Was ist Datenintegration?

Big Data, das Internet der Dinge (IoT), Software as a Service (SaaS), Cloud-Aktivitäten und andere Dinge führten zu einem explosionsartigen Anstieg der Anzahl von Datenquellen und des schieren Datenvolumens weltweit. In der Vergangenheit wurde der Großteil dieser Daten in eigenständigen Silos oder separaten Datenspeichern gesammelt und gespeichert. Datenintegration bezeichnet das Erkennen, Verschieben und Kombinieren von Daten aus mehreren Quellen, um Erkenntnisse zu gewinnen und maschinelles Lernen sowie erweiterte Analysen zu unterstützen.

Datenintegration ist besonders wichtig für Unternehmen, die eine digitale Transformation anstreben: Die Verbesserung von Betriebsabläufen und der Kundenzufriedenheit sowie der immer stärker digitalisierte Markt erfordern Einblick aus allen Daten.

Die Datenintegrationslösung von Google Cloud besteht aus einer Reihe von lose gekoppelten, aber eng integrierten Diensten, die Folgendes umfassen:

Cloud Data Fusion: ein vollständig verwalteter, cloudnativer Datenintegrationsdienst, mit dem Nutzer ETL/ELT-Datenpipelines effizient erstellen und verwalten können.
Cloud Composer: Ein vollständig verwalteter, auf Apache Airflow basierender Dienst für die Workflow-Orchestrierung zur Verwaltung und Orchestrierung des End-to-End-Daten- und Verarbeitungslebenszyklus
Datastream: Ein serverloser, nutzerfreundlicher Dienst für die Erfassung von Datenänderungen und Datenreplikation.
Dataplex: Intelligente Datenstruktur zum Erkennen, Verwalten, Überwachen und Steuern verteilter Daten in großem Maßstab
Dataflow: ein vollständig verwalteter Streaming-Analysedienst, der die Latenz, Verarbeitungszeit und Kosten minimiert.
Pub/Sub:: ein asynchroner und skalierbarer Messaging-Dienst, der für Streaminganalysen und Pipelines zur Datenintegration verwendet wird
Dataproc: Ein vollständig verwalteter Spark- und Hadoop-Dienst für Batchverarbeitung, Abfragen, Streaming und maschinelles Lernen.

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Die wirtschaftlichen Vorteile von Cloud Data Fusion im Vergleich zu alternativen Lösungen zur Datenintegration

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Definition von Datenintegration

Datenintegration ist ein Vorgang, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, um einen einheitlichen und nützlichen Überblick über die Daten zu erhalten. Dadurch können Unternehmen schnellere und bessere Entscheidungen treffen.

Mit einer Datenintegration können alle Arten von Daten konsolidiert werden – strukturierte und unstrukturierte, Batch- und Streamingdaten. Mit diesen Daten können dann verschiedene Vorgänge durchgeführt werden, von einfachen Abfragen von Bestandsdatenbanken bis zu komplexen Analysen zu Prognosezwecken.

Herausforderungen bei der Datenintegration

Schwieriger Einsatz von Plattformen zur Datenintegration

Erfahrene Datenfachleute sind schwer zu finden – und teuer –, und sind für die Bereitstellung der meisten Datenintegrationsplattformen erforderlich. Business-Analysten, die für Geschäftsentscheidungen Zugriff auf Daten benötigen, sind oft von diesen Fachleuten abhängig. Normalerweise dauert die Integration von Daten aus Unternehmensquellen 6 Monate, wodurch die Wertschöpfung von Data Analytics verlangsamt wird.

Datenmanagement im großen Maßstab ist schwierig

Organisationen haben Schwierigkeiten, hochwertige Daten für Analysen leicht auffindbar und zugänglich zu machen. Wenn Datenquellen und Datensilos wachsen, sind Unternehmen gezwungen, Kompromisse zwischen dem Verschieben und Duplizieren von Daten über Silos zu schließen, um erweiterte Analysen zu ermöglichen oder ihre Daten verteilt zu lassen, aber die Agilität einzuschränken.

