Datenintegration

Datenintegration ist entscheidend für datengetriebene Unternehmensführung, da sie Daten aus verschiedenen Quellen harmonisiert. Echtzeitdatenintegration bietet Transparenz und Fehlererkennung. Datenqualität wird verbessert, und effiziente Entscheidungen werden ermöglicht. Die Strategie erfordert Anforderungsanalyse, Datenbewertung, Technologieauswahl, Architektur und Governance. Lösch- und Archivierungskonzepte sind wichtig. Unsere Data-Intelligence-Expertise umfasst Produkte von Qlik, Microsoft und Talend, um Ihnen die besten Lösungen zu bieten.

Welche Bedeutung Datenintegration für eine datengetriebene Unternehmensführung hat

Datengetriebene Unternehmensführung erfordert Datenintegration, da sie sicherstellt, dass Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen zusammengeführt und harmonisiert werden. Nur wenn vollständige, korrekte und konsistente unternehmensinterne und externe Informationen einfach und schnell zugänglich sind und sich miteinander verknüpfen lassen, können sie ihren Nutzen als Grundlage für datengetriebene Entscheidungen voll entfalten:

  • Data Integration ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen zusammenzuführen. Dadurch entsteht ein ganzheitliches Bild der Unternehmensdaten, das über verschiedene Abteilungen, Systeme und Prozesse hinweg reicht. Ein solches umfassendes Verständnis ist entscheidend, um Zusammenhänge, Muster und Beziehungen in den Daten zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

  • Die Integration von Echtzeitdaten bietet Unternehmen die Chance, mehr Transparenz in die Abläufe zu bringen, die Planungssicherheit zu erhöhen oder mögliche Fehlerquellen rechtzeitig zu erkennen. Durch die Integration von Echtzeitdaten wie physikalische Werte (Temperatur, Druck etc.) können Produktionsunternehmen Aussagen über die Effektivität ihrer Systeme treffen. Ist-Werte lassen sich mit Solldaten verglichen mittels Algorithmen vergleichen, die bei Über- oder Unterschreiten von bestimmten Schwellenwerten Reaktionsszenarien in Echtzeit auslösen.

  • Durch die Datenintegration können Unternehmen Datenqualitätsprobleme lösen, indem sie Daten automatisiert bereinigen, validieren und harmonisieren. Inkonsistenzen, Redundanzen und Fehler in den Daten werden erkannt und behoben, um eine hohe Datenqualität und -konsistenz sicherzustellen.

  • Die Integration von Daten unterstützt effiziente Entscheidungsprozesse, indem sie den Zugriff auf relevante und aktuelle Daten erleichtert. Führungskräfte können auf integrierte Daten zugreifen, ohne Zeit und Ressourcen für die manuelle Suche und Zusammenstellung von Daten aufwenden zu müssen. Dies ermöglicht schnellere und fundiertere Entscheidungen, da aktuelle Daten für die Analyse und Bewertung von Optionen zur Verfügung stehen.

  • Data Integration trägt dazu bei, Daten effektiv verwalten können. Daten lassen sich leichter organisieren, speichern und verarbeiten. Dies erleichtert den Zugriff auf relevante Daten und ermöglicht eine effizientere Nutzung der Daten für operative Abläufe, Berichterstattung, Compliance-Anforderungen und andere Geschäftsanforderungen.

Informatec Data Integration

Wie Unternehmen bei der Festlegung einer Datenintegrationsstrategie vorgehen sollten

Eine klare Datenmanagementstrategie ist wichtig, um die Datenintegration effektiv durchzuführen. Ohne eine solide Strategie können Schwierigkeiten bei der Datenidentifikation, -priorisierung, -mapping und -aktualisierung auftreten.

  • Im Rahmen einer Anforderungsanalyse sollten die Identifizierung der Datenquellen, Datenziele, Datenformate, Integrationsmuster (batchorientiert oder Echtzeit), erforderliche Datenqualität, Datenschutzanforderungen, Volumen der zu integrierenden Daten usw. erfolgen.

  • Anschliessend müssen vorhandene Daten hinsichtlich ihrer Qualität, Konsistenz, Vollständigkeit und Relevanz bewertet werden. Sinnvoll ist es, Datenquellen zu identifizieren, die für die Integration priorisiert werden sollen, sowie Daten, die möglicherweise bereinigt, harmonisiert oder transformiert werden müssen.

  • Basierend auf den Anforderungen und Zielen des Unternehmens können dann geeignete Datenintegrationstechnologien identifiziert und ausgewählt werden.

