Techniken und Methoden der Datenintegration

Datenteams stehen vor Bergen von Daten, die es mit dem Everest selbst aufnehmen könnten. Und die Bewältigung dieser Herausforderungen wird von Tag zu Tag schwieriger, da das Datenvolumen und die Komplexität der Daten keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigen.

Die heutigen Unternehmensdaten stammen aus unterschiedlichen Quellen (wie SaaS-Anwendungen, Internet der Dinge (IoT)-Geräten und Altsystemen) und werden in einem wildwuchsartigen Datenspeicher-Ökosystem gesammelt. Ein großer Teil dieser Informationen besteht aus unstrukturierten Daten – alltägliche Informationen wie E-Mails, PDF-Dateien, Bilder, Anrufaufzeichnungen und Chat-Protokolle.

Ohne einen umfassenden Überblick bleiben diese Daten isoliert, sind bereits bei ihrer Ankunft veraltet und werden größtenteils nicht ausreichend genutzt. Ganz zu schweigen davon, dass der Wettlauf um die Operationalisierung von künstlicher Intelligenz (KI) aufgrund des begrenzten Zugangs zu großen Mengen an hochwertigen Daten bereits an der Startlinie ins Stocken gerät.

Datenintegration hilft, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen, in unterschiedlichen Datenformaten und mit schwankender Qualität zusammenführt, aggregiert und harmonisiert. Diese Konsolidierung liefert den Datennutzern einheitliche und schlüssige Informationen, die sich problemlos für Analysen, KI und Entscheidungsprozesse nutzen lassen.

Der Datenintegrationsprozess umfasst mehrere Schritte, zu denen in der Regel die Datenidentifizierung, die Mappings, die Transformation, die Validierung, das Laden und die Synchronisierung gehören. Die genaue Kombination aus technischen Prozessen, Tools und Strategien hängt von den geschäftlichen Anforderungen und den Typen der verwendeten Datenintegrationsmethode ab, von denen es mehrere gibt.

Vorbei sind die Zeiten, in denen man zeitaufwändige, manuell codierte SQL-Skripte zum Verschieben und zur Datenkonvertierung verwenden musste. Heute gibt es viele verschiedene technologiegestützte Methoden zur Datenintegration, die jeweils unterschiedliche Integrationsanforderungen und -möglichkeiten abdecken.

Im Folgenden finden Sie einige der gängigsten Techniken:

• Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL)
• Extrahieren, Laden, Transformieren (ELT)
• Echtzeit-Datenintegration
• Änderungsdatenerfassung (Change Data Capture, CDC)
• Datenvirtualisierung
• Anwendungsintegration
• Datenreplikation

ETL ist eine Datenintegrationsmethode, bei der Daten aus mehreren Quellsystemen extrahiert, in einem Zwischenbereich transformiert und in ein zentrales Repository (in der Regel ein Data Warehouse oder einen Data Lake) geladen werden.

Herkömmliche ETL-Ansätze wurden für relationale Datenbanken und vorhersehbare, strukturierte Workloads in lokalen Umgebungen entwickelt. Sie basieren in der Regel auf Batch-Verarbeitung, laufender Wartung und starren Datenpipelines, was für moderne Anwendungsfälle wie IoT-Datenströme und unstrukturierte Daten einschränkend sein kann.

Moderne ETL-Tools haben sich im Zuge cloudbasierter Architekturen weiterentwickelt und nutzen Automatisierung, Orchestrierung sowie die Aufnahme von Daten in Echtzeit, um die Agilität und Skalierbarkeit zu verbessern. Oftmals in Kombination mit ELT-Mustern eingesetzt, unterstützen sie sowohl Batch- als auch Streaming-Workflows und bilden die Grundlage für Analytik, maschinelles Lernen (ML) und KI.

• Hauptvorteil: Es verbessert die Datenqualität, indem es die Daten bereinigt und standardisiert, bevor sie die Zielsysteme erreichen.
  
  
• Zentrale Herausforderung: Herkömmliche Ansätze haben Schwierigkeiten, große Datenmengen und Echtzeit-Datenströme zu verarbeiten.

Wie man sich vorstellen kann, weist die ELT-Datenintegration viele Gemeinsamkeiten mit ETL auf. Beide Verfahren übertragen Daten von einem Quellsystem in ein Zielsystem. Im Gegensatz zu ETL werden die Rohdaten beim ELT-Prozess jedoch direkt in das Datenspeicher-Repository geladen, um dort nach Bedarf transformiert zu werden, anstatt sie vorab zu bereinigen.

