5 erfolgreiche Datenintegrationsstrategien

Die richtige Technik für die Informationsintegration ist essenziell, um große Datenmengen zu verwalten. Denn aus diesen Daten hilfreiche Erkenntnisse zu ziehen, ist keine leichte Aufgabe. Mit passenden Datenintegrationsmethoden vereinfacht sich dieser Prozess und schließt die Lücke zwischen Datenerzeugung und Erkenntnisgewinn.

Aber unterstützen Integrationstechniken Unternehmen dabei, Business Intelligence zu generieren? Wir beantworten diese Frage, indem wir die fünf unten aufgeführten Methoden der Informationsintegration erklären und Ihnen zeigen, wie sich Cloud Computing auf diesen stetig wachsenden Bereich auswirkt.

Welche Datenintegrationsstrategien gibt es?

Integrationsstrategien helfen Managern und Führungskräften, Daten zu analysieren und informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Der Begriff „Datenintegration“ beschreibt die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen. Dieser Prozess beinhaltet, dass eine Person oder ein System die Daten lokalisiert, abruft, bereinigt und abschließend präsentiert. Die passende Datenintegrationsstrategie bietet viele Vorteile. Daher solltenU nternehmen sich die Zeit nehmen, den richtigen Ansatz für die Umsetzung ihrer Ziele zu finden.

Um ein besseres Verständnis dafür zu erhalten, stellen wir Ihnen die fünf gängigsten Datenintegrationsstrategien (auch bekannt als Data Integration Methods) vor:

1. Manuelle Datenintegrationsmethode: Datenmanager müssen alle Phasen der Integration manuell durchführen – vom Abruf bis zur Präsentation.
2. Datenintegrationsmethode mit Middleware: Die Middleware-Software erleichtert die Kommunikation zwischen Altsystemen und aktualisierten Systemen. Middleware beschleunigt somit die Integration.
3. Anwendungsbasierte Database-Integrationsstrategie: Software-Apps lokalisieren Daten, rufen diese ab und integrieren sie. Auf diese Weise machen sie Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen miteinander kompatibel.
4. Datenintegrationsmethode mit einheitlichem Zugriff: Dahinter verbirgt sich eine Technik, die zwar ebenfalls Daten abfragt und einheitlich anzeigt, diese aber in ihrer ursprünglichen Quelle belässt.
5. Gemeinsame Speicherintegrationsmethode (Data Warehousing): Auch diese Methode ruft Daten ab und zeigt diese einheitlich an, fertigt gleichzeitig aber eine Kopie der Daten an und speichert diese.

1. Manuelle Datenintegrationsstrategie

Eine manueller Datenintegrationsansatz bedeutet, dass ein Datenmanager alle Aspekte der Integration betreut – in der Regel, indem er einen benutzerdefinierten Code schreibt. Dabei verbindet der Datenmanager die verschiedenen Datenquellen und lässt Daten sammeln und bereinigen, ohne diese Vorgänge zu automatisieren.

Die Vorteile sind:

• Geringere Kosten: Diese Integrationstechnik ist wartungsarm und integriert nur eine kleine Anzahl von Datenquellen.
• Größere Freiheit: Der Nutzer hat die volle Kontrolle über die Integration.

Einige Nachteile sind:

• Eingeschränkter Zugriff: Der Entwickler muss jede Integration manuell vornehmen.
• Schwierige Skalierung: Die Skalierung für umfangreichere Projekte erfordert die manuelle Änderung des Codes für jede einzelne Integration – das kostet Zeit.
• Erhöhtes Fehlerpotenzial: Ein Manager oder ein Datenanalyst muss die Daten in jeder Phase bearbeiten.

Diese Integrationsstrategie eignet sich am besten für einmalige Fälle. Für komplexere oder wiederkehrende Datenintegrationen ist dieses Beispiel weniger passend, da es sich um einen langwierigen, manuellen Prozess handelt. Die händische Vorgehensweise kostet in der Regel Zeit und Ressourcen.

2. Datenintegrationsmethode mit Middleware

Middleware ist eine Software, die Anwendungen miteinander verknüpft und Daten zwischen diesen überträgt. Die Software ist besonders praktisch, wenn ein Unternehmen Altsysteme mit neueren Systemen kombinieren möchte. Middleware kann als eine Art Dolmetscher zwischen diesen Systemen fungieren.

