Die Zukunft der Datenintegration im Jahr 2022 und darüber hinaus

Herkömmliche Methoden wie die manuelle Erstellung von Skripten, das Bereinigen der Daten und das spätere Laden in ein Data Warehouse oder ETL (Extract-Transform-Load) wurden verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren. Diese Methoden wurden in Zeiten knapper Ressourcen eingeführt und sind heute sehr zeitintensiv, teuer und fehleranfällig, sagt Yash Mehta , ein Spezialist für IoT und Big Data Science.

Die Bereinigung der Daten erfordert enorm viel Zeit, da Quelle und Ziel möglicherweise nicht dieselben Schemata, Formate oder Typen verwenden. Somit sind diese Verfahren teuer und erfordern qualifizierte Arbeitskräfte. Der globale Markt für Enterprise Data Integration wird voraussichtlich bis 2027 3843,4 Millionen USD (3312,03 Millionen €) erreichen, von 2300,8 Millionen USD (1982,70 Millionen €) im Jahr 2020, bei einer CAGR von 7,1 % im Zeitraum 2021-2027.

Lesen Sie den Global Enterprise Data Integration-Marktbericht, um die treibenden Faktoren für das Wachstum des Data Integration-Marktes zu verstehen.

Einführung

Um die Datenintegration zu erklären, handelt es sich um den Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen und der Bereitstellung einer einheitlichen Ansicht der kombinierten Daten. Dieser Prozess ermöglicht es Ihnen, alle Ihre Daten in einer einzigen Oberfläche zu verarbeiten und zu manipulieren und Analysen (mithilfe von Statistiken) durchzuführen. Mit neuen zentralisierten Technologiesystemen, die für Geschäftsprozesse verfügbar sind, wachsen die Quellen und Arten von Daten weiter, und daher wird es immer wichtiger, Methoden und Tools zur Datenintegration zu verstehen, die dazu beitragen, die Qualität dieser Daten aufrechtzuerhalten.

Bedeutung der Datenintegration

Die Datenintegration ist radikal, wenn ein Unternehmen unterschiedliche Informationen in verschiedenen Anwendungen gespeichert hat.

Lassen Sie uns einige der Probleme besprechen, die durch die Datenintegration gelöst werden können:

• Datensilos

Ein Datensilo ist, wie der Name schon sagt, ein Repository isolierter Daten. Aus geschäftlicher Sicht bedeutet dies, dass die verschiedenen Informationen von einer bestimmten Geschäftseinheit oder Abteilung kontrolliert werden und nicht im gesamten Unternehmen verfügbar sind. Auch Organisationen stehen vor diesem Problem, wenn die zum Speichern von Informationen verwendete Software nicht kompatibel ist.

Es wird für eine Organisation zu einer gewaltigen Herausforderung, die in verschiedenen Quellen gespeicherten Informationen zusammenzuführen und daraus qualitative Schlussfolgerungen zu ziehen.

• Langsame Analyse

Datenanalysten und Führungskräfte sind bei der heutigen Entscheidungsfindung stark von zuverlässigen Daten abhängig, und es dauert lange, diese guten Daten zu integrieren und zu analysieren. Heutzutage benötigen Unternehmen Echtzeit-Datenanalysen, um jeden Geschäftswert zu realisieren. Daher ist ein zuverlässiges und weiterentwickeltes System erforderlich, um die Daten zu integrieren.

• Ganzheitliche Sicht

Wenn Daten über verschiedene Plattformen, Quellen oder Anwendungen verteilt sind, ist es schwierig, eine ganzheitliche Sicht darauf zu haben. Zum Beispiel können die Kundendaten einer Organisation von verschiedenen CRM-Geräten oder -Anwendungen für Offline- und Online-Shops variieren, aber das Datenteam der Organisation möchte diese Daten mit den Kundeninformationen und geografischen Informationen abbilden, um eine eingehende Analyse zur Steigerung des Vertriebs durchzuführen. Die Korrelation dieser Informationen ist wichtig und erfordert die Integration aller CRM-Plattformen, ansonsten ist die manuelle Integration dieser Daten mit erheblichem Aufwand verbunden.

