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Was ist Datenintegration? Warum ist sie so wichtig und wie läuft ein (automatisierter) Datenintegrationsprozess ab? Dies und mehr erklären wir dir auf einfache Weise, auch wenn du kein Tech-Native bist.
Stell dir vor, du arbeitest in einem Unternehmen, in dem jede Abteilung ihre eigenen Datensysteme hat – Sales nutzt ein CRM-Tool, die Buchhaltung arbeitet mit einer separaten Finanzsoftware und das Lager verwaltet Bestände in einem anderen System. Doch was passiert, wenn du eine einfache Frage beantworten willst, etwa: Wie viele Kunden haben in den letzten drei Monaten bestellt, aber ihre Rechnung noch nicht bezahlt?
Plötzlich wird die Datenlage kompliziert: Zahlen stimmen nicht überein, Kunden tauchen mehrfach in unterschiedlichen Systemen auf und wichtige Informationen fehlen. Statt einer schnellen Antwort beginnt eine mühsame Recherche, was denn nun die tatsächliche Datenlage ist.
Die Lösung heißt: (automatisierte) Datenintegration. Doch wie funktioniert das genau? Welche Methoden gibt es? Und was bedeutet das für Unternehmen, die ihre Datenflüsse optimieren wollen? In diesem Artikel erklären wir dir die Grundlagen der Datenintegration – einfach und verständlich, auch ohne IT-Vorkenntnisse deinerseits.
Mithilfe der Datenintegration werden Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer zentralen Datensammlung (z.B. einem Data Warehouse oder einem Data Lake) zusammengeführt und in ein einheitliches Format gebracht, von Fehlern bereinigt und in einer zentralen Ansicht bereitgestellt.
Datenintegration ermöglicht es Unternehmen, vormals heterogene (verschiedenartige), verteilte Datensätze für die Datenanalyse, die Weiterverarbeitung und das Automatisieren von Prozessen und Workflows konsistent und somit bestmöglich nutzbar zu machen.
Die Betriebssysteme, Softwareanwendungen und Datenbanken eines Unternehmens basieren meist auf unterschiedlichen Datenformaten und -protokollen. Dies führt dazu, dass die Daten, die in den jeweiligen Abteilungen anfallen, nicht miteinander kompatibel sind. Es bilden sich sogenannte Datensilos (Data Silo), in denen die Daten isoliert bleiben und nicht oder nur schwer mit anderen Geschäftsbereichen geteilt oder verknüpft werden können.
Die Folgen sind ineffiziente Prozesse, redundante, inkonsistente oder veraltete Daten sowie unvollständige oder fehlerhafte Datenanalysen.
Datenintegration ist ein zentraler strategischer Baustein, um alle Daten einer Organisation miteinander zu verbinden und in einer einzigen Benutzeroberfläche zur Verfügung zu stellen. Die Integration von Unternehmensdaten bringt positive Veränderungen mit sich:
Es gibt verschiedene Methoden der Datenintegration, die alle ihre Vor- und Nachteile haben. Welche Art für welches Unternehmen sinnvoll ist, hängt auch mit seiner Größe und der Komplexität seiner Systeme zusammen.
Bei der manuellen Datenintegration sammeln Benutzer die Daten händisch aus verschiedenen Quellen, um sie dann beispielsweise in einer Excel-Tabelle zusammenzuführen und zu bereinigen.
Dies geht für kleine Datenmengen sicherlich wesentlich schneller als das Einrichten eines automatisierten Systems. Zudem fallen keine Kosten für spezielle Datenintegrationssoftware an. Dennoch weiß jeder, der schon einmal tageweise Excel-Listen per Copy & Paste erstellt hat, wie mühsam und fehleranfällig eine solche Vorgehensweise ist.
Eine manuelle Datenintegration eignet sich daher für einmalige Aufgaben, ist aber für große, dynamische oder komplexe Systeme ineffizient. Für skalierbare, längerfristige Lösungen sind eine Automatisierung mittels ETL-Prozess (siehe Abschnitt „Datenintegrationsprozess Schritt für Schritt“), der Einsatz einer Middleware oder eine Datenbankintegration sinnvoller.
Eine Middleware ist eine Verbindungs-Plattform, die als eine Art Brücke zwischen verschiedenen Systemen und Anwendungen fungiert und es diesen ermöglicht, standardisiert miteinander zu kommunizieren.
Ein großer Vorteil hierbei ist, dass die Quell- und Zielsysteme nicht angepasst werden müssen, sondern einfach mit der Middleware als zentraler Schnittstelle verbunden werden. Dadurch ist neben sofortiger Datenübertragung in Echtzeit eine hohe Skalierbarkeit gegeben. Zudem kann die Middleware die Verschlüsselung von Daten und die Authentifizierung übernehmen, was die Sicherheit vor unautorisiertem Zugriff erhöht.