Die Vorteile sind:

• Besseres Data Streaming : Die Software führt die Integration automatisch und jedes Mal auf die gleiche Art und Weise durch.
• Verbesserte Kommunikation zwischen Systemen: Die Software ist so kodiert, dass sie die Kommunikation zwischen den Systemen innerhalb eines Netzwerks erleichtert.

Einige Nachteile sind:

• Eingeschränkter Zugriff: Ein Entwickler mit technischem Know-how muss die Middleware-Software bereitstellen und warten.
• Eingeschränkte Funktionalität: Middleware ist nur mit bestimmten Systemen kompatibel.

Für Unternehmen, die Altsysteme in modernere Systeme integrieren möchten, ist Middleware ideal. Die Software dient dabei hauptsächlich als Kommunikationswerkzeug und ist nur begrenzt für die Datenanalyse einsetzbar.

3. Anwendungsbasierte Integration der Database

Bei diesem Datenintegrationsansatz übernehmen Softwareanwendungen die gesamte Arbeit. Sie lokalisieren, bereinigen und integrieren die Daten aus unterschiedlichen Quellen. Diese Kompatibilität vereinfacht es, Daten aus einer Datenbank in eine andere zu übertragen.

Die Vorteile sind:

• Vereinfachte Prozesse: Eine Software erledigt die gesamte Arbeit automatisch.
• Schneller Informationsaustausch: Mit der Anwendung können Systeme und Abteilungen nahtlos Informationen austauschen.
• Weniger Ressourcen notwendig: Es werden insgesamt weniger Ressourcen benötigt, da ein Großteil des Prozesses automatisiert abläuft. Manager und Datenanalysten können sich in der Zwischenzeit anderen Projekten widmen.

Einige Nachteile sind:

• Begrenzter Zugang: Diese Technik erfordert spezielles, technisches Know-how und einen Datenmanager oder -analysten, der die Bereitstellung und Wartung der Anwendung überprüft.
• Uneinheitliche Ergebnisse: Der Ansatz ist nicht standardisiert und von dem jeweiligen Softwareanbieter abhängig.
• Komplizierte Einrichtung: Die Einrichtung der Anwendung, die abteilungsübergreifend funktionieren soll, erfordert Entwickler, Manager und Datenanalysten mit fundierten technischen Kenntnissen.
• Erschwerte Datenverwaltung: Der Zugriff auf verschiedene Systeme kann die Datenintegrität beeinträchtigen.

Dieser Ansatz der Datenintegration ist auch als „Enterprise Application Integration“ bekannt, weil ihn üblicherweise Unternehmen, die in hybriden Cloud-Umgebungen arbeiten, verwenden. Diese Unternehmen arbeiten mit mehreren Datenquellen – vor Ort und in der Cloud. Die Methode optimiert den Datenaustausch und die Arbeitsabläufe zwischen den verschiedenen Standorten.

4. Datenintegrationsmethode mit einheitlichem Zugriff

Diese Technik greift auf Daten aus verschiedenen Sets zu und stellt sie einheitlich dar. Die Daten bleiben währenddessen an ihrem ursprünglichen Ort.

Die Vorteile sind:

• Geringere Speicheranforderungen: Es ist nicht notwendig, einen separaten Speicherort für die Daten zu schaffen.
• Leichterer Datenzugriff: Dieser Ansatz funktioniert gut mit mehreren Systemen und Datenquellen.
• Vereinfachte Ansicht der Daten: Diese Technik schafft ein einheitliches Erscheinungsbild der Daten für den Endnutzer.

Einige der Schwierigkeiten sind:

• Probleme bei der Datenintegrität: Der Zugriff auf viele verschiedene Quellen kann die Datenintegrität beeinträchtigen.
• Überbeanspruchte Systeme: Data-Host-Systeme sind in der Regel nicht dafür ausgelegt, die Menge der Datenanfragen in diesem Prozess zu bewältigen.

