Durch Datenintegration eine effektive Unternehmenssteuerung erreichen  

Datenintegration bezeichnet die Erfassung und Konsolidierung von Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in einer einzigen Ansicht.

Das passiert durch die Aufnahme, die Bereinigung, dem Mapping und der Transformation der Daten sowie der anschließenden Bereitstellung aussagekräftiger Informationen.

Ziel der Datenintegration

Das Ziel der Datenintegration ist es, die Daten so vorzubereiten, dass sie mit Hilfe von Analysetools effektiv ausgewertet werden können. Basierend auf den Erkenntnissen der Datenanalyse können so Entscheidungen getroffen und Einsparungspotenziale ermittelt werden.

Die Integration der Daten spielt aus dem Grund eine wichtige Rolle, weil nur sie es ermöglicht, eine 360-Grad-Sicht auf das Unternehmen zu erhalten. Die Daten sind meist über verschiedene Datenquellen verteilt – eine einfache Abfrage führt zu einem erhöhten Arbeitsaufwand, da verschiedene Daten kombiniert werden müssen. Zum Beispiel müssen Daten aus CRM-Systemen, Marketing-Software oder Kundenanwendungen kombiniert werden.

Vorteile der Datenintegration

Unternehmen, die ihre Daten mithilfe einer durchdachten Datenintegration zusammenführen, profitieren von einer Reihe von Vorteilen:

• Verbesserte Zusammenarbeit und Vereinheitlichung
  Durch die Auswertung von Daten lassen sich datenbasierte und nachvollziehbare Entscheidungen treffen. So stehen allen Abteilungen Echtzeitdaten zur Verfügung, was eine optimierte Zusammenarbeit sowie transparente und vertrauenswürdige Beziehungen zwischen dem Unternehmen und den Mitarbeitern schafft.
• Zeiteinsparung
  Statt Informationen mühselig über Umwege und unterschiedliche Systeme herunter- und hochzuladen, stehen die Daten gesammelt in einem System zur Verfügung, was den Aufwand zur Aufbereitung der Daten deutlich reduziert. Durch Echtzeitdaten im System kann schneller und akkurater gehandelt werden.
• Vermeidung von Fehlern und Überarbeitungen
  Änderungen werden zentral gespeichert und von allen Abteilungen eingesehen. Dadurch spart man sich die manuelle Datenpflege und Synchronisierung, die Echtzeitdaten sind jederzeit aktuell.
• Qualitativ hochwertige und nützliche Daten durch kontinuierliche Datenintegration
  Durch die Automatisierung verschiedener Vorgänge wird die Fehleranfälligkeit reduziert und dadurch der Wert der Unternehmensdaten verbessert. Durch ein zentrales System lassen sich Qualitätsprobleme schneller identifizieren und geeignete Maßnahmen einleiten. Durch die genaueren Daten verbessert sich auch die Grundlage für hochwertige Analysen.

Die Datenintegration

Die Datenintegration bezeichnet nicht nur den Akt der Erfassung und Konsolidierung von Daten, sondern umfasst auch die Richtung, in der diese Integration erfolgt. Zwei grundlegende Ansätze hierbei sind die horizontale Datenintegration und die vertikale Datenintegration. Diese Integrationsrichtungen spielen eine entscheidende Rolle bei der effektiven Nutzung von Unternehmensdaten.

Sehen wir uns die beiden Integrationsrichtungen im Detail an.

Die horizontale Datenintegration

Horizontale Datenintegration bezieht sich auf den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen auf der gleichen Hierarchieebene. Zum Beispiel könnte die horizontale Integration Daten aus verschiedenen Abteilungen eines Unternehmens zusammenführen, um eine umfassende Sicht auf bestimmte Geschäftsprozesse zu erhalten. 

Diese Methode erleichtert die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen und ermöglicht ein ganzheitliches Verständnis von unternehmensweiten Aktivitäten.

Die vertikale Datenintegration

Im Gegensatz dazu befasst sich die vertikale Datenintegration mit der Integration von Daten aus unterschiedlichen Hierarchieebenen oder Ebenen der Wertschöpfungskette eines Unternehmens. Ein klassisches Beispiel hierfür ist die Integration von Daten aus operativen Systemen (z. B. CRM oder ERP) mit Daten aus strategischen Entscheidungsebenen. 