    • Extract, Transform, Load (ETL) ist eine häufig verwendete Technologie für die Datenintegration. Sie umfasst die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen, die Transformation der Daten gemäss den Anforderungen und die anschliessende Beladung in das Zielsystem oder den Zielspeicher.
    • Die Datenvirtualisierung ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen virtuell zu integrieren und sie als eine einzige logische Datenquelle darzustellen. Dabei werden die Daten in Echtzeit auf Anfrage zusammengeführt, ohne dass eine physische Kopie der Daten erstellt wird. Dies ermöglicht eine flexible und agile Datenintegration.
    • Datenreplikationstechnologien kopieren und synchronisieren Daten aus einer Datenquelle in eine oder mehrere Zielumgebungen. Dadurch können Unternehmen Daten in Echtzeit oder nach einem festgelegten Zeitplan replizieren, um Datenkonsistenz und -verfügbarkeit sicherzustellen.
    • Datenintegrationsplattformen bieten eine umfassende Suite von Tools und Funktionen zur Unterstützung verschiedener Aspekte der Datenintegration. Sie umfassen oft ETL-Funktionen, Datenmapping, Datenqualitätsmanagement, Transformation, Workflow-Orchestrierung und Überwachung. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, den gesamten Datenintegrationsprozess von der Datenaufnahme bis zur Bereitstellung zu verwalten.

  • Um eine effektive Datenintegration zu gewährleisten, sollte in einem nächsten Schritt die Entwicklung einer geeigneten Datenarchitektur und Datenmodellierung erfolgen. Festgelegt werden muss, wie die Daten integriert, transformiert und bereitgestellt werden sollen. Eine immer größere Rolle kommt dabei Echtzeitdaten zu. Sie bieten Unternehmen ein besonders großes Wertschöpfungspotential, bedürfen bezüglich der Integration aber besondere Aufmerksamkeit und eine gut abgestimmte und durchdachte Architektur zur Datenintegration.

  • Ein wichtiger Aspekt der Datenintegrationsstrategie besteht darin, Massnahmen zur Datenvalidierung und Qualitätskontrolle zu implementieren. Dies umfasst Tests, um sicherzustellen, dass die integrierten Daten korrekt sowie konsistent sind und den definierten Qualitätsstandards entsprechen.

  • Zudem sollten Governance-Richtlinien und Compliance-Anforderungen im Zusammenhang mit Datenintegration berücksichtigt werden. Dies beinhaltet den Schutz der Datenintegrität, Datensicherheit, Datenschutzbestimmungen, Datenzugriffskontrollen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, wie beispielsweise der DSGVO.

  • Nach der Festlegung der Datenintegrationsstrategie erfolgt die Implementierung der entsprechenden Technologien und Prozesse. Um eine effiziente Datenintegration sicherzustellen, sollte der Integrationsprozess kontinuierlich überwacht, werden, um Fehler frühzeitig beheben sowie bei Bedarf Anpassungen vornehmen zu können.

Was ist Datenintegration?

Warum Konzepte für die Löschung und Archivierung von Daten wichtig sind

In den Datenintegrationsprozess integriert werden sollten Lösch- und Archivierungskonzepte:

  • Um sicherzustellen, dass Daten, die nicht mehr benötigt werden oder ihre Gültigkeit verloren haben, aus den Systemen entfernt werden, sollten Unternehmen über Löschkonzepte verfügen. Dies hilft, die Datenqualität zu verbessern und die Datenbestände schlank und aktuell zu halten. Festgelegt werden muss, wann und wie Daten gelöscht werden sollen, um sicherzustellen, dass auch etwaige gesetzliche und unternehmensinterne Richtlinien eingehalten werden.

  • Aus Compliance-Gründen, zur historischen Analyse oder für andere Zwecke kann die Archivierung bestimmter Daten erforderlich sein. Dementsprechend sollten Unternehmen ein Archivierungskonzept erstellen, das festlegt, welche Daten archiviert werden sollen, die Archivierungsprozesse und -technologien definiert sowie die Datenintegrität und -zugänglichkeit über die Zeit hinweg sicherstellt.

Was wir in Sachen Data Integration zu bieten haben

Als Data-Intelligence-Experte für ganzheitliche End-to-End Data Intelligence mit langjähriger Projekterfahrung begleiten wir Unternehmen bei allen Prozessschritten von der Anforderungsanalyse über die Toolauswahl bis zur Lösungsimplementierung.

Unser Produktportfolio im Bereich Data Integration umfasst Data Integration Software von gleich drei führenden Anbietern: 

Zu allen drei Herstellern pflegen wir eine enge Partnerschaft und stellen durch regelmässige Trainings sicher, immer auf dem neusten Stand der Technologien zu sein. Als Qlik Elite Solution Provider, Microsoft-Partner und Talend Gold Partner beraten wir Sie gerne bei der Auswahl und Implementierung einer Datenintegrationslösung, die am besten für Ihre Anforderungen geeignet ist – damit Sie den maximalen Nutzen aus Ihren Daten ziehen können.