Was ist Datenaustausch?

Wenn Daten das Lebenselixier moderner Unternehmen sind, dann ist der Datenaustausch das Kreislaufsystem, das sie im Fluss hält. Der Datenaustausch stellt sicher, dass die Informationen die richtigen Systeme und Personen erreichen und so den Betrieb unterstützen und fundierte Entscheidungen ermöglichen. So wie der Körper für sein Funktionieren auf einen gesunden Kreislauf angewiesen ist, sind digitale Ökosysteme auf verwaltete Datenflüsse angewiesen, um Silos aufzubrechen und den Wert ihrer Datenassets zu erschließen.

Der Datenaustausch ist ein grundlegender Bestandteil der Datenverwaltung, d. h. der sicheren und effizienten Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Daten, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Er unterstützt verschiedene Initiativen, von der Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) bis zur Integration von Ökosystemen mit Datenanbietern. Der Datenaustausch erfolgt in der Regel über Programmierschnittstellen (APIs), Dateiübertragungen, Streaming-Pipelines oder cloudbasierte Plattformen, die jeweils auf unterschiedliche Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Jeden Tag werden weltweit etwa 402,74 Millionen Terabyte an Daten generiert. Ohne einen effektiven Datenaustausch würden diese Informationen (und ihr Wert) verloren gehen. Allein in der EU erwirtschafteten die Cloud-Datenflüsse im Jahr 2024 einen geschätzten wirtschaftlichen Wert von 77 Milliarden Euro – eine Zahl, die bis 2035 auf 328 Milliarden Euro ansteigen soll.

Der Datenaustausch ist die Grundlage eines jeden modernen, datengestützten Unternehmens. Diejenigen, die über effektive Strategien für den Datenaustausch verfügen, können fragmentierte interne und externe Daten vereinheitlichen und tiefere Einblicke über Abteilungen, Partnerschaften und Anwendungsfälle hinweg gewinnen. 

Durch den Echtzeit-Datenaustausch sind E-Commerce-Plattformen beispielsweise in der Lage, die Preisgestaltung dynamisch anzupassen, Datenströme zwischen Einzelhändlern auszutauschen und Lieferketten zu optimieren. In ähnlicher Weise ermöglicht dieser Austausch dem Krankenhauspersonal, Laborergebnisse in Echtzeit mit externen Spezialisten auszutauschen, was die Diagnosezeiten verkürzen und die Ergebnisse für die Patienten verbessern kann.

Darüber hinaus spielt der Datenaustausch eine entscheidende Rolle, wenn es um die Lernfähigkeit und den Nutzen von KI-Systemen geht. Durch die Rationalisierung des Datenflusses zwischen verschiedenen Systemen kann der Datenaustausch dazu beitragen, dass KI-Modelle mit den aktuellsten und relevantesten Informationen trainiert werden. 

Wichtige Komponenten des Datenaustauschs (wie standardisierte Schemata, sichere Konnektoren und geregelte Berechtigungen) tragen dazu bei, dass unterschiedliche Datenquellen innerhalb von KI-Ökosystemen effektiv genutzt werden können. So können Unternehmen Daten von Drittanbietern integrieren, ohne die Qualität oder Kontrolle zu beeinträchtigen.

Der Datenaustausch lässt sich in verschiedene Kategorien einteilen, insbesondere in Bezug auf Zeitpunkt, Architektur und Zugriffsmodell. Die Kenntnis dieser Unterscheidungen kann Unternehmen dabei helfen, robustere Strategien für den Datenaustausch zu entwickeln, die alles von Echtzeit-Datenflüssen bis hin zu sicheren Integrationen mit Drittanbietern unterstützen.

Echtzeit-Austausch: Daten werden sofort oder nahezu sofort zwischen Systemen übertragen, oft als Reaktion auf ein bestimmtes Ereignis. Dies ist in zeitkritischen Szenarien wie der Betrugserkennung, der Überwachung des Internets der Dinge (IoT) oder der dynamischen Preisgestaltung unerlässlich. Der Echtzeitaustausch trägt zur Optimierung der Entscheidungsfindung bei und kann je nach Systemarchitektur ereignisgesteuert oder als kontinuierlicher Datenstrom erfolgen.