Allerdings können Middleware-Lösungen teuer sein. Bei der Auswahl eines solchen Tools muss man als Unternehmen also darauf achten, wie komplex die Einführung ist, wie intuitiv und benutzerfreundlich es zu bedienen ist und auch, ob es einen sogenannten Vendor-Lock-in verursacht – ob man also an einen bestimmten Anbieter gebunden ist, wenn man weitere Funktionen nutzen möchte.
Bei der anwendungsbasierten Integration übernehmen spezialisierte Softwareanwendungen (z.B. ETL Tools) das Sammeln, Umwandeln, Verarbeiten und Weiterleiten von Daten. In der Regel wird die verwendete Software hierbei individuell für bestimmte Datenintegrationsaufgaben angepasst.
Dies erleichtert Unternehmen die direkte Kontrolle über ihre Datenflüsse, z.B., wann diese synchronisiert und weitergeleitet werden. Es ist keine separate Middleware nötig, da die Integrationslogik direkt in der jeweiligen Anwendung implementiert ist.
Allerdings bringen spezialisierte Softwarelösungen auch einen hohen Entwicklungsaufwand mit sich, was Ressourcen und Zeit benötigt. Müssen mehrere verschiedene Systeme integriert werden, kann dies die Integration verkomplizieren und die Anwendung sogar überlasten. Zudem gibt es oft keine zentrale Datenablage. Für komplexe IT-Umgebungen ist eine Middleware-basierte Integration daher oft die bessere Wahl.
Bei der datenbankbasierten Integration werden Daten aus verschiedenen Quellen in einer zentralen Datenbank zusammengeführt, entweder durch ETL-Prozesse oder durch Synchronisation der jeweiligen Quell-Datenbanken.
Dadurch, dass nur eine einzige Datenbank verwendet wird, werden Dateninkonsistenzen verhindert und redundante Daten können schnell identifiziert werden. Zudem bieten zentrale Datenbanken ein granulares Berechtigungsmanagement und Backup-Mechanismen.
Dennoch haben Datenbanken auch Nachteile, da ETL-Prozesse und Datenmigration ein hohes technisches Know-How erfordern und die Anbindung neuer Datenquellen umfangreiche Anpassungen benötigen. Außerdem kann ein zentrales Datenlager schnell zum Single-Point-of-Failure werden. Für Echtzeit-Anwendungen oder agile Datenumgebungen sind Middleware-Lösungen daher meistens besser geeignet.
Datenintegrationsmodelle basieren meist auf einem ETL-Prozess. ETL steht für „Extract, Transform, Load“ und bedeutet, dass die Daten zuerst aus einer oder mehreren Datenquellen gelesen (extrahiert), dann aufbereitet (transformiert) und schließlich bspw. in ein zentrales Data Warehouse geladen werden. Im Allgemeinen läuft der Datenintegrationsprozess hierbei wie folgt ab:
Mehr Effizienz. Bessere Entscheidungsfindung. Mehr Wettbewerbsfähigkeit. Die automatisierte Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen bringt Unternehmen viele Vorteile:
Eine automatisierte Datenintegration verringert Fehler, Inkonsistenzen und Datenredundanzen, also Dopplungen.
Liegen Kundendaten beispielsweise sowohl im ERP-System als auch im CRM-System vor, eventuell sogar noch mit voneinander abweichenden Adressdaten, kann eine Integration diese Redundanz beheben und die Daten korrigieren.
Eine zentrale 360-Grad-Sicht auf alle Daten aus verschiedensten Systemen erleichtert die Echtzeit-Analyse von Daten erheblich. Hierdurch können Unternehmen wesentlich flexibler auf sich verändernde Bedingungen eingehen.
Einzelhändler beispielsweise sind in der Lage, Lager- und Lieferengpässe rechtzeitig zu erkennen und entsprechend nachzubestellen oder das Lieferantenmanagement zu optimieren.
Durch Integration können Datenflüsse zwischen Unternehmen (B2B), aber auch Behörden (B2G) automatisiert werden. Hierdurch werden manuelle Eingaben und die Fehleranfälligkeit deutlich reduziert, außerdem sparen Unternehmen Zeit, die sie sinnvoller für das Tagesgeschäft nutzen können.
Typische Beispiele aus der Praxis sind der automatische Abgleich von Rechnungen zwischen Buchhaltungssoftware und Bestellsystem oder die direkte Übertragung von Steuerdatensätzen über das Internet, z.B. via ELSTER.
