Von Datenübernahme zu Datenintegration

Datenübernahme und Datenintegration werden oft synonym verwendet. Obwohl beide Begriffe mit effektiver Datenverwaltung zu tun haben, haben sie unterschiedliche Bedeutungen und Ziele.

Dieser Artikel diskutiert, wie Datenübernahme und -integration miteinander verbunden sind und wie sie Unternehmen helfen können, ihre Daten effizient zu verwalten.

Was ist Datenübernahme?

Datenübernahme ist das Sammeln von Rohdaten aus verschiedenen Quellen und deren Übertragung an ein Ziel, damit Teams darauf zugreifen können.

Die Quellen können einfache Tabellen, Consumer- und Business-Anwendungen, externe Sensoren oder das Internet umfassen. Ziele können eine Datenbank, ein Data-Warehouse oder ein Data-Lake sein.

Datenübernahme wendet keine Transformationen oder Verifizierungsprotokolle auf die gesammelten Daten an. Daher ist sie in der Regel der erste Schritt in einer Datenpipeline.

Batch- vs. Streaming-Datenübernahme

Es gibt drei Haupttypen von Datenübernahmeprozessen – Batch, Streaming und Hybrid. Unternehmen sollten den auswählen, der mit dem Typ und Umfang der gesammelten Daten und den Geschäftsanforderungen übereinstimmt.

Sie sollten auch berücksichtigen, wie schnell sie neue Daten für den Betrieb ihres Produkts oder ihrer Dienstleistung benötigen.

Batch-Datenübernahme: Der Datenübernahmeprozess läuft in regelmäßigen Abständen, um Gruppen von Daten aus mehreren Quellen batchweise abzurufen. Benutzer können Trigger-Ereignisse oder einen bestimmten Zeitplan definieren, um den Prozess zu starten.

Streaming oder Echtzeit-Datenübernahme: Bei der Streaming-Datenübernahme können Benutzer Daten abrufen, sobald sie erstellt werden. Es ist ein Echtzeitprozess, der Daten kontinuierlich an bestimmte Ziele lädt.

Hybrid: Wie der Name schon sagt, mischt die hybride Datenverarbeitung Batch- und Echtzeit-Techniken. Die hybride Übernahme nimmt Daten in kleineren Batches auf und verarbeitet sie in sehr kurzen Zeitabständen.

Unternehmen sollten für zeitkritische Produkte oder Dienstleistungen entweder Echtzeit- oder Hybrid-Übernahmetechniken verwenden,

Herausforderungen bei der Datenübernahme

Eine der größten Herausforderungen ist das ständig wachsende Volumen und die Vielfalt der Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen können. Beispielsweise sind Internet-of-Things-(IoT)-Geräte, soziale Medien, Utility- und Transaktions-Apps usw. einige der vielen verfügbaren Datenquellen.

Es ist jedoch eine Herausforderung, Architekturen zu erstellen und zu maintainen, die eine low-latency-Datenlieferung zu minimalen Kosten ermöglichen.

Der folgende Abschnitt gibt einen kurzen Überblick über einige Übernahmetools, die bei diesen Problemen helfen können.

Tools für die Datenübernahme

Improvado

Improvado ist ein Tool für die Erfassung von Marketing-Daten. Es führt mehrere Erfassungsvorgänge automatisch aus und unterstützt über 200 Marketing-Datenquellen, darunter Google und Facebook Ads, Google Ad Manager, Amazon Advertising usw.

Apache Kafka

Apache Kafka ist eine Open-Source-Plattform mit hoher Leistung, die große Datenmengen mit geringer Latenz aufnehmen kann. Sie eignet sich für Unternehmen, die Echtzeitprozesse für Streaming-Analytics erstellen möchten.

Apache NiFi

Apache NiFi ist ein funktionales Tool mit geringer Latenz, hoher Durchsatzleistung und Skalierbarkeit. Es verfügt über eine intuitive browserbasierte Benutzeroberfläche, mit der Benutzer Datenübernahmeprozesse schnell entwerfen, steuern und überwachen können.

Was ist Datenintegration?

Der Prozess der Datenintegration vereint Daten aus mehreren Quellen, um eine integrierte Ansicht zu bieten, die eine aussagekräftigere Analyse und bessere Entscheidungsfindung ermöglicht.

Datenintegration ist ein schrittweiser Prozess. Der erste Schritt führt die Datenübernahme durch, bei der sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten aus mehreren Quellen wie IoT-Sensoren, CRM-Systemen, Consumer-Anwendungen usw. aufgenommen werden.

