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 zusammengef\u00fchrt werden. Die Datenintegration erm\u00f6glicht es Ihrem Unternehmen, die erfassten Informationen praktisch und ganzheitlich zu nutzen und wichtige Gesch\u00e4ftsfragen zu beantworten.<\/p>\n\n
Nehmen wir als Beispiel die Integration von Kundendaten. Kundendaten werden in jedem Unternehmen an mehreren Orten gespeichert und gehostet – einschlie\u00dflich Website-Tracking-Tools, CRMs, Marketing-Automatisierungs- und Buchhaltungssoftware und so weiter. Um Kundeninformationen sinnvoll auszuwerten und n\u00fctzliche Erkenntnisse zu gewinnen, kann Ihr Team nicht st\u00e4ndig zwischen verschiedenen Anwendungen wechseln. Sie ben\u00f6tigen einen einzigen, einheitlichen Zugang zu den Kundendatens\u00e4tzen, bei dem die Daten sauber und frei von Unklarheiten sind.<\/p>\n\n
Dar\u00fcber hinaus bietet die Datenintegration unz\u00e4hlige weitere Vorteile, die eine effiziente Datenverwaltung, Business Intelligence und andere Datenoperationen erm\u00f6glichen.<\/p>\n\n
5 Arten der Datenintegration<\/h2>\n\n
Die Datenintegration kann auf verschiedene Weise erreicht werden. Allgemein als Datenintegrationsmethoden, -techniken, -ans\u00e4tze oder -typen bezeichnet, gibt es 5 verschiedene M\u00f6glichkeiten, wie Sie Ihre Daten integrieren k\u00f6nnen.<\/p>\n\n
1. Integration von Stapeldaten<\/h3>\n\n
Bei dieser Art der Datenintegration durchlaufen die Daten den ETL-Prozess in Stapeln zu geplanten Zeiten (w\u00f6chentlich oder monatlich). Die Daten werden aus unterschiedlichen Quellen extrahiert <\/em>, in eine konsistente und standardisierte Ansicht umgewandelt <\/em>und dann in einen neuen Datenspeicher, z. B. ein Data Warehouse oder mehrere Data Marts, geladen <\/em>. Diese Integration ist vor allem f\u00fcr die Datenanalyse und Business Intelligence n\u00fctzlich, da ein BI-Tool oder ein Analystenteam die im Warehouse gespeicherten Daten einfach beobachten kann.<\/p>\n\n Bei dieser Art der Datenintegration werden eingehende oder str\u00f6mende Daten \u00fcber konfigurierte Datenpipelines nahezu in Echtzeit in bestehende Datens\u00e4tze integriert. Unternehmen setzen Datenpipelines ein, um die Bewegung und Umwandlung von Daten zu automatisieren und sie an das gew\u00fcnschte Ziel zu leiten. Prozesse zur Integration eingehender Daten (als neuer Datensatz oder zur Aktualisierung\/Erg\u00e4nzung bestehender Informationen) sind in die Datenpipeline integriert.<\/p>\n\n Bei dieser Art der Datenintegration wird eine Kopie aller Quelldatens\u00e4tze in einer Staging-Umgebung oder -Anwendung erstellt, die Datens\u00e4tze werden dann konsolidiert, um eine einzige Ansicht darzustellen, und schlie\u00dflich in eine Zielquelle verschoben. Obwohl dieser Typ dem ETL \u00e4hnlich ist, gibt es einige wichtige Unterschiede, wie z.B:<\/p>\n\n 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 eingef\u00fchrt, die eine Verbindung zu allen Datenquellen herstellt und einen einheitlichen Zugriff als Front-End-Anwendung bietet.<\/p>\n\n Da sie \u00fcber kein eigenes Datenmodell verf\u00fcgt, 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 pr\u00e4sentieren. Die Datenvirtualisierung senkt die Kosten f\u00fcr Speicherplatz und die Komplexit\u00e4t der Integration, da die Daten nur scheinbar integriert sind, aber separat in den Quellsystemen gespeichert werden.<\/p>\n\n Die Datenf\u00f6deration \u00e4hnelt der Datenvirtualisierung und wird oft als deren Unterform betrachtet. Auch bei der Datenf\u00f6deration 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.