Was ist Datenintegration?

Datenintegration: Der Schlüssel zur Erschließung von Unternehmenswachstum

Eine erfolgreiche Datenintegration ist die Grundlage für die Verbesserung der Zusammenarbeit und Koordination zwischen Geschäftspraktiken und -prozessen. Die Unterstützung der Datenintegration hilft nicht nur der Leistung des Unternehmens in seiner Gesamtheit, sondern auch der Leistung der einzelnen Funktionen im Unternehmen, die integrierte, vertrauenswürdige Daten für die Erbringung von Dienstleistungen und die Unterstützung von Kunden nutzen müssen. Die Integrität der Daten für Entscheidungen und die Bereitstellung von Datenintegrationswerkzeugen sind für den Geschäftserfolg von entscheidender Bedeutung.

Unternehmen haben leitende und strategische Funktionen und Praktiken, operative oder Lieferfunktionen und -praktiken sowie unterstützende Geschäftsfunktionen und -praktiken. Jeder dieser Bereiche hat einen eigenen Datenbedarf, der nur für den jeweiligen Bereich erforderlich ist, aber in die Wertschöpfungskette der Interaktionen zwischen diesen Bereichen integriert werden muss, um den Erfolg des Unternehmens zu gewährleisten. Dies trägt auch dazu bei, Einschränkungen bei der Bereitstellung und Unterstützung von Dienstleistungen zu beseitigen, wenn die Datenübergabe im Unternehmen effizient und effektiv ist. Daten, die zwischen funktionalen Einheiten genutzt werden, sollten nicht falsch interpretiert oder unnötig umgewandelt werden, damit sie für das Betriebsteam nützlich sind. Eine erfolgreiche Datenintegration erleichtert die organisatorische Zusammenarbeit.

Was ist Datenintegration?

Datenintegration ist die strategische Praxis der Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb und außerhalb des Unternehmens und der Zusammenführung dieser Daten zu sinnvollen und wertvollen Informationen. Diese Daten können auf verschiedene Weise gespeichert werden, z. B. in einem Daten-Lake oder Datenlager. Datenintegrationen helfen bei der Entwicklung von Daten, indem sie den Zustand des Dateninhalts verbessern, die Integration funktionaler Praktiken verbessern und die gesamte Data Analytics zur Entscheidungsunterstützung verbessern.

Keine Daten können für sich allein stehen, ohne dass sie mit anderen Daten integriert werden, um einen Mehrwert zu erzielen. Die Datenintegration der verschiedenen Datentypen und -formen ist für Unternehmen unerlässlich, um ihre Kunden, ihr Umfeld, ihre Märkte und sich selbst zu verstehen.

Alle Organisationen nutzen Daten. Daten werden für verschiedene Zwecke innerhalb derselben Organisation und außerhalb der Organisation von anderen Organisationen genutzt. Daten geben Informationen und Wissen für die jeweilige Zielgruppe preis. Daten unterstützen ergebnisorientierte Entscheidungen. Die Automatisierung von Daten verbessert die Leistung von ergebnisorientierten Entscheidungen. Es muss jedoch darauf geachtet werden, wie die Daten verwendet werden. So wie gute Daten durch Automatisierung aktiviert werden können, können sie auch gute Leistungen verbessern. Schlechte Daten, die durch Automatisierung ermöglicht werden, können dazu führen, dass ein Unternehmen mit schlechten Entscheidungen schneller untergeht.

Der Datenintegrationsansatz für Strategie, Taktik und Betrieb muss ständig überprüft und verbessert werden. Daten und Datenquellen können sich als Reaktion auf viele verschiedene Umstände blitzschnell ändern. Unternehmen müssen sich dessen bewusst sein und eine angemessene Verwaltung und Kontrolle ihrer Daten und der externen Daten, die sie nutzen, einführen.

Wie Datenintegration dem Unternehmen nützt

Die Datenintegration wirkt sich sowohl auf den Umsatz als auch auf das Ergebnis eines Unternehmens aus. Der Gewinn, der sich auf den Umsatz und die Einnahmen konzentriert, wird durch Daten unterstützt, die zur Verbesserung des Umsatzes und der Kundenzufriedenheit beitragen. Ein Unternehmen, das keine Erkenntnis über Kunden und deren Verhalten hat, wird bei der Bereitstellung von Dienstleistungen und Produkten nicht so leistungsfähig sein wie ein Unternehmen, das über solche Erkenntnisse verfügt. Das Endergebnis, das sich auf die Betriebskosten konzentriert, wird durch Daten unterstützt, die Programme, Projekte und die Nutzung von Anlagen sowie Personalressourcen unterstützen. Eine Organisation, die in Silos arbeitet, kann Schattenprojekte haben, die Daten unabhängig von den Bedürfnissen der Organisation verwalten , was zu schlechten Entscheidungen und verschwendeten Ressourcen führt.