Als Nächstes werden verschiedene Transformationen angewendet, um die Daten zu bereinigen, zu filtern, zu verifizieren, zu aggregieren und zu kombinieren, um ein konsolidiertes Dataset zu erstellen. Schließlich werden die aktualisierten Daten an ein bestimmtes Ziel wie ein Data-Lake oder ein Data-Warehouse gesendet, um direkt verwendet und analysiert zu werden.

Warum ist Datenintegration wichtig?

Unternehmen können durch automatisierte Datenintegrationsverfahren, die Daten bereinigen, filtern, verifizieren, kombinieren, aggregieren und viele andere wiederkehrende Aufgaben ausführen, viel Zeit sparen.

Solche Praktiken erhöhen die Produktivität des Daten-Teams, da sie mehr Zeit damit verbringen, an wertvolleren Projekten zu arbeiten.

Außerdem helfen Datenintegrationsprozesse dabei, die Qualität von Produkten oder Dienstleistungen zu erhalten, die auf Machine-Learning-(ML)-Algorithmen angewiesen sind, um dem Kunden Wert zu bieten. Da ML-Algorithmen saubere und aktuelle Daten erfordern, können Integrations-Systeme helfen, indem sie Echtzeit- und genaue Daten-Feeds bereitstellen.

Beispielsweise benötigen Börsen-Apps ständig Daten-Feeds mit hoher Genauigkeit, damit Anleger zeitnahe Entscheidungen treffen können. Automatisierte Datenintegrations-Pipelines stellen sicher, dass solche Daten schnell und fehlerfrei geliefert werden.

Typen von Datenintegration

Wie die Datenübernahme hat auch die Datenintegration zwei Typen – Batch- und Echtzeit-Integration. Batch-Datenintegration nimmt Gruppen von Daten in regelmäßigen Abständen auf und wendet Transformations- und Verifizierungsprotokolle an.

Echtzeit-Datenintegration wendet dagegen Datenintegrationsprozesse kontinuierlich an, sobald neue Daten verfügbar werden.

Herausforderungen bei der Datenintegration

Da Datenintegration Daten aus verschiedenen Quellen in ein einziges, sauberes Dataset kombiniert, besteht die größte Herausforderung in den unterschiedlichen Datenformaten.

Doppelte Daten sind eine große Herausforderung, bei der es zu Doppelungen kommt, wenn Daten aus mehreren Quellen kombiniert werden. Beispielsweise können Daten im CRM identisch mit denen aus sozialen Medien-Feeds sein. Solche Doppelungen beanspruchen mehr Speicherplatz und verringern die Qualität von Analyseberichten.

Außerdem ist die Datenintegration so gut wie die Qualität der eingehenden Daten. Beispielsweise kann die Integrations-Pipeline brechen, wenn Benutzer Daten manuell im Quellsystem eingeben, da die Daten wahrscheinlich zahlreiche Fehler enthalten.

Es gibt jedoch, wie bei der Datenübernahme, Unternehmen, die einige Integrations-Tools verwenden können, um bei diesem Prozess zu helfen, wie im folgenden Abschnitt diskutiert.

Datenintegrations-Tools

Talend

Talend ist ein beliebtes Open-Source-Datenintegrations-Tool mit verschiedenen Datenqualitäts-Management-Funktionen. Es hilft Benutzern bei der Datenbereitung und der Änderungserfassung (CDC). Es ermöglicht auch den schnellen Umzug von Daten in Cloud-Daten-Warehouse.

Zapier

Zapier ist eine leistungsstarke No-Code-Lösung, die mit verschiedenen Business-Intelligence-Anwendungen integriert werden kann. Benutzer können Trigger-Ereignisse erstellen, die zu bestimmten Aktionen führen. Ein Trigger-Ereignis kann beispielsweise eine Lead-Generierung sein und eine Aktion kann das Kontaktieren der Leads per E-Mail sein.

Jitterbit

Jitterbit ist eine vielseitige Low-Code-Integrationslösung, die es Benutzern ermöglicht, automatisierte Workflows über das Cloud Studio, eine interaktive grafische Oberfläche, zu erstellen. Es ermöglicht auch die Erstellung von Apps mit minimalem Code, um Geschäftsprozesse zu verwalten.

Daten für Sie arbeiten lassen

Unternehmen müssen neue Wege schaffen, damit ihre Daten für sie arbeiten, anstatt umgekehrt. Während ein robuster Datenübernahmeprozess der erste Schritt ist, ist ein flexibles und skalierbares Datenintegrations-System die richtige Lösung.

Es ist daher kein Wunder, dass Integration und Übernahme zu den aktuellen Trends in der heutigen digitalen Ära gehören.

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