Daten sind das wichtigste Gut einer Organisation. 66 Prozent der Unternehmen fehlt immer noch eine konsistente, zentralisierte Strategie für die Datenqualität, obwohl diese für wichtige Geschäftsentscheidungen von entscheidender Bedeutung ist. Das Problem bei Datensilos ist, dass Daten über mehrere Systeme verteilt sind. Darunter leidet die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen, Abläufen und Systemen. Der Zugriff auf eine einzelne Aktivität oder einen Bericht ohne Datenintegration würde die Anmeldung bei verschiedenen Konten oder Standorten auf verschiedenen Plattformen erfordern. Darüber hinaus kann eine fehlerhafte Datenverarbeitung verheerende Folgen für Organisationen haben.
Was ist Datenintegration?
Datenintegration ist die Praxis, Daten aus verschiedenen Quellen zu einem einzigen Datensatz zu kombinieren, mit dem ultimativen Ziel, Benutzern einen konsistenten Zugriff und eine konsistente Bereitstellung von Daten über ein breites Spektrum von Themen und Strukturtypen hinweg zu ermöglichen und die Informationsanforderungen aller Anwendungen und Anwendungen zu erfüllen Arbeitsprozesse.
Der Datenintegrationsprozess ist eine der wichtigsten Komponenten des gesamten Datenmanagementprozesses und wird immer häufiger verwendet, da die Big-Data-Integration und die Notwendigkeit, vorhandene Daten gemeinsam zu nutzen, immer häufiger werden.
Datenintegrationsarchitekten erstellen Datenintegrationstools und -plattformen, die einen automatisierten Datenintegrationsprozess zum Verknüpfen und Weiterleiten von Daten von Quellsystemen zu Zielsystemen ermöglichen. Dies kann mit einer Vielzahl von Datenintegrationstechniken erreicht werden, wie z.
- Extrahieren, Transformieren und Laden: Kopien von Datensätzen aus verschiedenen Quellen werden gesammelt, harmonisiert und in ein Data Warehouse oder eine Datenbank geladen. Daten werden extrahiert, geladen und in ein Big-Data-System übersetzt, bevor sie für bestimmte Analysezwecke verändert werden.
- Datenerfassung ändern: erkennt Echtzeit-Datenänderungen in Datenbanken und wendet sie auf ein Data Warehouse oder andere Repositories an.
- Datenvirtualisierung: Anstatt Daten in ein neues Repository zu laden, werden Daten aus verschiedenen Systemen virtuell integriert, um eine einheitliche Perspektive zu schaffen.
- Datenreplikation: Daten in einer Datenbank werden in anderen Datenbanken repliziert, um die Informationen für Betriebs- und Sicherungszwecke synchronisiert zu halten.
- Streaming-Datenintegration: eine Echtzeit-Datenintegrationsmethode, die kontinuierlich mehrere Datenströme integriert und in Analysesysteme und Datenspeicher einspeist.
Was ist Big-Data-Integration?
Big-Data-Integration bezieht sich auf fortschrittliche Datenintegrationsprozesse, die Daten aus Quellen wie Webdaten, sozialen Medien, maschinengenerierten Daten und Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) in einem einzigen Rahmen kombinieren, um die enorme Menge und Vielfalt zu bewältigen und Geschwindigkeit von Big Data.
Big-Data-Analyselösungen erfordern Skalierbarkeit und hohe Leistung, was die Notwendigkeit einer Standard-Datenintegrationsplattform unterstreicht, die die Profilerstellung und Datenqualität ermöglicht und Einblicke fördert, indem sie dem Benutzer die vollständigste und aktuellste Perspektive ihrer Organisation präsentiert.
Echtzeit-Integrationstechniken werden in Big-Data-Integrationsdiensten verwendet, um traditionelle ETL-Technologien zu ergänzen und einen dynamischen Kontext für kontinuierlich gestreamte Daten bereitzustellen. Best Practices für die Echtzeit-Datenintegration gehen auf ihre schmutzige, sich bewegende und zeitliche Natur ein, indem sie mehr Stimulation und Tests im Voraus erfordern, Echtzeitsysteme und -anwendungen übernehmen, Benutzer parallele und koordinierte Aufnahme-Engines implementieren und in jeder Phase der Pipeline Resilienz schaffen Antizipation von Komponentenausfällen und Standardisierung von Datenquellen mit APIs für bessere Einblicke.
