Was ist Datenintegration und warum ist sie für Ihr Unternehmen wichtig?

Jedes Unternehmen generiert täglich Unmengen von Daten. Ein typisches Unternehmen verwendet mehrere On-Premise-Systeme und Hunderte von Anwendungen zum Speichern von Unternehmensdaten. Daher sind Daten eine der wichtigsten Komponenten, mit denen die heutigen Unternehmen gedeihen.

Während Unternehmen jede Sekunde riesige Datenmengen produzieren, sind diese Daten nutzlos, wenn sie nicht angemessen verwaltet und integriert werden. Tonnen von Daten können sich anhäufen und schließlich unüberschaubar werden. Und hier kommt die Datenintegration ins Spiel.

Der Prozess hat sich zu einer der Hauptkomponenten im gesamten Data-Governance-Prozess entwickelt. Angesichts der steigenden Notwendigkeit, vorhandene Daten zeitnah auszutauschen, setzen Unternehmen die Datenintegration immer häufiger ein.

Datenintegrationsprozesse umfassen normalerweise einige gemeinsame Elemente, darunter einen Master-Server, ein Netzwerk von Datenquellen und Benutzer, die auf Daten vom Master-Server zugreifen. Die Arbeit mit diesem einen Datensatz ermöglicht es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, bessere Kundenerlebnisse zu fördern und Abteilungen auf eine bessere Zusammenarbeit auszurichten.

Lassen Sie uns also ohne weiteres das Konzept der Datenintegration verstehen und warum es das nächste große Ding für Unternehmen ist.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist der Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen und einheitlichen Ansicht. Die Integration beginnt mit dem Aufnahmeprozess und verwendet den ETL-Ansatz, der Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und in eine einheitliche Ansicht lädt. Die Datenintegration ermöglicht letztendlich Analysetools, um umsetzbare, effektive Business Intelligence zu erstellen .

Die Integration von Kundendaten umfasst beispielsweise das Extrahieren von Informationen über jeden Kunden aus unterschiedlichen Geschäftssystemen wie Vertrieb, Marketing und Konten, die dann zu einer einzigen Ansicht des Kunden kombiniert werden, die für Berichte, Analysen und Kundenservice verwendet werden kann.

Die Datenintegration kann alle Arten von Daten konsolidieren – strukturierte, unstrukturierte, Batch- und Streaming-Daten –, um alles zu tun, von der einfachen Abfrage von Bestandsdatenbanken bis hin zu komplexen prädiktiven Analysen .

Nachdem wir nun wissen, was Datenintegration ist , wollen wir uns mit den Vorteilen der Verwendung von Datenintegration in Ihrem Unternehmen befassen.

Warum ist Datenintegration wichtig?

Die Nachfrage nach Big-Data-Integration wächst kontinuierlich.

Wie von Global News Wire berichtet , wird der Markt für Datenintegration von 11,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 bis 2026 auf 19,6 Milliarden US-Dollar geschätzt und wächst mit einer CAGR von 11 %.

Unabhängig davon , ob eine Organisation Datenbanken zwischen Partnern zusammenführen oder eine Regierungsbehörde Datensilos zwischen Abteilungen beseitigen möchte, können Datenintegrationssysteme eine wesentliche Rolle bei der Abschwächung langwieriger Datenmanipulationsmethoden spielen.

In diesem Sinne sind hier einige Vorteile der Verwendung von Datenintegrationslösungen für Ihr Unternehmen.

1. Steigert die Effizienz und spart Zeit: Wenn ein Unternehmen Techniken wie die Datenintegration in seine Geschäftsprozesse integriert, verkürzt es den Zeitaufwand für die Aufbereitung und Analyse dieser Daten erheblich. Durch die Automatisierung einheitlicher Ansichten entfällt auch die Notwendigkeit, Daten manuell zu sammeln.

Die bei diesen Aufgaben eingesparte Zeit kann für die Analyse und Ausführung verwendet werden, um eine Organisation produktiver und wettbewerbsfähiger zu machen.

2. Reduziert Fehler: Es gibt viel zu beachten, wenn es um die Datenressourcen eines Unternehmens geht. Um die Daten manuell zu sammeln, müssen die Mitarbeiter jeden Standort und jedes Konto kennen, das sie möglicherweise erkunden möchten. Außerdem müssen sie die gesamte erforderliche Software installieren, bevor sie überhaupt beginnen, um sicherzustellen, dass ihre Datensätze korrekt und vollständig sind. Falls ein Datenrepository hinzugefügt wird und dieser Mitarbeiter sich dessen nicht bewusst ist, verfügt er über einen unvollständigen Datensatz.

