Was ist Datenintegration?
Bei der Datenintegration geht es darum, einen konsistenten Zugang und eine konsistente Bereitstellung für alle Arten von Daten im Unternehmen zu erreichen. Alle Abteilungen in einem Unternehmen erfassen große Datenmengen mit unterschiedlichen Strukturen, Formaten und Funktionen. Die Datenintegration umfasst architektonische Techniken, Tools und Praktiken, die diese ungleichen Daten für die Analytik zusammenführen. Das Ergebnis ist, dass Unternehmen ihre Daten vollständig einsehen können, um hochwertige Business Intelligence und Erkenntnisse zu gewinnen.
Warum ist die Datenintegration wichtig?
Moderne Unternehmen verfügen typischerweise über mehrere Tools, Technologien und Services, die Daten sammeln und speichern. Fragmentierte Daten führen zu Datensilos und stellen Herausforderungen beim Zugriff.
Zum Beispiel erfordert eine Business-Intelligence-Anwendung sowohl Marketing- als auch Finanzdaten zum Verbessern der Werbestrategien. Diese Datensätze bestehen jedoch beide aus diversen Formaten. Daher muss ein externes System beide Datensätze vor der Analyse bereinigen, filtern und neu formatieren. Darüber hinaus führen Dateningenieure eventuell spezifische Vorbereitungs-Aufgaben manuell aus, was weitere Verzögerungen verursachen kann. Die Anwendung könnte jedoch einen kritischen Datensatz übersehen, weil das Analytik-Team nicht wusste, das er vorhanden ist.
Die Datenintegration soll diese Herausforderungen durch verschiedene Methoden des kontinuierlichen Zugriffs lösen. Zum Beispiel verwenden alle Datenanalysten und Business-Intelligence-Anwendungen eine einzelne, einheitliche Plattform für den Zugriff auf die in Datensilos gespeicherte Daten von verschiedenen Geschäftsprozessen. Hier sind einige Vorteile der Datenintegration:
- Verbesserte Effizienz der Verwaltung und Nutzung von Daten
- Bessere Datenqualität und -integrität
- Schnellere, sinnvolle Erkenntnisse aus genauen und relevanten Daten
Was sind die Anwendungsfälle der Datenintegration?
Unternehmen nutzen Datenintegrations-Lösungen für mehrere Anwendungsfälle. Im Folgenden werden weitere Details erläutert.
Machine Learning
Machine Learning umfasst das Trainieren von künstliche Intelligenz (KI)-Software auf großen Mengen von genauen Daten. Die Datenintegration sammelt die Daten an einem zentralen Speicherort und bereitet sie in Formaten vor, die Machine Learning unterstützen. Zum Beispiel versorgt Mortar Data Unternehmen mit modernen Daten-Technologien zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen, indem es Daten auf Amazon RedShift konsolidiert.
Prädiktive Analytik
Die prädiktive Analytik ist ein Ansatz zur Prognose eines bestimmten Trends mithilfe von den aktuellsten historischen Daten. Zum Beispiel nutzen Unternehmen die prädiktive Analytik, um die Gerätewartung zu planen, bevor eine Panne eintritt. Sie analysieren historische Betriebsdaten, um abnormale Trends zu erkennen und mindernde Maßnahmen zu ergreifen.
Cloud-Migration
Unternehmen verwenden Datenintegrations-Technologien, um einen nahtlosen Wechsel zum Cloud-Computing sicherzustellen. Die Verlagerung sämtlicher Legacy-Datenbanken in die Cloud ist kompliziert und könnte den Geschäftsbetrieb unterbrechen. Stattdessen verwenden Unternehmen Datenintegrations-Strategien wie Middleware-Integration, um Daten allmählich in die Cloud zu verschieben, ohne dabei den Geschäftsbetrieb zu unterbrechen.
Wie funktioniert die Datenintegration?
Die Datenintegration ist ein komplexer Bereich mit verschiedenen Tools und Lösungen, welche die Herausforderung mit einer Reihe diverser Ansätze angehen. In der Vergangenheit konzentrierten sich Lösungen auf physischen Datenspeicher. Daten wurden physisch umgewandelt und in einem einheitlichen Format in ein zentrales Repository verschoben. Mit der Zeit wurden virtuelle Lösungen entwickelt. Ein zentrales System integrierte die Daten und lieferte eine einheitliche Ansicht sämtlicher Daten, ohne dabei die zugrunde liegenden physischen Daten zu ändern. In der letzten Zeit hat sich der Fokus auf Verbunds-Lösungen wie das Daten-Mesh verlagert. Jede Geschäftseinheit verwaltet seine Daten unabhängig von den anderen, präsentiert jedoch die Daten in einem zentral definierten Format.
Die Datenintegrations-Lösungen, die im Handel erhältlich sind, nutzen auch diverse Ansätze. Sie werden noch immer mehrere Tools finden, die moderne Technologien nutzen, um herkömmliche Techniken effizienter zu machen. Leider hat die Vielfalt an unterschiedlichen erhältlichen Lösungen zu einem ungleichen Ansatz innerhalb von großen Unternehmen geführt. Verschiedene Teams verwenden unterschiedliche Tools, um ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen. Große Unternehmen betreiben typischerweise sowohl Legacy- als auch moderne Datenintegrations-Systeme, die sich überschneiden und Redundanzen aufweisen.
Was sind die Ansätze zur Datenintegration?