Datenintegration vs. Anwendungsintegration
Datenintegrationslösungen wurden als Reaktion auf die weit verbreitete Verwendung relationaler Datenbanken und die wachsende Anforderung entwickelt, Informationen über sie effektiv zu übertragen, häufig unter Einbeziehung von ruhenden Daten. Die Anwendungsintegration hingegen steuert die Echtzeit-Integration aktueller Betriebsdaten zwischen zwei oder mehr Anwendungen.
Es gibt einen Teil der ...
Das ultimative Ziel der Anwendungsintegration besteht darin, die Zusammenarbeit unabhängig entwickelter Anwendungen zu ermöglichen, was die Datenkonsistenz zwischen separaten Datenkopien, die Verwaltung des integrierten Flusses mehrerer Aufgaben, die von unterschiedlichen Anwendungen ausgeführt werden, und, ähnlich wie bei den Datenintegrationsanforderungen, einen einzelnen Benutzer erfordert Schnittstelle oder Dienst, von dem aus auf Daten und Funktionen von unabhängig entworfenen Anwendungen zugegriffen werden kann.
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Die Cloud-Datenintegration ist eine typische Technik zum Erreichen der Anwendungsintegration. Es bezieht sich auf ein System von Tools und Technologien, das zahlreiche Anwendungen für den Daten- und Prozessaustausch in Echtzeit integriert und den Zugriff von mehreren Geräten über ein Netzwerk oder das Internet ermöglicht.
Warum ist Datenintegration wichtig?
Unternehmen, die wettbewerbsfähig und relevant bleiben wollen, setzen auf Big Data mit all seinen Vorteilen und Tücken. Die Datenintegration ermöglicht die Suche in diesen riesigen Datenbanken, was zu Vorteilen führt, die von Unternehmensinformationen und Verbraucherdatenanalysen bis hin zur Datenanreicherung und Bereitstellung von Informationen in Echtzeit reichen.
Die Verwaltung von Unternehmens- und Verbraucherdaten ist ein wichtiger Anwendungsfall für Datenintegrationsdienste und -lösungen. Um Unternehmensberichte, Business Intelligence (BI-Datenintegration) und anspruchsvolle Unternehmensanalysen bereitzustellen, speist die Unternehmensdatenintegration integrierte Daten in Data Warehouses oder virtuelle Datenintegrationsarchitekturen ein.
Die Kundendatenintegration bietet Unternehmensmanagern und Datenanalysten Key Performance Indicators (KPIs), finanzielle Risiken, Kunden, Fertigungs- und Lieferkettenvorgänge, Aktivitäten zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und andere Aspekte von Geschäftsprozessen.
Die Datenintegration ist in der Gesundheitsbranche besonders kritisch. Durch die Anordnung von Daten aus unterschiedlichen Systemen in einer einzigen Perspektive relevanter Informationen, aus denen hilfreiche Erkenntnisse abgeleitet werden können, unterstützen integrierte Daten aus verschiedenen Patientenakten und Kliniken Kliniker bei der Identifizierung von medizinischen Beschwerden und Krankheiten. Eine effektive Datenerfassung und -integration verbessert auch die Genauigkeit der Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen und bietet eine konsistente und genaue Aufzeichnung von Patientennamen und Kontaktinformationen. Interoperabilität bezieht sich auf den Austausch von Informationen zwischen verschiedenen Systemen.
Fünf Methoden zur Datenintegration
Implementieren Sie die Datenintegration, es gibt fünf verschiedene Möglichkeiten oder Muster: ETL, ELT, Streaming, Anwendungsintegration (API) und Datenvirtualisierung. Dateningenieure, Architekten und Entwickler können entweder manuell eine Architektur mit SQL entwerfen, um diese Verfahren auszuführen, oder sie können ein Datenintegrationstool einrichten und verwalten, das die Entwicklung beschleunigt und das System automatisiert.
