Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen in einer einzigen einheitlichen Ansicht kombiniert. Es ist sowohl ein technischer als auch ein geschäftlicher Prozess und wird verwendet, um Daten effizient zu verwalten und für diejenigen verfügbar zu machen, die sie benötigen. Mit einer Datenintegrationslösung können Datensilos beseitigt und Daten zusammengeführt werden, die sonst ungenutzt bleiben und deren Erkenntnisse verloren gehen. Durch die Integration von Daten können Analysetools praktische Einblicke in Business Intelligence liefern. Es ist Teil des Datenverwaltungsprozesses und wird mit zunehmender Nachfrage nach Big Data-Integration und Datenaustausch immer häufiger eingesetzt.
Datenintegrationstechniken
Ein Datenintegrationssystem umfasst ein Netzwerk von Datenquellen, einen Master-Server und Clients, die auf Daten vom Master-Server zugreifen. Eine gute Datenintegrationslösung liefert Daten aus vertrauenswürdigen Quellen zeitnah, um analytische Geschäftsprozesse zu unterstützen. Die gelieferten Informationen wurden bereinigt und in wertvolle Informationen umgewandelt. Die Datenintegration kann durch eine Vielzahl von Techniken erfolgen:
- Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL): Daten werden aus der Quelle extrahiert, transformiert und in ein Data Warehouse geladen.
- Datenerfassung ändern: Datenänderungen innerhalb einer Datenbank werden in Echtzeit identifiziert und auf ein Data Warehouse angewendet.
- Datenreplikation: Daten in einer Datenbank werden in eine andere repliziert, um die Informationen synchron zu halten.
- Integration von Streaming-Daten: Verschiedene Datenströme werden kontinuierlich integriert und in Analysesysteme und Datenspeicher eingespeist.
Vorteile und Lösungen für die Datenintegration
Dieser Prozess ist nützlich, wenn zwei Unternehmen Systeme zusammenführen oder Anwendungen innerhalb eines Unternehmens konsolidieren, um eine einheitliche Ansicht der Datenbestände des Unternehmens zu erhalten. Es kann verwendet werden, um ein Data Warehouse für die Durchführung von Analysen basierend auf den Daten im Warehouse zu erstellen.
Durch die Datenintegration werden Fehler reduziert, da keine manuelle Eingabe und Aktualisierung von Daten mehr erforderlich ist. Während der Einsatz einer Datenintegrationslösung im Voraus Zeit in Anspruch nimmt, lohnt sich die Investition in die Zeitersparnis bei der Vorbereitung und Analyse von Daten. Außerdem kann jeder über Self-Service für einzelne oder gemeinsam genutzte Projekte sicher auf diese Daten zugreifen.
Beliebte Datenintegrationslösungen sind:
- TIBCO Cloud Integration
- Matillion
- SSIS von Microsoft
- Oracle GoldenGate
- Astera Centerprise