Datenintegration
CRM-, ERP- oder CMS-System – Unternehmen sammeln über Jahre riesige Datenbestände in unter anderem diesen Systemen an. Eine der großen Herausforderungen: Das Wissen aus den Daten zu extrahieren und in einen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln. Damit dies gelingt, müssen Unternehmen sich mit Datenintegration beschäftigen und Daten strategisch zusammenzuführen.

Definition: Was ist Datenintegration?
Datenintegration bezeichnet den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellsystemen in einem Datenhaltungssystem, zum Beispiel einem Data Warehouse, zu konsolidieren.
Datenintegration ist in vielen Fällen eine Voraussetzung, um aussagekräftige Analysen und Prognosen zu erstellen. Damit eine Datenintegration unternehmerische Vorteile bringt, reicht die Implementierung technischer Systeme und Abläufe allerdings nicht aus. Genauso wichtig ist die Abstimmung auf die strategischen Unternehmensziele.
Warum ist Datenintegration wichtig?
Daten sind das Gold der digitalen Ära. Um es zu schürfen, müssen Unternehmen Daten aus verschiedenen Quellsystemen in der Zusammenschau betrachten. Bisher ist eine abteilungsübergreifende Analyse jedoch häufig mit viel manuellem Aufwand verbunden, wenn zunächst Daten aus verschiedene Systemen gezogen werden müssen. Das kostet Zeit und erfordert technisches Know-how.
Datenbasierte Entscheidungen ergänzen jedoch zunehmend subjektive Erfahrungswerte von Führungskräften. Daher ist es umso wichtiger, dass die Datenbasis nicht nur einen Teilausschnitt der Realität abbildet, sondern das ganze Bild zeigt.
Datenintegration ermöglicht genau diese abteilungsübergreifenden Analysen. Denn BI-Tools können nun auf einen umfassenden Datenbestand zugreifen. Für Anwender heißt das: Ihnen stehen mit wenigen Klicks datenbereinigte und qualitätsgesicherte Reports zur Verfügung. Das entlastet nicht nur die IT-Mitarbeiter, die ihre Arbeitszeit für andere wertschöpfende Tätigkeiten aufwenden können. Führungskräfte erhalten aufgrund der konsolidierten Datenbasis aussagekräftigere Reports und können strategische Entscheidungen schneller treffen.
Laut Forbes-Studie „The State of Enterprise Data Integration“ von 2020 betrachten 80 Prozent der Führungskräfte Datenintegration als Schlüssel für das reibungslose operative Geschäft. 67 Prozent der befragten Unternehmen nutzten Datenintegration bereits als Basis für ihre BI- und Analytics-Plattformen. 24 Prozent planten dies in den nächsten 12 Monaten einzuführen. In Zukunft ist Datenintegration für Unternehmen ein Muss.
Datenintegration – Beispiel aus dem Unternehmensalltag
Beispiele für Use Cases von Datenintegration finden sich in fast jeder Abteilung. Immer wenn eine 360-Grad-Sicht auf Kunden hilfreich ist oder Schnittstellentätigkeiten von Abteilungen besser synchronisiert werden sollen, vereinfacht Datenintegration den Arbeitsprozess.
Der Vertrieb erfasst beispielsweise die Entwicklung von Opportunities (individuelle Verkaufsprojekte) und Umsätzen pro Account, das Marketing die Kosten pro Lead und die Website-Zugriffe. Würde man die Entwicklung entlang der gesamten Customer Journey analysieren – vom ersten Kontakt bis zum Kaufabschluss und dem Kontakt zum Support – könnte man herausfinden, ob spätere Key Accounts bereits in einer frühen Phase der Customer Journey Gemeinsamkeiten aufweisen und das Marketing auf diese Zielgruppe fokussieren. Bisher müssen hierfür Daten aus verschiedenen Anwendungen manuell zusammengebracht werden. Mit einer hochautomatisierten Integration von Daten aus den unterschiedlichen Customer Touchpoints beschleunigen Unternehmen nicht nur die Analyse, sondern bringen mehr Transparenz in die Customer Journey.
Welche Marketingmaßnahmen lohnen sich und wo wird Geld versenkt? Facebook Ads, LinkedIn Anzeigen, E-Mail-Marketing-Software – im Marketing kommen viele verschiedene kostenpflichtige Tools zum Einsatz. Mit der richtigen Datenintegration Strategie gewinnen Teams eine Übersicht über Effektivität und Wirtschaftlichkeit ihrer Kampagnen.
Ohne Datenintegration Software müssten sich Anwender Auswertungen aus den verschiedenen Applikationen einzeln ziehen, die Daten manuell bereinigen und in ein einheitliches Format überführen, bevor sie die eigentliche Analyse beginnen können.
