Datenintegration erklärt: Warum sie für Unternehmen unverzichtbar ist

Daten sind das Herzstück moderner Unternehmen. Doch oft bleiben sie in isolierten Systemen gefangen. Erfahren Sie, wie Sie mit Hilfe der Datenintegration diese Silos aufbrechen, verschiedene Datenquellen miteinander verbinden und den vollen Wert der gesammelten Informationen ausschöpfen können.

• Definition: Was ist Datenintegration?
• Wann und wo werden Daten integriert?
• Arten der Datenintegration
• Vorteile: Warum ist Datenintegration so wichtig für Unternehmen
• How to Datenintegration: Ein Leitfaden
• Wohin entwickelt sich die Datenintegration in der Zukunft?

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben ein Restaurant mit mehreren Standorten und einem Lieferservice. Die Restaurantbestellungen werden in einem Kassensystem erfasst, während die Lieferbestellungen über eine App abgewickelt werden. Ohne die Zusammenführung der Daten würden diese Informationen in getrennten Systemen bleiben. Dies erschwert den Überblick über alle Bestellungen zu behalten erheblich. Mit einer effektiven Datenintegration hingegen fließen alle Daten in ein zentrales System. 

Auf diese Weise haben Sie jederzeit einen vollständigen Überblick über die beliebtesten Gerichte, die Spitzenzeiten, die Leistung jedes einzelnen Standorts und über welche App die Bestellung oder Tischreservierung kommt. So verwalten Sie Ihr Geschäft effizienter und bedienen Ihre Kund:innen gezielter.

Datenintegration (englisch Data Integration) bezeichnet die Zusammenführung und Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen in eine zentrale Struktur. Ziel der Data Integration ist es, eine vollständige Sicht auf die Daten zu schaffen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Datenintegration ist in den verschiedensten Unternehmen von großer Bedeutung, da Daten häufig in unterschiedlichen Formaten, Systemen oder Datenbanken vorliegen. Durch Data Integration werden Silos aufgebrochen und Datenquellen miteinander verknüpft. Dies erleichtert die Datenverarbeitung, verbessert die Datenqualität und ermöglicht ganzheitliche Analysen über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg.

Datenorchestrierung bezieht sich im Gegensatz zur Datenintegration auf die Steuerung und Koordination von Datenflüssen zwischen verschiedenen Systemen, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit und am richtigen Ort verfügbar sind. Datenintegration bewerkstelligt beispielsweise die Zusammenführung von Online- und Offline-Verkaufsdaten, während Datenorchestrierung dafür sorgt, dass diese Daten in Echtzeit aktualisiert werden und für Berichte zur Verfügung stehen.

Datenintegration findet überall dort statt, wo Informationen aus unterschiedlichen Quellen, Systemen oder Formaten zusammengeführt werden müssen. Dadurch soll eine einheitliche und nutzbare Datengrundlage geschaffen werden.

Dies geschieht häufig in Unternehmen, die Daten aus verschiedenen Abteilungen, wie Vertrieb, Marketing und Buchhaltung, bündeln möchten. Typische Szenarien sind der Aufbau von Data Warehouses, in denen alle Unternehmensdaten zentral zusammenlaufen, oder die Integration von Kundendaten aus unterschiedlichen Systemen in eine einzige CRM-Plattform.

CRM-Systeme in Unternehmen: Ein Unternehmen integriert Kundendaten aus verschiedenen Quellen wie E-Mail-Marketing-Tools, Vertriebssystemen und Kundensupport-Plattformen in ein zentrales CRM-System. Dadurch entsteht eine umfassende Sicht auf die Kund:innen und ermöglicht eine personalisierte Kommunikation und verbesserte Kundenbeziehungen.

Patientendaten im Gesundheitswesen: In einem Krankenhaus werden Patientendaten aus unterschiedlichen Systemen wie Labor, Radiologie und elektronischen Patientenakten integriert. Ärzt:innen und Pflegekräfte erhalten somit einen vollständigen Überblick über den Gesundheitszustand einer zu behandelnden Person und können diese präziser diagnostizieren und behandeln.

Kontodaten im Bankwesen: Eine Bank integriert Daten aus verschiedenen Systemen wie Kreditkartenabrechnungen, Girokonten und Hypotheken in eine zentrale Datenbank. Dies ermöglicht es unter der Voraussetzung eines gelungenen Datenbankmanagements, Kund:innen einen umfassenden Überblick über ihre Finanzprodukte zu bieten und Cross-Selling-Möglichkeiten wie personalisierte Kreditangebote zu identifizieren.

Es gibt verschiedene Arten der Datenintegration, die je nach Bedarf und Infrastruktur eines Unternehmens eingesetzt werden können. Jede dieser Methoden hat je nach Komplexität und Datenanforderungen ihre spezifischen Anwendungsfälle und Vorteile. Hier einige Beispiele:

Daten aus verschiedenen Quellen werden manuell extrahiert, transformiert und in ein zentrales System eingegeben. Dies ist zwar zeitaufwendig, kann aber in kleineren Unternehmen mit geringen Datenvolumina praktikabel sein. Ein Beispiel ist das manuelle Zusammenführen von Excel-Daten aus verschiedenen Abteilungen.