Für Unternehmen, die auf mehrere Systeme zugreifen, ist dies ein optimaler Ansatz. Wenn die Datenanforderung das übergeordnete System nicht zu sehr belastet, kann dieser Ansatz Erkenntnisse liefern, ohne dass Kosten für die Erstellung eines Backups oder einer
Datenkopie anfallen.

5. Datenintegrationsbeispiel „Data Warehousing“

Dieser Ansatz ähnelt der einheitlichen Zugriffsintegration. Der Unterschied ist hierbei, dass eine Kopie der Daten in einem Data Warehouse erstellt und gespeichert wird. Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten auf vielfältige Art und Weise zu beeinflussen. Das macht es zu einer der beliebtesten Datenintegrationsstrategie.

Die Vorteile sind:

• Geringere Belastung: Das Host-System muss nicht ständig Datenabfragen bearbeiten.
• Verbesserte Kontrolle der Datenverwaltung: Der Zugriff auf Daten aus einer statt aus mehreren unterschiedlichen Quellen führt zu einer Datenintegrationsverbesserung.
• Saubereres Erscheinungsbild der Daten: Die gespeicherten Kopien der Daten ermöglicht es Managern und Analysten, zahlreiche Abfragen auszuführen und dabei ein einheitliches Erscheinungsbild der Daten beizubehalten.
• Verbesserte Datenanalytik: Die Beibehaltung einer gespeicherten Kopie erlaubt es Managern und Analysten, anspruchsvollere Abfragen vorzunehmen, ohne sich Gedanken über eine Datenintegrationsbeeinträchtigung machen zu müssen.

Einige Nachteile sind:

• Erhöhte Speicherkosten: Eine Kopie der Daten zu erstellen bedeutet, einen weiteren Speicherplatz finden zu müssen. Meist ist dieses Vorgehen mit Extrakosten verbunden.
• Höhere Wartungskosten: Die Durchführung dieser Methode erfordert technische Experten, um die Integration einzurichten, zu überwachen und zu pflegen.

Die Einrichtung einer gemeinsamen Speicherintegration ist der anspruchsvollste Ansatz. Wenn Unternehmen jedoch über die entsprechenden Ressourcen verfügen, ist dies mit Sicherheit der beste Ansatz, da er komplexe Abfragen ermöglicht. In vielen Fällen lassen sich daraus nützliche Erkenntnisse gewinnen.

Welche Datenintegrationsmethode ist die richtige für Ihr
Unternehmen?

Die Arbeit mit der Cloud hat dazu geführt, dass viele Daten in lokalen, hybriden und cloudbasierten Umgebungen verstreut sind. Datenintegrationsstrategien sind ein möglicher Weg, um diese unterschiedlichen Systeme zu verbinden, damit Unternehmen ihre Daten effektiver analysieren können.

Um zu entscheiden, welche Strategie die richtige für Ihr Unternehmen ist, gilt es, die Komplexität der zu integrierenden Systeme zu verstehen. Wenn Sie nur wenige Systeme integrieren wollen, kann ein manueller Ansatz vollkommen ausreichen.

Große Unternehmen hingegen müssen wahrscheinlich mehrere, unterschiedliche Systeme einführen. In diesem Fall ist eine multifunktionale Datenintegrationsstrategie erforderlich.

Das beste Szenario für jede Integrationsstrategie

Um Ihnen eine Orientierung zu geben, haben wir das beste Szenario für jeden Ansatz skizziert:

Das ist zu berücksichtigen bei der Auswahl der Datenintegrationsmethode

Es gibt viele Aspekte, die Sie bei der Wahl einer geeigneten Datenintegrationsmethode berücksichtigen können. Neben den oben genannten Vorteilen achten Sie am besten auf die folgenden Punkte:

• Erstellen Sie eine Data-Governance-Strategie: Machen Sie eine Bestandsaufnahme, um das Potenzial Ihrer Daten zu identifizieren. Stellen Sie dabei sicher, dass die Governance-Strategie mit den Geschäftszielen übereinstimmt.
• Finden Sie den besten Cloud-Service-Anbieter für Ihre Zwecke: Bei der Vielzahl an Anbietern und Plattformen ist es ratsam, sich die Zeit zu nehmen, einen geeigneten Provider zu finden, der die Anforderungen des Unternehmens erfüllt.
• Wählen Sie den Anbieter für die Informationsintegration sorgfältig aus: Wenn Sie ein Datenintegrationsunternehmen beauftragen, sollten Sie vorab recherchieren, welche Anbieter über die nötigen Tools verfügen und einen umfassenden Service bieten.
• Entscheiden Sie, welche Systeme Sie aktualisieren wollen: Jedes einzelne System zu aktualisieren, ist die beste, aber auch eine kostspielige Option. Überlegen Sie, welche Systeme unbedingt erneuert werden müssen und welche nicht.

