Was ist Datenintegration?

Big Data, das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Software as a Service (SaaS), Cloud-Aktivitäten und andere Faktoren haben zu einem sprunghaften Anstieg der Anzahl von Datenquellen und des schieren Datenvolumens weltweit geführt. In der Vergangenheit wurde der Großteil dieser Daten in eigenständigen Silos oder separaten Datenspeichern gesammelt und gespeichert. Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen gefunden, verschoben und kombiniert werden, um Erkenntnisse zu gewinnen und maschinelles Lernen und 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 ist eine Reihe von lose gekoppelten, aber eng integrierten Diensten, darunter:

Cloud Composer: ein vollständig verwalteter Dienst für die Workflow-Orchestrierung, der auf Apache Airflow basiert und den End-to-End-Daten- und Prozesslebenszyklus verwaltet und orchestriert
Datastream: Ein serverloser, nutzerfreundlicher Dienst für die Erfassung von Datenänderungen und Datenreplikation.
Dataplex Universal Catalog: Ein universeller Katalog zum zentralen Auffinden, Verwalten, Überwachen und Steuern von Daten und KI-Artefakten in Google Cloud.
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.
BigQuery: Die serverlose Daten-zu-KI-Plattform von Google Cloud für skalierbare Analysen. Es ermöglicht schnelle SQL-Abfragen für große Datasets und umfasst integriertes Machine Learning und BI. BigQuery Data Transfer Service automatisiert die Datenübertragung von gängigen Quellen und anderen Clouds in BigQuery auf geplanter, verwalteter Basis.

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.

Wie integrieren Sie Daten?

Die Datenintegration umfasst eine Vielzahl von Techniken und Ansätzen, die je nach den spezifischen Anforderungen des Projekts variieren. Einige häufig genutzte Methoden werden nachfolgend aufgeführt:

ETL (Extract, Transform, Load): Bei dieser Methode werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, konsistent transformiert und dann in ein Ziel wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake geladen.
ELT (Extract, Load, Transform): Bei diesem Ansatz werden Daten aus Quellsystemen extrahiert und direkt in ein Zielsystem geladen, wo sie dann transformiert werden. Dies wird häufig bei cloudbasierten Data Warehouses verwendet, die über die erforderliche Rechenleistung für die Transformation verfügen.
Datenvirtualisierung: Mit dieser Technik können Sie auf Daten aus mehreren Quellen zugreifen, ohne sie physisch zu verschieben. Die Datenvirtualisierung erstellt eine virtuelle Ebene, die Daten aus verschiedenen Systemen integriert und eine einheitliche Ansicht der Daten bietet.
Change Data Capture (CDC): Bei CDC werden Änderungen an Daten in Quellsystemen erfasst und in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit in einem Zielsystem repliziert.
API-Integration: APIs können zum Integrieren von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen verwendet werden. Dazu werden APIs verwendet, um Daten aus Quellsystemen zu extrahieren und in Zielsysteme zu laden.

Vorteile der Datenintegration

Die Datenintegration bietet Unternehmen viele Vorteile, darunter:

Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Ansicht von Daten aus mehreren Quellen kann die Datenintegration Unternehmen dabei helfen, fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Effizienzsteigerung: Durch die Datenintegration können Datenprozesse automatisiert werden, sodass weniger Daten manuell eingegeben und analysiert werden müssen.
Verbesserte Kundenzufriedenheit: Dank Datenintegration können Unternehmen die Kundenzufriedenheit steigern, indem sie einen umfassenden Überblick über die Kundendaten erhalten.
Bessere Datenqualität: Durch die Datenintegration können Fehler und Inkonsistenzen in den Daten erkannt und korrigiert werden, wodurch die Datenqualität verbessert wird.
Geringere Kosten: Durch die Datenintegration können Sie Kosten senken, indem Sie Datenprozesse optimieren und die Datengenauigkeit verbessern.

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.

Beispiele für Datenintegration

Customer 360: Zusammenführen von Daten aus CRM-, Marketing-Automatisierungs- und Kundenservicesystemen, um eine einheitliche Sicht auf den Kunden zu erhalten
Optimierung der Lieferkette: Einbindung von Daten aus Fertigungs-, Logistik- und Lagerverwaltungssystemen zur Optimierung der Lieferkette
Finanzberichte: Kombinieren von Daten aus verschiedenen Buchhaltungssystemen, um genaue und zeitnahe Finanzberichte zu erstellen
Risikomanagement: Daten aus verschiedenen Quellen werden integriert, um Risiken zu erkennen und zu mindern.
Personalisierte Werbung: Daten aus verschiedenen Marketingkanälen werden kombiniert, um personalisierte Werbebotschaften zu erstellen.

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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.