Was ist moderne Datenintegration?
Vor zwanzig Jahren bestand die Datenintegration in der Umwandlung und Übertragung von Daten aus lokalen Datenquellen wie Geschäftsanwendungen in lokale Data Warehouses, meist in großen Stapeln, durch hoch konfigurierte Datenintegrationssysteme. Diese ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) wurden in der Regel in den geschäftsfreien Zeiten geplant, damit die Daten dem Unternehmen am nächsten Tag für Analysen und Berichte zur Verfügung standen.
Insofern hat sich nicht viel geändert, als Daten immer noch umgewandelt und zwischen Systemen verschoben werden müssen, um einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen. Allerdings gibt es heute exponentiell mehr Datenquellen (mit ständig neuen Datenquellen), nahezu unendliche Datenmengen (die von IoT-Sensoren, mobilen Geräten und anderen unterschiedlichen Quellen generiert werden) und einen sofortigen Bedarf an Daten (für Echtzeit-Geschäftsprozesse, Algorithmen für maschinelles Lernen und die kontinuierliche Aktualisierung von Kundendaten). Die Stapelverarbeitung allein kann mit dem unmittelbaren Bedarf an Dateneinblicken nicht Schritt halten, was den Bedarf an Echtzeitdaten und -bewegungen unterstreicht. Und lokale Anwendungen und Data Warehouses können nicht effizient und effektiv auf den schwankenden Datenbedarf skaliert werden, was das Zeitalter des Cloud Computing und des Cloud Data Warehouse einleitet.
Moderne Datenintegration umfasst die Datenintegrationstools, Architekturen und Stile, die für eine effiziente und effektive Datenverarbeitung in der heutigen schnelllebigen, datengesteuerten Wirtschaft erforderlich sind. In diesem Blog werde ich die Datenintegrationstools erörtern, die datengesteuerte Unternehmen wie das Ihre benötigen, um die Art von Wert zu liefern, die den Erfolg Ihres Unternehmens vorantreiben wird. Insbesondere werde ich mich auf die Notwendigkeit eines schnellen Ingestion-Tools konzentrieren und darauf, wie diese neueste Ergänzung des modernen Datenintegrationsstapels mehr Benutzern ermöglicht und dem Unternehmen einen größeren Nutzen bringt.
Datenintegration in der Cloud
Cloud Data Warehouse
Ein Cloud-Data-Warehouse ist als Repository für die Datenerfassung und -analyse von zentraler Bedeutung für jede Datenintegrationsaktivität. Cloud-Data-Warehouses wie Snowflake, Redshift, Databricks und andere sind in der Lage, strukturierte oder unstrukturierte Daten aller Art und Größe zu hosten. Ihre inhärente Elastizität macht sie ideal für extrem große und ständig wachsende Datensätze. Ein weiterer Vorteil des Cloud-Data-Warehouses sind die Möglichkeiten von ELT - die Nutzung der Rechenleistung des Cloud-Data-Warehouses zur Umwandlung von Daten vor Ort. Dies wiederum ist ein treibender Faktor für die Beliebtheit des Quick-Ingestion-Tools.
Plattform für Datenintegration und Datenverwaltung
Datenintegrations- und Datenverwaltungsplattformen bilden seit Jahrzehnten das Herzstück von IT-Organisationen und sind für jedes Unternehmen, das Zugang zu seinen Daten benötigt, unerlässlich. Diese Plattformen ermöglichen es hochqualifizierten, technischen Benutzern, Datenendpunkte zu verbinden, Daten zu extrahieren, umzuwandeln und anzureichern und die Prozesse und Pipelines für die Datenbewegung zu verwalten. Datenintegrations- und Datenverwaltungsplattformen können problemlos große Datenmengen verarbeiten und sind daher für die Big-Data-Initiativen eines jeden Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Eine moderne Datenintegrations- und Datenverwaltungsplattform sollte idealerweise Cloud-basiert sein, native Konnektivität zu vielen modernen und beliebten Datenquellen, sowohl vor Ort als auch in der Cloud, bieten und leicht skalierbar sein, um die Leistungsfähigkeit der angeschlossenen Systeme zu erreichen oder zu übertreffen.
API- und API-Management-Funktionen
API- und API-Verwaltung ermöglicht die Automatisierung des ereignisbasierten Datenaustauschs zwischen Anwendungen, sowohl intern als auch extern. Mit einer ordnungsgemäßen API-Verwaltung können Unternehmen die Bereitstellung von Echtzeitdaten für eine effiziente Application Integration optimieren und den Datenaustausch rationalisieren, um sicherzustellen, dass alle angeschlossenen Systeme über die relevantesten und aktuellsten Daten verfügen, um Vollständigkeit und Genauigkeit zu gewährleisten. Ein modernes API-Verwaltungstool sollte den branchenweit anerkannten Standards für das API-Design entsprechen, ein Portal für die einfache Suche nach verfügbaren APIs bieten und den API-Zugang, die Versionskontrolle und die Datenbereitstellung sicher verwalten.
Quick Ingestion Tool
Das Quick-Ingestion-Tool ist die jüngste Ergänzung des modernen Datenintegrations-Stacks und zielt darauf ab, sowohl technischen als auch nicht-technischen Benutzern einen sofortigen ROI zu ermöglichen. Diese auf Benutzerfreundlichkeit und Erschwinglichkeit ausgelegten Tools ermöglichen es Unternehmen jeder Größe, die Vorteile der Cloud durch einen vollständig verwalteten Service zu nutzen, der wenig bis gar keine Entwicklung oder Programmierung erfordert. Im modernen Datenintegrations-Stack sollte ein schnelles Ingestion-Tool eine einfache Konnektivität zu gängigen Datenquellen, einen einfachen Zugriff auf Cloud-Data-Warehouses, erschwingliche Preisoptionen und einen unkomplizierten Einblick in die Datenmengen bieten.
Datenintegration für die breite Masse verfügbar machen
Vor nicht allzu langer Zeit war die Datenintegration etwas, das großen Unternehmen vorbehalten war, um Unternehmensdaten aus vielen verschiedenen Quellen in einer einheitlichen Ansicht zu verarbeiten. Sogar Anbieter von Datenintegrationslösungen konzentrierten sich auf diese großen Unternehmen, indem sie ihre Produkte als "Enterprise Data Integration"-Plattformen bezeichneten. Die Kosten für diese Datenintegrationslösungen und der Umfang und die Tiefe der Funktionen, die sie bieten, begrenzten jedoch den ROI für kleinere Organisationen und Unternehmen, die nicht in der Lage waren, den vollen Funktionsumfang der Plattform zu nutzen, oder, einfacher gesagt, die sich die Plattform nicht leisten konnten.
Heute muss jedoch jedes Unternehmen, unabhängig von seiner Größe, in der Lage sein, Daten zu verwalten, um zu überleben. Moderne Unternehmen, ob groß oder klein, nutzen die Cloud, um Geschäftsanwendungen effizient zu hosten (z. B. Workday, Salesforce, Marketo und sogar Shopify, HubSpot und BambooHR), und benötigen effektive Methoden zur Gewinnung von Geschäftsinformationen, die zum Wachstum des Unternehmens beitragen.
Das Quick-Ingestion-Tool macht die Integration für die breite Masse verfügbar. Große Unternehmen können eine viel größere Datenintegrationsplattform mit einer Selbstbedienungsfunktion ergänzen, die alle Personen einbezieht und den Geschäftsführern schnellere Dateneinblicke liefert. Für kleinere Unternehmen ermöglicht ein Quick-Ingestion-Tool die Datenintegration mit einer Einfachheit und Erschwinglichkeit, die besser zu den Vorteilen der Cloud passt. In jedem Fall bieten Quick-Ingestion-Tools einen Mehrwert, erschließen das Datenpotenzial und revolutionieren die Wirtschaft der Datenintegration.
Anwendungsfälle für Datenintegrations-Tools
Datenreplikation
Bei der Datenreplikation handelt es sich um eine Einwegkopie der Daten von dem Ort, an dem sie generiert werden - z. B. ein betriebliches Point-of-Sales-System oder ein CRM-System - zu dem Ort, an dem sie für die Planung, Prognose und Erkenntnisgewinnung analysiert werden können.
Es gibt verschiedene Arten der Datenreplikation:
- Vollständige Tabellenreplikation - Bei dieser Art der Datenreplikation werden die Daten aus einer Quelltabelle vollständig in die Zieltabelle kopiert. In der Regel müssen bei einer vollständigen Tabellenreplikation auch die Schemata zwischen diesen relationalen Datenbanken synchronisiert werden. Diese Methode kann zeitaufwändig sein und eine erhebliche Netzwerkbandbreite erfordern.
- Inkrementelle Replikation - Diese Art der Datenreplikation, die manchmal auch als Change Data Capture bezeichnet wird, ist in der Regel schlüsselbasiert oder logbasiert. Sie identifiziert Änderungen in den Quellsystemen und überträgt nur diese Änderungen an das Ziel.
Ein Quick-Ingestion-Tool ist ideal für diese Art der Datenintegration, da bei der Verschiebung der Daten kaum oder gar keine Datenumwandlung erforderlich ist. Hier erhalten Unternehmensanalysten Zugang zu den Daten, wann und wo sie sie benötigen, ohne dass die IT-Abteilungen jedes Mal zum Engpass werden, wenn eine neue Datenquelle hinzugefügt wird. Auf diese Weise können Analysten nicht nur zeitkritisch auf wichtige Datensätze zugreifen, sondern die IT-Abteilungen können sich auf weitaus größere Integrationsbemühungen konzentrieren, die dem langfristigen Erfolg des Unternehmens dienen.
Migration von Daten
Bei der Datenmigration werden Daten von einem Datenspeicher, z. B. einem Data Lake oder Data Warehouse, in einen anderen Datenspeicher verschoben. Normalerweise sind Datenmigrationen Teil einer größeren organisatorischen Anstrengung, Daten von lokalen Datenquellen (wie Oracle, Teradata oder SAP) in Cloud-basierte Datenspeicher wie Snowflake, Redshift, Databricks und andere zu verschieben. Immer häufiger werden jedoch Daten zwischen Cloud-Datenspeichern migriert, so dass Unternehmen von Kosteneinsparungen zwischen konkurrierenden Cloud-Plattformen profitieren oder sogar eine Multi-Cloud-Strategie verfolgen können.
Für diese Art der Datenintegration ist ein schnelles Ingestion-Tool ideal, denn Geschwindigkeit ist das A und O. Es besteht keine Notwendigkeit, komplexe ETL-Datenpipelines zu erstellen, zu testen und einzusetzen. Wählen Sie einfach aus der Liste der vorkonfigurierten Konnektoren für Datenquellen und Zielsysteme wie Cloud Data Warehouses aus und lassen Sie die Daten ungehindert fließen. Als verwalteter Service stellt der SaaS-Anbieter außerdem sicher, dass der Prozess angemessen skaliert wird, um optimale Leistung, minimale Ausfallzeiten und maximale Datenverfügbarkeit zu gewährleisten.
Datenanalyse
Unternehmen analysieren seit Jahrzehnten Daten und nutzen ETL-Datenpipelines, um die Datenqualität zu verbessern, und komplexe SQL-Codierung, um Dateneinblicke zu erhalten. Mit dem wachsenden Datenvolumen steigt jedoch auch die Nachfrage nach schnelleren Analysen. Unternehmensanalysten können nicht mehr stundenlang, geschweige denn tagelang warten, bis sie die Daten erhalten, die sie für wichtige Entscheidungen benötigen. Quick-Ingestion-Tools ermöglichen nicht nur die häufige und schnelle Übertragung von Daten aus unterschiedlichen Quellen und Anwendungen in Cloud-Data-Warehouses und Data Lakes, sondern sie sind auch so einfach und benutzerfreundlich, dass alle Personen in einem Unternehmen jederzeit und überall auf die benötigten Daten zugreifen können.
Der Wert von modernen Datenintegrationswerkzeugen
Moderne Datenintegrationsprozesse werden nicht mehr durch eine "Do-it-all"-Plattform für die erfahrensten ETL-Spezialisten definiert. Es hat sich ein neuer Trend entwickelt. Ein Trend, der es Datenbesitzern unabhängig von ihren technischen Fähigkeiten ermöglicht, auf die benötigten Daten zuzugreifen, wann und wo sie sie benötigen. Ein Werkzeug zur schnellen Dateneingabe:
- Ermöglicht Selbstbedienung für technische und nichttechnische Dateneigentümer.
- Bricht Datensilos auf und bietet schnelleren Zugriff auf Daten für Analysen.
- Vereinfacht die Modernisierung in der Cloud mit vorgefertigten Datenpipelines.
- Bietet eine erschwingliche Lösung für Unternehmen jeder Größe, um die heutigen Integrationsinitiativen voranzutreiben.
Ein Tool für die schnelle Dateneingabe ist für den heutigen Geschäftserfolg von entscheidender Bedeutung und sollte zur modernen Datenintegrations-Toolbox eines jeden Unternehmens gehören.
