Datenintegration umfasst eine Reihe von Schritten und Prozessen, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und in ein einheitliches und nutzbares Format umwandeln. Hier finden Sie einen Überblick darüber, wie ein typischer Datenintegrationsprozess funktioniert:

1. Identifizierung der Datenquelle: Der erste Schritt ist die Identifizierung der verschiedenen Datenquellen, die integriert werden müssen, wie Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Cloud-Services, APIs, Altsysteme und andere.
   
   
2. Datenextraktion: Als Nächstes werden die Daten mit Hilfe von Extraktionstools oder -prozessen aus den identifizierten Quellen extrahiert. Dies kann die Abfrage von Datenbanken, das Abrufen von Dateien von entfernten Standorten oder das Abrufen von Daten über APIs umfassen.
   
   
3. Datenmapping: Verschiedene Datenquellen können unterschiedliche Terminologien, Codes oder Strukturen verwenden, um ähnliche Informationen darzustellen. Die Erstellung eines Mapping-Schemas, das definiert, wie Datenelemente aus verschiedenen Systemen einander entsprechen, gewährleistet einen korrekten Datenabgleich während der Integration.
   
   
4. Datenvalidierung und Qualitätssicherung: Die Validierung umfasst die Überprüfung auf Fehler, Unstimmigkeiten und Probleme mit der Datenintegrität, um Genauigkeit und Qualität sicherzustellen. Es werden Qualitätssicherungsprozesse implementiert, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.
   
   
5. Datenkonvertierung: In dieser Phase werden die extrahierten Daten in ein gemeinsames Format konvertiert und strukturiert, um Konsistenz, Genauigkeit und Kompatibilität zu gewährleisten. Dies könnte Datenbereinigung, Datenanreicherung und Datennormalisierung beinhalten.
   
   
6. Laden von Daten: Beim Laden von Daten werden die umgewandelten Daten für weitere Analysen oder Berichte in ein Data Warehouse oder ein anderes gewünschtes Ziel geladen. Der Ladevorgang kann je nach Anforderung per Batch-Loading oder Echtzeit-Loading durchgeführt werden.
   
   
7. Datensynchronisierung: Die Datensynchronisierung trägt dazu bei, dass die integrierten Daten im Laufe der Zeit auf dem neuesten Stand gehalten werden, sei es durch regelmäßige Aktualisierungen oder durch Synchronisierung in Echtzeit, wenn eine sofortige Integration neu verfügbarer Daten erforderlich ist.
   
   
8. Data Governance und Sicherheit: Bei der Integration von sensiblen oder regulierten Daten stellen Data Governance Praktiken sicher, dass die Daten in Übereinstimmung mit den Vorschriften und Datenschutzbestimmungen behandelt werden. Zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen werden implementiert, um die Daten während der Integration und Speicherung zu schützen.
   
   
9. Verwaltung von Metadaten: Metadaten, die Informationen über die integrierten Daten liefern, verbessern deren Auffindbarkeit und Nutzbarkeit, sodass die Benutzer den Kontext, die Quelle und die Bedeutung der Daten leichter verstehen können.
   
   
10. Datenzugriff und Analyse: Sobald die Datensätze integriert sind, können sie mit verschiedenen Tools wie BI-Software, Berichtstools und Analyseplattformen abgerufen und analysiert werden. Diese Analyse führt zu Erkenntnissen, die die Entscheidungsfindung und Geschäftsstrategien vorantreiben.

Insgesamt umfasst die Datenintegration eine Kombination aus technischen Prozessen, Tools und Strategien, um sicherzustellen, dass Daten aus verschiedenen Quellen harmonisiert, genau und für aussagekräftige Analysen und Entscheidungsfindungen verfügbar sind.

Es gibt verschiedene Arten der Datenintegration, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Die Wahl der am besten geeigneten Datenintegrationsmethode hängt von Faktoren wie dem Datenbedarf des Unternehmens, der Technologielandschaft, den Leistungsanforderungen und den Budgetbeschränkungen ab.

Extract, Load, Transform (ELT) beinhaltet das Extrahieren von Daten aus ihrer Quelle, das Laden in eine Datenbank oder ein Data Warehouse und das anschließende Transformieren in ein Format, das den Geschäftsanforderungen entspricht. Dies kann das Bereinigen, Aggregieren oder Zusammenfassen der Daten beinhalten. ELT-Datenpipelines werden häufig in Big-Data-Projekten und bei der Echtzeitverarbeitung eingesetzt, wo Geschwindigkeit und Skalierbarkeit entscheidend sind.

