Datenverwaltung
Experten für Datenintegration
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
Profitieren Sie vom Mehrwert der Kombination Ihrer Daten! Damit die Zusammenführung Ihrer Daten problemlos und ohne Komplikationen gelingt, unterstützen wir Sie von der Beratung bis zur Umsetzung. Dabei lassen wir unsere Expertise und die bewährtesten Vorgehensweisen aus 35 Jahren Projektarbeit für Sie einfließen. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl des richtigen Tools führender Hersteller bis zur Implementierung der für Sie geeignetsten Lösung. Melden Sie sich bei uns. Unsere zertifizierten Experten sind für Sie da.
Flexible Integration
Wir bauen Ihre skalierbare Plattform individuell auf Sie zugeschnitten für die flexible Integration aller Datentypen auf, einschließlich Hadoop, stream basierten Daten und dies auf verteilten Plattformen oder Mainframeplattformen.
Definition und Umsetzung
Unsere Spezialisten definieren Ihre ETL- bzw. Datenqualitätsprozesse und setzen diese um. Ebenso unterstützen wir Sie schnell und professionell bei Ihren Data Mart-, Stammdaten-Management-, OLAP-Anwendungen und anderen Fragestellungen.
Datenreplikation
Wir übernehmen für Sie die Realisierung Ihrer Datenreplikationslösung für Datenmigration, Anwendungskonsolidierung, Datensynchronisation, dynamisches Warehousing sowie Geschäftsanalysen.
Unsere Experten sind für Sie da
Sie möchten mehr über die Vorteile der Datenintegration und über konkrete Anwendungsmöglichkeiten in Ihrem Haus erfahren? Unsere Experten beraten Sie gerne komplett kostenfrei in einem 30-minütigen Online-Gespräch.
Ein Anwendungsfall: Machine Learning optimiert Vertriebsplanung in der Automobil-Industrie
Die Ausgangssituation
Wir betreuen das zentrale Data Warehouse für stückzahlenbezogene KPIs und Wettbewerberdaten eines Big Players der Automobil-Industrie. Die Marktplanung unseres Kunden erfolgt mithilfe der Daten aus dem Data Warehouse und wird durch die fachlichen Kenntnisse der jeweiligen Marktbetreuer je Land oder Region angereichert. Die Planung und das Reporting der Daten werden in einem weiteren System vorgenommen.
Unsere Lösung
Die Daten des separaten Systems sind Teil des von uns betreuten Data Warehouses. Sie dienen als eine wichtige Grundlage für den implementierten Machine Learning Algorithmus. Angereichert wird das Ganze mit Marktdaten, dazu gehören zum Beispiel Wirtschaftsindizes wie der IFO Index für Deutschland oder vergleichbare Kenngrößen für internationale Märkte. Hinzu kommen die Stammdaten des Fahrzeugs (Antriebsart etc.).
Moderne Lösungen für Ihre Datenintegration
Moderne Lösungen für Datenintegration bieten die Möglichkeit, Daten nahtlos und effizient aus verschiedenen Quellen zu integrieren, unabhängig von ihrer Struktur oder ihrem Speicherort. Sowohl Data Fabric als auch Data Mesh adressieren die Herausforderungen traditioneller zentralisierter Datenintegration, wie Skalierbarkeitsprobleme, Datenstau und fehlende Flexibilität.
Data Fabric
Data Fabric ist ein Ansatz für Datenintegration, der darauf abzielt, eine einheitliche, skalierbare und flexible Datenarchitektur zu schaffen. Es ermöglicht Organisationen, Daten in Echtzeit aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu transformieren und zu analysieren, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden oder welche Art von Datenquelle sie sind. Data Fabric stellt sicher, dass Daten in einem harmonisierten Format verfügbar sind, um einen nahtlosen Datenzugriff und eine effiziente Zusammenarbeit zu ermöglichen.
Data Mesh
Data Mesh ist ein auf dezentralisierten Prinzipien basierender Ansatz für die Datenintegration. Anstatt einen zentralen Datenmonolithen zu schaffen, fördert Data Mesh die Idee von datenorientierten Domänen-Teams. Jedes Team ist verantwortlich für ein bestimmtes Datenprodukt oder eine bestimmte Domäne und hat die Autonomie, die Integration und den Betrieb seiner Daten selbst zu steuern. Data Mesh ermöglicht eine höhere Skalierbarkeit, bessere Flexibilität und schnellere Innovation, da die Teams unabhängig voneinander arbeiten können.
Unsere Produktempfehlung: IBM DataStage
DataStage ist eine moderne Datenintegrationslösung, mit der Sie vertrauenswürdige Daten überall, in beliebigem Umfang und beliebiger Komplexität in verschiedenen Cloud-Umgebungen sammeln und bereitstellen können. Unsere Experten beraten Sie gerne zu konkreten Einsatzmöglichkeiten.
Datenreplikation: Werkzeug in der Datenintegration
Die Datenreplikation stellt eine Funktion dar, die zuverlässige Datenintegration und -synchronisation gewährleistet und mithilfe derer das Datenwachstum effizient verwaltet werden kann.