Wenn die Datenintegration vorhanden ist, haben Ihre Mitarbeiter bei Bedarf Zugriff auf die genauesten Echtzeitdaten. Es reduziert auch mühsame manuelle Arbeit und Datenmanipulation und minimiert dadurch Fehler.

3. Hilft bei klügeren Geschäftsentscheidungen: Die Datenintegration ermöglicht transparente Geschäftsprozesse innerhalb des Unternehmens. Datenintegrationssysteme bieten die Flexibilität, Daten in verschiedenen internen Systemen so zu verwenden, wie es die Unternehmen wünschen. Dies ermöglicht ihnen, Daten klar zu verstehen. Daher kann jede Entscheidung über Geschäftsprozesse schnell und intelligent getroffen werden.

4. Verbessert die Zusammenarbeit: Mitarbeiter in allen Abteilungen – und manchmal an unterschiedlichen Standorten – benötigen für Geschäftsprojekte Zugriff auf die Daten des Unternehmens. Darüber hinaus verbessern und generieren Mitarbeiter in fast allen Abteilungen Daten, die der Rest des Unternehmens benötigt.

Durch die Integration von Daten kann jeder auf eine einheitliche Sicht auf die Daten der gesamten Organisation zugreifen. Dies verbessert die Zusammenarbeit und Vereinheitlichung im gesamten Unternehmen.

5. Liefert wertvollere Daten: Der Datenintegrationsprozess verbessert den Wert der Unternehmensdaten im Laufe der Zeit. Während die Daten in ein zentralisiertes Repository-System integriert werden, werden Qualitätsprobleme identifiziert und Verbesserungen implementiert, was zu genaueren Daten führt – die Grundlage für Qualitätsanalysen.

Techniken, die für die Datenintegration verwendet werden

Die Notwendigkeit einer Big-Data-Integration entsteht, wenn Daten sowohl aus externen als auch aus internen Quellen eingehen. Dies wird je nach Komplexität, Unterschiedlichkeit und Volumen der Datenquellen durch verschiedene Arten von Datenintegrationstechniken erreicht.

Lassen Sie uns nacheinander auf die verschiedenen Arten von Datenintegrationstechniken eingehen und sehen, wie sie zur Verbesserung von Business-Intelligence-Prozessen beitragen können.

1. Datenkonsolidierung: Die Datenkonsolidierung kombiniert Daten aus verschiedenen Quellen, um ein zentrales Datenrepository zu erstellen. Dieses zentrale Repository wird dann für verschiedene Zwecke verwendet, wie z. B. Datenanalyse und Berichterstellung.

Ein Schlüsselfaktor, der die Datenkonsolidierung von anderen Datenintegrationstechniken unterscheidet, ist die Datenlatenz. Die Datenlatenz ist definiert als die Gesamtzeit, die zum Abrufen von Daten aus verschiedenen Quellen benötigt wird, um sie an den Datenspeicher zu übertragen.

Eine kürzere Latenzzeit bedeutet, dass aktuellere Daten für Business Intelligence und Analysen im Datenspeicher verfügbar sind.

Abhängig von den für die Datenintegration verwendeten Technologien und den Anforderungen Ihres Unternehmens kann diese Latenz einige Sekunden bis Stunden oder sogar mehr betragen. Mit Fortschritten in der Datentechnologie ist es jedoch möglich, Daten zu konsolidieren und Änderungen nahezu in Echtzeit oder in Echtzeit an das Ziel zu übertragen.

2. Datenausbreitung: Die Datenausbreitung nutzt Anwendungen, um Daten ereignisgesteuert von einem Ort zum anderen zu kopieren. Enterprise Data Replication (EDR) und Enterprise Application Integration (EAI) können für die Datenweitergabe verwendet werden.

Während EDR häufiger zur Übertragung von Daten zwischen zwei Datenbanken verwendet wird, stellt EAI eine Verbindung her, um beispielsweise Geschäftsvorgänge zwischen zwei Systemen zu verarbeiten.

3. Datenföderation: Diese Technik erstellt eine virtuelle Datenbank, die Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert. Die Benutzer verwenden dann die virtuelle Datenbank als Single Source of Truth für alle Daten in der Organisation.

Bei dieser Technik wird eine Datenabstraktion durchgeführt, um eine einheitliche Benutzeroberfläche für den Datenabruf und -zugriff zu erstellen. Als Ergebnis wird immer dann, wenn eine Anwendung oder ein Benutzer die virtuelle Datenbank abfragt, die Abfrage an die relevante zugrunde liegende Datenquelle gesendet.

Mit anderen Worten, die Daten werden in der Datenföderation auf Abrufbasis bereitgestellt.