Daten über mehrere Bereitstellungsstile integrieren

Es besteht ein größerer Bedarf von Kunden an mehreren Übermittlungsstilen wie Batch, Streaming und Ereignis auf einer einzigen Plattform. Da immer mehr Geschäftsbereiche digitale Traces erstellen, möchten Unternehmen die Datenintegration und -analyse in Echtzeit nutzen, um bessere Ergebnisse für ihre Unternehmen zu erzielen.

Probleme mit der Datensemantik

Daten, die in verschiedenen Versionen dieselbe Bedeutung haben, können unterschiedlich organisiert oder formatiert sein. Beispielsweise können Datumsangaben numerisch als tt/mm/jj oder als Monat, Tag, Jahr gespeichert werden. Die Möglichkeit der Transformation, die von ETL- und Verwaltungstools für Masterdaten geboten wird, ist für diese Problematik bestimmt.

Hohe Investitions- und Betriebskosten für die Infrastruktur

Die Infrastruktur, die für Datenintegrationsprojekte von Unternehmen erforderlich ist, verursacht erhebliche Investitions- und Betriebskosten für Kauf, Bereitstellung, Wartung und Verwaltung. Eine cloudbasierte Datenintegration als verwalteter Dienst bietet hier direkte Abhilfe.

An Anwendungen gekoppelte Daten

In der Vergangenheit waren Daten meist so eng an bestimmte Anwendungen gebunden, dass sie nirgends sonst im Unternehmen abgerufen und genutzt werden konnten. Heute werden Anwendungs- und Datenschicht entkoppelt, sodass Sie Daten flexibler nutzen können.

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Datenintegrationstools

Viele der folgenden Tools sind Bestandteil von Datenintegrationsplattformen:

Datenaufnahmetools: Tools zum Abrufen und Importieren von Daten, entweder zur sofortigen Verwendung oder zum Speichern zur späteren Verwendung
ETL-Tools: ETL steht für Extract, Transform und Load, die gängigste Methode zur Datenintegration
Data Catalogs: Diese ermöglichen Unternehmen das Finden und Inventarisieren von Datenressourcen, die auf mehrere Datensilos verstreut sind
Data-Governance-Tools: Tools, die die Verfügbarkeit, Sicherheit, Nutzerfreundlichkeit und Integrität von Daten sicherstellen
Tools zur Datenbereinigung: Tools, die ungültige Daten bereinigen, indem sie diese ersetzen, modifizieren oder löschen
Tools zur Datenmigration: Tools, die Daten zwischen Computern, Speichersystemen und Anwendungsformaten verschieben
Tools zur Masterdatenverwaltung: Tools, die Unternehmen helfen, gängige Datendefinitionen einzuhalten und eine zentrale Datenquelle („Single Source Of Truth“) zu erhalten
Datenkonnektoren: Tools, die Daten von einer Datenbank in eine andere verschieben und Transformationen ausführen können

Wofür wird Datenintegration eingesetzt?

Datenintegration wird häufig für folgende Zwecke eingesetzt:

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)

Datenintegration dient als Grundlage für KI und ML, da sie die kombinierten, hochwertigen Daten bereitstellt, die für die Unterstützung von ML-Modellen erforderlich sind.

Data-Warehouse-Prozesse

Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse zusammengefasst, wo sie zu geschäftlichen Zwecken analysiert werden können.

Entwicklung von Data Lakes

Bei der Datenintegration werden Daten von isolierten lokalen Plattformen in Data Lakes verschoben, um durch erweiterte Analysen und KI auf einfache Weise einen Mehrwert zu generieren.

Cloud-Migration und Datenbankreplikation

Die Datenintegration ist ein zentraler Bestandteil für einen reibungslosen Übergang in die Cloud. Datenübertragungsdienste, Daten-Connectors, CDC-Tools und ETL-Tools bieten Organisationen verschiedene Optionen, um in die Cloud zu wechseln und gleichzeitig die Geschäftskontinuität zu wahren.