Geplanter (Batch-)Austausch: Daten werden in vordefinierten Intervallen, z. B. stündlich, nachts oder wöchentlich, gesammelt und in großen Mengen übertragen. Der Batch-Austausch ist in Compliance-Workflows und ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) üblich und bewährt sich bei der Übertragung großer Datensätze. Herkömmliche Methoden wie das File Transfer Protocol (FTP) oder das Hochladen in einen Cloud-Speicher sind in diesen Workflows nach wie vor üblich, insbesondere wenn noch keine modernen APIs verfügbar sind.

Streaming-Austausch: Daten fließen kontinuierlich in kleinen, inkrementellen Einheiten von der Quelle zum Ziel. In Szenarien mit hohem Datenaufkommen wie Telemetrie oder Empfehlungs-Engines unterstützt das Streaming den Echtzeiteinblick und reduziert die Latenz, da Sie nicht mehr auf vollständige Datensätze warten müssen. Es ist oft ein zentraler Bestandteil von Datenaustauschplattformen und groß angelegten Analysepipelines.

API-basierter Austausch: APIs bieten einen strukturierten, programmierbaren Zugang zu Daten und unterstützen sowohl Echtzeit- als auch Batch-Workflows. Sie standardisieren die Kommunikation zwischen Systemen, validieren Nutzdaten und vereinfachen die Datenintegration, insbesondere in Microservices und cloudnativen Ökosystemen. Viele Unternehmen setzen den API-basierten Austausch durch direkte Integrationen um, indem sie entweder benutzerdefinierte Konnektoren oder standardisierte APIs verwenden, um den Datenfluss zu automatisieren und manuelle Eingriffe zu reduzieren.

Ereignisgesteuerter Austausch: Anstelle von Abfragen oder geplanten Aufgaben löst diese Methode die Datenübertragung aus, wenn bestimmte Ereignisse eintreten. Sie ist in modernen Anwendungen und serverlosen Architekturen weit verbreitet und trägt zu einer Optimierung der Betriebseffizienz bei, indem sie nur bei Bedarf relevante Informationen sendet. So wird die Netzwerklast verringert und die Reaktionsfähigkeit verbessert.

Nachrichtenwarteschlangen und Pub/Sub-Systeme: Technologien wie Apache Kafka und RabbitMQ nutzen Message-Broker, um Produzenten und Nutzer von Daten zu entkoppeln. Dieses Muster ermöglicht skalierbare, asynchrone Datenflüsse (wenn ein System Daten sendet, werden sie später vom anderen verarbeitet) und ist die Grundlage für viele verteilte Informationssysteme. Auf diese Weise können Unternehmen flexible Verbindungen über verschiedene Plattformen hinweg unterstützen. Die Verteilung im Broadcast-Stil, bei der Nachrichten an mehrere Abonnenten gleichzeitig veröffentlicht werden, kann auch über Publisher/Subscriber-Modelle (Pub/Sub) realisiert werden.

Privater Austausch: Daten werden innerhalb oder zwischen vertrauenswürdigen Parteien ausgetauscht, in der Regel mit strengen Governance-, Compliance- und Audit-Kontrollen. Dieses Modell unterstützt den sicheren Datenaustausch für B2B-Anwendungsfälle, Cloud-Dienste für den Datenaustausch und interne Data Fabrics, die sensible Daten wie personenbezogene Daten priorisieren. 

Öffentlicher Austausch: Daten werden offen über öffentliche APIs, Datenmarktplätze oder staatliche Repositories geteilt. Dieser Austausch fördert Monetarisierung, Zugänglichkeit und Innovation, erfordert aber zuverlässige Validierungs- und Nutzungsrichtlinien, um die Datenqualität und deren Integrität sicherzustellen. Plattformen für den Datenaustausch wie Microsoft Azure Data Share und IBM Sterling Data Exchange helfen dabei, diese Prozesse durch integrierte Governance-Tools und Berechtigungsmodelle zu standardisieren und zu sichern. 