4. Data Warehousing: Bei dieser Art der Datenintegration wird ein gemeinsamer Speicherbereich verwendet, um Daten zu bereinigen, zu formatieren und zu speichern. Bei dieser Technik werden Daten aus allen Anwendungen einer Organisation in das Data Warehouse kopiert . Von hier aus kann es von Datenanalysten abgefragt werden.

Das Abfragen von Daten im Warehouse anstelle der Quellanwendungen bedeutet, dass Analysten sich keine Gedanken über die Beeinträchtigung der Leistung der App oder Software machen müssen.

Außerdem können Datenanalysten alle Daten an einem zentralen, einzelnen Ort anzeigen, was bedeutet, dass sie die Genauigkeit und Konsistenz der Daten überprüfen können.

5. Middleware-Datenintegration: Die Middleware-Datenintegration beinhaltet die Verwendung einer Middleware-Anwendung zwischen Quellsystemen und einem zentralen Datenspeicher. Die Middleware hilft bei der Validierung von Daten, bevor sie an das Repository gesendet werden, bei dem es sich um ein Cloud Data Warehouse oder eine Datenbank handeln kann.

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Anwendungsfälle der Datenintegration in der realen Welt

Die Integration von Daten ist der erste Schritt, um ihr wahres Potenzial aufzudecken. Wenn Unternehmen alle ihre Informationen an einem Ort haben, ist es möglich, die genauesten und wichtigsten Erkenntnisse darin zu finden.

Datenintegrationssoftware wird heute von den meisten Branchen verwendet, darunter vor allem das Gesundheitswesen, die Telekommunikation und der Einzelhandel. Diese Branchen wenden Datenintegrationstechniken an, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern, und das verschafft ihnen einen Wettbewerbsvorteil.

Hier sind einige echte Anwendungsfälle der Datenintegration, die zeigen, wie diese Technik Unternehmen aus verschiedenen Sektoren und Branchen helfen kann.

1. Gesundheitsversorgung: Die Behandlung von Patienten erfordert äußerste Sorgfalt und Zugang zu ihrer Behandlungsgeschichte. Zuvor waren Patientendaten über Systeme verteilt, was letztendlich die Versorgung beeinträchtigte. Mit der Datenintegration haben Krankenhäuser jedoch damit begonnen, so viele Daten wie möglich in einen einzigen umfassenden Datensatz zu integrieren. Dies wiederum hat zu einer Verbesserung der Patientenergebnisse, einer Verbesserung der Gesundheit und des Wohlbefindens und einer Kostensenkung geführt.

2. Einzelhandel: Einzelhändler verarbeiten täglich Unmengen von Daten. Ihre Leistungsverfolgung hängt also vollständig davon ab, alle relevanten Daten an einem Ort zu haben. Die Datenintegration ermöglicht es Einzelhändlern, Verkäufe, Bestände und andere wichtige Kennzahlen in ihren verschiedenen Filialen und Kanälen reibungslos zu verwalten.

3. Finanzen: Die Finanzbranche hat damit begonnen, die Datenintegration zur Betrugsprävention und -erkennung, zur Messung des Kreditrisikos, zur Maximierung von Cross-Selling-/Up-Selling-Möglichkeiten und zur Bindung wertvoller Kunden zu nutzen.

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4. Marketing: Marketing ist ein weiterer Bereich, in dem die Datenintegration wichtig geworden ist. Es geht darum, Nachrichten zum vorgesehenen Zeitpunkt an die richtige Zielgruppe zu senden. Wenn die Dinge nicht fein abgestimmt sind, können Marketingkampagnen in kürzester Zeit schiefgehen.

Die Verwaltung von Informationen über Tausende oder möglicherweise Millionen von Verbrauchern ist ohne geeignete Integrationskanäle und Tools für die Datenintegration unmöglich. Dies könnte zu enttäuschenden Kampagnen und verschwendeten Marketingbudgets führen. Die Integration von Daten ist die einzige Möglichkeit, sie aktuell und organisiert zu halten.

5. Telekommunikation: Qualitativ hochwertiger Kundenservice ist in der Telekommunikation von entscheidender Bedeutung, und dafür ist die Datenintegration wichtig. Die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen ermöglicht eine 360-Grad-Sicht auf Unternehmens- und Kundenbeziehungen. Probleme, die zu geringer Kundenzufriedenheit und mehr Kundendienstanfragen führen, können identifiziert und behoben werden.

Herausforderungen bei der Datenintegration

Häufige Herausforderungen, denen Datenverwaltungsteams bei der Datenintegration begegnen, sind die Vereinheitlichung inkonsistenter Datensilos, die Bewältigung wachsender Datenmengen und die Lösung von Datenqualitätsproblemen. In Unternehmen mit globalen Aktivitäten tragen die Anzahl und die verteilte Art der zu integrierenden Systeme zur Komplexität bei.

