Was ist Datenintegration?
Der Begriff Datenintegration beschreibt den Einsatz einer Reihe von Verfahren, Software-Lösungen und Architekturen, durch die Unternehmen Daten aus unterschiedlichen Quellen in ihr IT-System überführen, den eigenen Anforderungen entsprechend umwandeln, durch Fehlerbereinigung und Aktualisierung konsolidieren und dann für operative und strategische Entscheidungen nutzen.
Wie funktioniert Datenintegration?
Das Zusammentragen und Aufbereiten von Informationen zur Integration in Unternehmensprozesse nennt man (s.o.) Datenintegration oder Data Integration.
Aber Daten liegen am Markt in sehr unterschiedlichen Datenquellen und sehr unterschiedlichen Formaten vor. Sie können schriftlicher, visueller oder akustischer Natur also Texte, Grafiken, Videos oder Audioformate sein.
Zudem sind Informationen oft nur über, nicht ohne Weiteres miteinander kompatible Medien zugänglich. Beispielsweise müssen die für ein CRM-System (Customer Relationship Management) relevanten Daten erst auf eine gemeinsame Plattform transferiert werden, um nutzbar zu sein – d.h. Daten aus einem Telefonat werden als Audiodatei gespeichert, dann in Text bzw. Schlagworte umgewandelt und schließlich mit den Kundendaten einer Businessanwendung verbunden. Gleiches gilt für ETL-Prozesse im Vorfeld von Business Analytics, bei denen Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, dann analyseabhängig transformieren und schließlich in ein Zielsystem laden.
Diese Datenintegration aus vielfältigen Datenquellen in ein konkretes Zielsystem, zum Beispiel in einen Data Lake oder in ein Data Warehouse, erfolgt dabei teils durch Integration Tools unterstützt, oft aber auch noch per halbautomatischer oder manueller Dateneingabe.
Was ist zu berücksichtigen?
Management großer Datenmengen
Damit Unternehmen ihre digitale Transformation vorantreiben und Geschäftsprozesse wie Produktplanung, Lagerhaltung oder Reaktionszeit auf Kundenanfragen optimieren können, werden eine Vielzahl von Informationen benötigt. Das erfordert, dass große Datenmengen kostengünstig verfügbar sind, analysegerichtet gefiltert werden und transparent vorliegen. Bei der Verwaltung allgemeiner Geschäftsprozesse – zum Beispiel – hilft nahtlose Datenintegration das unternehmenseigene ERP-System (Enterprise Resource Planning) mit spezifischen Daten anzureichern oder erste Schritte in Richtung Business Analytics zu gehen.
Wahl des passenden Tools für Datenintegration
Anbieter stellen eine Fülle an Solutions und Services bereit, die in Echtzeit oder zu vorab definierten Intervallen abgerufen werden können. Aus der Cloud oder on-premises. Und diese Vielfalt ist gut! Aber welche Tools 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 auszusuchen. Derartige Dienste stellen zudem einen dauerhaften Kostenfaktor dar, und natürlich müssen auch sie erst in die eigene Systemwelt integriert werden. Deshalb sollte ein Provider gewählt werden, der flexible Lizenzmodelle, kompakte Mitarbeiter-Schulungen und kurze Implementierungsfristen anbietet.
Umgang mit Legacy Systemen
Neben dem Aufwand für die Beschaffung und Automation ist im Rahmen anstehender Datenintegration zu berücksichtigen, dass – ebenso wie alle anderen Ressourcen – die vorhandene Infrastruktur mit dem zusätzlichen Daten-Volumen nicht überlastet werden darf. Muss das Datenmanagement anders ausgerichtet werden, damit für neue Daten ausreichend Platz verfügbar ist? Wie kann die Datenqualität beibehalten bzw. optimiert werden? Welche Maßnahmen sind zu berücksichtigen, damit der Zugriff weiterhin performant bleibt? Können bestehende Systeme um Schnittstellen und gegebenenfalls Funktionen erweitert, kann also eine Integration von alt und neu bewerkstelligt werden? Diese Fragen gilt es zu klären, da Datenintegration Datenzuwachs bedeutet, und die Einbindung von Legacy-Strukturen den positiven Effekt natürlich nicht aushebeln darf.
Data Integration nicht ohne strukturiertes Vorgehen
Datenintegration ohne vorherige Analyse kann in Unternehmen dazu führen, dass digitale Transformation und Automatisierung nicht die gewünschten Ziele erreichen und die Lösungen hinter dem eigentlichen Potenzial zurückbleiben. Um Frustration bei der Implementierung sowohl auf Management- als auch Mitarbeiter-Ebene zu vermeiden, empfiehlt sich also eine genaue Planung mit Erhebung des Status Quo, der finanziellen und personellen Ressourcen und einer exakten Zielbeschreibung.
