Was ist Datenintegration?

Big Data, das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und SaaS-Anwendungen haben zu einem sprunghaften Anstieg des Datenvolumens geführt. Bei der Datenintegration werden diese Daten gefunden, verschoben und kombiniert, um eine einheitliche Ansicht zu erhalten, die Erkenntnisse liefert und die nächste Generation KI-basierter Analysen ermöglicht.

Die Datenintegrationslösungen von Google Cloud basieren auf serverlosen Architekturen und autonomen Plattformen, um den Weg von Rohdaten zu KI-gestützten Maßnahmen zu beschleunigen.

BigQuery: Die serverlose, autonome Daten-zu-KI-Plattform von Google, die den gesamten Lebenszyklus von der Aufnahme bis zu den Erkenntnissen automatisiert.
Serverless Spark: Sie können Apache Spark-Anwendungen in Ihren bevorzugten Tools entwickeln, ohne Cluster verwalten zu müssen.
BigLake: Eine offene Lakehouse-Lösung, die Apache Iceberg verwendet, um die Interoperabilität zwischen BigQuery und Open-Source-Engines wie Spark zu ermöglichen.
Dataplex Universal Catalog: Ein zentraler Hub zum Auffinden und Verwalten von Daten und KI-Artefakten, der wichtige Semantik für KI-Agenten bereitstellt.

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

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Wie integrieren Sie Daten?

Die Datenintegration umfasst verschiedene Techniken für den Umgang mit strukturierten, unstrukturierten, Batch- und Streamingdaten:

ETL und ELT: Daten werden verschoben und transformiert, um sie in einem Data Warehouse oder Data Lake konsistent zu machen.
Datenvirtualisierung: Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen, ohne sie zu verschieben
Change Data Capture (CDC): Quelländerungen in Echtzeit erfassen und replizieren
Serverlose Pipelines: Durch die Nutzung serverloser Architekturen wird der Aufwand für die Clusterverwaltung reduziert und die automatische Skalierung mit Unternehmens-Workloads ermöglicht.

Beispiele für Datenintegration

Fundierung generativer KI

Echtzeit-Kombination von Kundendaten mit unternehmenseigenen Wissensdatenbanken, um kontextuell korrekte und fundierte Antworten für KI-Agenten zu liefern.

Wiederverwendbare Datenprodukte erstellen

Erstellung hochwertiger, kuratierter Datasets, die als „Produkte“ im gesamten Unternehmen sowohl für interne Analysen als auch für die externe Nutzung freigegeben werden können.

Betrugserkennung in Echtzeit

Streamingdaten aus Transaktionssystemen mit historischen Mustern verknüpfen, um Risiken zu erkennen und zu mindern, sobald sie auftreten

Offene Lakehouse-Architektur

Vereinheitlichung von Data Lakes und Data Warehouses in einem einzigen Lakehouse mit Apache Iceberg zur Unterstützung von BI- und erweiterten Data-Science-Arbeitslasten.

Vorteile der Datenintegration

Moderne Datenintegration bietet mehr als nur einheitliche Ansichten. Sie bildet die Grundlage für autonome Datenplattformen und KI-gestützte Maßnahmen. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

KI-fähige Datengrundlage

Durch die Bereitstellung hochwertiger, einheitlicher Daten dient die Einbindung als entscheidende Grundlage für Large Language Models (LLMs) und agentische KI.

Betriebliche Effizienz durch serverlose Skalierung

Durch die Nutzung serverloser Architekturen entfällt der manuelle Aufwand für die Clusterverwaltung, sodass Ihre Infrastruktur automatisch mit den Arbeitslasten des Unternehmens skalieren kann.

Schnellere Gewinnung von Erkenntnissen

Automatisierte Datenlebenszyklen – von der Aufnahme bis hin zu KI-gestützten Erkenntnissen – ermöglichen es Unternehmen, schneller von Daten zu Maßnahmen zu gelangen als mit herkömmlichen, isolierten Ansätzen.

Nahtlose offene Interoperabilität

Moderne Einbindungen mit offenen Standards wie Apache Iceberg sorgen dafür, dass Ihre Daten in mehreren Analyse-Engines zugänglich sind, ohne dass Sie an einen Anbieter gebunden sind.

Datenintegrationstools

Moderne Datenintegrationsplattformen gehen über einfache ETL-Prozesse hinaus und umfassen:

Autonome Datenplattformen: Serverlose Systeme wie BigQuery, die den gesamten Lebenszyklus automatisieren, von der Datenaufnahme bis hin zu Machine-Learning- und KI-Erkenntnissen
Universelle KI-Kataloge: Zentrale Hubs wie Dataplex Universal Catalog, mit denen Teams KI-Agenten in verteilten Datensilos finden, verwalten und mit Semantik versehen können
Serverlose Verarbeitungs-Engines: Tools wie Serverless Spark ermöglichen es Data Engineers, komplexe Verarbeitungsjobs auszuführen, ohne die zugrunde liegenden Cluster zu verwalten.
Offene Lakehouse-Tabellen: Technologien wie BigLake, die vollständig verwaltete Apache Iceberg-Tabellen bereitstellen und die Interoperabilität zwischen verschiedenen Open-Source-Engines ermöglichen
Streaming- und CDC-Dienste: Serverlose CDC-Tools (Change Data Capture) wie Datastream für die Datenreplikation und ‑synchronisation nahezu in Echtzeit

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Wofür wird Datenintegration eingesetzt?

Datenintegration wird häufig für folgende Zwecke eingesetzt:

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)

Die Datenintegration bildet die Grundlage für generative KI, da sie die hochwertigen, einheitlichen Daten bereitstellt, die für das Fundieren von LLMs und die Nutzung agentischer KI und autonomer Agenten erforderlich sind.

Datenprodukte entwickeln

Moderne EInbindungen ermöglichen die Erstellung wiederverwendbarer Datenprodukte, sodass Unternehmen Daten als wertvolles Gut für den internen und externen Verbrauch behandeln können.

Echtzeit-Radar

Echtzeit-Datenverarbeitung zur Aktivierung von Anwendungsfällen wie sofortige Empfehlungen, Betrugserkennung und vorausschauende Analysen.

Herausforderungen bei der Datenintegration

Infrastruktur skalieren

Herkömmliche Plattformen haben Schwierigkeiten mit der Skalierbarkeit auf Unternehmensniveau. Moderne cloudnative Einbindungen lösen dieses Problem durch eine serverlose, vollständig verwaltete Infrastruktur.

Skalierbare Data Governance

Es ist schwierig, qualitativ hochwertige Daten in Silos zu identifizieren. Tools wie Dataplex Universal Catalog bieten die zentrale Governance, die für KI-fähige Daten erforderlich ist.

Komplexität der technischen Talente

Erfahrene Fachkräfte zu finden, ist teuer. KI-basierte Vorschläge und SQL-basierte visuelle Workflows (wie BigQuery Pipelines) helfen, diese Lücke zu schließen.

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