Das folgende Diagramm zeigt, wo sie in einen modernen Datenverwaltungsprozess passen und Rohdaten in saubere, geschäftsfähige Daten umwandeln.
Im Folgenden sind die fünf grundlegenden Möglichkeiten der Datenintegration aufgeführt:
#1. ETL
Eine ETL-Pipeline ist eine herkömmliche Art von Datenpipeline, die drei Prozesse verwendet, um Rohdaten so zu konvertieren, dass sie mit dem Zielsystem übereinstimmen: Extrahieren, Transformieren und Laden. Bevor die Daten in das Ziel-Repository (normalerweise ein Data Warehouse) gestellt werden, werden sie in einen Staging-Bereich umgewandelt. Dies ermöglicht eine schnelle und genaue Datenverarbeitung im Zielsystem und eignet sich am besten für kleine Datensätze, die anspruchsvolle Änderungen erfordern.
Change Data Capture (CDC) ist ein ETL-Ansatz, der sich auf den Prozess oder die Technologie zum Identifizieren und Sammeln von Datenbankänderungen bezieht. Diese Änderungen können anschließend in einem anderen Datenrepository bereitgestellt oder in einem Format bereitgestellt werden, das ETL, EAI oder andere Arten von Datenintegrationstools verwenden können.
#2. ELT
Die Daten werden sofort geladen und innerhalb des Zielsystems, das in der Regel ein Cloud-basierter Data Lake, Data Warehouse oder Data Lakehouse ist, in die aktuellere ELT-Pipeline konvertiert. Da das Laden häufig schneller ist, ist diese Strategie besser geeignet, wenn Datensätze riesig sind und die Aktualität entscheidend ist. ELT arbeitet mit einem Micro-Batch oder Changes Data Capture (CDC)-Zeitraum. Micro-Batch, auch bekannt als „Delta-Load“, lädt nur Daten, die seit dem letzten erfolgreichen Ladevorgang geändert wurden. CDC hingegen lädt kontinuierlich Daten aus der Quelle, wenn sie sich ändern.
#3. Daten-Streaming
Anstatt Daten stapelweise in ein neues Repository zu legen, transportiert die Streaming-Datenintegration Daten in Echtzeit von der Quelle zum Ziel. Moderne Datenintegrationslösungen (DI) können analysebereite Daten in Streaming- und Cloud-Plattformen, Data Warehouses und Data Lakes übertragen.
#4. Anwendungsintegration
Die Anwendungsintegration (API) ermöglicht es verschiedenen Programmen, miteinander zu kommunizieren, indem Daten zwischen ihnen verschoben und synchronisiert werden. Der häufigste Anwendungsfall ist die Unterstützung betrieblicher Anforderungen, z. B. die Sicherstellung, dass Ihr HR-System und Ihr Finanzsystem über dieselben Daten verfügen. Daher muss die Anwendungsintegration die Konsistenz zwischen Datensätzen sicherstellen.
Darüber hinaus verfügen diese unterschiedlichen Anwendungen in der Regel über ihre eigenen APIs zum Senden und Empfangen von Daten, sodass SaaS-Anwendungsautomatisierungstools Sie bei der einfachen und skalierbaren Erstellung und Verwaltung nativer API-Integrationen unterstützen können.
#5. Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung liefert wie Streaming Daten in Echtzeit, aber nur, wenn ein Benutzer oder eine Anwendung sie anfordert. Nichtsdestotrotz kann durch die virtuelle Zusammenführung von Daten aus mehreren Systemen eine einheitliche Ansicht der Daten erstellt und Daten bei Bedarf verfügbar gemacht werden. Virtualisierung und Streaming sind ideal für Transaktionssysteme, die für die Verarbeitung von Hochleistungsanforderungen ausgelegt sind.
Jeder dieser fünf Wege entwickelt sich zusammen mit dem umgebenden Ökosystem. Da Data Warehouses früher das Zielrepository waren, mussten die Daten vor dem Laden geändert werden. Dies ist die traditionelle ETL-Datenpipeline (Extrahieren > Transformieren > Laden), und sie ist immer noch für bescheidene Datasets geeignet, die umfangreiche Transformationen erfordern.
