Datenintegrationspunkte

Datenintegrationspunkte bezeichnen definierte Stellen, an denen Daten zwischen Systemen, Anwendungen oder Datenplattformen ausgetauscht, transformiert oder orchestriert werden. Sie bilden die Knotenpunkte in einer Integrationsarchitektur, über die Datentransfers initiiert und überwacht werden.

Zu den gängigen Typen gehören API-Schnittstellen (REST, GraphQL), Messaging- und Event-Systeme (AMQP, Kafka, MQTT), batchbasierte ETL/ELT-Pipelines, Dateiaustausch (CSV, JSON-Dateien) sowie Cloud-basiertes iPaaS. In modernen Architekturen spielen auch Streaming-Interaktionen und Event-Driven Architecture eine Rolle.

Aufgaben: Datentransformation, Normalisierung, Validierung, Anreicherung, sowie Orchestrierung von Prozessen. Sicherheits- und Rechtsanforderungen wie Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Datenschutz müssen berücksichtigt werden. Monitoring, Logging und Fehlerbehandlung sind integraler Bestandteil.

Herausforderungen: Schnittstellenverträge, Versionierung, Datenqualität, Governance, Datenschutz, Compliance. Oft müssen Legacy-Systeme angepasst oder Adapter entwickelt werden. Performance- und Skalierungsanforderungen sowie Fehlertoleranz sind zu beachten.

Zudem tragen Datenintegrationspunkte zur Datenkonsistenz, Transparenz der Herkunft (Data Lineage) und zur Vereinfachung von Governance bei. Sie sind zentrale Bausteine in Architekturansätzen wie API-Management, Middleware oder iPaaS.