein eigenes Datenmodell verfügt, besteht der Zweck der virtuellen Schicht darin, eingehende Anfragen entgegenzunehmen, Ergebnisse durch Abfragen der erforderlichen Informationen aus den angeschlossenen Datenbanken zu erstellen und eine einheitliche Ansicht zu präsentieren. Die Datenvirtualisierung senkt die Kosten für Speicherplatz und die Komplexität der Integration, da die Daten nur scheinbar integriert sind, aber separat in den Quellsystemen gespeichert werden.

5. Datenföderation

Die Datenföderation ähnelt der Datenvirtualisierung und wird oft als deren Unterform betrachtet. Auch bei der Datenföderation werden die Daten nicht kopiert oder in eine neue Datenbank verschoben, sondern es wird ein neues Datenmodell entworfen, das eine integrierte Sicht der Quellsysteme darstellt.

Es bietet eine Front-End-Schnittstelle für Abfragen, und wenn Daten angefordert werden, zieht es Daten aus den verbundenen Quellen und wandelt sie in das erweiterte Datenmodell um, bevor es die Ergebnisse präsentiert. Datenföderation ist sinnvoll, wenn die zugrunde liegenden Datenmodelle der Quellsysteme zu unterschiedlich sind und auf ein neueres Modell abgebildet werden müssen, um die Informationen effizienter nutzen zu können.

Prozess der Datenintegration

Unabhängig von der Art der Datenintegration ist der Ablauf des Datenintegrationsprozesses bei allen ähnlich, da das Ziel darin besteht, Daten zu kombinieren und zusammenzuführen. In diesem Abschnitt wird ein allgemeiner Rahmen für die Integration von Unternehmensdaten vorgestellt, den Sie bei der Implementierung beliebiger Datenintegrationstechniken verwenden können.

1. Erfassen von Anforderungen

Der erste Schritt in jedem Datenintegrationsprozess ist die Erfassung und Bewertung der geschäftlichen und technischen Anforderungen. Dies wird Ihnen helfen, einen Rahmen zu planen, zu gestalten und umzusetzen, der die erwarteten Ergebnisse bringt. Zu den Bereichen, die bei der Erfassung der Anforderungen zu berücksichtigen sind, gehören:

• Müssen Sie Daten in Echtzeit integrieren oder eine Batch-Integration zu geplanten Zeiten durchführen?
• Müssen Sie eine Kopie der Daten erstellen und diese dann integrieren oder eine virtuelle Schicht implementieren, die Daten im laufenden Betrieb integriert, ohne Datenbanken zu replizieren?
• Sollen die integrierten Daten einem neuen, erweiterten Datenmodell folgen?
• Welche Quellen müssen integriert werden?
• Wohin sollen die integrierten Daten gelangen ?
• Welche funktionalen Abteilungen im Unternehmen benötigen Zugang zu integrierten Informationen?

2. Datenprofilierung

Ein weiterer erster Schritt des Datenintegrationsprozesses ist die Erstellung von Datenprofilen oder Bewertungsberichten der zu integrierenden Daten. Dies hilft Ihnen, den aktuellen Stand der Daten zu verstehen und verborgene Details über deren Struktur und Inhalt aufzudecken. Ein Bericht zur Datenprofilerstellung identifiziert leere Werte, Felddatentypen, wiederkehrende Muster und andere beschreibende Statistiken, die potenzielle Möglichkeiten zur Datenbereinigung und -umwandlung aufzeigen.

3. Überprüfung der Profile anhand der Anforderungen

Mit den Integrationsanforderungen und den Bewertungsberichten in der Hand ist es nun an der Zeit, die Lücke zwischen den beiden zu ermitteln. In der Anforderungsphase werden viele Funktionen gefordert, die nicht gültig sind oder nicht mit den profilierten Berichten über die vorhandenen Daten übereinstimmen. Der Vergleich zwischen beiden hilft Ihnen jedoch bei der Planung eines Integrationsdesigns, das so viele Anforderungen wie möglich erfüllt.

4. Entwurf

Dies ist die Planungsphase des Prozesses, in der Sie einige Schlüsselkonzepte zur Datenintegration entwickeln müssen, wie z. B.:

• Der architektonische Entwurf, der zeigt, wie die Daten zwischen den Systemen übertragen werden,
• Die Auslösekriterien, die entscheiden, wann die Integration stattfindet oder wodurch sie ausgelöst wird,
• Das neue, erweiterte Datenmodell und die Spaltenzuordnungen, die den Konsolidierungsprozess definieren,
• die Regeln für Datenbereinigung, -standardisierung, -abgleich und -qualitätssicherung, die für eine fehlerfreie Integration konfiguriert werden müssen, und
• Die Technologie , die für die Implementierung, Überprüfung, Überwachung und Wiederholung des Integrationsprozesses eingesetzt wird.

5. Umsetzung

Nachdem der Integrationsprozess entworfen wurde, ist es an der Zeit, ihn auszuführen. Die Ausführung kann inkrementell erfolgen, d. h. Sie integrieren geringe Datenmengen aus weniger widersprüchlichen Quellen und erhöhen iterativ das Volumen und fügen weitere Quellen hinzu. Dies kann nützlich sein, um eventuelle anfängliche Fehler zu erkennen. Sobald die Integration bestehender Daten abgeschlossen ist, können Sie sich nun auf die Integration neuer eingehender Datenströme konzentrieren.