Da sich jedoch aktuelle Cloud-Architekturen, größere Datensätze, Data-Fabric- und Data-Mesh-Designs und die Anforderung zur Unterstützung von Echtzeitanalyse- und Machine-Learning-Projekten vermehren, entwickelt sich die Datenintegration weg von ETL und hin zu ELT, Streaming und API.
Wichtige Anwendungsfälle für die Datenintegration
In diesem Abschnitt werden die vier wichtigsten Anwendungsfälle besprochen: Datenaufnahme, Datenreplikation, Data-Warehouse-Automatisierung und Big-Data-Integration.
#1. Datenaufnahme
Datenaufnahme ist der Prozess der Übertragung von Daten aus vielen Quellen an einen Speicherort wie ein Data Warehouse oder einen Data Lake. Die Aufnahme kann in Echtzeit oder in Stapeln erfolgen und umfasst normalerweise die Bereinigung und Standardisierung der Daten, damit sie für die Analyse durch ein Datenanalysetool bereit sind. Beispiele für die Datenaufnahme sind die Migration Ihrer Daten in die Cloud oder der Aufbau eines Data Warehouse, Data Lake oder Data Lakehouse.
#2. Datenreplikation
Datenreplikation ist der Vorgang des Kopierens und Verschiebens von Daten von einem System auf ein anderes, beispielsweise von einer Datenbank im Rechenzentrum in ein Data Warehouse in der Cloud. Dies garantiert, dass die richtigen Daten gesichert und mit den betrieblichen Anforderungen synchronisiert werden. Die Replikation kann in großen Mengen, in geplanten Batches oder in Echtzeit über Rechenzentren und/oder die Cloud hinweg erfolgen.
#3. Automatisierung von Data Warehouses
Durch die Automatisierung des Data-Warehouse-Lebenszyklus – von der Datenmodellierung und Echtzeitaufnahme bis hin zu Data Marts und Governance – beschleunigt der Prozess die Verfügbarkeit analysebereiter Daten. Dieses Diagramm zeigt die wesentlichen Prozesse der automatisierten und kontinuierlichen Verfeinerung beim Aufbau und Betrieb eines Data Warehouse.
#4. Big-Data-Integration
Das immense Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit von strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten im Zusammenhang mit Big Data erfordern den Einsatz fortschrittlicher Tools und Techniken. Ziel ist es, Ihren Big-Data-Analysetools und anderen Anwendungen eine umfassende und aktuelle Ansicht Ihres Unternehmens zu liefern.
Dies impliziert, dass Ihre Big-Data-Integrationslösung ausgeklügelte Big-Data-Pipelines benötigt, die in der Lage sind, Big Data aus verschiedenen Datenquellen autonom zu verschieben, zu konsolidieren und umzuwandeln und dabei die Herkunft beizubehalten. Um kontinuierlich in Echtzeit gestreamte Daten verarbeiten zu können, muss es über hervorragende Skalierbarkeits-, Leistungs-, Profilerstellungs- und Datenqualitätsmerkmale verfügen.
Vorteile der Datenintegration
Schließlich ermöglicht Ihnen die Datenintegration, eine vertrauenswürdige, einzige Quelle kontrollierter Daten zu bewerten und darauf zu reagieren, auf die Sie sich verlassen können. Große und anspruchsvolle Datensätze aus vielen unterschiedlichen und nicht verbundenen Quellen – Werbeplattformen, CRM-Systeme, Marketingautomatisierung, Webanalysen, Finanzsysteme, Partnerdaten, sogar Echtzeitquellen und IoT – überschwemmen Unternehmen. Und wenn Analysten oder Dateningenieure nicht viele Stunden damit verbringen, Daten für jeden Bericht zu generieren, können all diese Daten nicht miteinander verknüpft werden, um ein ganzheitliches Bild Ihres Unternehmens zu erstellen.
Die Datenintegration verbindet verschiedene Datensilos und liefert eine zuverlässige, zentralisierte Quelle kontrollierter Daten, die vollständig, genau und aktuell sind. Dies ermöglicht Analysten, Datenwissenschaftlern und Geschäftsleuten, BI- und Analysetools zu verwenden, um den gesamten Datensatz auf Trends zu untersuchen und zu analysieren, was zu umsetzbaren Erkenntnissen führt, die die Leistung verbessern.