Der ELT-Prozess hängt stark von der Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit moderner Datenspeichersysteme ab. Durch das Laden der Daten vor der Umwandlung nutzt ELT die Rechenleistung dieser Systeme voll aus. Dieser Ansatz ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung und eine flexiblere Datenverwaltung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Mit Extract, Transform, Load (ETL) werden die Daten transformiert, bevor sie in das Datenspeichersystem geladen werden. Das bedeutet, dass die Umwandlung außerhalb des Datenspeichersystems erfolgt, normalerweise in einem separaten Staging-Bereich.

In Bezug auf die Leistung hat ELT oft die Oberhand, da es die Leistungsfähigkeit moderner Datenspeichersysteme nutzt. Andererseits können ETL-Datenpipelines eine bessere Wahl in Szenarien sein, in denen Datenqualität und -konsistenz von größter Bedeutung sind, da der Transformationsprozess strenge Schritte zur Datenbereinigung und -validierung umfassen kann.

Die Datenintegration in Echtzeit beinhaltet die Erfassung und Verarbeitung von Daten, sobald sie in den Quellsystemen verfügbar sind, und sie dann sofort in das Zielsystem zu integrieren. Diese Streaming-Datenmethode wird in der Regel in Szenarien verwendet, in denen aktuelle Erkenntnisse erforderlich sind, wie Echtzeitanalysen, Betrugserkennung und Überwachung.

Eine Form der Datenintegration in Echtzeit, die Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC), überträgt Aktualisierungen der Daten in den Quellsystemen auf Data Warehouses und andere Repositorys. Diese Änderungen können dann auf ein anderes Datenrepository angewendet oder in einem Format zur Verfügung gestellt werden, das z. B. von ETL oder anderen Arten von Datenintegrationstools verwendet werden kann.

Bei der Anwendungsintegration (API) werden Daten zwischen verschiedenen Softwareanwendungen integriert, um einen nahtlosen Datenfluss und Interoperabilität zu gewährleisten. Diese Datenintegrationsmethode wird häufig in Szenarien verwendet, in denen verschiedene Apps Daten gemeinsam nutzen und zusammenarbeiten müssen, z. B. um sicherzustellen, dass Ihr HR-System über dieselben Daten wie Ihr Finanzsystem verfügt.

Bei der Datenvirtualisierung wird eine virtuelle Ebene geschaffen, die eine einheitliche Sicht auf Daten aus verschiedenen Quellen bietet, unabhängig davon, wo sich die Daten physisch befinden. Es ermöglicht Benutzern, bei Bedarf auf integrierte Daten zuzugreifen und diese abzufragen, ohne dass physische Daten verschoben werden müssen. Es ist nützlich für Szenarien, in denen Agilität und Echtzeitzugriff auf integrierte Daten entscheidend sind.

Bei der föderierten Datenintegration verbleiben die Daten in ihren ursprünglichen Quellsystemen, und Abfragen werden in Echtzeit über diese verteilten Systeme ausgeführt, um die erforderlichen Informationen abzurufen. Sie eignet sich am besten für Szenarien, in denen Daten nicht physisch verschoben werden müssen und zur Analyse virtuell integriert werden können. Obwohl die föderierte Integration die Datenduplizierung reduziert, kann sie unter Leistungsproblemen stehen.

Datenintegration wird in einer Vielzahl von Branchen und Szenarien eingesetzt, um verschiedene geschäftliche Anforderungen und Herausforderungen zu bewältigen. Zu den häufigsten Anwendungsfällen für die Datenintegration gehören:

• Data-Warehousing: Die Datenintegration wird beim Aufbau eines Data Warehouse verwendet, um einen zentralen Datenspeicher für Analysen und grundlegende Berichte zu erstellen.
  
  
• Entwicklung von Data Lakes: Big-Data-Umgebungen enthalten oft eine Kombination aus strukturierten, unstrukturierten und halbstrukturierten Daten. Das Verschieben dieser Daten von isolierten lokalen Plattformen in Data Lakes erleichtert die Wertschöpfung durch die Durchführung fortschrittlicher Analysen der Daten, einschließlich künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML).
  
  
• 360°-Sicht des Kunden: Die Konsolidierung von Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie Kundenbeziehungsmanagement-Systemen (Customer Relationship Management, CRM), Marketingdatenbanken und Support-Plattformen ermöglicht es Unternehmen, eine einheitliche Übersicht über jeden Kunden zu erstellen. Gut integrierte Kundendaten können Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingbemühungen zielgerichteter zu gestalten, Cross-Selling-/Up-Selling-Chancen zu erkennen und einen besseren Kundenservice zu bieten.
  
  
• Business Intelligence und Berichterstellung: Datenintegration ist unerlässlich für die Erstellung umfassender BI-Berichte und Dashboards, die Einblicke in verschiedene Aspekte der Unternehmensleistung bieten, wie Vertrieb, Marketing, Finanzen und Betrieb.
  
