Der rasante Bedeutungsgewinn von Daten bringt es mit sich, dass sie an unterschiedlichsten Orten verarbeitet und gespeichert werden. Auch wenn Unternehmen den Wert dieser Daten kennen, ist deren Existenz jedoch kein Garant für die Nutzbarkeit. Viele Geschäftsziele erfordern einen zentralisierten Zugriff auf einheitliche Quellen. Die Datenintegration nimmt sich der Aufgabe an, führt zusammen, was zusammengehört, und bildet damit die Basis für umfassende Analysen.
Was ist Datenintegration?
Datenintegration beschreibt den Vorgang, der Daten aus unterschiedlichen Systemen und Speichermedien kombiniert, um eine einheitliche Ansicht zu ermöglichen. Sie umfasst Schritte wie die Bereinigung, Formatierung sowie die Standardisierung der Daten und ist damit wesentlicher Bestandteil des Datenmanagements. Zentral ist die Berücksichtigung bestimmter Qualitätsmerkmale, die eine optimale Nutzbarkeit und Interpretation gewährleisten.
Indem die entsprechenden Daten in einem zentralen Repository gesammelt werden, bilden sie eine “Single Source of Truth (SSOT)” – eine wertvolle Grundlage allerlei datengesteuerter Vorhaben in großen Unternehmen. Die Umsetzung der Datenintegration erfolgt zu großen Teilen mithilfe von automatischen Anwendungen, sie kann aber auch manuelle Arbeitsschritte umfassen.
Warum ist Datenintegration wichtig?
Im Zuge der digitalen Transformation ist die Zahl der datenbasierten Prozesse in Unternehmen stark gestiegen. Die Folge ist, dass in allen erdenklichen operativen Bereichen Daten generiert und genutzt werden. Datenintegration überwindet die Heterogenität dieser Datenquellen und damit auch die Segmentierung wertvoller Informationen. Das hat bedeutende Vorteile:
Datenverfügbarkeit – Daten aus einem bestimmten Fachbereich können auch für andere Abteilungen relevant sein. Zum Beispiel sind Absatzzahlen aus dem Vertrieb auch von enormer Wichtigkeit für die Finanzplanung. Datenintegration unterstützt, dass relevante Informationen für jeden, der Zugriff benötigt, schnell und zentralisiert verfügbar sind. Das beugt außerdem Fehlern vor, die entstehen, wenn Abteilungen und Partner mit unterschiedlichen Versionen eines Datensatzes arbeiten.
Effizienzsteigerung – Sowohl das manuelle Zusammensuchen von Daten, als auch dabei entstehende Fehler kosten Unternehmen enorm viel Zeit. Eine Effizienzsteigerung geht also allein schon aus der zentralen Datenverfügbarkeit hervor. Der Effekt steigt mit dem Automatisierungsgrad dabei eingesetzter Anwendungen weiter an. Auch deren verbesserte Interaktion untereinander zählt zu den Vorteilen der Datenintegration.
Datenqualität – Datenintegration beeinflusst nicht nur den Speicherort, sondern auch die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und damit die Integrität von Daten. Diese Qualitätsmerkmale lassen sich einerseits gezielt verbessern, andererseits kann eine Bereinigung um zu schlechte oder fehlerhafte Datenteile erfolgen.
Verbesserte Entscheidungsfindung – Ein übergeordnetes Ziel der Datenintegration ist die allgemeine Nutzbarkeit von Informationen für zukunftsweisende Analysen, Prognosen und letztlich Entscheidungen – zum Beispiel mithilfe von Big Data und Künstlicher Intelligenz. Je umfangreicher bzw. vielseitiger die geschaffene Datenbasis ist, desto fundierter fallen die Entscheidungen aus.
Arten von Datenquellen
Um Daten im Sinne einer Datenintegration zusammenzuführen, ist die Betrachtung der verschiedenen Quellen notwendig. Deren Zahl nimmt stetig zu, einige Kategorien erweisen sich jedoch als besonders beständig und verdienen einen besonderen Fokus:
Datenbanken – Als Sammlung strukturierter Daten sind sie auf die gezielte Weiterverarbeitung der enthaltenen Informationen ausgelegt und stellen damit eine besonders dankbare Quelle für die Datenintegration dar. Relationale Datenbanken basieren fast ausnahmslos auf Structured Query Language (SQL).
Dateisysteme – Formate wie Excel, CSV, JSON und XML gehören zu den häufigsten Informationsträgern und können in Archiven jeder Art abgelegt sein.
Cloud Anwendungen – Daten, die von Anwendungen in der Cloud ausgegeben werden, lassen sich im Rahmen einer Datenintegration direkt abfragen, ohne dass sie zwischengespeichert werden müssen.
IoT-Geräte – Das “Internet of Things” (IoT) verbindet physische Objekte, Maschinen, Sensoren und ermöglicht einen digitalen Austausch von Informationen. Dieser kann ebenso Gegenstand einer Datenintegration werden, was zum Beispiel im produzierenden Gewerbe von großer Wichtigkeit ist.
Programmierschnittstellen (APIs) – APIs erleichtern die Kommunikation zwischen verschiedenen Anwendungen und lassen sich gezielt für eine Datenabfrage ansteuern – im Fall von REST-APIs über das Web. Es ist eine Frage der Betrachtung, ob man die API, oder die damit verbundene Anwendung als Datenquelle versteht.
Unstrukturierte Daten – Damit sind Informationen gemeint, die keiner tabellarischen oder sonstigen Struktur folgen und zum Beispiel in E-Mails, Textdokumenten oder Präsentationen vorliegen.
