Unternehmensdatenintegration

Unternehmensdatenintegration bezeichnet den Prozess der Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen innerhalb eines Unternehmens, um eine einheitliche Sicht auf Geschäftsprozesse, Produkte und Kunden zu ermöglichen. Ziel ist es, Dateninkonsistenzen zu beseitigen, operative Abläufe zu unterstützen und fundierte Entscheidungen durch konsistente Analysen zu ermöglichen. Typische Quellen sind ERP-Systeme, CRM, SAP/Oracle, Datenbanken, Dateien, Cloud-Anwendungen und IoT-Daten. Die Integration umfasst strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten und bindet sowohl On-Premises- als auch Cloud-Umgebungen ein.

Methoden und Architekturen: Häufig eingesetzte Ansätze sind ETL (Extract-Transform-Load), ELT (Extract-Load-Transform), Change Data Capture (CDC) und Middleware- oder iPaaS-Lösungen. Architekturen reichen von zentralen Data Warehouses über Data Lakes, Data Hubs bis hin zu modernen Mustern wie Data Fabric oder Data Mesh. Transformationslogik erfolgt oft durch Mapping, Standardisierung, Schema-Monitorsing und Canonical Data Models.

Datenqualität und Governance: Erfolgreiche Integration erfordert Data Governance, Qualitätsmanagement, Stammdatenmanagement (MDM), Data Lineage und Metadatenkontrolle. Sicherheits- und Compliance-Aspekte umfassen Zugriffskontrollen, Verschlüsselung, Auditing und Datenschutz (z. B. GDPR).

Herausforderungen: Semantische Unterschiede zwischen Quellsystemen, Datenqualität, Leistungsanforderungen, Skalierbarkeit, Kosten und Vendor-Lock-in. Projekte benötigen klare Datenhoheit, Stakeholder-Unterstützung und geeignete Metriken wie Daten-Geschwindigkeit, Genauigkeit und Vollständigkeit.

Nutzen und Rollen: Unternehmen profitieren von einer konsolidierten Sicht auf Geschäftsprozesse, verbesserten Analysen, effizienteren Prozessen und einer besseren Entscheidungsgrundlage. Typische Rollen sind Datenarchitekt, Dateningenieur, Data Steward und BI-Analyst.