Dieser Integrationsansatz ermöglicht im Vergleich zu herkömmlichen ETL-Methoden eine flexiblere Datenverwaltung und eine schnellere Datenverarbeitung. ELT wird häufig für Big-Data-Projekte und Echtzeitverarbeitungen eingesetzt, bei denen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von entscheidender Bedeutung sind.

• Hauptvorteil: ELT unterstützt die schnelle Erfassung großer Mengen strukturierter, unstrukturierter und semistrukturierter Typen.
  
  
• Zentrale Herausforderung: Ohne leistungsfähige Datentransformations- und Data Governance-Prozesse kann es in den Zielsystemen zu Datenqualitätsproblemen kommen.

Die Echtzeit-Integration erfasst und verarbeitet Daten, sobald diese verfügbar sind, und leitet sie anschließend umgehend an die Zielsysteme weiter. Neben den Vorteilen der herkömmlichen Datenintegration – wie beispielsweise einer verbesserten Datenqualität und dem Abbau von Datensilos – beschleunigt diese Methode die Datenverfügbarkeit erheblich und ermöglicht es den Anwendern in manchen Fällen, Erkenntnisse innerhalb von Millisekunden zu gewinnen.

Dieser nahezu sofortige Datenzugriff fördert Business Intelligence (BI), generative KI und die Hyper-Personalisierung für Kunden. Dies ist besonders vorteilhaft für Anwendungsfälle wie Echtzeitanalysen, Betrugserkennung und Systemüberwachung.

• Hauptvorteil: Es liefert hochwertige, aktuelle Daten für KI-Anwendungen und fundierte Entscheidungen.
  
  
• Zentrale Herausforderung: Es sind Dateninfrastrukturen und Netzwerke erforderlich, die das Volumen und die Geschwindigkeit von Echtzeitdaten bewältigen können.

Ein Typ der Echtzeit-Datenintegration ist die Änderungsdatenerfassung. Diese Technik erkennt Änderungen in den Quellsystemen und überträgt diese umgehend in Data Warehouses und andere Speicher.

CDC ermöglicht die Echtzeit-Datensynchronisation im Unternehmen. Da dabei nur geänderte Daten übertragen werden, werden die Quellsysteme, der Netzwerkverkehr und die Rechenressourcen entlastet.

Aktuelle Systeme sind für eine effektive Entscheidungsfindung in Echtzeit, Cloud-Migrationen und KI-Initiativen unerlässlich. CDC unterstützt Geschäftsprozesse wie Betrugserkennung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Lieferkettenmanagement und die Umsetzung von IoT-Lösungen.

• Hauptvorteil: Es liefert aktuelle Daten auf effiziente Weise und verbraucht dabei weniger Ressourcen als andere Methoden der Datenintegration.
  
  
• Zentrale Herausforderung: CDC-Pipelines können mit Schemaänderungen zu kämpfen haben, was zu Funktionsstörungen führen kann.

Die Datenvirtualisierung integriert Daten, indem sie eine virtuelle (softwarebasierte Abstraktions-)Schicht zwischen verteilten Quellen und Datennutzern einrichtet. Diese Schicht bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten, ohne dass eine physische Datenverschiebung oder -duplizierung erforderlich ist. Sie ermöglicht es den Benutzern, bei Bedarf auf Daten zuzugreifen und diese abzufragen, unabhängig davon, wo sich diese physisch befinden.

Auch wenn sie manchmal als eigenständige Methode der Datenintegration betrachtet wird, ist die Datenföderation eine Schlüsseltechnologie im Bereich der Virtualisierung. Sie ermöglicht logische Mappings über verschiedene Quellen hinweg, sodass Benutzer diese über eine einzige Schnittstelle abfragen können.

Unternehmen können Virtualisierung nutzen, um „virtuelles“ Data Warehouse durchzuführen oder Data Lakes zu erstellen, ohne die Kosten und den Aufwand für den Aufbau und die Verwaltung physischer Plattformen in Kauf nehmen zu müssen. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Agilität und Datenzugriff in Echtzeit entscheidend sind, wie beispielsweise bei Analysen und KI.

