Datenverwaltung
Experten für Datenintegration
Experten für Daten-integration
Eine der Herausforderung der Digitalisierung steckt in der Verarbeitung und Nutzbarkeit der riesigen Datenmengen. Damit geht einher, dass Daten aus verschiedenen Quellsystemen mit meist unterschiedlichen Datenstrukturen zentral zusammengeführt werden müssen. Dabei ist oft eine Anreicherung mit externen Datenquellen notwendig, um dem Anwender aussagekräftige Informationen an die Hand zu geben. Die Integration von Daten findet nahezu in jedem Bereich statt, wie bei der Einbindung von Kundendaten, Web- und Social Media Daten, Gesundheitsdaten oder auch Produktions-, Sensor- und Messdaten. Für Sie als Unternehmen ist die Datenintegration ein Muss, wenn Sie Ihre Daten in allen Bereichen effektiv nutzen und geschäftskritische Entscheidungen davon ableiten wollen.
Vorteile der Datenintegration
Effektive Zusammenarbeit
Zeiteinsparung und Kostensenkung
Bei der Datenintegration steht die optimale Aufbereitung der Daten im Vordergrund. Das spart zum einen Zeit und macht zum anderen manuelle Eingriffe bei der Datenerfassung und -verknüpfung überflüssig. Gleichzeitig führt eine reduzierte Anzahl der benötigten Schnittstellen zu reduzierten laufenden Kosten.
Verbesserung der Datenqualität
Eingabefehler lassen sich mithilfe der Datenintegration vermeiden, da durch das Zusammenführen der unterschiedlichen Datenbestände das manuelle Erfassen entfällt. Durch das automatische Pflegen der Daten wird die Datenkonsistenz und damit die Datenintegrität verbessert.
Ausgezeichnete Analysen
Durch die Nutzung aller verfügbaren internen und bei Bedarf externen Datenquellen steigt die Menge der nutzbringenden Daten, die aussagekräftiger und zielführender für hochwertige Analysen verwendet werden können.
ETL vs ELT
Wo liegen die Unterschiede?
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
ETL eignet sich hervorragend für die Synchronisierung mehrerer Datennutzungsumgebungen.
- Extrahieren: Nur relevante Quelldaten werden bereitgestellt, andere werden nicht extrahiert. Die Extraktion erfolgt durch Abfragen oder den Zugriff auf Schnittstellen der Datenquellen.
- Transformieren: Die Datenstruktur wird vereinheitlicht und die Daten werden überprüft, gefiltert und bereinigt. Ziel ist es, die Daten in eine konsistente und verwertbare Form zu bringen.
- Laden: Die Daten werden in das Zielsystem, beispielsweise in ein Data Warehouse geladen, gespeichert und bereitgestellt. Hierbei können auch Validierungen durchgeführt werden.
ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)
Ein ELT-Prozess eignet sich am besten für große Datenmengen oder für den schnellen Zugriff auf die Daten.
- Extrahieren: Zunächst werden die Daten aus einer oder mehreren Quellen herausgefiltert. Das Ziel ist es, die relevanten und benötigten Daten aus den Quellen zu erfassen.
- Laden: Die Daten werden dann in das Zielsystem geladen, um später je nach Bedarf transformiert zu werden. Der Fokus liegt darauf, die Daten schnell und effizient zu übertragen.
- Transformieren: Alle Daten liegen in Rohform vor und werden mit speziellen Verfahren und Algorithmen ausgewertet, bereinigt, umgewandelt, aggregiert oder anderweitig bearbeitet.
Alternative zu ETL & ELT:
Die Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung ist ein Ansatz zur Datenintegration, der sich von den traditionellen ETL- und ELT-Methoden unterscheidet. ETL und ELT sind physische Datenintegrationstechniken. Dabei werden die Daten physisch kopiert und in einem zentralen Repository gespeichert. Im Gegensatz dazu bleiben bei der Datenvirtualisierung die Daten in den ursprünglichen Quellsystemen, und es wird eine virtuelle Sicht auf diese Daten erstellt. Diese Methode eignet sich für Data Mining, vorausschauende Analyse, BI-Self-Services oder Künstliche Intelligenz, da der Zugriff auf eine große Anzahl an Datensätzen aus verschiedenen Quellen in Echtzeit ermöglicht wird.
Wir bringen Ihre Daten zusammen
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Definition und Umsetzung
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Datenreplikation
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