Zu den Vorteilen der Datenintegration gehören:

• Scalability und hohe Leistung, so dass mehr Daten schneller bereitgestellt werden können, um eine zeitnahe Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Datenprofilierungsfunktionen stellen sicher, dass das Unternehmen geeignete Mechanismen für den Datentyp, das Datenvolumen und die Kardinalität verwendet.
• Bei großen Datenmengen können die Datenumwandlungsvorgänge parallelisiert werden.
• Die Datenqualität kann bewertet und verwaltet werden.
• Es können Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Daten ermittelt werden, um die Gesamtmenge der zu verschiebenden Daten zu verringern.
• Datenintegrationsdienste nutzen Echtzeit-Integrationstechniken, die die traditionellen ETL-Technologien ergänzen.
• Datenflüsse können zentral geplant werden
• Datenausnahmen können erkannt und behandelt werden, bevor sie sich negativ auf Geschäftsentscheidungen auswirken.
• Die Datennutzung kann katalogisiert werden, um den Datennachweis zu erbringen und regulatorische Anforderungen kennenlernen .

Ohne Datenintegration werden Daten zu im Silo, und die ausufernde Tabellenkalkulation schafft Verwirrung über die zuverlässigsten Daten und führt zu einer schlechten Entscheidungsfindung.

Die Vorteile der Datenintegration im Bereich business intelligence sind nicht zu unterschätzen. Ein Unternehmen sollte wie ein Team funktionieren. Die Mitglieder tauschen Daten, Kommunikationen und Aktionen in Bezug auf die Bedürfnisse des Unternehmens aus, anstatt nur das zu tun, was eine Funktion im Unternehmen erreichen möchte. Unternehmen, die keine Strategie zur Datenintegration haben, werden am Ende mit Unzulänglichkeiten, hohen Kosten und nicht wettbewerbsfähigen Dienstleistungen auf dem Markt konfrontiert.

Datenintegration in modernen Unternehmen

Die Integration von Geschäftsdaten kann die Kapitalrendite (ROI) und die Gesamtbetriebskosten (TCO) der Dienstleistungen und Produkte des Unternehmens verbessern. Dies erfordert eine Investition in die Datenintegration als Strategie für das Unternehmen. Die anfänglichen Kosten oder der Wert der Investition (VOI) beeinflussen die TCO. Dennoch erhält das Unternehmen unmittelbare Erkenntnisse für Entscheidungen, die es sofort umsetzen kann, um den ROI zu erhöhen oder die TCO für die Geschäftstätigkeit zu senken.

Die modernen Datenintegrationsstrategien erkennen, dass Datenintegration als Grundlage für eine verbesserte Entscheidungsunterstützung zwingend erforderlich ist. Business intelligence (BI) wird immer beliebter. Zur Unterstützung von BI-Programmen, die häufig in den Bereichen Vertrieb, Customer Relationship Management (CRM), Marketing und anderen Bereichen eingesetzt werden, ist der Zugriff auf eine Vielzahl von Systemdaten erforderlich. Wenn ich sicherstelle, dass die Daten integriert sind, können Unternehmen ihre Produkte und Dienstleistungen flexibel und kontinuierlich verbessern. Die Datenintegration ist zu einer Grundlage für diese Praktiken in Kombination mit neuen Technologien wie Maschinelles Lernen (ML), Robotik und künstliche Intelligenz (KI) geworden.