Hierbei werden spezielle Softwarelösungen, sogenannte Middleware, eingesetzt, um Daten aus verschiedenen Systemen zu verknüpfen. Ein Beispiel ist das Synchronisieren von Daten aus einem E-Commerce-Shop und einem ERP-System.

Bei dieser Methode werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in das gewünschte einheitliche Format transformiert und in ein zentrales Data Warehouse geladen. Dazu gehört beispielsweise die Integration von Daten aus CRM- und Buchhaltungssystemen in ein zentrales Reporting-System.

Mithilfe von Programmierschnittstellen (APIs) können Daten in Echtzeit zwischen Systemen ausgetauscht werden. APIs ermöglichen die nahtlose Verbindung unterschiedlicher Softwarelösungen, ohne dass manuelle Datenübertragungen erforderlich sind. Ein Beispiel wäre die Echtzeit-Integration von Kundendaten zwischen einem CRM-System und einem Helpdesk-Tool. Dadurch können Anfragen im Kundenservice schneller bearbeitet werden.

Bei der virtuellen Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen in Echtzeit integriert, ohne dass sie in ein zentrales Repository kopiert werden müssen. Ein virtueller Layer wird verwendet, um auf die verschiedenen Quellen zuzugreifen und die Daten zu kombinieren. Dies ist besonders nützlich für Echtzeit-Analysen, bei denen die Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Dashboard angezeigt werden, beispielsweise in Business Intelligence-Systemen.

Gut zu wissen: Virtuelle Datenintegration kann die Datenbereitstellung drastisch beschleunigen, da sie keine physischen Kopien der Daten benötigt. So erhalten Unternehmen in Echtzeit einen umfassenden Überblick, ohne auf aufwendige ETL-Prozesse angewiesen zu sein.

Daten werden in regelmäßigen Abständen in großen Mengen aus verschiedenen Quellen gesammelt und verarbeitet. Diese Methode eignet sich gut für große Datenmengen (Big Data), die nicht in Echtzeit verarbeitet werden müssen.

Bei dieser Methode werden Daten von einer Quelle in eine andere kopiert, sodass beide Systeme über dieselben Daten verfügen. Dies wird häufig verwendet, um eine Echtzeitkopie von Datenbanken zu erstellen oder Datenbanken über mehrere Standorte hinweg synchron zu halten. Ein Beispiel ist die Replikation von Produktionsdaten auf eine Backup-Datenbank zur Sicherstellung der Datenverfügbarkeit.

Daten sind für Unternehmen von essenzieller Bedeutung. Anhand von Daten können beispielsweise Kund:innen gezielt angesprochen, Prozesse effizienter gestaltet und fundierte strategische Entscheidungen getroffen werden. Folgende Vorteile bringt die Integration von Unternehmensdaten in ein zentrales System mit sich:

• Effizienzsteigerung: Die Datenintegration reduziert den manuellen Aufwand für die Datenzusammenführung und ermöglicht einen reibungslosen Informationsfluss zwischen den Systemen.
• Zugang zu umfassenden Datenmengen: Künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Modelle benötigen große, qualitativ hochwertige Datensätze, um präzise Vorhersagen und Analysen durchführen zu können. Durch Datenintegration wird die Datengrundlage für Algorithmen des Maschinellen Lernens verbessert.
• Bessere Datenqualität: Die Integration hilft, Redundanzen und Inkonsistenzen in den Daten zu vermeiden. Dies erhöht die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen. Insgesamt verbessert sich so der Wert der Daten und Fehler werden vermieden.
• Geringere Kosten: Durch die Automatisierung des Datentransfers und die Reduzierung isolierter Systeme können Unternehmen ihre Betriebskosten senken.
• Schnellere Reaktionsfähigkeit: Integrierte Daten ermöglichen es Unternehmen, durch sofortigen Zugriff auf aktuelle Informationen schnell auf Marktveränderungen und Kundenbedürfnisse zu reagieren.
• Bessere Entscheidungsfindung: Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen erhalten Unternehmen eine vollständige und konsistente Sicht auf ihre Geschäftsprozesse und können so fundierte Entscheidungen treffen

Erfahren Sie, wie Sie die Datenintegration in Ihrem Unternehmen erfolgreich umsetzen können, welche Voraussetzungen dafür gegeben sein müssen und welche Tools und Fähigkeiten Sie benötigen.

Die folgenden Voraussetzungen gewährleisten, dass Daten nahtlos zusammengeführt, verarbeitet und nutzbar gemacht werden können.

