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.
Was ist Datenintegration?
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.
Warum ist Datenintegration wichtig?
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:
- Durch die Vereinheitlichung haben die Daten eine höhere Qualität und Konsistenz.
- Daten können abteilungsübergreifend überwacht (Data Governance & Monitoring) und weiterverarbeitet werden.
- Die zentrale, einheitliche Sicht auf die Daten über alle Geschäftsbereiche hinweg erleichtert es Unternehmen, datenbasierte und damit fundierte Entscheidungen zu treffen.
- Liegen Daten in einheitlichem Format und Struktur vor, können Prozesse leichter automatisiert werden, was wiederum die Effizienz steigert.
- Business Intelligence (BI) und Big-Data-Analysen werden vereinfacht.
- Es findet mehr Zusammenarbeit zwischen Abteilungen statt, da alle dieselbe Datensprache sprechen.
Welche Arten der Datenintegration gibt es?
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.
Manuelle Datenintegration.
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.
Middleware-basierte Datenintegration.
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.
Anwendungsbasierte Integration.
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.
Datenbankbasierte Integration.
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.
Datenintegrationsprozess Schritt für Schritt: So funktioniert die Datenintegration.
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:
- Identifikation und Mapping der Datenquellen: Zunächst gilt es, alle relevanten Datenquellen zu identifizieren und in einem Datenmodell deren Verbindungen und Abhängigkeiten zueinander zu visualisieren. Diese können aus internen Quellen wie CRM- und ERP-Systemen stammen oder auch externe Quellen wie soziale Medien und öffentliche Datenbanken umfassen.
- Datenextraktion: Nach der Identifikation der Quellen erfolgt die Extraktion der Daten. Hierbei wird der jeweils benötigte Datensatz aus den Ursprungssystemen entnommen.
- Datenbereinigung: Die extrahierten Daten sind oft unvollständig, inkonsistent oder redundant, weshalb in diesem Schritt die Bereinigung erfolgt, um die Datenqualität zu gewährleisten. Dies umfasst das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren von Fehlern und das Vereinheitlichen von Formaten.
- Datenintegration: Jetzt werden die bereinigten Daten zusammengeführt. Ziel ist es, eine kohärente Datenbasis zu schaffen, die eine 360-Grad-Sicht sowie eine ganzheitliche Analyse ermöglicht.
- Datenspeicherung: Die integrierten Daten müssen in einem zentralen Speichersystem abgelegt werden. Hierfür eignen sich Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes, die für spezifische Geschäftsbereiche konzipiert sind.
- Datenabfrage und -analyse: Abschließend werden die Daten abgefragt und analysiert. Dies ermöglicht Unternehmen eine vollständige und einheitliche Sicht auf ihre Daten, um so wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen datenbasiert treffen zu können.
8 Vorteile der Datenintegration für Unternehmen.
Mehr Effizienz. Bessere Entscheidungsfindung. Mehr Wettbewerbsfähigkeit. Die automatisierte Integration von Daten aus unterschiedlichen Systemen bringt Unternehmen viele Vorteile:
1. Bessere Datenqualität und Konsistenz.
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.
2. Schnellere Entscheidungsfindung und Reaktionsfähigkeit.
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.
3. Effizientere Geschäftsprozesse und Kommunikation.
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.
4. Verbesserte Kundenbetreuung und Personalisierung.
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.
5. Mehr Zusammenarbeit zwischen Abteilungen.
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.
6. Einfacheres Management von Big Data.
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.
7. Bessere Compliance und Sicherheit.
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.
8. Datenintegrationsstrategie als Wettbewerbsvorteil.
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.
Welche Tools für die Integration von Daten passen zu meinem Unternehmen?
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.
Keine Integration ohne strukturiertes Vorgehen.
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.
3 Fragen zur Wahl des passenden Tools für Datenintegration.
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:
Welche Deployment-Option möchte ich anwenden?
- iPaaS-Lösung in der Cloud: Eine Integration Platform as a Service (iPaaS) ist eine Datenintegrationslösung, die in der Cloud bereitgestellt und auf den Servern des Anbieters betrieben wird. Dies spart Zeit und Kosten für Hardware und Wartung.
- On-Premises-Lösung: Anders als eine iPaaS-Lösung wird eine On-Premises-Lösung lokal, sprich auf den Servern des jeweiligen Unternehmens installiert und betrieben. Dies ermöglicht Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten.
- Hybride Lösung: Eine hybride Datenintegrationsmethode kombiniert Cloud-Modelle mit On-Premises-Installationen. Dies bietet Unternehmen sowohl Flexibilität und Skalierbarkeit als auch Kontrolle über gezielte Teile der eigenen Infrastruktur.
Wie geht die Datenintegrationslösung mit Legacy-Systemen um?
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:
- Wie kann die Datenqualität optimiert werden?
- Welche Maßnahmen muss ich berücksichtigen, damit der Zugriff auf Daten auch aus Altsystemen performant bleibt?
- Steht für neue Daten ausreichend Speicherplatz zur Verfügung?
- Können bestehende Systeme um Schnittstellen und gegebenenfalls Funktionen erweitert, kann also eine Integration von alt und neu bewerkstelligt werden?
Welche Funktionen möchte ich mit meinem Datenintegrationstool abdecken?
- Cloud Data Integration: Die Integration von Cloud-basierten Diensten und Anwendungen, um Daten und Prozesse über verschiedene Cloud-Plattformen hinweg zu konsolidieren und zu verwalten.
- Integration mobiler Daten und IoT-Daten: Die Synchronisation und Verwaltung von Daten, die von mobilen Geräten und Anwendungen wie IoT-Sensoren generiert werden.
- Echtzeitintegration: Die kontinuierliche Einbindung von Daten in Echtzeit, was Echtzeit-Analysen und schnellere Reaktionen ermöglicht.
- API-Management: Die Erstellung und Verwaltung von Programmierschnittstellen (Application Programming Interfaces, APIs).
- EDI: Der elektronische Datenaustausch (Electronic Data Interchange, EDI) zwischen verschiedenen Systemen und Applikationen.
- Data Management: Funktionen wie Datenumwandlung, -synchronisation, -bereinigung und -visualisierung.
- Geschäftsprozess- und Workflow-Automatisierung
- Compliance und Data Governance
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