Mithilfe von Datenintegration Tools brauchen Anwender nur wenige Klicks, um einen abteilungsübergreifenden bereinigten Report zu ihrer Fragestellung zu erstellen.
3 Empfehlungen für Datenintegration Software
Am Markt finden Unternehmen Datenintegration Tools für die unterschiedlichsten IT-Infrastrukturen und Anforderungsprofile. Zu den etablierten und bestbewerteten Anbietern gehören Informatica, SAP und Microsoft.
Informatica
Die Anwendungen des Branchenführers bieten Datenintegrationslösungen für alle denkbaren IT-Infrastrukturen: on-premise, Cloud und hybride Modelle. Power Center ist die hochperformante, skalierbare Datenintegrationsanwendung, die metadatenbasiert arbeitet und das Herzstück der Integration bildet. Je nach Unternehmensanforderungen kann sie modular erweitert werden.
SAP
Auch SAP bietet eine Software zur Datenintegration. Das SAP Data Services Tool verbindet Datenintegration mit Data Quality Management und Datenbereinigung und bietet sich für alle Unternehmen an, die bereits verschiedene SAP-Anwendungen nutzen.
Microsoft
Microsoft bietet mit seiner Azure Data Factory eine Cloud-Plattform für Datenintegration, die sich optimal für hybride IT-Infrastrukturen eignet. Sowohl on-premise als auch Cloud-Daten von SaaS-Diensten können einfach von der Lösung erfasst und verarbeitet werden. Eine intuitive Oberfläche und smarte Automatisierungen, wie autonomes ETL, befähigen auch Mitarbeiter ohne Programmiererfahrung, die Datenintegration zu managen.
Weitere Anbieter finden Sie im ausführlichen Gartner „Datenintegration Software“-Vergleich.
Welche Vorteile bietet Cloud-Datenintegration?
Vor allem wenn Unternehmen viele SaaS-Applikationen verwenden, kann der Einsatz einer Cloud-Anwendung zur Datenintegration vorteilhaft sein. Denn nicht jede On-premise-Lösung lässt sich unkompliziert mit Cloud-Anwendungen vernetzen.
Im Übrigen sprechen viele Gründe für den Einsatz von Cloud-Datenintegration, die ganz allgemein für cloudbasierte Anwendungen gelten.
Eine Cloud-Plattform zur Datenintegration schont die internen IT-Ressourcen. Es muss nicht in neue Serverkapazitäten investiert werden, es fallen keine zusätzlichen Wartungszeiten an und die Anbindung von Cloud-Lösungen zur Datenintegration ist teilweise einfacher als die Implementierung und Schnittstellenkonfiguration derartiger Anwendungen on-premise.
Weitere Vorteile: Die Leistungsfähigkeit und Flexibilität der Cloud-Lösung. Die Anbieter wie Microsoft oder Amazon halten ihre Plattformen auf dem technologisch neuesten Stand. Sie bewältigen Belastungsspitzen ohne Probleme und Unternehmen können je nach Wachstum kurzfristig Kapazitäten hinzubuchen.
Häufige Fragen rund um Datenintegration
-
Wenn Geräte und Systeme innerhalb einer Abteilung vernetzt werden, um Daten zusammenzuführen, spricht man von horizontaler Datenintegration. Ein häufiger Anwendungsfall ist die industrielle Produktion. Daten zu sämtlichen Maschinen einer Produktionshalle werden in einer Software gebündelt, um einen störungsfreien Ablauf sicherzustellen. Vertikale Datenintegration bezeichnet dagegen die Vernetzung von Datenquellen aus unterschiedlichen Abteilungen, zum Beispiel Produktions- mit Logistiksystemen.
-
Je komplexer die bestehende Infrastruktur eines Unternehmens, desto anspruchsvoller die Auswahl und Implementierung geeigneter Datenintegration Software. Bei Parsionate bieten wir daher eine strategische Implementierungsbegleitung an, um den Prozess der Entscheidungsfindung abzukürzen und die Implementierung mit minimaler Beeinträchtigung des operativen Betriebs zu realisieren.
-
ETL steht für Extract, Transform und Load (Extrahieren, Transformieren, Laden). Die Abkürzung beschreibt damit einen möglichen Ablauf der Datenintegration. Gerade im Cloud-Bereich kann die Datenintegration aber auch im ELT-Verfahren erfolgen, d.h. die Transformation geschieht erst im Zielsystem. Teilweise wird der Begriff ETL-Prozess auch synonym zur Datenintegration verwendet, was jedoch nicht korrekt ist. Vergleicht man ETL-Tools mit aktueller Datenintegration Software, sind moderne Anwendungen breiter aufgestellt. Sie integrieren zum Teil Funktionen zum Datenqualitätsmanagement oder Master Data Management.
Datenintegration Healthcheck