Methoden und Tools für die Datenintegration

Der Kampf der Unternehmen ist nicht der Mangel an Daten, sondern das Datenvolumen und dessen zeitnahe Analyse. Der massive Datenfluss von verschiedenen Cloud-Anwendungen zu IoT-Endpunkten über Unternehmen und Branchen hinweg macht die Aufgabe der zeitnahen Datenanalyse sehr schwierig.

Der Prozess der Verbindung und Weiterleitung von Daten von Quellsystemen zu Zielsystemen wird durch eine Vielzahl von Datenintegrationstechniken erreicht (typische traditionelle oder moderne Methoden).

• Traditionelle Methoden

Die traditionellen Methoden werden normalerweise gestapelt und bieten den Datenanalysten nicht die Möglichkeit, eine Echtzeit-Datenanalyse durchzuführen.

• Moderne Methoden

Moderne Datenintegrationsmethoden wurden entwickelt, um sich mit der agilen Natur der Daten zu entwickeln und sich an die sich ständig ändernden Anforderungen der Datenintegration anzupassen. Einige erfolgreiche moderne Ansätze sind Automated ELT (Extract-Load-Transform) und Cloud-basierte Datenintegration.

• ELT verschiebt den Transformationsschritt im Grunde an das Ende der Datenpipeline, wo Sie Daten vor der Transformation laden können. Auf diese Weise bleibt das Data Warehouse eine einzige Quelle der Wahrheit. Somit wurde die Integrität der im Warehouse gespeicherten Daten während der Transformationen nicht beeinträchtigt.

• Cloud-basierte Datenintegration hilft Unternehmen dabei, ihre Daten aus verschiedenen Quellen (Cloud-Anwendung sowie On-Premise-Systeme) zu einem meist (aber nicht immer) Cloud-basierten Data Warehouse zusammenzuführen. Diese Integration von Daten führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz und einer besseren internen Kommunikation für Unternehmen. Da immer mehr Unternehmen mit einem hybriden Mix aus Software as a Service (SaaS)-Lösungen und On-Premise-Anwendungen arbeiten, haben Experten angegeben, dass mehr als 90 Prozent der Unternehmen stärker in Richtung Cloud-basierter Datenintegration tendieren werden. Eine solche Integration ermöglicht den Echtzeitaustausch von Daten und Prozessen. Auf die integrierten Daten kann dann von mehreren Geräten über ein Netzwerk oder über das Internet zugegriffen werden. Einige gängige Cloud-basierte Datenintegrationsplattformen sind K2View Datenintegration, Informatica Cloud-Datenintegration, Amazon Rotverschiebung, Schneeflocke usw.

Erste Schritte mit moderner Datenintegration

Mit modernen Data-Integration-Ansätzen entfällt der manuelle Aufwand, die Datensätze zu verwalten und zu bereinigen und die Daten später in die einzelnen Data-Warehouse-Umgebungen zu laden. Jetzt können Sie die benötigten Daten von jeder Cloud-basierten Datenintegrationsplattform aus speichern, streamen und bereitstellen, wenn Sie sie benötigen. Die K2View-Datenintegration ist beispielsweise eine Datenintegrationsplattform, die Daten aus unterschiedlichen Quellen in jeder Technologie oder jedem Format verwaltet und die Datenfelder für Geschäftseinheiten (z. B. Kunde, Standort, Gerät, Produkt) modelliert. Als nächstes werden diese Daten in Mikrodatenbanken aufgenommen. Später werden andere Datenverarbeitungsschritte wie Datenmaskierung, Transformation (verwendet eine In-Memory-Datenbank, um die Datentransformation mit hoher Geschwindigkeit durchzuführen) und Anreicherung durchgeführt. Schließlich werden diese integrierten Daten an konsumierende Anwendungen gesendet.

Schlussfolgerung

In der Welt der Datenintegration bieten moderne Datenintegrationsansätze viele Vorteile und bieten viele Vorteile, von der Senkung der Engineering-Kosten und der Anreicherung von Daten bis hin zur Verkürzung der Zeit zur Einsicht und Erhöhung der Anpassungsfähigkeit an Veränderungen.

Der Autor ist Yash Mehta, ein Spezialist für IoT und Big Data Science.