<\/p>\n\n Es bietet eine Front-End-Schnittstelle f\u00fcr 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 pr\u00e4sentiert. Datenf\u00f6deration ist sinnvoll, wenn die zugrunde liegenden Datenmodelle der Quellsysteme zu unterschiedlich sind und auf ein neueres Modell abgebildet werden m\u00fcssen, um die Informationen effizienter nutzen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n\n Unabh\u00e4ngig von der Art der Datenintegration ist der Ablauf des Datenintegrationsprozesses bei allen \u00e4hnlich, da das Ziel darin besteht, Daten zu kombinieren und zusammenzuf\u00fchren. In diesem Abschnitt wird ein allgemeiner Rahmen f\u00fcr die Integration von Unternehmensdaten vorgestellt, den Sie bei der Implementierung beliebiger Datenintegrationstechniken verwenden k\u00f6nnen.<\/p>\n Der erste Schritt in jedem Datenintegrationsprozess ist die Erfassung und Bewertung der gesch\u00e4ftlichen 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 ber\u00fccksichtigen sind, geh\u00f6ren:<\/p>\n\n Ein weiterer erster Schritt des Datenintegrationsprozesses ist die Erstellung von Datenprofilen oder Bewertungsberichten<\/a> der zu integrierenden Daten. Dies hilft Ihnen, den aktuellen Stand der Daten zu verstehen und verborgene Details \u00fcber deren Struktur und Inhalt aufzudecken. Ein Bericht zur Datenprofilerstellung identifiziert leere Werte, Felddatentypen, wiederkehrende Muster und andere beschreibende Statistiken, die potenzielle M\u00f6glichkeiten zur Datenbereinigung und -umwandlung aufzeigen.<\/p>\n\n Mit den Integrationsanforderungen und den Bewertungsberichten in der Hand ist es nun an der Zeit, die L\u00fccke zwischen den beiden zu ermitteln. In der Anforderungsphase werden viele Funktionen gefordert, die nicht g\u00fcltig sind oder nicht mit den profilierten Berichten \u00fcber die vorhandenen Daten \u00fcbereinstimmen. Der Vergleich zwischen beiden hilft Ihnen jedoch bei der Planung eines Integrationsdesigns, das so viele Anforderungen wie m\u00f6glich erf\u00fcllt.<\/p>\n\n Dies ist die Planungsphase des Prozesses, in der Sie einige Schl\u00fcsselkonzepte zur Datenintegration entwickeln m\u00fcssen, wie z. B.:<\/p>\n\n Nachdem der Integrationsprozess entworfen wurde, ist es an der Zeit, ihn auszuf\u00fchren. Die Ausf\u00fchrung kann inkrementell erfolgen, d. h. Sie integrieren geringe Datenmengen aus weniger widerspr\u00fcchlichen Quellen und erh\u00f6hen iterativ das Volumen und f\u00fcgen weitere Quellen hinzu. Dies kann n\u00fctzlich sein, um eventuelle anf\u00e4ngliche Fehler zu erkennen. Sobald die Integration bestehender Daten abgeschlossen ist, k\u00f6nnen Sie sich nun auf die Integration neuer eingehender Datenstr\u00f6me konzentrieren.<\/p>\n\n In der \u00dcberpr\u00fcfungsphase m\u00fcssen Sie die Genauigkeit und Effizienz des Datenintegrationsprozesses testen. Ein Profiling der Zielquelle kann eine gute M\u00f6glichkeit sein, um Fehler zu finden und die Integration zu validieren. Eine Reihe von Bereichen muss getestet werden, bevor die Integrationseinrichtung f\u00fcr k\u00fcnftige Aktivit\u00e4ten eingesetzt werden kann, z. B:<\/p>\n\n Bevor wir fortfahren, wollen wir ein wichtiges Konzept im Zusammenhang mit der Datenintegration er\u00f6rtern, das oft f\u00fcr Verwirrung sorgt: die Beziehung zwischen Datenintegration und Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n\n Aus ganzheitlicher Sicht haben sowohl die Datenintegration als auch die Datenqualit\u00e4t das gleiche Ziel: die Datennutzung einfacher und effizienter zu gestalten. Bei den Bem\u00fchungen, dieses Ziel zu erreichen, kann