Die Zukunft der Informationsintegration

Das rasante Wachstum der Cloud-Funktionen verändert die Arbeitsweise von Unternehmen zunehmend. Dadurch entwickeln sich immer komplexere Datenintegrationsstrategien.

Schon jetzt zeichnet sich ab, dass Manager, Analysten und Führungskräfte dank der technologischen Entwicklung weniger an ihren Arbeitsplatz gebunden sind. Arbeitnehmer müssen daher in der Lage sein, auf Daten zuzugreifen, komplizierte Abfragen über verschiedene Systeme hinweg vorzunehmen und die Ergebnisse in Echtzeit auf ihrem mobilen Gerät abzurufen – wo und wann immer sie wollen. Daher braucht es Datenintegrationstools, die nahtlos über verschiedene Geräte und Netzwerke hinweg funktionieren.

Unternehmen haben längst begonnen, ihre Daten gemeinsam und abteilungsübergreifend zu nutzen. Dies erfordert Datenintegrationsbeispiele, die nicht nur innerhalb eines Unternehmens, sondern auch zwischen Organisationen funktionieren. Aufgrund der Notwendigkeit eines erweiterten Zugriffs entwickelt sich die Informationsintegration stetig weiter und gewinnt an neuen Funktionen dazu. Cloudbasierte Plattformen werden diese gemeinsame Nutzung in noch größerem Umfang, unternehmensübergreifend und mit immer höherer Geschwindigkeit ermöglichen.

Tools für die verschiedenen Datenintegrationsstrategien

Von der manuellen bis hin zur gemeinsamen Speicherung haben wir die wichtigsten Datenintegrationsmethoden vorgestellt. Unternehmen implementieren diese Ansätze am schnellsten mithilfe von Datenintegrationstools. Aber woher wissen Sie, welche Anwendung zu empfehlen ist?

Ein gutes Integrationswerkzeug hat die folgenden Eigenschaften:

• Portabilität: Die Bewegungsmöglichkeit zwischen On-Premises-Softwares und der Cloud ist essenziell. Die Portabilität ermöglicht es Unternehmen, Informationsintegrationen vorzunehmen und sie von überall aus durchzuführen.
• Benutzerfreundlichkeit: Tools sollten leicht zu verstehen und einfach zu handhaben sein.
• Cloud-Kompatibilität: Tools sollten nahtlos in einer Single-Cloud-, Multi-Cloud- oder Hybrid-Cloud-Umgebung funktionieren.

Die Vorteile von Talend Data Fabric für Ihre Datenintegrationsstrategie

Die besten Tools sind komprimiert und weisen mehrere der oben genannten Eigenschaften auf. Talend Data Fabric ist eine einzigartige Suite, die folgende Funktionen und Vorteile bietet:

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Unsere Services sind mit allen Datenquellen kompatibel, sodass Sie Ihre Datenintegrationsstrategie schnell und umfassend durchführen umsetzen können.

Da einige Unternehmen immer noch mehr Daten produzieren, als sie effektiv analysieren können, sind Datenintegrationsmethoden essenziell. Da diese Techniken immer raffinierter und ausgefeilter werden, kann es eine Herausforderung sein, die richtige für Ihr Unternehmen zu finden. Die passende Datenintegrationsstrategie kann Ihnen jedoch über Jahre hinweg neue Erkenntnisse und Innovationen liefern. Identifizieren Sie Ihre Bedürfnisse, Ihre Ziele und welche Art von Ansatz zu Ihnen passt, damit Sie die beste Entscheidung für Ihr Unternehmen treffen können.