• Hauptvorteil: Es beschleunigt die Datenintegration und reduziert gleichzeitig den Ressourcenverbrauch sowie die mit der Datenübertragung verbundenen Risiken.
  
  
• Zentrale Herausforderung: Die Abfrage virtualisierter Daten kann im Vergleich zum direkten Zugriff zu Latenzen führen, insbesondere wenn häufige Datenaktualisierungen erforderlich sind.

Anwendungsintegration verbindet Anwendungen, Systeme und Teilsysteme miteinander, um eine einheitliche und automatisierte Umgebung für den Datentransfer zu schaffen. Sie unterstützt einen nahtlosen Datenfluss und die Interoperabilität und reduziert gleichzeitig Datensilos zwischen Teams und Tools. Diese Funktionen sind im heutigen Geschäftsumfeld von entscheidender Bedeutung, in dem ein durchschnittliches Unternehmen fast 1.200 Cloud-Anwendungen nutzt – von denen jede ihre eigenen Daten generiert.

Unternehmen nutzen Anwendungsintegration, um Datenkonsistenz zu gewährleisten und die Zusammenarbeit verschiedener Systeme, wie beispielsweise HR- und Finanzplattformen, zu ermöglichen. Zu den gängigen Ansätzen zählen Programmierschnittstellen (APIs), Konnektoren, Middleware und Webhooks, um Workflows aufzubauen und zu automatisieren.

• Hauptvorteil: Es ermöglicht einen Datenfluss in Echtzeit zwischen bisher nicht miteinander verbundenen Anwendungen und Systemen.
  
  
• Zentrale Herausforderung: Die Integration von Altsystemen in moderne SaaS-Anwendungen kann komplex sein.

Data Replication erstellt und verwaltet mehrere Kopien derselben Daten an verschiedenen Standorten und in verschiedenen Systemen. In der Regel werden bei diesem Verfahren Daten von einem einzigen Quellsystem auf ein oder mehrere Zielsysteme (Replikate) repliziert. Sie trägt dazu bei, die Datenverfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit in verteilten Umgebungen zu gewährleisten, und wird zudem als Teil von Notfallwiederherstellungsstrategien eingesetzt.

Replikation erfolgt im Allgemeinen auf zwei Arten: asynchron und synchron. Bei der asynchronen Data Replication werden die Daten zunächst auf das Primärsystem kopiert und anschließend mit einer gewissen Verzögerung in Stapeln auf die Replikatsysteme übertragen. Bei der synchronen Data Replication werden die Daten kontinuierlich und gleichzeitig auf das Primärsystem und die Replikatsysteme kopiert.

• Hauptvorteil: Die Datenübertragung zum Endnutzer erfolgt schneller, wodurch die Latenzzeit verkürzt und die Leistung verbessert wird.
  
  
• Zentrale Herausforderung: Es kann schwierig sein, das Erfordernis von Datenaktualisierungen in Echtzeit mit der Systemleistung in Einklang zu bringen.

Die nächste Entwicklungsstufe der Datenintegration nutzt KI-Agenten, um die Datenbereitstellung zu optimieren und zu rationalisieren. Diese Modelle des maschinellen Lernens können menschliche Entscheidungsprozesse nachahmen, um Probleme in Echtzeit zu lösen. In Multi-Agenten-Systemen führt jeder Agent eine bestimmte Teilaufgabe aus und wird durch KI-Agenten-Orchestrierung koordiniert.

Mithilfe von agentischen Datenintegrationstools können Geschäftsanwender aller Qualifikationsstufen Daten in natürlicher Sprache anfordern (zum Beispiel: „CRM- und ERP-Daten zusammenführen“), während die Agenten die technische Arbeit übernehmen. Sie stellen Verbindungen zu den richtigen Quellen her, führen Transformationen durch und liefern innerhalb weniger Minuten zuverlässige Datensätze – im Gegensatz zu den 1 bis 4 Wochen, die Analysten und Geschäftsanwender normalerweise auf die benötigten Daten warten müssen.

KI-Agenten können die ständigen Übergaben zwischen Teams einschränken und lange Datenaufbereitungszyklen reduzieren, wodurch die betriebliche Effizienz ohne umfangreiche Datenverarbeitungsressourcen gesteigert wird. Durch den nahezu in Echtzeit verfügbaren Zugriff auf vertrauenswürdige, integrierte Daten können Teams Analyse- und KI-Projekte vorantreiben und schneller bessere Entscheidungen treffen.