Diese Methode ermöglicht es Unternehmen, Daten von der operativen Ebene bis zur strategischen Ebene zu nutzen, um fundierte Entscheidungen auf verschiedenen Ebenen zu treffen.

Welche Integrationsrichtung solltest du wählen?

Beide Integrationsrichtungen haben ihre spezifischen Vorteile. Die horizontale Datenintegration fördert die Abstimmung und Zusammenarbeit zwischen Abteilungen, während die vertikale Datenintegration eine umfassendere Perspektive bietet, die von der operativen Ebene bis zur strategischen Führungsebene reicht.

Durch die gezielte Anwendung der horizontalen und vertikalen Datenintegration kann ein Unternehmen sicherstellen, dass nicht nur umfangreiche Daten gesammelt werden, sondern dass diese Daten auch in einer Weise integriert sind, die den spezifischen Anforderungen und Zielen des Unternehmens entspricht. Das ermöglicht eine präzise und zielgerichtete Nutzung der Daten für fundierte Entscheidungen und eine effiziente Unternehmenssteuerung.

Single Point of Truth (SPOT)

Single Point of Truth (SPOT) ist ein grundlegendes Prinzip in der Datenintegration, das darauf abzielt, eine einzige, unumstrittene Datenquelle für ein Unternehmen zu schaffen. Der SPOT-Ansatz ist entscheidend, um den Herausforderungen zu begegnen, die durch verschiedene Datenquellen und Interpretationen entstehen können.

Warum Single Point of Truth?

Die Notwendigkeit eines SPOTs ergibt sich aus der Tatsache, dass Unternehmen oft mit Daten arbeiten, die aus verschiedenen Quellen stammen. Diese Daten können unterschiedliche Formate, Strukturen und Bedeutungen haben. 

Ohne einen SPOT besteht das Risiko, dass verschiedene Abteilungen oder Teams unterschiedliche Interpretationen und Analysen aus denselben Daten ableiten.

Wie funktioniert der SPOT?

Der SPOT-Ansatz besteht darin, alle Datenquellen zu einer gemeinsamen Struktur zu bringen. Dies beinhaltet nicht nur die technische Integration, sondern auch die Festlegung einheitlicher Regeln und Standards für die Dateninterpretation. Durch diesen Prozess wird eine homogene Datenbasis geschaffen, auf die alle Benutzer zugreifen können.

Nutzen und Vorteile des Single Point of Truth

Sehen wir uns nun die Nutzen und Vorteile des SPOTs im Überblick an:

• Einheitliche Sichtweise
  Der SPOT schafft eine konsistente und einheitliche Sicht auf die Daten. Das bedeutet, dass jeder, der auf diese Daten zugreift, dieselben Annahmen über ihre Bedeutung und Struktur hat.
• Vertrauenswürdige Entscheidungen
  Da der SPOT die Grundlage für alle Datenanalysen bildet, können Entscheidungen auf vertrauenswürdigen und konsistenten Informationen getroffen werden.
• Effizienzsteigerung
  Durch die einmalige Festlegung von Regeln für die Datenzusammenführung wird der Prozess effizienter, da er nicht bei jeder Anwendung wiederholt werden muss.
• Beseitigung von Redundanzen
  Der SPOT reduziert redundante Datensätze und stellt sicher, dass die gesamte Organisation auf dieselben Datenelemente zugreift.
• Kostenersparnis
  Langfristig führt der SPOT zu Kosteneinsparungen, da Ressourcen nicht für wiederholte Datenbereinigungen und -harmonisierungen aufgewendet werden müssen.

Herausforderungen und Implementierung

Die Implementierung eines SPOTs kann technische Herausforderungen mit sich bringen, insbesondere wenn es um die Integration von verschiedenen Datenformaten geht. Die SPOT-Implementierung erfordert auch ein klares Verständnis der Geschäftsregeln und -prozesse, um sicherzustellen, dass die Dateninterpretation einheitlich ist.

