Was ist Datenintegration? Definition & Wichtigkeit
Was ist Datenintegration?
Die Datenintegration wird immer beliebter, da Unternehmen die immensen Vorteile erkennen, die sie bietet. Obwohl es keinen einheitlichen Ansatz fuer die Datenintegration gibt, gibt es eine gemeinsame Definition. Datenintegration ist die technischen und geschaeftlichen Prozesse zur Kombination von Daten aus unterschiedlichen Quellen, um Daten umfassend einzusehen. Noch einfacher ausgedrueckt, konsolidiert die Datenintegration verschiedene Datenquellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht. Die Datenintegration ermoeglicht Analysetools, Business Intelligence und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
Es ist jedoch leicht zu verstehen, warum die Datenintegration bei Betrachtung ihrer Breite als einschuechternd empfunden wird. Es gibt so viele potenziell verschiedene Datenquellen, die ausgewertet werden koennen, von Cloud-Daten bis hin zu gesammelten Informationssensoren. Verschiedene Datenspeichertypen wie ein Data Warehouse oder ein Data Lake muessen unterschieden werden. Es gibt auch Big Data und kleine Daten, die sich durch Geschwindigkeit, Volumen und Vielfalt auszeichnen.
Darueber hinaus sind verschiedene Datenverwaltungs- und Integrationstechniken zu beruecksichtigen. Zum Beispiel Datenvirtualisierung oder Datentransformation oder Extrakt-Transformations-Belastungstechniken. Dann gibt es die gemeinsamen Herausforderungen, die die Datenintegration mit sich bringt, von Datensilos bis hin zu Datenqualitaet, die unideal ist. Es ist nicht ueberraschend, dass bei so vielen Variationen bei der Datenintegration keine einzige Integrationsloesung verfuegbar ist. Es gibt jedoch allgemeine Aspekte und Kundenberichte, die fuer die Ueberpruefung von Vorteil sein koennen. Zu den
haeufigen Aspekten der Datenintegration gehoeren ein Stammdatenserver, verschiedene Datenquellen und der Datenzugriff vom Masterserver. Die Ueberpruefung von Kundengeschichten ueber den Integrationsprozess kann anderen Fachleuten helfen, die an der Datenintegration fuer ihr Unternehmen interessiert sind. Ein Standard-Datenintegrationsprozess wuerde zunaechst eine Stammdaten-Server-Anfrage beinhalten. Der Stammdatenserver nimmt notwendige Daten aus internen und externen Quellen ein. Anschliessend erfolgt die Extraktion einer internen oder externen Datenquelle, um Daten in eine einzige Quelle zu laden. Schliesslich wird der einzelne Datensatz an den urspruenglichen Anforderer zurueckgeboten.
Bedeutung der Datenintegration Die
Datenintegration ist eine leistungsstarke Komponente fuer Business Intelligence und Datenmanagement. Die Vorteile, die die Datenintegration Unternehmen bietet, sind hervorragend. Daher sollte die Datenintegration nicht nur als wichtig, sondern auch als oberste Geschaeftsprioritaet angesehen werden. Die
Datenintegration ist nicht darauf beschraenkt, ausschliesslich von Datenanalyse- oder Data-Science-Experten zu profitieren. Mit zunehmender Zusammenarbeit profitieren Geschaeftsabteilungen, die vom Kundenservice-Ressourcenzentrum bis zum internationalen Lieferkettenmanagement reichen. Ebenso werden Geschaeftsprozesse auf der ganzen Linie durch verbesserte Kooperationsfaehigkeiten verbessert. In Anbetracht der Tatsache, dass mehrere Geschaeftsprozesse haeufig gleichzeitig ablaufen, ist die Moeglichkeit, Daten in Echtzeit anzuzeigen, unglaublich wichtig. Die Moeglichkeit, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen, ist auch fuer Remote-Mitarbeiter und Teams an verschiedenen geografischen Standorten von entscheidender Bedeutung.
Die erforderlichen zeitdatenbezogenen Prozesse werden durch die Datenintegration verringert. Zuvor wurden alle Bemuehungen zur Verarbeitung von Daten weitgehend manuell erleichtert. Das manuelle Sammeln von Daten verschwendet wertvolle Mitarbeiterzeit und kann die Moral erschoepfen. Beispielsweise muesste ein Mitarbeiter, der sich der neuen Data Warehousing-Bemuehungen nicht bewusst ist, wahrscheinlich die Datenanalysebemuehungen neu durchfuehren. Stattdessen koennen zuvor benoetigte zeitdatenbezogene Prozesse zur Steigerung der Unternehmensproduktivitaet verwendet werden. Darueber hinaus wird sich der Kundenservice wahrscheinlich verbessern, wenn das Mitarbeitererlebnis verbessert wird.
