Datenverbindungen

Datenverbindungen bezeichnen die Mechanismen, die den Zugriff, die Übertragung und die Integration von Daten zwischen Systemen, Anwendungen oder Speichersystemen ermöglichen. Sie verbinden Datenquellen wie relationale Datenbanken, Data Warehouses, Dateien, Cloud-Dienste und IoT-Geräte mit Verarbeitungs- oder Anwendungsprozessen.

Sie unterscheiden sich nach dem Verarbeitungsmodus (Realzeit oder Batch) sowie nach Architekturen, von direkter Punkt-zu-Punkt-Verbindung bis zu zentralisierten Modellen wie Hub-and-Spoke oder Data-Warehouse-/Data-Lake-Integrationen.

Typische Formen sind direkte Verbindungen zu Datenbanken (ODBC/JDBC), API-basierte Schnittstellen (REST, SOAP, GraphQL), Dateiübertragungen (FTP/SFTP) sowie Messaging- oder Streaming-Verbindungen (Kafka, RabbitMQ) und Data-Pipelines im Rahmen von ETL/ELT oder iPaaS.

Technologien spielen eine Rolle, darunter standardisierte Protokolle, Datenformate wie JSON, XML, CSV, Parquet, sowie Schnittstellenstandards wie OData; Sicherheitsmechanismen wie TLS und OAuth; Zugriffskontrollen, Datenkataloge und Metadaten-Management.

Architekturen umfassen Punkt-zu-Punkt-Verbindungen, Hub-and-Spoke, Data-Virtualisierung sowie eventbasierte oder streambasierte Ansätze, die Datenleistungen, Konsistenz und Skalierbarkeit adressieren.

Herausforderungen bestehen oft in der Gewährleistung von Datenqualität und Semantik, Kompatibilität von Schemata, Latenz, Skalierbarkeit, Governance und Datenschutz. Der Nutzen liegt in effizienter Datenbereitstellung für Analytik, Reporting, Anwendungen und Cloud-Integrationen.

Anwendungsbeispiele sind die Verbindung eines ERP-Systems mit einem CRM, der Upload von On-Premise-Daten in ein Cloud Data Warehouse oder das Streaming von Sensordaten in eine Analyseplattform.