Datenarchitekten verwenden diese Ansätze bei der Datenintegration.
Daten-Konsolidierung
Die Daten-Konsolidierung verwendet Tools zum Extrahieren, Bereinigen und Speichern von physischen Daten an einem endgültigen Speicherort. Dies eliminiert Datensilos und reduziert die Kosten der Dateninfrastruktur. Es gibt zwei Hauptarten von Tools, die in der Daten-Konsolidierung eingesetzt werden.
ETL
ETL steht für Extract, Transform, Load. Zuerst extrahiert das ETL-Tool die Daten aus verschiedenen Quellen. Als nächstes verändert es die Daten gemäß den spezifischen Geschäftsregeln, Formaten und Standards. Zum Beispiel kann das ETL-Tool sämtliche Transaktionswerte in USD umwandeln, sogar wenn die Verkäufe in anderen Währungen stattgefunden haben. Zuletzt lädt es die transformierten Daten in das Zielsystem, z. B. ein Data Warehouse.
ELT
ELT steht für Extract, Load, Transform. Es ist ähnlich wie ETL, nur das ELT die Reihenfolge der letzten zwei Datenprozesse der Sequenz umkehrt. Sämtliche Daten werden in ein unstrukturiertes Datensystem geladen, z. B. einen Data Lake, und nur bei Bedarf transformiert. ELT nutzt die Leistungskraft und Skalierbarkeit des Cloud-Computing, um Datenintegrations-Funktionen in Echtzeit bereitzustellen.
Datenreplikation
Die Datenreplikation, oder Datenvermehrung, erstellt Kopien von Daten, anstatt die Daten physisch von einem System in das andere zu verschieben. Diese Technik funktioniert gut für kleine und mittelgroße Unternehmen mit nur wenigen Datenressourcen. Zum Beispiel kann ein Hardware-Einzelhandelsunternehmendie Unternehmens-Datenreplikation nutzen, um spezifische Tabellen aus seinem Inventar in die Verkaufs-Datenbank zu kopieren.
Datenvirtualisierung
Die Datenvirtualisierung verschiebt keine Daten zwischen Systemen, sondern erstellt eine virtuelle einheitliche Ansicht, die sämtliche Datenquellen integriert. Die Speichersysteme übertragen während der Datenvirtualisierung keine Daten zwischen Datenbanken. Stattdessen werden auf dem Dashboard Daten aus mehrfachen Quellen angezeigt, sobald eine Anfrage erhalten wird.
Daten-Verbund
Bei einem Daten-Verbund wird eine virtuelle Datenbank über mehrfache Datenquellen erstellt. Es funktioniert ähnlich wie die Datenvirtualisierung, nur das der Daten-Verbund die Datenquellen nicht integriert. Stattdessen ruft das System beim Erhalt einer Anfrage die Daten von den jeweiligen Quellen ab und organisiert sie in Echtzeit nach einem Standard-Datenmodell.
Was ist der unterschied zwischen Datenintegration und Anwendungsintegration?
Die Anwendungsintegration ist ein Prozess, der es zwei oder mehreren Software-Anwendungen erlaubt, miteinander zu kommunizieren. Dies umfasst die Erstellung eines gemeinsamen Kommunikations-Frameworks oder einer API, um es einer Anwendung zu erlauben, auf die Funktion einer anderen Anwendung zuzugreifen. Eine API ist eine zwischengelagerte Software, die es Software-Programmen ermöglicht, miteinander zu sprechen.
Die Anwendungsintegration erweitert die Funktionen eines bestehenden Software-Programms, indem sie es mit einem anderen Programm integriert. Zum Beispiel könnten Sie einen automatischen E-Mail-Beantworter mit einer Customer Relationship Management (CRM)-Anwendung integrieren. Die Datenintegration extrahiert, kombiniert und lädt sämtliche Kundendaten aus mehrfachen Quellsystemen in ein Cloud-Daten-Repository.
Wie hilft AWS bei der Datenintegration?
Analytik in AWS stellt die gesamte Infrastruktur bereit, die Sie für komplexe Datenintegrations-Lösungen benötigen. Wir bieten die breiteste Auswahl an Analytik-Services zur Entwicklung Ihrer benutzerdefinierten Datenintegrations-Anwendungen zum besten Preis-Leistungsverhältnis, der besten Skalierbarkeit und den geringsten Kosten.
Eine einsatzbereite Lösung ist AWS Glue, ein Datenintegrations-Tool, das es Unternehmen ermöglicht, Daten in großem Maß zu extrahieren, zu bereinigen und zu konsolidieren. Es ermöglicht Datenarchitekten die Integration von Daten mit verschiedenen Methoden wie Extract, Transform, Load (ETL), Extract, Load, Transform (ELT), Batch und Streaming.
- Der AWS-Glue-Datenkatalog ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Daten effizient abzufragen und zu beobachten, wie sich Daten mit der Zeit verändern
- AWS Glue DataBrew bietet eine visuelle Schnittstelle, die es Datenwissenschaftlern erlaubt, Daten zu transformieren, ohne Code zu schreiben
- AWS Glue Sensitive Data Detection identifiziert, verarbeitet und maskiert automatisch empfindliche Daten
- AWS Glue DevOps ermoglicht es Entwicklern, Datenintegrations-Aufträge einheitlicher nachzuverfolgen, zu testen und bereitzustellen
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