DataIntegrationVerfahren

DataIntegrationVerfahren bezeichnet Verfahren und Techniken zur Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen zu einem integrierten Sicht- oder Nutzungsbestand. Ziel ist es, konsistente, gut auffindbare Daten für Analysen, Berichte und operative Anwendungen bereitzustellen.

Zu den zentralen Ansätzen gehören ETL (Extract, Transform, Load), ELT (Extract, Load, Transform), Data Federation bzw. Datenvirtualisierung, Replikation und events-/Nachrichtenbasierte Integrationen. Beim ETL/ELT werden Daten aus Quellsystemen extrahiert, transformiert (Bereinigungen, Normalisierung, Mapping) und in ein Zielsystem geladen. Data Federation oder Virtualisierung ermöglichen den Zugriff auf verteilte Daten, ohne physische Kopien zu erzeugen, während Replikation kontinuierliche Kopien von Daten in Zielsysteme pflegt.

Architektur- und Plattformoptionen variieren je nach Anforderungen: zentrale Data Warehouses, Data Lakes, Data Lakeshouse- oder Data-Mesh-Ansätze sowie hybride Modelle, die On-Premises und Cloud kombinieren. Je nach Anwendungsfall können relationale, spaltenorientierte oder dokumentbasierte Speichersysteme sowie API-basierte Zugriffe eingesetzt werden. Automatisierung, Orchestrierung und Metadata-Management spielen eine wichtige Rolle.

Herausforderungen umfassen Datenqualität, Datenduplizierung, Schemaänderungen, Latenzzeiten und Sicherheitsaspekte. Zudem sind Governance, Datenschutz (etwa DSGVO), Compliance, Skalierbarkeit und konsistente Data Lineage zentrale Themen. Standards, Schnittstellen und Formate wie APIs, REST, JSON, XML sowie Metadatenmodelle unterstützen die Interoperabilität.

Anwendungsfelder liegen in Business Intelligence, Reporting, Master Data Management, Data Science und maschinellem Lernen. Data-Integration-Verfahren ermöglichen so eine fundierte Entscheidungsgrundlage, operative Transparenz und effiziente Nutzung von Datenressourcen.