• Datenbankkenntnisse und SQL: Für eine effiziente Datenintegration sind fundierte Kenntnisse in der Datenbankverwaltung und in SQL (Structured Query Language) erforderlich. SQL wird verwendet, um Daten aus relationalen Datenbanken zu extrahieren und zu transformieren.
• Datenmodellierung: Bei der Datenmodellierung wird die Struktur der integrierten Daten geplant. So können die Daten in einer logischen und nutzbaren Weise gespeichert werden. Beispielsweise muss bei der Integration von Kundendaten sichergestellt werden, dass alle relevanten Attribute wie Kontaktinformationen und Kaufhistorie konsistent miteinander verknüpft werden.
• Kenntnisse über Datenanalysewerkzeuge: Neben der Integrationskompetenz sollten Sie auch über Kenntnisse in Datenanalysetools verfügen, um die integrierten Daten sinnvoll auswerten und visualisieren zu können.

Bevor Sie mit Data Integration beginnen, sollten Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer Datenquellen durchführen. Dazu gehören interne Systeme wie CRM, ERP, Datenbanken, Cloud-Anwendungen sowie externe Quellen wie APIs oder Datenanbieter. Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Unternehmen Daten aus seinem Onlineshop, seinem Lagerverwaltungssystem und seinem Customer Relationship Management System zusammenführen.

Sobald die Datenquellen identifiziert sind, ist es wichtig, eine klare Datenstrategie festzulegen. Wollen Sie die Daten in einem Data Warehouse für historische Analysen speichern oder in Echtzeit über eine API abrufen? Je nach Zielsetzung können sich die Architektur und der Integrationsprozess unterscheiden. Das E-Commerce-Unternehmen könnte das Data Warehouse nutzen, um Trendanalysen der Verkaufszahlen der letzten Jahre durchzuführen, oder die Echtzeitintegration, um Lagerbestände sofort zu aktualisieren oder auf Kundeninteraktionen zu reagieren.

Vor der Integration ist eine umfassende Datenbereinigung erforderlich, um Qualität und Konsistenz zu gewährleisten. Dies beinhaltet die Entfernung von Dubletten, die Korrektur von Inkonsistenzen und die Identifizierung fehlerhafter Daten, die den Integrationsprozess stören könnten. In vielen Fällen können Daten aus verschiedenen Quellen unterschiedlich formatiert sein oder unvollständige Werte enthalten, was die Datenverarbeitung erschwert. Daher müssen die Daten standardisiert und harmonisiert werden, um eine reibungslose Integration zu ermöglichen.

Im E-Commerce kann dies bedeuten, dass doppelte Kundendaten aus CRM und Online-Shop identifiziert und gelöscht werden, um sicherzustellen, dass nur valide und aktuelle Informationen für die weitere Nutzung zur Verfügung stehen. Diese gründliche Vorbereitung ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die anschließende Datenintegration reibungslos verläuft und die Daten für aussagekräftige Analysen und Berichte verwendet werden können.

Insbesondere große Unternehmen sammeln Daten in Data Warehouses. Folgende Tools sind dabei hilfreich:

ETL-Tools (Extract, Transform und Load) extrahieren Daten aus verschiedenen Quellen, transformieren sie in ein einheitliches Format und laden sie in ein zentrales System. Diese Tools sind besonders nützlich, wenn Daten aus unterschiedlichen Formaten zusammengeführt werden müssen. Unternehmen wie Banken nutzen ETL, um Daten aus ihren Filialen in zentrale Data Warehouses zu integrieren.

Middleware ermöglicht die Verbindung von Systemen und Datenbanken, ohne dass die Daten physisch bewegt werden müssen. So können Daten in Echtzeit abgerufen und gemeinsam genutzt werden. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise seine Lager-, Bestell- und Vertriebssysteme über Middleware synchronisieren, um Lagerbestände und Verkäufe in Echtzeit zu aktualisieren.

Eine Data Cloud dient als zentrale Plattform, in der alle Unternehmensdaten zusammengeführt und harmonisiert werden können. Diese harmonisierten Daten sind für die Künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen von großer Bedeutung, da integrierte Datensätze die Grundlage für präzise Analysen und Vorhersagen bilden. Mit konsistenten und bereinigten Daten können KI-Modelle fundierte Erkenntnisse liefern und die Entscheidungsfindung automatisieren.

Mit der Salesforce Data Cloud können Sie Daten aus allen Bereichen Ihres Unternehmens nahtlos integrieren und in Echtzeit nutzen. Die leistungsstarke Plattform ist tief in die Salesforce-Plattform integriert und verknüpft Daten aus verschiedenen Systemen. Durch die Zusammenführung externer Data Lakes und Data Warehouses direkt in Ihre CRM-Workflows schafft die Data Cloud eine 360-Grad-Sicht auf alle Kund:innen und eröffnet völlig neue Möglichkeiten für präzise Analysen und KI-gesteuerte Entscheidungen – ideal für Unternehmen, die ihre Datenintegration auf die nächste Stufe heben wollen und die Kundenbindung stärken wollen.