Einheitliche Kundendaten helfen Unternehmen, personalisierte Angebote zu erstellen und auch Kundenanfragen schneller und individuell zu beantworten. Außerdem verbessert die Konsistenz von Daten über verschiedene Kanäle hinweg die User Experience.
Ein Kunde profitiert beispielsweise von einem Bestellprozess, in dem er direkt sieht, welche Ware nur noch gering vorrätig ist oder von einer Erinnerungs-E-Mail, wenn Ware wieder lieferbar ist. Auch die automatisierte Anbindung von Zahlsystemen vereinfacht den Kauf für den Kunden.
Mit einer gemeinsamen Datenbasis werden Informationssilos reduziert. Dies erleichtert auch die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, da alle Beteiligten auf dieselben aktuellen Daten zugreifen können.
In der Praxis hilft eine 360-Grad-Kundensicht z.B. Marketing, Vertrieb und Kundenservice, Kampagnen gezielter zu planen und durchzuführen.
Damit Unternehmen ihre digitale Transformation vorantreiben können, werden eine Vielzahl von Informationen benötigt. Das erfordert, dass große Datenmengen kostengünstig verfügbar sind, transparent vorliegen und analysegerichtet gefiltert werden. Mit einer nahtlosen Datenintegration können Unternehmen mit wachsendem Datenvolumen einfacher umgehen.
Die Einführung einer Middleware für die Datenintegration bspw. kann einem Logistikunternehmen dabei helfen, integrierte IoT-Daten für die bessere Überwachung seiner Flotte zu nutzen. Oder im Sinne der Einhaltung von Nachhaltigkeitszielen die Routenplanung zu optimieren.
Die zentralisierte Verwaltung von Daten erleichtert die Einhaltung von Datenschutzvorgaben wie der DSGVO oder HIPAA enorm, da die Datenqualität hoch ist und Daten immer auf dem aktuellen Stand sind. Zudem ermöglicht ein einheitliches System, bessere Sicherheitsmaßnahmen wie klare Zugriffsrechte und Verschlüsselung einzuführen und den Systemzugriff zentral zu überwachen.
Gut sortierte, fehlerfreie Informationen zur richtigen Zeit verschaffen einen erheblichen Marktvorteil gegenüber Mitbewerbern, selbst für kleine Unternehmen. Sauber aufbereitete Daten entscheiden sowohl im Einkauf als auch im Verkauf über optimale Konditionen. Zudem können Unternehmen auf Marktveränderungen deutlich schneller reagieren und auch Trends frühzeitig erkennen.
In vielen Fällen ist das Bedienen von Standards, beispielsweise aus dem EDI-Umfeld – Electronic Data Interchange oder elektronischer Datenaustausch zwischen Unternehmen – sogar Bedingung, um überhaupt mit anderen Unternehmen kooperieren und deren Anforderungen an Integration erfüllen zu können.
Anbieter stellen eine Fülle an Lösungen, Tools und Services in der Cloud oder On-Premises bereit. Und diese Vielfalt ist gut! Aber welche Datenintegrationstools machen für die konkrete Problemstellung eines Unternehmens Sinn? Hier fehlt es Organisationen mitunter an Support, um ihre Anforderungen exakt zu definieren und die am besten geeignete Software auszuwählen.
Datenintegration ohne vorherige Analyse kann in Unternehmen dazu führen, dass die gewünschten Ziele nicht erreicht werden und die gewählte Integrationslösung hinter ihrem eigentlichen Potenzial zurückbleibt.
Um Frustration bei der Implementierung sowohl auf Management- als auch auf Mitarbeiter-Ebene zu vermeiden, empfiehlt sich die Erstellung eines genauen Plans, in dem der Status Quo erhoben, finanzielle und personelle Ressourcen definiert und Integrationsanforderungen exakt definiert werden.
Datenintegrations-Tools stellen einen dauerhaften Kostenfaktor dar, und natürlich müssen auch sie erst in die eigene Systemwelt integriert werden. Entsprechend solltest du einen Provider wählen, der flexible Lizenzmodelle, kompakte Mitarbeiter-Schulungen und kurze Implementierungsfristen anbietet.
Auch solltest du dir, um eine passende Datenintegrationssoftware auswählen zu können, zuerst einige Fragen über die Art der Anwendung, den geplanten Einsatzbereich sowie über den Funktionsumfang beantworten:
Ein gutes Tool für Datenintegration sollte auch Altsysteme nahtlos anbinden können. Dies hilft, Kosten für das Retrofitting oder gar den kompletten Ersatz von Legacy-Hardware und -Software zu vermeiden. In diesem Zusammenhang gilt es weitere Fragen zu klären:
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