Abgesehen davon, dass es unglaublich zeitaufwendig ist, dass Daten manuell verarbeitet werden muessen, auch anfaellig fuer menschliche Fehler ist. Auf Mitarbeiterfehlern basierende Datenprobleme koennen zu erheblichen Problemen bei der Datenverwaltung und Data Governance fuehren. In Anbetracht der Wertdaten, die Unternehmen bieten, sind sowohl der Datenzugriff in Echtzeit als auch qualitativ hochwertige Daten unerlaesslich. Zum Glueck stehen Unternehmen viele Tools zur Datenverwaltung und Datenintegration zur Verfuegung, in die sie investieren koennen. Darueber hinaus optimieren die Fortschritte des maschinellen Lernens und die Entwicklungen von Tools zur Datenintegration nur die Datenanalyse und das Management weiter.
Ein gaengiges Beispiel fuer einen von Datenintegrations-Tools ist das automatische Reporting. Durch die Automatisierung der Berichterstellung koennen Unternehmen bei Bedarf Datenberichte in Echtzeit laden. Tatsaechlich profitieren verschiedene Geschaeftsprozesse von Integrationstechniken und Tools. Ein weiteres Beispiel dafuer, wie die Datenintegration Geschaeftsprozesse von Entwicklern zugute kommt. Anstatt manuell von Hand codieren zu muessen, koennen Tools zur Datenintegration helfen. Alternativ werden die Bemuehungen zur Entscheidungsfindung in der Lieferkette haeufig durch die Datenintegration unterstuetzt.
Haeufige Anwendungsfaelle der Datenintegration Die
Auswertung gaengiger Anwendungsfaelle fuer die Datenintegration kann diejenigen unterstuetzen, die eine Integrationsloesung fuer ihr eigenes Unternehmen anstreben. Haeufige Anwendungsfaelle fuer die Datenintegration reichen von der Nutzung von Big Data bis hin zur Vereinfachung von Business Intelligence. Die Nutzung von Big Data ist ein Anwendungsfall, der besonders fuer Technologieunternehmen ueblich ist. Beispielsweise erhalten Social-Media-Sites Kundendaten in Echtzeit von Milliarden von Nutzern auf der ganzen Welt. Fuer diese Unternehmen gilt die Integration von Big Data absolut als oberste Prioritaet.
Data Lakes und Data Warehouses werden haeufig in Big Data- und Business Intelligence-Anwendungsgespraechen diskutiert. Initiativen zur Datenintegration werden haeufig zur Erstellung von Data Warehouses eingesetzt. Ein Data Warehouse kombiniert verschiedene Quellen strukturierter Daten zu einer kompatiblen Datenbank fuer einen bestimmten Zweck. Ein Data Lake besteht aus Rohdaten, fuer die ein Zweck noch nicht benannt wurde. Zum Beispiel sind die konstanten Echtzeit-Big-Data-Social-Media-Websites Datenseen. Die Vernunft von Data Warehouses und Data Lakes ist fuer die Verwendung von Faellen der Datenintergration von entscheidender Bedeutung. Die
Vereinfachung von Business Intelligence ist ein weiterer haeufiger Anwendungsfall fuer die Datenintegration. Business Intelligence konzentriert sich auf historische und Echtzeitdaten fuer strategische Entscheidungszwecke. Daher vereinfacht eine umfassende und einheitliche Sicht auf Daten aus verschiedenen Datenquellen Business Intelligence erheblich. Die Faehigkeit, Daten in Echtzeit anzuzeigen und Daten zu analysieren, fuehrt zu verbesserter Business Intelligence und umsetzbaren Erkenntnissen. Aufgrund des Potenzials zur Datenvisualisierung wird Data Warehousing haeufig fuer Business Intelligence-Anwendungsfaelle empfohlen. Ein Business Intelligence-Anwendungsfall profitiert von der hohen Datenqualitaet und Vereinheitlichung, die eine Datenintegrationsloesung bietet.
Wichtige Erkenntnisse fuer Was ist Datenintegration Die
- Datenintegration ist entscheidend fuer Unternehmen, um eine hohe Leistung und Rentabilitaet zu erzielen.
- Haeufige Anwendungsfaelle der Datenintegration umfassen die Nutzung von Big Data und der Vereinfachung von Business Intelligence.
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