6. Überprüfen, validieren und überwachen

In der Überprüfungsphase müssen Sie die Genauigkeit und Effizienz des Datenintegrationsprozesses testen. Ein Profiling der Zielquelle kann eine gute Möglichkeit sein, um Fehler zu finden und die Integration zu validieren. Eine Reihe von Bereichen muss getestet werden, bevor die Integrationseinrichtung für künftige Aktivitäten eingesetzt werden kann, z. B:

• Es gibt keinen/kaum Datenverlust,
• Die Qualität der Daten hat sich nach der Integration nicht verschlechtert,
• Der Integrationsprozess verläuft durchweg wie erwartet,
• Die Bedeutung der Daten hat sich während der Integration nicht geändert,
• Die oben genannten Maßnahmen sind auch nach einiger Zeit noch gültig.

Datenintegration und Datenqualität: Zu integriert, um differenziert zu sein

Bevor wir fortfahren, wollen wir ein wichtiges Konzept im Zusammenhang mit der Datenintegration erörtern, das oft für Verwirrung sorgt: die Beziehung zwischen Datenintegration und Datenqualität.

Aus ganzheitlicher Sicht haben sowohl die Datenintegration als auch die Datenqualität das gleiche Ziel: die Datennutzung einfacher und effizienter zu gestalten. Bei den Bemühungen, dieses Ziel zu erreichen, kann man nicht von Datenintegration ohne Datenqualität sprechen, und umgekehrt. Es kann verwirrend werden, wenn man versucht zu verstehen, wo das eine aufhört und das andere beginnt. Die Wahrheit ist, dass beide Konzepte zu sehr miteinander verwoben sind, um voneinander unterschieden werden zu können, und dass sie nahtlos gehandhabt werden müssen.

Datenintegrationsbemühungen, die keine Rücksicht auf die Datenqualität nehmen, sind zwangsläufig umsonst. Das Datenqualitätsmanagement ist ein Katalysator für Ihren Datenintegrationsprozess, denn es verbessert und beschleunigt die Datenkonsolidierung.

Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Datenqualität keine Initiative ist, sondern eine Gewohnheit oder Übung, die konsequent überwacht werden muss. Obwohl die Datenintegration bei Data Warehouses zu bestimmten Zeiten in der Woche oder im Monat erfolgen kann, darf die Datenqualität auch während dieser Wartezeit nicht vergessen werden. Daher ist die Datenqualität für erfolgreiche und brauchbare Datenintegrationsergebnisse entscheidend.

Tools und Lösungen zur Datenintegration

In Anbetracht der großen Datenmengen, die Unternehmen speichern und integrieren, ist manuelle Arbeit bei den meisten Integrationsinitiativen nicht mehr möglich. Der Einsatz von Technologie zur Integration und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen kann sich als effektiver, effizienter und produktiver erweisen. Lassen Sie uns erörtern, welche gemeinsamen Merkmale Sie in einer Datenintegrationsplattform suchen können:

1. Die Möglichkeit, Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie SQL- oder Oracle-Datenbanken, Tabellenkalkulationen und Anwendungen von Drittanbietern zu beziehen.
2. Die Möglichkeit, Profile von Datensätzen zu erstellen und einen umfassenden Bericht über deren Zustand in Bezug auf Vollständigkeit, Mustererkennung, Datentypen und -formate usw. zu erstellen.
3. Die Fähigkeit, Mehrdeutigkeiten zu beseitigen, wie z. B. Null- oder Müllwerte, Rauschen zu entfernen, Rechtschreibfehler zu korrigieren, Abkürzungen zu ersetzen, Datentypen und -muster umzuwandeln und vieles mehr.
4. Die Möglichkeit, Attribute, die zu separaten Datenquellen gehören, zuzuordnen, um den Integrationsfluss hervorzuheben.
5. Die Fähigkeit, Datenabgleichsalgorithmen auszuführen und Datensätze zu identifizieren, die zur gleichen Entität gehören.
6. Die Möglichkeit, Werte bei Bedarf zu überschreiben und Datensätze aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen , um den goldenen Datensatz zu erhalten.
7. Die Möglichkeit, die Datenintegration zu geplanten Zeiten durchzuführen oder sie in Echtzeit über API-Aufrufe oder ähnliche Mechanismen zu integrieren.
8. Die Möglichkeit, integrierte Daten in jede beliebige Zieldatenbank zu laden.

Vereinheitlichung von Datenintegration, -bereinigung und -abgleich

Die Integration großer Datenmengen kann ein überwältigendes Unterfangen sein – insbesondere, wenn Sie sich für eine ETL- oder Datenvirtualisierungseinrichtung entscheiden. Eine grundlegende Datenintegrationsumgebung, die Daten zusammenführt und gleichzeitig untragbare Datenqualitätsmängel minimiert, ist für die meisten Unternehmen ein guter Ausgangspunkt. Die Priorisierung des wichtigsten Aspekts der Datenintegration im Rahmen der Datenkonsolidierung kann Ihnen dabei helfen, niedrig anzusetzen und schrittweise Verbesserungen vorzunehmen.

Sie können damit beginnen, eine einheitliche Datenintegrationslösung einzusetzen, die eine Vielzahl gängiger Konnektoren sowie integrierte Funktionen für Datenprofilierung, -bereinigung, -standardisierung, -abgleich und -zusammenführung bietet. Darüber hinaus kann eine Zeitplanungsfunktion, die Daten zu konfigurierten Zeiten integriert, Ihre Initiative innerhalb weniger Tage in Gang setzen.

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