  
• Verarbeitung von IoT-Daten: Die Integration von Daten von IoT-Geräten (Internet of Things) ermöglicht es Unternehmen, vernetzte Geräte zu überwachen und zu verwalten, Sensordaten zu analysieren und Prozesse auf der Grundlage von Echtzeit-Erkenntnissen zu automatisieren.

Viele Jahre lang erforderte der gängigste Ansatz zur Datenintegration, dass die Entwickler Skripte in Structured Query Language (SQL), der Standardprogrammiersprache für relationale Datenbanken, von Hand kodieren.

Heutzutage bieten verschiedene IT-Anbieter viele unterschiedliche Datenintegrations-Tools an, die den Datenintegrationsprozess automatisieren, rationalisieren und dokumentieren. Die Palette reicht von Open-Source-Lösungen bis hin zu umfassenden Datenintegrationsplattformen. Diese Datenintegrationssysteme umfassen im Allgemeinen viele der folgenden Tools:

• ETL-Werkzeuge: ETL-Tools werden verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie in das gewünschte Format oder die gewünschte Struktur umzuwandeln und sie dann in ein Zielsystem zu laden, einschließlich Data Warehouses und Datenbanken. Neben dem Data Warehousing werden diese Tools für die Datenintegration und Datenmigration eingesetzt.
  
  
• Enterprise Service Bus (ESB) und Middleware: Diese Tools erleichtern die Integration verschiedener Softwareanwendungen und -services, indem sie eine Messaging- und Kommunikationsinfrastruktur bereitstellen. Sie ermöglichen Datenaustausch in Echtzeit, Workflow-Orchestrierung und API Management.
  
  
• Data Replication Tools: Data Replication Tools werden verwendet, um Daten kontinuierlich von Quellsystemen auf Zielsysteme zu replizieren und diese synchron zu halten. Datenintegration in Echtzeit, Disaster Recovery und Hochverfügbarkeitsszenarien sind häufige Anwendungsfälle für diese Tools.
  
  
• Tools zur Datenvirtualisierung: Wird verwendet, um eine virtuelle Ebene zu erstellen, die eine einheitliche Ansicht von Daten aus verschiedenen Quellen bietet - unabhängig davon, wo sich die Daten physisch befinden. Mit diesen Tools können Benutzer auf integrierte Daten zugreifen und diese abfragen, ohne dass sie physische Daten verschieben müssen.
  
  
•  Datenintegrationsplattformen als Service (iPaaS): iPaaS-Lösungen bieten cloudbasierte Datenintegrationsdienste, einschließlich Datenumwandlung, Datenweiterleitung, API Management und Konnektivität zu verschiedenen Cloud- und On-Premises-Anwendungen. Wird häufig für die Hybrid Cloud Integration und die Verbindung von SaaS-Anwendungen verwendet.
  
  
• Integrationstools für Streaming-Daten: Diese Tools konzentrieren sich auf die Echtzeitintegration von Streaming-Daten aus Quellen wie IoT-Geräten, Sensoren, sozialen Medien und Event Streams. Sie ermöglichen es Unternehmen, Daten zu verarbeiten und zu analysieren, während sie generiert werden.
  
  
• Tools für Datenqualität und Data Governance: Tools, mit denen Sie sicherstellen können, dass die aus verschiedenen Quellen integrierten Daten den Qualitätsstandards entsprechen, mit den Vorschriften konform sind und die Richtlinien der Data Governance einhalten. Diese Tools umfassen häufig Funktionen zur Profilerstellung, Datenbereinigung und Metadatenverwaltung.
  
  
• CDC-Tools: CDC-Tools erfassen und replizieren Datenänderungen aus Quellsystemen in Echtzeit. Diese Tools werden häufig eingesetzt, um Data Warehouses auf dem neuesten Stand zu halten und Echtzeitanalysen durchzuführen.
  
  
• Master Data Management (MDM)-Tools: MDM-Tools konzentrieren sich auf die Verwaltung von Kunden-, Produkt-, Mitarbeiter- und anderen Arten von Stammdaten und gewährleisten deren Konsistenz und Richtigkeit im gesamten Unternehmen. Diese Tools enthalten häufig Funktionen zur Datenintegration, um Stammdaten aus verschiedenen Systemen zu konsolidieren und zu synchronisieren.
  
  
• API Management-Plattformen: Diese Plattformen bieten Tools für die Gestaltung, Veröffentlichung und Verwaltung von APIs. Obwohl ihr Hauptaugenmerk auf der Ermöglichung der API-Integration liegt, spielen sie eine entscheidende Rolle bei der Verbindung von Systemen und Anwendungen.