Vorteile durch Datenintegration.
Data Integration als Wettbewerbsvorteil
Gut sortierte, fehlerfreie Informationen zur richtigen Zeit verschaffen einen erheblichen Marktvorteil gegenüber Mitbewerbern. Selbst für kleine Unternehmen. Sauber integrierte Daten entscheiden sowohl im Einkauf als auch im Verkauf über optimale Konditionen und befähigen zu fundierter Analyse und Planung. So kann ein gut geführtes CRM-System Informationen zur Region des Kunden wie spezielle Konsumgewohnheiten, kulturspezifische Eigenarten, besondere gesetzliche Vorgaben und vieles mehr bereitstellen.
Mehrwert durch Anbindung von Drittsystemen
Nicht zu unterschätzen sind der Mehrwert durch flexible, offene und zugleich sicherere Schnittstellen, die in eine auf Datenintegration optimierte Systemlandschaft integriert werden können. Die unkomplizierte Anbindung an Fremdsysteme spart generell Zeit und Kosten. In vielen Fällen ist das Bedienen von Standards, beispielsweise aus dem EDI-Umfeld – also Electronic Data Interchange oder Elektronischer Datenaustausch zwischen Unternehmen – sogar Bedingung, um überhaupt mit anderen Unternehmen kooperieren und deren Anforderungen an Integration erfüllen zu können.
Effiziente Kommunikation mit Behörden
Auch der Umgang mit Ämtern und anderen öffentlichen Stellen profitiert von nahtloser Datenintegration zum Beispiel im Rahmen von eGovernment-Lösungen oder PEPPOL, dem elektronisch unterstützten, öffentlichen Vergabeverfahren innerhalb der Europäischen Union. Aber auch in anderer Hinsicht bringt Data Integration viele Compliance-Vorteile mit sich. So können neue gesetzliche Regelungen automatisch bezogen werden, buchhalterische Prozesse optimiert und Datensätze durch direkte Übertragungswege schneller und fristgerecht eingereicht werden – beispielsweise über ELSTER, zur Abwicklung von Steuererklärungen und -anmeldungen über das Internet.
Welche Lösung bietet Lobster?
Im Bereich Datenintegration stellt die Lobster Gruppe zwei leistungsfähige Software-Produkte zur Verfügung: Lobster_data und Lobster_pro.
Insbesondere Lobster_data ist ein hoch spezialisiertes Werkzeug zur Datenintegration. Mit über 13.000 Vorlagen zu Schnittstellen aller Art, die intuitiv an jede Spezifikation angepasst werden können, fungiert Lobster_data als performante Middleware zwischen internen und externen Systemen. Daten können von beliebigen Plattformen in unterschiedlichen Formaten abgeholt, konvertiert und bereitgestellt werden. Ein komfortables Mapping ermöglicht die benutzerfreundliche Übertragung der Quellstruktur zum Zielsystem per Drag&Drop. Zusätzlich stehen Usern 450 Funktionen zur weiteren Datenaufbereitung zur Verfügung.
Lobster_pro baut auf der Technik von Lobster_data auf und enthält umfangreiche Funktionen zur Datenintegration in bestehende Geschäftsprozesse. Mit Lobster_pro können Workflows erstellt, Daten über frei gestaltbare Benutzermasken visualisiert und bearbeitet sowie als Report oder Chart-Grafik ausgegeben werden. Natürlich verfügt Lobster_pro auch über die Möglichkeit der eigenen Datenhaltung, was aufwändige Anpassungen bestehender Systeme überflüssig macht.
Häufig werden Daten aber auch innerhalb eines Unternehmens überführt, wenn heterogene Systeme oder unterschiedliche Fachbereiche Informationen aus anderen Einsatzfeldern benötigen. Hier unterstützt die Enterprise Application Integration (EAI) unternehmensinterne Prozessoptimierungen.
Die meisten Daten fallen allerdings im Bereich Business Intelligence (BI) an, also für Analyse, Auswertung und Reporting. Im Rahmen von BI werden verfügbare Daten teils über lange Zeiträume hinweg gesammelt, sodass ganze Datenbanken entstehen und nach spezifischen Kennzahlen verdichtet werden. Ein fehlerfreier, flexibler Prozess innerhalb der Datenintegration ist hier ETL (Extract, Transform, Load), die Basistechnologie zur Beladung von Data Warehouses und damit die Grundlage für valide und aussagekräftige Analysen und datenbasierte Business-Entscheidungen.