Insgesamt ist der Single Point of Truth nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern auch eine strategische Entscheidung für datengetriebene Unternehmen. Durch die Schaffung einer einheitlichen, vertrauenswürdigen Datenquelle ermöglicht der SPOT einen reibungslosen Betrieb, fundierte Analysen und bessere Entscheidungsfindung. Es ist ein Fundament für datengesteuerte Innovationen und die Grundlage, um den vollen Wert aus den Unternehmensdaten zu schöpfen. 

Schnittstellen

Die sogenannten Schnittstellen ermöglichen es, Daten aus unterschiedlichen Systemen abzugreifen. Die Quellsysteme können hierbei beliebig vielseitig sein. Einerseits können technische Daten über IoT-Schnittstellen sowie Sensorwerte direkt abgegriffen werden. 

Aber auch kaufmännische Daten aus ERP/CRM- Systemen können über fest definierte Schnittstellen (DB oder CSV) abgefragt werden.

Weitere Quellen wie Cloud Daten oder offene Daten können über zur Verfügung gestellte APIs angebunden werden. Das sogenannte Application Programming Interface ist ein Programmteil, das mit externen Systemen interagiert.

Beim Abgreifen der Daten ist es egal, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt. Insofern ist dieses Verfahren zunächst unkompliziert, da die Daten zunächst 1:1 aufgenommen und anschließend zusammengeführt werden.

ETL (Extraktion, Transformation, Laden)

Der Begriff ETL steht für die Begriffe Extraktion, Transformation und Laden. Er beschreibt einen kontinuierlichen Vorgang innerhalb der Datenintegration, bei dem Daten aus unterschiedlichen Quellen in einheitliche Informationen umgewandelt werden. Das Ziel ist es, die Daten in einer Datenbank oder einem Data Warehouse zu verschmelzen, um sie im Anschluss für Analysezwecke zu nutzen.

Es müssen nicht zwangsläufig einheitliche Daten vorhanden sein, es ist durchaus möglich, verschiedene Dateiformate zu implementieren. Zwischen der Datenextraktion und der Datenübertragung sollte aber unbedingt ein sogenannter Transformationsprozess für die Datenbereinigung eingebaut werden.

Lesen Sie weiter in unserem Blogbeitrag zum Thema ETL vs.ELT.

Technologieauswahl für Datenintegration – Ein Überblick

Um eine effiziente Datenintegration gewährleisten zu können, ist es wichtig, die für jeden Anwendungsfall geeignete Technologie zu wählen. Diese sollte sowohl dem Datenvolumen, als auch der Anforderung an die Geschwindigkeit der Analysen und Datenbeladungen gewachsen sein.

Zudem ist zu beachten, ob die Datenbanksysteme inhouse On-Premise, also auf eigenen Servern oder in der Cloud gehostet werden sollen. 

Beide Lösungen haben ihre Vor- und Nachteile und müssen in Bezug auf die Kosten, Aufwand, Benutzerfreundlichkeit, Verfügbarkeit und Sicherheit individuell betrachtet werden. Wichtig ist, dass bei der Auswahl einer Technologie die Skalierbarkeit gewährleistet ist, um auch bei neuen Anforderungen schnellstmöglich reagieren zu können.

Inhouse On-Premise (Eigene Server)

Sehen wir uns die Vor- und Nachteile einer On-Premise Lösung an.

Vorteile:

• Hohe Kontrolle über die gesamte Infrastruktur
• Spezifische Anpassungen und Konfigurationen möglich
• Lokale Datenverarbeitung kann datenschutzrechtliche Anforderungen erfüllen

Nachteile:

• Hohe anfängliche Investitionskosten für Hardware und Software-Lizenzen
• Verantwortung für Wartung und Aktualisierung liegt beim Unternehmen
• Skalierbarkeit kann begrenzt sein

Cloud-basierte Datenbanken

Kommen wir nun zu den Vor-und Nachteilen von Cloud-basierten Lösungen.

Vorteile:

• Geringe anfängliche Investitionen, da die Infrastruktur vom Anbieter verwaltet wird
• Hohe Skalierbarkeit je nach Bedarf
• Regelmäßige Aktualisierungen und Wartung durch den Anbieter

Nachteile:

• Abhängigkeit von der Internetverbindung für Datenzugriff und -verarbeitung
• Mögliche Datenschutzbedenken bezüglich der Speicherung sensibler Daten in der Cloud
• Möglicherweise begrenzte Anpassungsoptionen im Vergleich zu On-Premise

Die Entscheidungsfaktoren

Nun hast du einen Überblick über die Vor- und Nachteile der Technologien. Wir möchten dir gerne noch wichtige Entscheidungsfaktoren mitgeben.