Herausforderungen
Allein der Überblick über die Vielzahl der möglichen Datenquellen verdeutlicht die übergeordnete Schwierigkeit, alles auf einen gemeinsamen Nenner zu bringen. Konkret können folgende Punkte hinderlich sein:
Inkompatibilitäten – Die relevanten Anwendungen können auf gänzlich unterschiedlichen Schnittstellen, Protokollen und Datenformaten basieren, was einen einheitlichen Zugriff bei der Datenintegration erschwert. Besonders herausfordernd sind veraltete Legacy Systeme, bei denen die Abweichungen zu aktuellen Ansätzen oft größer ausfallen.
Datenqualität und Konsistenz – Heterogenität und abweichende Qualität lassen sich nur bis zu einem gewissen Grad ausgleichen und sind mit hohem Zeitaufwand verbunden. Neben Duplikaten und fehlenden Werten können auch Abweichungen in der Datenform – wie numerisch oder textuell – den Prozess behindern.
Datensilos – Werden die Unterschiede bislang überhaupt nicht überbrückt, bzw. handelt es sich um gänzlich isolierte Datenspeicher, spricht man von Datensilos. Diese müssen zunächst aufgespürt werden, um dann neue Verfahren für die Datenintegration zu implementieren.
Weitere Schwierigkeiten sind zum Beispiel:
- Echtzeitanalysen
- Weiterentwicklung und Aktualisierung
- Abhängigkeit verschiedener Anbieter
- Wachsendes Datenvolumen
Methoden und Strategien
Es gibt verschiedene Herangehensweisen, um Daten einheitlich zusammenzuführen. Besonders in großen Organisationen, in denen die Infrastruktur über Jahrzehnte gewachsen ist, gleicht vollumfängliche Datenintegration jedoch einer Utopie. Es ist entscheidend, die konkreten Ziele einer individuellen Datenstrategie zu definieren, um dazu passende Methoden auszuwählen. Besonders gängig sind folgende:
ETL – Diese Standardmethode, die bereits in den 1970ern mit dem Vormarsch erster Datenbanken Popularität erlangte, umfasst drei Schritte, nämlich…
- Das Extrahieren von Daten aus unterschiedlichen Quellen.
- Das Transformieren in ein einheitliches Format.
- Das unmittelbare Laden in den Zielspeicher, zum Beispiel ein Data Warehouse.
ELT – Als moderne Variation von ETL sind bei ELT zwei Schritte vertauscht: Nach der Extraktion werden die Daten direkt in den Zielspeicher – in vielen Fällen Data Warehouses – geladen. Dort erfolgt dann erst die Bearbeitung und Transformation in ein einheitliches Format. Besonderer Vorteil ist, dass sich dafür die Rechenleistung des Speichersystems nutzen lässt.
Datenvirtualisierung – Durch diese Methode wird es möglich, dass Unternehmen auf Daten zugreifen, ohne dass diese tatsächlich bewegt werden müssen. Es kommt lediglich eine virtuelle Ansicht der Daten auf Basis einer Front-end-Anwendung zum Einsatz. So ist eine Integration in Echtzeit möglich, was zu einem wichtigen Bedürfnis geworden ist, um Big Data und Cloud Projekte zu unterstützen.
Weitere Methoden und Techniken sind:
Einsatzbereiche
Auch wenn in diesem Artikel bereits einige allgemeine Vorteile der Integration von Daten herausgestellt wurden, gibt es bestimmte Einsatzbereiche, aus denen weitere Möglichkeiten mit positiven Effekten entstehen:
- IoT (Internet of Things) – Die Integration von Daten aus Sensoren und Geräten in Echtzeit ermöglicht es, die Auslastung zu optimieren und Berechnungen über Materialverbrauch, Verschleiß oder die Notwendigkeit einer Wartung anzustellen.
- Big Data – Für die Analyse von großen Datenmengen, wie sie in modernen Unternehmen häufig anfallen, ist Datenintegration von beispielloser Wichtigkeit, denn auch die Zahl der verschiedenen Datenquellen ist nochmal höher.
- KI (Künstliche Intelligenz) – Die Integration großer und vielfältiger Datensätze ist die Grundlage für das Training von KI-Modellen und die Automatisierung komplexer Aufgaben.
Daten integrieren mit Konfuzio
Als flexible KI-Software unterstützt Konfuzio die Datenintegration mit umfassenden API- und Cloud-Funktionalitäten. Die Plattform ermöglicht nicht nur den nahtlosen Austausch und die Verarbeitung von Daten zwischen verschiedenen Systemen, sondern bietet durch den Einsatz von KI-Technologien auch die Möglichkeit, unstrukturierte Daten aus Dokumenten und E-Mails effizient zu integrieren und nutzbar zu machen. So hilft Konfuzio Unternehmen dabei, das volle Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen und innovative Lösungen zu entwickeln.
Wenn Sie die Integration und Verarbeitung von Daten aus unterschiedlichen Quellen planen, nehmen Sie direkt Kontakt zu uns auf. Unsere Experten beraten Sie gerne.
Fazit
Die Datenintegration spielt eine zentrale Rolle in der heutigen, stark datengesteuerten Geschäftswelt. Sie ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und damit eine einheitliche und qualitativ hochwertige Grundlage für Analysen und Entscheidungsprozesse zu schaffen. Mit der Zahl der möglichen Datenquellen wachsen allerdings auch die Herausforderungen: Abweichungen in Qualität und Format der Daten sowie Inkompatibilitäten zwischen den eingesetzten Anwendungen können den Prozess erschweren.
Um damit adäquat umzugehen, empfiehlt sich für Unternehmen die Entwicklung einer Datenstrategie, bei der auch die Unterstützung eines externen Software-Partners ratsam ist. Besonders der Umgang mit unstrukturierten Daten sollte wichtiger Bestandteil sein. Moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz sind dabei inzwischen unerlässlich und setzen den vollen Wert der Informationen frei.
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