Herausforderungen der Datenintegration

Die Herausforderungen der Datenintegration sind typische Herausforderungen im Zusammenhang mit Veränderungen, insbesondere aus strategischer Sicht. Hier sind einige der Herausforderungen der Datenintegration aufgeführt:

• Unterstützung der Geschäftsleitung. Datenintegration ist eine Investition in Innovation für das Unternehmen. Viele organisatorische Investitionsbereiche betreffen jedoch die Betriebskosten für die Führung des Unternehmens, die Behebung von Problemen mit aktuellen Anlagen und Funktionen sowie das Wachstum des Unternehmens auf bestehenden oder neuen Märkten. Innovationsinvestitionen können einen Wettbewerbsvorteil schaffen und einige der Probleme lösen, die in den anderen Investitionsbereichen auftreten.
• Verstehen, wie Entscheidungen innerhalb der Organisation getroffen werden und welche Datenlücken für diese Entscheidungen bestehen. Dazu muss man verstehen, welche Daten in den einzelnen Funktionseinheiten benötigt werden und welche nicht. Dazu gehört auch das Verständnis dafür, wie der Datenaustausch zwischen den Funktionseinheiten funktioniert. Der Schwerpunkt sollte darauf liegen, Entscheidungen leichter zugänglich zu machen und die Leistung der Funktionseinheiten in der Organisation zu steigern.
• Bestimmung der Quellsysteme für die Datenerfassung. Dazu gehört auch das Erkennen von Lücken in der Datenerfassung in Bezug auf Entscheidungen, die innerhalb der Organisation getroffen werden müssen. Die Daten müssen analysiert, extrahiert, umgewandelt und in ein Lager geladen werden, das die Quelle der Wahrheit für Entscheidungen sein wird.
• Welche Technologien werden benötigt. Dazu gehört auch, welche Technologien nicht mehr benötigt werden. Technologieabstimmungen können vorgenommen werden, sobald man versteht, wie Entscheidungen mit den aktuellen Tools und Anwendungen getroffen werden. Dies wird zu den Gesamtbetriebskosten beitragen.

Neben den aufgelisteten Herausforderungen bei der Datenintegration gibt es auch immer eine Herausforderung, die mit Menschen zu tun hat. Organisatorisches Änderungsmanagement, Kommunikation, Governance, Risiko und Compliance müssen bei einem Datenintegrationsprogramm berücksichtigt werden. Die Mitarbeiter müssen den Änderungen zustimmen und mitfühlen, wie sich die Änderungen auf sie und das Unternehmen auswirken.

Strategien zur Datenintegration

Datenintegrationsstrategien sollten die Geschäftsstrategie unterstützen und eine Teilmenge der allgemeinen IT-Strategie sein. Die Datenintegration sollte kontinuierlich erfolgen, wenn neue Systeme und Anwendungen in das Unternehmen eingeführt werden. Die Organisation sollte ihre Datenintegrationsstrategie auf eine agile Weise betrachten. Spezifische Aktivitäten der Datenintegrationsstrategie sollten sein:

• Verstehen der Unternehmensstrategie, einschließlich Vision, Auftrag und Ziele.
• Erstellen Sie eine Strategie für die Datenintegration, die Folgendes umfasst:
  • Durchführung einer Bewertung der Datenstrategie.
  • Verständnis des derzeitigen Betriebsmodells.
  • Verstehen der aktuellen Datenpolitik und -prozesse.
• Führen Sie eine strategische Bewertung durch.
  • Verstehen der Finanziellen Vorausschau und ihrer Auswirkungen.
  • Verstehen des aktuellen Dienstleistungs- und Produktportfolios.
  • Verstehen Sie die Nachfrage nach Dienstleistungen und Produkten.
  • Verstehen der Kundenperspektive von Dienstleistungen und Produkten.
  • Erstellen Sie einen data driven Business Case.
• Mit strategischen Bewertungsdaten.
  • Führen Sie eine Analyse der Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken (SWOT) durch.
  • Definieren Sie Markträume.
  • Identifizierung strategischer Branchenfaktoren.
• Erarbeiten Sie die Strategie.
  • Setzen Sie sich Ziele.
  • Legen Sie Ziele fest.
  • Erstellung von Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken.
  • Erstellung eines strategischen Plans, der in die taktische Planung und Durchführung einfließt.
• Planung der Umsetzung der Datenintegrationsstrategie in Bezug auf den strategischen Plan.

Sobald der strategische Plan fertiggestellt ist, sollte er mit taktischen und operativen Programmen und Projekten zur Umsetzung des Plans untermauert werden. Der Strategieplan ist eine data driven Strategie, die die Entscheidungsfindung der Organisation unterstützt.