1. Kosten
   On-Premise kann kurzfristig teurer sein, während Cloud-Lösungen niedrigere anfängliche Investitionen haben.
2. Aufwand
   On-Premise erfordert mehr internes IT-Management, während Cloud-Lösungen externe Wartung bieten.
3. Benutzerfreundlichkeit
   Cloud-Plattformen bieten oft intuitive Benutzeroberflächen, während On-Premise-Lösungen mehr Konfiguration erfordern können.
4. Verfügbarkeit
   Cloud-Lösungen bieten oft eine höhere Verfügbarkeit durch redundante Server-Strukturen.
5. Sicherheit
   On-Premise kann mehr Kontrolle über Sicherheitsmaßnahmen ermöglichen, während Cloud-Anbieter fortschrittliche Sicherheitsprotokolle implementieren.

Die Wahl zwischen On-Premise und Cloud hängt von den spezifischen Anforderungen deines Unternehmens ab. On-Premise bietet mehr Kontrolle, erfordert jedoch mehr Investitionen und Wartungsaufwand. Cloud-Lösungen sind skalierbar und bieten oft Kostenvorteile, aber erfordern Vertrauen in die Sicherheitsmaßnahmen des Anbieters.

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Auswahl von Integrationswerkzeugen für eine effektive Datenintegration

Die Auswahl des richtigen Integrationswerkzeugs ist entscheidend für eine effektive Datenintegration. Verschiedene Faktoren sollten bei der Entscheidung berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass das gewählte Werkzeug den spezifischen Anforderungen deines Unternehmens gerecht wird. 

Zu diesen Faktoren gehören:

1. Art von Daten
2. Komplexität der Integration
3. Notwendigkeit von Echtzeitverarbeitung
4. Unterstützung unterschiedlicher Datenquellen

Sehen wir uns die einzelnen Faktoren im Detail an.

1. Arten von Daten

• Strukturierte Daten: Für stark strukturierte Daten aus relationalen Datenbanken können klassische ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden) eine gute Wahl sein. Diese bieten oft eine benutzerfreundliche Schnittstelle für die Transformation und Beladung von Daten.
• Unstrukturierte Daten: Bei unstrukturierten Daten, wie beispielsweise Log-Dateien oder Social-Media-Posts, sind Werkzeuge für die Verarbeitung von Big Data möglicherweise besser geeignet.

2. Komplexität der Integration

• Einfache Integration: Bei einfachen Integrationsanforderungen kann ein einfaches, nutzerfreundliches Werkzeug ausreichen. Das könnte ein Cloud-basiertes Tool oder eine leichtgewichtige Integrationsplattform sein.
• Komplexe Integration: Für komplexe Integrationen, die möglicherweise verschiedene Datenmodelle oder sogar Datenqualitätsprobleme umfassen, sind leistungsfähigere, anpassbare Tools erforderlich.

3. Notwendigkeit von Echtzeitverarbeitung

• Batch-Verarbeitung: Wenn Aktualisierungen der Daten in regelmäßigen Zeitabständen ausreichen, können traditionelle Batch-Verarbeitungswerkzeuge verwendet werden.
• Echtzeitverarbeitung: Wenn Echtzeit-Aktualisierungen erforderlich sind, sollten Werkzeuge in Betracht gezogen werden, die eine kontinuierliche Datenverarbeitung ermöglichen.

4. Unterstützung unterschiedlicher Datenquellen

• Vielfalt der Datenquellen: Unternehmen, die eine Vielzahl von Datenquellen haben, sollten Werkzeuge auswählen, die eine breite Palette von Konnektoren und Schnittstellen für unterschiedliche Datenquellen bieten.

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Business Regeln für die Datenintegration

Nachdem alle Daten auf der technischen Ebene zusammengeführt wurden, müssen auf der konsolidierten Basis die Business Regeln definiert werden.