Hier sind drei Hauptvorteile der Datenintegration:
Erhöhte Genauigkeit und Vertrauen: Sie und andere Stakeholder müssen sich keine Sorgen mehr machen, ob KPI aus welchem Tool korrekt ist oder ob bestimmte Daten enthalten sind. Außerdem wird es deutlich weniger Fehler und Nacharbeiten geben. Die Datenintegration bietet eine zuverlässige, zentralisierte Quelle korrekter, kontrollierter Daten, auf die Sie sich verlassen können: „eine Quelle der Wahrheit“.
Stärkere datengesteuerte und kollaborative Entscheidungsfindung: Sobald Rohdaten und Datensilos in zugängliche, analysebereite Informationen umgewandelt wurden, ist es deutlich wahrscheinlicher, dass Benutzer aus Ihrem gesamten Unternehmen an Analysen teilnehmen. Sie arbeiten auch eher abteilungsübergreifend zusammen, da Daten aus allen Teilen des Unternehmens gebündelt werden und sie leicht erkennen können, wie sich ihre Handlungen gegenseitig beeinflussen.
Erhöhte Effizienz: Wenn Analysten, Entwicklungs- und IT-Teams keine Zeit damit verbringen, Daten manuell zu sammeln und vorzubereiten oder einmalige Verbindungen und benutzerdefinierte Berichte zu erstellen, können sie sich auf strategischere Ziele konzentrieren.
Herausforderungen bei der Datenintegration
Mehrere Datenquellen zu nehmen und sie in einer einzigen Struktur zu kombinieren, ist ein technisches Problem an und für sich. Da immer mehr Unternehmen Datenintegrationslösungen entwickeln, müssen sie vorgefertigte Prozesse entwickeln, um Daten zuverlässig dorthin zu übertragen, wo sie hin müssen. Während dies kurzfristig Zeit und Geld spart, kann die Umsetzung durch eine Vielzahl von Herausforderungen behindert werden.
Hier sind einige der häufigsten Probleme, mit denen Organisationen bei der Entwicklung von Integrationssystemen konfrontiert sind:
- So kommen Sie zur Ziellinie — Die meisten Unternehmen wissen, was sie von der Datenintegration erwarten – eine Lösung für ein bestimmtes Problem. Was sie häufig übersehen, ist die Reise, die erforderlich ist, um dorthin zu gelangen. Jeder, der für die Implementierung der Datenintegration verantwortlich ist, muss verstehen, welche Datenkategorien gesammelt und verarbeitet werden müssen, woher diese Daten stammen, welche Systeme die Daten verwenden, welche Arten von Analysen durchgeführt werden und wie häufig Daten und Berichte aktualisiert werden müssen.
- Daten aus Altsystemen – Integrationsbemühungen können die Einbeziehung von Daten aus Altsystemen umfassen. Diesen Daten fehlen jedoch häufig Indikatoren wie Zeiten und Daten für Aktivitäten, die in neueren Systemen üblicherweise enthalten sind.
- Daten aus neuen Geschäftsanforderungen – Heutige Systeme generieren verschiedene Arten von Daten (z. B. unstrukturiert oder in Echtzeit) aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Filme, IoT-Geräte, Sensoren und die Cloud. Herauszufinden, wie Sie Ihre Datenintegrationsinfrastruktur schnell ändern können, um den Anforderungen der Integration all dieser Daten gerecht zu werden, ist entscheidend für den Erfolg Ihres Unternehmens, aber aufgrund des Volumens, des Tempos und des neuen Datenformats, die alle neue Probleme aufwerfen, ist es äußerst schwierig.
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- Externe Daten – Daten, die aus externen Quellen stammen, sind möglicherweise nicht so detailliert wie Daten, die aus internen Quellen stammen, was es schwieriger macht, sie mit der gleichen Gründlichkeit zu überprüfen. Darüber hinaus können Partnerschaften mit externen Anbietern den Datenaustausch im gesamten Unternehmen erschweren.