Nachdem die Strategie mit Taktiken, Werkzeugen und operativen Plänen umgesetzt wurde, sollten die Integrationsteams die Möglichkeiten für Verbesserungen überwachen und regelmäßig bewerten, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Die Projekte sollten Aktivitäten wie die Datenmigration umfassen. Zu den Projekten kann auch die Einrichtung von Data Lakes und Data Warehouses gehören. Gegebenenfalls sollte die Sorge um eine föderierte Datenstrategie als Teil der gesamten Datenmanagement gegeben sein.

Techniken der Datenintegration

Datenintegrationstechniken beginnen mit einem Entwurf, nachdem der strategische Plan fertiggestellt ist. In diesem Plan werden die für die Organisation erforderlichen Ergebnisse formuliert. Zu den Datenintegrationsmethoden könnten data mining gehören wie z. B.:

• Predictive Modeling Analysis - Fähigkeit zur Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Ergebnisse.
• Deviation Detection Analysis - Fähigkeit, überraschende, in den Daten verborgene Fakten aufzudecken.
• Entscheidungsbaumanalyse - Fähigkeit zur Folgen- und Zufallsmodellierung.
• Sequentielle Musteranalyse - Fähigkeit, Teilsequenzen zu finden.
• Betrugserkennung - Fähigkeit zur Aufdeckung unzulässiger Transaktionen.
• Financial Banking Analysis - Fähigkeit zur Bewertung wirtschaftlicher Trends.
• Analyse der Wettervorhersage - Fähigkeit zur Bewertung von Wettertrends.
• Aktienmarktanalyse - Fähigkeit zur Bewertung und Untersuchung des Handels.
• Online-Einkaufsanalyse - Fähigkeit zur Analyse des Kundenverhaltens.
• Klassifizierungsanalyse - Fähigkeit, einer Datensammlung Kategorien zuzuordnen.

Datenintegrationstechniken sollten so weit wie möglich automatisiert werden, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist, aber sie sollten die menschliche Aufsicht nicht vollständig ersetzen. Denken Sie daran, dass Automatisierung den ROI verbessern und die Betriebskosten tatsächlich senken kann, während die Leistung des Unternehmens verbessert wird, aber Automatisierung ohne ausreichende Überwachung kann zu langfristigen Auswirkungen führen

Einige Datenintegrationstechniken sind:

• Manuell, gesteuert durch eine Nutzer zu den Quellsystemen.
• In Verbindung mit bestehenden Anwendungen, um die Vorteile neuer Datenquellen innerhalb der Anwendung zu nutzen. Die Daten können im Quellsystem verbleiben, aber es ist am besten, die Daten per Anwendungsprogrammschnittstelle (API) oder Daten-Discovery in die Anwendungsdatenquelle zu verschieben, um die Daten in bestimmten Intervallen aufzufüllen. Es gibt viele Methoden der Datenbankintegration, um externe Daten zu nutzen und für Anwendungen zu verwenden.
• Verwendung von Data Lakes oder Data Warehouses als gemeinsame Datenspeicher zur Versorgung von Anwendungen. Die Analyse erfolgt auf dieser Ebene und nicht auf der Anwendungsebene, die nicht über diese Möglichkeit verfügt.

Unternehmen können bei Datenintegrationstechniken und -architekturen sehr kreativ sein. Es ist immer am besten, komplette Standardlösungen (COTS) und insbesondere Cloud Lösungen zu verwenden, um die Wertschöpfung der Gesamtlösung zu verbessern. Bei der Entwicklung einer Datenintegrationsstrategie sollte der primäre Fokus auf den von der Technologie unterstützten Geschäftsergebnissen liegen. Wenn Sie zu viel Zeit für die Konzeption und Entwicklung kundenspezifischer Lösungen in diesem Bereich aufwenden, wird dies den ROI beeinträchtigen und den Gesamt-VOI verringern.

Beispiele für Datenintegration

Nachstehend sind einige Anwendungsfälle für die Datenreplikation aufgeführt:

• Einzelhändler nutzen die Datenreplikation, um aktualisierte Produktpreise in den Filialen zu veröffentlichen und umgekehrt die Verkaufsdaten der Filialen zur Analyse in Data Warehouses/Datenplattformen zu erhalten.
• Globale Finanzberichterstattungssysteme nutzen die CDC-Technologie, um Daten aus länderspezifischen Buchhaltungssystemen für regionale und aufsichtsrechtliche Berichte zu extrahieren.
• Mobilfunknetzbetreiber verwenden lokale Anrufprotokolle von Mobilfunktürmen, um die Dienstgüte (QoS) in ihren Netzen verwalten .
• Transportunternehmen statten ihre Fahrzeuge mit GPS-Sensoren aus, um Live-Standorte für die Routenoptimierung zu erfassen.
• Versicherungsunternehmen nutzen die mehrstufige Datenintegration, um lokale Berichte in den Filialen in einem einheitlichen Format zu erstellen. Durch die Konsolidierung dieser Informationen in der Zentrale erhalten die Vertriebsteams
  Vertriebsteams mit Branchen-Benchmarks, die eine Differenzierung der Policenverwaltungsdienste ermöglichen.
• Die medizinische Forschung nutzt die Datenintegration, um Daten aus klinischen Studien zu sammeln, die zentral zusammengefasst und veröffentlicht werden. Dies ermöglicht eine weltweite Zusammenarbeit bei der Bekämpfung von Krankheiten.

FAQs zur Datenintegration

Im Folgenden finden Sie die Antworten auf einige häufig gestellte Fragen zur Datenintegration und -verwaltung.

Was ist der Unterschied zwischen Datenintegration und ETL?

ETL steht für den Prozess "Extrahieren, Transformieren, Laden", bei dem Informationen aus verschiedenen Quellen entnommen, in eine verwertbare Form umgewandelt und in ein Datengefäß geladen werden. Er kann
eine Schlüsselkomponente Ihrer Gesamtstrategie für die Datenintegration sein.

Was sind die vier Methoden der Datenintegration?

Zu den vier Hauptmethoden der Datenintegration gehören die anwendungsbasierte Datenintegration (die auf der Anwendungsebene stattfindet), die Virtualisierung (bei der Unternehmen virtuell auf ihre verschiedenen Datenspeicher zugreifen können, ohne Informationen aus diesen Datenspeichern übertragen zu müssen), die Erfassung von Änderungsdaten (die Änderungen an den Daten verfolgt und synchronisiert), der Datenaustausch zwischen den verschiedenen Datenspeichern und der Datenerfassung.
(bei der Unternehmen virtuell auf ihre verschiedenen Datenspeicher zugreifen können, ohne tatsächlich Informationen aus diesen Datenspeichern übertragen zu müssen), die Erfassung von Änderungsdaten (bei der Änderungen an Daten über mehrere Kanäle hinweg verfolgt und synchronisiert werden) und die Middleware-Integration (bei der ein
über mehrere Kanäle hinweg verfolgt und synchronisiert werden) und Middleware-Integration (bei der ein "Mittler"-Softwaresystem verwendet wird, um Integrationslösungen bereitzustellen).

Warum ist Datenintegration notwendig?

Der Prozess der Datenintegration macht den Zugriff auf Daten über unternehmensweite Kanäle viel einfacher, leichter und allgegenwärtig. Sie ermöglicht eine data driven Entscheidungsfindung und ebnet den
Sie ermöglicht eine datengestützte Entscheidungsfindung, die den Weg für genauere und rentablere Geschäftsentscheidungen ebnet, und ermöglicht die Interoperabilität von Systemen. Ohne Datenintegration arbeiten Unternehmen deutlich weniger effizient und
und sind oft nicht in der Lage, sich optimal auf den Markt einzustellen.

Datenintegration mit ActianLösungen

Daten sind überall und wachsen schneller als je zuvor. Unternehmen brauchen eine Strategie zur Datenintegration, um die Menschen, Kunden und die Welt um uns herum erfolgreich zu verstehen. Ohne dieses Verständnis durch die Erfassung und Integration von Daten und die erfolgreiche Nutzung der Daten können Unternehmensentscheidungen fehlerhaft sein, was dazu führt, dass das Unternehmen den Kontakt zu seinen Kunden, Lieferanten und Mitarbeitern verliert oder optional wird. Daten und Analysen sind die tragenden Säulen eines jeden Unternehmens.

Die Actian Data Platform unterstützt viele der oben genannten Anwendungsfälle. Die Actian Data Platform verfügt über integrierte Konnektoren zu Hunderten von Datenquellen, einschließlich Cloud Anwendungen wie Salesforce und NetSuite. Ein universeller Adapter macht es einfach, benutzerdefinierte Schnittstellen für Legacy-Anwendungen zu erstellen, so dass bestehende Integrationsjobs zusammen mit neuen verwalten können.
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Wichtigste Erkenntnisse