Hierbei können weitere Aggregationen oder Berechnungen bzw. weitere Transformationen durchgeführt werden. Wichtig ist, dass die Daten in diesem Schritt bereits für die Auswertung vorbereitet werden, sodass zu einem fortgeschritteneren Zeitpunkt der Datenanalyse keine überflüssigen Transformationen mehr durchgeführt werden müssen und ein zentraler Datenzugriff gewährleistet ist.

Nutzung von Datenintegration in Unternehmen

Unternehmen müssen sich mit dem Thema Datenintegration auseinandersetzen, um für die Zukunft gut aufgestellt zu sein.

Neben dem Einsatz von ETL-Werkzeugen oder Integrationsplattformen wird eine Datenstrategie benötigt, also einem zielorientierten Verfahrensplan, der beispielsweise festlegt, wie die bestehenden Geschäftsprozesse zu optimieren sind oder wie das Wissen aus den Daten herausgearbeitet wird.

Mithilfe der Datenintegration in Verbindung mit einem Analysetool können die Mitarbeiter Abfragen durchführen sowie Berichte erstellen und Daten in einem einheitlichen Format visualisiert darstellen und abrufen. So können auch große Datenmengen genutzt werden, um aussagekräftige Informationen zur aktuellen Lage des Unternehmens zu erhalten.

Verschiedene Datentypen und Analysearten, veraltete Systeme und neue Herausforderungen stellen häufige Herausforderungen in Hinblick auf eine Integration dar. Solche Herausforderungen lassen sich jedoch mithilfe einer passenden, individuell ausgelegten Datenintegrations- und Analyseplattform lösen.

Fazit

Wie man sieht, ist es wichtig, sich mit der Nutzung der eigenen Daten im Unternehmen auseinanderzusetzen und den geeigneten Weg mithilfe einer Datenintegration zu finden.

Lesen Sie auch unsere verwandten Artikel zum Thema Datensilo und dem Wirtschaftlichen Datenbestand, damit Ihre Reise der Digitalisierung beginnen kann.

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Datenintegration – Häufige Fragen und Antworten

Was ist Datenintegration?

Datenintegration bezeichnet den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem kohärenten und konsistenten Format.

Warum ist Datenintegration wichtig?

Die Datenintegration ist wichtig, um einheitliche und aussagekräftige Informationen zu erhalten, die als Grundlage für fundierte Entscheidungen dienen.

Welche Arten von Datenquellen können integriert werden?

Datenintegration ermöglicht die Zusammenführung von strukturierten und unstrukturierten Daten aus unterschiedlichsten Quellen wie Datenbanken, Dateien, APIs und mehr.

Welche Rolle spielen ETL-Tools bei der Datenintegration?

ETL-Tools (Extraktion, Transformation, Laden) spielen eine zentrale Rolle, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und in das Zielsystem laden.

Wie beeinflusst die Datenintegration die Entscheidungsfindung im Unternehmen?

Durch die Datenintegration erhalten Entscheidungsträger einen ganzheitlichen Blick auf Unternehmensdaten, was zu fundierteren und zeitnahen Entscheidungen führt.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Datenintegration?

Herausforderungen bei der Datenintegration umfassen Datenqualität, unterschiedliche Datenformate und die Notwendigkeit, Datenschutzrichtlinien einzuhalten.

Welche Rolle spielt die Datenintegration in der Digitalen Transformation?

Datenintegration ist ein entscheidender Bestandteil der digitalen Transformation, da sie eine nahtlose Nutzung von Daten für innovative Technologien ermöglicht.

Wie trägt die Datenintegration zur Verbesserung der Datenqualität bei?

Durch Konsolidierung und Standardisierung von Datenquellen trägt die Datenintegration wesentlich zur Verbesserung der Datenqualität bei.

Welche Technologien werden für die Datenintegration eingesetzt?

Für die Datenintegration werden verschiedene Technologien eingesetzt, darunter ETL-Tools, Integrationsplattformen, API-Management und mehr.

Welche Rolle spielt die Skalierbarkeit bei der Datenintegration?

Die Skalierbarkeit ist entscheidend, um auf wachsende Datenmengen und sich ändernde Anforderungen effektiv reagieren zu können.