man nicht von Datenintegration ohne Datenqualit\u00e4t sprechen, und umgekehrt. Es kann verwirrend werden, wenn man versucht zu verstehen, wo das eine aufh\u00f6rt und das andere beginnt. Die Wahrheit ist, dass beide Konzepte zu sehr miteinander verwoben sind, um voneinander unterschieden werden<\/strong> zu k\u00f6nnen, und dass sie nahtlos gehandhabt werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n Datenintegrationsbem\u00fchungen, die keine R\u00fccksicht auf die Datenqualit\u00e4t nehmen, sind zwangsl\u00e4ufig umsonst. Das Datenqualit\u00e4tsmanagement <\/a>ist ein Katalysator f\u00fcr Ihren Datenintegrationsprozess<\/strong>, denn es verbessert und beschleunigt die Datenkonsolidierung.<\/p>\n\n Ein weiterer Unterschied besteht darin, dass Datenqualit\u00e4t keine Initiative ist, sondern eine Gewohnheit oder \u00dcbung, die konsequent \u00fcberwacht werden muss. Obwohl die Datenintegration bei Data Warehouses zu bestimmten Zeiten in der Woche oder im Monat erfolgen kann, darf die Datenqualit\u00e4t<\/strong> auch w\u00e4hrend dieser Wartezeit nicht vergessen werden<\/strong>. Daher ist die Datenqualit\u00e4t f\u00fcr erfolgreiche und brauchbare Datenintegrationsergebnisse entscheidend.<\/p>\n\n In Anbetracht der gro\u00dfen Datenmengen, die Unternehmen speichern und integrieren, ist manuelle Arbeit bei den meisten Integrationsinitiativen nicht mehr m\u00f6glich. Der Einsatz von Technologie zur Integration und Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen kann sich als effektiver, effizienter und produktiver erweisen. Lassen Sie uns er\u00f6rtern, welche gemeinsamen Merkmale Sie in einer Datenintegrationsplattform suchen k\u00f6nnen:<\/p>\n\n Die Integration gro\u00dfer Datenmengen kann ein \u00fcberw\u00e4ltigendes Unterfangen sein – insbesondere, wenn Sie sich f\u00fcr eine ETL- oder Datenvirtualisierungseinrichtung entscheiden. Eine grundlegende Datenintegrationsumgebung, die Daten zusammenf\u00fchrt und gleichzeitig untragbare Datenqualit\u00e4tsm\u00e4ngel minimiert, ist f\u00fcr 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.<\/p>\n\n Sie k\u00f6nnen damit beginnen, eine einheitliche Datenintegrationsl\u00f6sung einzusetzen, die eine Vielzahl g\u00e4ngiger Konnektoren sowie integrierte Funktionen f\u00fcr Datenprofilierung<\/a>, -bereinigung<\/a>, -standardisierung<\/a>, -abgleich<\/a> und -zusammenf\u00fchrung<\/a> bietet. Dar\u00fcber hinaus kann eine Zeitplanungsfunktion<\/a>, die Daten zu konfigurierten Zeiten integriert, Ihre Initiative innerhalb weniger Tage in Gang setzen.<\/p>\n\n DataMatch Enterprise<\/a> ist ein solches Tool zur Datenkonsolidierung, das Sie bei der Integration Ihrer Daten aus verschiedenen Quellen unterst\u00fctzen kann. 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Datenintegration in Echtzeit<\/h3>\n\n
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<\/figure>\n\n3. Datenkonsolidierung<\/h3>\n\n
4. Datenvirtualisierung<\/h3>\n\n
5. Datenf\u00f6deration<\/h3>\n\n
Prozess der Datenintegration<\/h2>\n\n
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<\/figure><\/div>\n1. Erfassen von Anforderungen<\/h3>\n\n
2. Datenprofilierung<\/h3>\n\n
3. \u00dcberpr\u00fcfung der Profile anhand der Anforderungen<\/h3>\n\n
4. Entwurf<\/h3>\n\n
5. Umsetzung<\/h3>\n\n
6. \u00dcberpr\u00fcfen, validieren und \u00fcberwachen<\/h3>\n\n
Datenintegration und Datenqualit\u00e4t: Zu integriert, um differenziert zu sein<\/h2>\n\n
Tools und L\u00f6sungen zur Datenintegration<\/h2>\n\n
Vereinheitlichung von Datenintegration, -bereinigung und -abgleich<\/h2>\n\n