Das Datenvolumen wächst weiterhin schnell, und dies wird sich mit der Weiterentwicklung des IoT und der zunehmenden Nutzung kostengünstiger Cloud-Objektspeicherdienste noch verstärken.

Datenintegrationssoftware ist unerlässlich, um das volle Potenzial all dieser Daten auszuschöpfen, aber die erfolgreiche Verwaltung und Planung der erforderlichen Integrationsarbeit ist ein komplizierter Prozess.

Hier sind einige häufige Herausforderungen , denen Unternehmen beim Aufbau ihrer Integrationssysteme gegenüberstehen:

1. Komplex in Bereitstellung und Nutzung : Der Einstieg in die Datenintegration kann eine einschüchternde Aufgabe sein. Dies gilt insbesondere für große Organisationen mit verteilten Datensilos und ohne Single Source of Truth für Daten. Unternehmen, die Daten für alle zugänglich machen möchten, benötigen eine Datenintegrationsstrategie, die Data Governance gewährleistet, Sicherheitsanforderungen erfüllt und gleichzeitig den Datenintegrationsprozess einfach und skalierbar macht.

2. Daten aus neueren Quellen: Neue Systeme generieren unterschiedliche Arten von Daten wie Echtzeit- oder unstrukturierte Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Videos, Sensoren und IoT-Geräten. Es wird für Ihr Unternehmen entscheidend, herauszufinden, wie Sie Ihre Datenintegrationsinfrastruktur schnell anpassen können, um die Anforderungen der Integration all dieser Daten zu erfüllen. Aber das Volumen, die Geschwindigkeit und das neue Datenformat stellen neue Herausforderungen dar.

3. Mit der Datenintegration Schritt halten: Ihre Aufgabe ist noch nicht beendet, wenn ein Integrationssystem eingerichtet ist und läuft. Für das Datenteam ist es von entscheidender Bedeutung, die Datenintegrationsbemühungen auf Augenhöhe mit Best Practices und gemäß den neuesten Anforderungen der Organisation und der Aufsichtsbehörden zu halten

4. Neue Datentypen können eine Herausforderung darstellen: Es gibt eine zunehmende Anzahl von Datentypen, die von verschiedenen Systemen wie IoT-Geräten oder Sensoren generiert werden. Es ist wichtig, über eine flexible Integrationsstrategie zu verfügen, um diese neuen und aufkommenden Datentypen zu integrieren. Sie können dann die Erkenntnisse nutzen, die Sie aus den Daten dieser Systeme gewinnen können.

Wie kann Appinventiv bei der Datenintegration helfen?

Die Vorteile der Datenintegration innerhalb eines Unternehmens sind endlos. Von der Bereitstellung klarer Einblicke in Geschäftstrends und -leistungen in allen Abteilungen bis hin zur Verbesserung des Kundenerlebnisses kann die Implementierung der Datenintegration die Leistungsfähigkeit Ihres Unternehmens verbessern.

Bei Appinventiv hilft Ihnen unser erfahrenes Expertenteam bei der Implementierung der automatisierten Datenintegrationssoftware für Ihr Unternehmen und kümmert sich gleichzeitig um alle Ihre Datenherausforderungen.

Mit unserer Expertise können Sie eine moderne Datenarchitektur für Ihr Unternehmen erstellen, unabhängig von Art, Format, Herkunft oder Speicherort der Daten.

Wenn Sie also Datenanalyselösungen in Ihrem Unternehmen implementieren möchten , können Sie unsere Experten konsultieren und beauftragen. Wir haben alle Ihre Bedürfnisse abgedeckt!

Häufig gestellte Fragen

F. Was ist Datenintegration in einfachen Worten?

A. Datenintegration ist der Prozess der Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einzigen Datensatz für eine einheitliche Ansicht.

F. Wie wird die Datenintegration verwendet?

A. In einem typischen Datenintegrationsprozess sendet der Client eine Datenanforderung an den Masterserver. Der Masterserver nimmt dann die erforderlichen Daten sowohl aus internen als auch aus externen Quellen auf. Die Daten werden aus Quellen extrahiert und dann in einer einzigen, einheitlichen Ansicht konsolidiert. Dies wird zur Verwendung durch den Client zurückgeliefert.

F. Warum ist die Datenintegration wichtig?

A. Die Datenintegration bringt Daten aus verschiedenen Systemen zusammen und macht sie wertvoller für Ihr Unternehmen. Es hilft Ihren Mitarbeitern, besser zusammenzuarbeiten und mehr für Ihre Kunden zu tun.