Peer-to-Peer-Austausch: Systeme verbinden sich direkt, oft symmetrisch, ohne sich auf einen zentralen Broker zu verlassen. Dieses Modell unterstützt föderierte Datensysteme, dezentrale Netzwerke und den Austausch von Daten in der Lieferkette. Es bietet Resilienz und Autonomie und gewährleistet gleichzeitig die Interoperabilität mit externen Datenquellen. 

Datenformate (manchmal auch als „Datensprachen“ bezeichnet) spielen beim Datenaustausch eine wichtige Rolle. Formate können auf zwei Arten kategorisiert werden: textbasiert und binärbasiert.

Diese Formate speichern Daten in menschenlesbarem Text und werden häufig aus Gründen der Einfachheit, Kompatibilität und leichten Fehlerbehebung in verschiedenen Systemen verwendet.

Diese kompakten, maschinenlesbaren Formate sind für die Leistung optimiert, was sie ideal für den Hochgeschwindigkeitsdatenaustausch in verteilten oder begrenzten Umgebungen macht.

Ein moderner Datenaustausch kann einen erheblichen Mehrwert für Unternehmen schaffen. Um diesen Wert zu realisieren, müssen jedoch einige technische und betriebliche Herausforderungen überwunden werden.

• Interoperabilität und Integration: Mit standardisierten Schemata, geregelten Berechtigungen und flexiblen Konnektoren hilft der Datenaustausch Unternehmen, fragmentierte Systeme zu vereinheitlichen und die Integration über Partner und Plattformen hinweg zu optimieren.
  
  
• Monetarisierung und Ausbau des Ökosystems: Mit Hilfe von Marktplätzen und strukturierten Partnerschaften zur gemeinsamen Nutzung von Daten können Unternehmen wertvolle Datenprodukte monetarisieren, indem sie einst ungenutzte Datensätze in umsatzgenerierende Assets umwandeln.
  
  
• KI und Automatisierung: Zuverlässige Datenströme versorgen Systeme für maschinelles Lernen (ML) mit aktuellen, relevanten Informationen. Ein gut verwalteter Datenaustausch stellt sicher, dass die Modelle auf qualitativ hochwertigen Daten trainiert werden, während APIs und Echtzeit-Streaming Inferenzen und Feedbackschleifen mit geringer Latenz ermöglichen.
  
  
• Governance und Vertrauen in großem Maßstab: Starke Data-Governance-Frameworks (einschließlich der Verwaltung von Berechtigungen, Validierungsprüfungen und Audit-Kontrollen) ermöglichen eine sichere Skalierung des Datenaustauschs. Durch die Einbettung von Governance in den Datenfluss können Unternehmen Compliance-Risiken verringern und vertrauenswürdige Datenökosysteme aufbauen.

• Kompatibilitätslücken: Veraltete Infrastrukturen unterstützen möglicherweise keine modernen Formate wie JSON oder XML, was zu Reibungsverlusten bei der Integration führt – vor allem in hybriden Umgebungen.
  
  
• Sicherheits- und Datenschutzrisiken: Ohne starke Verschlüsselungs- und Validierungsmechanismen sind sensible Daten bei der Übertragung anfällig. Dies gilt insbesondere in Bereichen wie dem Gesundheits- und Finanzwesen, in denen viel auf dem Spiel steht.
  
  
• Uneinheitliche Datenqualität: Drittanbieter oder schlecht verwaltete interne Quellen können Rauschen, Fehler oder Unstimmigkeiten verursachen, die sich auf nachgelagerte Workflows auswirken.
  
  
• Komplexe Governance: Je mehr Plattformen und Stakeholder die Daten nutzen, desto schwieriger wird es, die Eigentumsverhältnisse, die Nutzungsrechte und die Einhaltung von Vorschriften in großem Maßstab zu verwalten.
  
  
• Infrastrukturkosten: Der Aufbau skalierbarer Echtzeit-Pipelines und die Aufrechterhaltung der sie umgebenden Governance-Ebenen erfordert erhebliche Vorabinvestitionen, insbesondere für kleinere Unternehmen.