- Weitermachen — Der Job ist noch nicht vorbei, wenn ein Integrationssystem eingerichtet und in Betrieb ist. Es obliegt dem Datenteam, die Datenintegrationsbemühungen mit Best Practices und den neuesten Anforderungen des Unternehmens und der Aufsichtsbehörden auf dem neuesten Stand zu halten.
Datenintegrationstechniken
Es gibt fünf Haupttypen von Datenintegrationstechniken. Die Vor- und Nachteile von jedem, sowie wann man sie verwendet, sind unten aufgeführt:
#1. Manuelle Datenintegration
Manuelle Datenintegration ist der Prozess der manuellen Integration all der vielen Datenquellen. Dies wird normalerweise von Datenmanagern durch die Verwendung von benutzerdefiniertem Code durchgeführt und ist eine hervorragende Methode für einmalige Ereignisse.
Vorteile:
- Kostensenkungsmaßnahmen
- Mehr Freiheit
Nachteile:
- Größerer Spielraum für Fehler
- Skalierung ist schwierig.
#2. Middleware-Datenintegration
Bei dieser Art der Datenintegration wird Middleware oder Software verwendet, um Anwendungen zu verbinden und Daten an Datenbanken zu senden. Es ist äußerst nützlich, um alte Systeme mit modernen zu kombinieren.
Vorteile:
- Verbessertes Daten-Streaming
- Der Zugriff zwischen den Systemen ist viel einfacher.
Nachteile:
- Weniger Möglichkeiten
- Die Funktionalität ist eingeschränkt.
#3. Anwendungsintegration
Diese Strategie stützt sich vollständig auf Softwareanwendungen, um Daten aus vielen Quellen und Systemen zu suchen, abzurufen und zu integrieren. Diese Methode ist ideal für Unternehmen, die in hybriden Cloud-Umgebungen arbeiten.
Vorteile:
- Vereinfachter Informationsaustausch
- Prozessoptimierung
Nachteile:
- Eingeschränkter Zugriff
- Inkonsistente Ergebnisse
- Die Einrichtung ist kompliziert.
#4. Einheitliche Zugriffsintegration
Diese Methode kombiniert Daten aus mehreren Quellen und stellt sie einheitlich dar. Ein weiteres vorteilhaftes Merkmal dieses Verfahrens besteht darin, dass es ermöglicht, dass die Daten an ihrer ursprünglichen Position bleiben, während sie diese Funktion ausführen. Diese Methode ist ideal für Unternehmen, die Zugriff auf verschiedene, unterschiedliche Systeme benötigen, ohne die Kosten für die Erstellung einer Kopie der Daten zu tragen.
Vorteile:
- Die Speicheranforderungen sind minimal.
- Einfacher Zugriff
- Datenvisualisierung beschleunigt
Nachteile:
- Systemeinschränkungen
- Probleme mit der Datenintegrität
#5. Shared-Storage-Integration
Diese Methode ähnelt der einheitlichen Zugriffsintegration, außer dass sie eine Data-Warehouse-Replik der Daten erstellt. Dies ist zweifellos der beste Weg für Unternehmen, die den Wert ihrer Daten maximieren möchten.
Vorteile:
- Die Versionskontrolle wurde verstärkt.
- Entlastung
- Verbesserte Datenanalyse
- Daten rationalisieren
Nachteile:
Teure Lagerung
Hohe Betriebskosten
Datenintegrationstools
Es gibt verschiedene Datenintegrationstools für verschiedene Datenintegrationsmethoden. Ein anständiges Integrationstool sollte die folgenden Merkmale aufweisen: Portabilität, Einfachheit und Cloud-Kompatibilität. Hier sind einige der gängigsten Datenintegrationstools:
- ArcESB
- Viel
- Automatisieren.io
- DataDeck
- Palette
Zusammenfassung
Zu behaupten, dass die Datenintegration es Unternehmen ermöglicht, alle ihre Informationen an einem Ort zu haben, ist eine Untertreibung. Es ist in der Tat der erste und wichtigste Schritt, den Unternehmen unternehmen müssen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Es ist schwierig, sich die vielen Vorteile dieses Themas vorzustellen, es sei denn, Sie gehen tief darauf ein.
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Bibliographie