Die 10 wichtigsten Fragen zur Datenintegration
Datenintegration - Grundlagen
Datenintegration beschreibt den systematischen Ansatz, Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zusammenzuführen, zu vereinheitlichen und zentral nutzbar zu machen. In Unternehmen entstehen Daten typischerweise verteilt über Fachanwendungen, Datenbanken, Cloud‑Services oder externe Quellen. Ohne Integration bleiben diese Informationen isoliert und können ihr volles Potenzial nicht entfalten. Datenintegration schafft eine konsistente Datenbasis für Reporting, Analysen und weiterführende KI‑Anwendungen. Sie ist damit eine grundlegende Voraussetzung für datengetriebene Unternehmenssteuerung.
Unternehmen benötigen Datenintegration, um Datensilos aufzubrechen und eine einheitliche Sicht auf ihre Geschäftsprozesse zu erhalten. Erst durch die Zusammenführung und Harmonisierung von Daten können Fachbereiche und IT auf konsistente Informationen zugreifen. Dies verbessert nicht nur die Datenqualität, sondern auch die Geschwindigkeit und Qualität von Entscheidungen. Gleichzeitig reduziert eine saubere Integration manuelle Aufwände und Fehlerquellen. Datenintegration ist damit kein rein technisches Thema, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor.
Ein zentrales Ziel der Datenintegration ist die Schaffung einer konsistenten und verlässlichen Datenbasis. Sie soll Datensilos abbauen und Daten unternehmensweit verfügbar machen. Darüber hinaus verbessert sie die Datenqualität und reduziert manuelle Aufwände in IT und Fachbereichen. Unternehmen gewinnen dadurch bessere Entscheidungsgrundlagen und eine höhere Transparenz. Langfristig bildet Datenintegration die Basis für Analytics‑, BI‑ und KI‑Initiativen.
Abgrenzungen und zentrale Begriffe
Datenintegration verfolgt das Ziel, Daten fachlich zu vereinheitlichen und für Analysen oder Auswertungen nutzbar zu machen. Dabei spielen Transformation, Anreicherung und Qualitätsprüfungen eine zentrale Rolle. Datenreplikation hingegen konzentriert sich primär auf die Synchronisation von Daten zwischen Systemen, häufig nahezu in Echtzeit. Der Fokus liegt hier auf Aktualität und Verfügbarkeit, weniger auf inhaltlicher Harmonisierung. Beide Ansätze ergänzen sich je nach Anwendungsfall.
Datenintegration ist der übergeordnete fachliche und architektonische Ansatz, Daten unternehmensweit nutzbar zu machen. ETL ist eine konkrete technische Methode zur Umsetzung dieses Ansatzes. Beim ETL‑Prozess werden Daten extrahiert, transformiert und anschließend in ein Zielsystem geladen. Datenintegration kann neben ETL auch weitere Verfahren wie ELT, Replikation oder föderierte Zugriffe umfassen. ETL ist somit ein Baustein innerhalb einer umfassenden Integrationsstrategie.
Ein Datensilo entsteht, wenn Daten isoliert in einzelnen Systemen oder Abteilungen gespeichert werden. Diese Daten sind nicht oder nur schwer für andere Bereiche nutzbar. Dadurch fehlen konsistente, unternehmensweite Auswertungen. Datensilos führen häufig zu widersprüchlichen Kennzahlen und ineffizienten Prozessen. Datenintegration zielt darauf ab, diese Silos gezielt aufzulösen.
Integrationsarten und technische Prozesse
Datenintegration kann in unterschiedlichen Ausprägungen umgesetzt werden. Dazu zählen klassische ETL‑ und ELT‑Ansätze ebenso wie replikationsbasierte Integration. Ergänzend kommen Batch‑Verfahren oder Echtzeit‑ und Streaming‑Integration zum Einsatz. In modernen Architekturen werden zudem hybride und Cloud‑basierte Integrationsszenarien genutzt. Die Wahl der Art hängt stark von fachlichen Anforderungen und Systemlandschaft ab.
Ein Datenintegrationsprozess beschreibt den technischen und organisatorischen Ablauf der Datenzusammenführung. Er beginnt mit der Auswahl und Extraktion relevanter Quelldaten. Anschließend werden die Daten transformiert, geprüft und in eine konsistente Struktur überführt. Zum Abschluss erfolgt die Bereitstellung in Zielsystemen wie Data Warehouse, Data Lake oder Lakehouse. Der Prozess ist häufig automatisiert und wiederkehrend.
Nutzen und strategische Bedeutung
Durch integrierte Daten erhalten Entscheider eine konsolidierte und verlässliche Informationsbasis. Kennzahlen und Analysen basieren nicht mehr auf isolierten Einzelquellen, sondern auf einem ganzheitlichen Datenbild. Das erhöht die Aussagekraft von Reports und Dashboards. Entscheidungen können schneller und fundierter getroffen werden. Gleichzeitig steigt das Vertrauen in die zugrunde liegenden Daten.
Eine zentrale Datenplattform lohnt sich, sobald mehrere Datenquellen konsolidiert genutzt werden sollen. Besonders bei wachsenden Datenmengen und steigenden Analyseanforderungen ist sie sinnvoll. Sie ermöglicht eine einheitliche Datenhaltung und klare Governance. Zudem vereinfacht sie den Betrieb von BI‑, Analytics‑ und KI‑Anwendungen. Unternehmen gewinnen dadurch Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit.