Was ist Datenintegration?
Die Datenintegration ist ein grundlegender Bestandteil der Datenwissenschaft und -analyse. Daten können überwältigend sein und zu viele Daten aus verschiedenen Quellen bereitstellen, die sortiert werden müssen, um zeitnahe, effektive Geschäftsentscheidungen zu treffen. Die Datenintegration sortiert große strukturierte und unstrukturierte Datensätze, wählt Datensätze aus und strukturiert Daten, um gezielte Erkenntnisse und Informationen zu liefern. Die Datenintegration kann Daten aus Big Data, IoT, Anwendungen und einer Vielzahl von Standorten kombinieren. Auf diese Weise reduziert die Datenintegration das Chaos und das Rauschen von zu vielen unsortierten Daten und ermöglicht Querverweise auf Daten. Zusammengeführte Daten können ein einheitliches Bild liefern, wie z. B. ein einheitliches Bild der Betriebsabläufe, oder sie können organisiert werden, um die Daten besser nutzbar zu machen. Die Datenintegration kann Daten aus einer beliebigen Anzahl von Quellen kombinieren, sei es aus völlig unterschiedlichen Systemen und Anwendungen oder aus spezifischen Formaten wie Tabellenkalkulationen.
Die Datenintegration bereinigt und sortiert Informationen für verschiedene Zwecke, z. B. für Design und Entwicklung, Datenzusammenführung, Datenmigration und -replikation, Data Warehousing, Datenbereinigung, Datenmodellierung und Schnittstellen zu Dritten. Die Datenintegration ermöglicht auch die Verwaltung dieser Daten über ihre Quellen hinweg. Aus einem größeren Data Warehouse extrahierte Datensätze können in spezifische, einheitliche Berichte einfließen. Beispielsweise kann ein Blick auf Marketing- und Vertriebsdatensätze einen umfassenderen Bericht liefern.
Methoden der Datenintegration
- Stapelverarbeitung
- Integration in Echtzeit
- Cloud-basierte Integration
