Datenintegration – 5 Trends, die Sie im Blick behalten sollten
Daten, Daten und noch mehr Daten: Sie sind heute die gemeinsame Währung praktisch jedes Unternehmens und jeder Branche. Der Wert dieser Daten hängt jedoch stark von Tools zur Datenintegration ab. Ohne sie haben die meisten Unternehmen Schwierigkeiten, ihre Daten zu organisieren, zu analysieren, zu speichern und zu sichern.
Ganz gleich, wie gut Sie Daten erfassen: Daten haben nur einen geringen Wert, wenn Sie keinen Sinn aus ihnen ableiten können. Tatsächlich drehen sich viele der Vorteile der Datenintegration um genau dieses grundlegende Ziel: den Wert all jener Informationen zu steigern, die Ihnen zur Verfügung stehen.
Das erklärt auch, warum sich die Datenintegration zu einer Milliardenbranche entwickelt hat. Unternehmen verwalten immer größere Datenmengen sowie zunehmend vielfältige Datenquellen. All diese Daten so zusammenzuführen, dass sie unter anderem verständlich und nutzbar werden, ist von entscheidender Bedeutung.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
-
Nexla
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.9 -
Celigo
Visit Website -
Ketch
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.5
„Datenintegration ist der Grundpfeiler moderner Unternehmen und ermöglicht eine nahtlose Zusammenarbeit und Entscheidungsfindung über unterschiedliche Systeme und Quellen hinweg“, sagt Rohit Maheshwari, Mitbegründer von NMG Technologies.
Wie die Daten selbst passt sich auch die Datenintegration ständig an neue Möglichkeiten und Anforderungen an und entwickelt sich weiter.
„Die Landschaft hat sich von den Anfängen einfacher ETL-Prozesse bis hin zu den heutigen hochentwickelten Lösungen zur Echtzeitintegration bemerkenswert verändert“, sagt Maheshwari.
Vor diesem Hintergrund haben wir Maheshwari und andere Datenexperten gebeten, die wichtigsten Trends im Bereich Datenintegration zu kommentieren, die sich 2024 und darüber hinaus abzeichnen. Das hatten sie zu sagen.
Trend Nr. 1: Unternehmen konsolidieren ihre Datenoperationen und ihr Datenmanagement
Wo man zunehmend Datenintegration findet, findet man auch Datenkonsolidierung: genauer gesagt die Möglichkeit, mehrere Praktiken des Datenmanagements auf einer einzigen Plattform zusammenzuführen, selbst wenn die Daten selbst aus einer immer größeren Vielfalt von Quellen stammen.
„Wir beobachten einen Trend zur Konsolidierung“, sagt Erik Duffield, Mitbegründer und CEO von Hakkoda, einer Datenberatung, die auf die Snowflake-Cloud spezialisiert ist. Duffields Unternehmen befragte kürzlich 500 Datenverantwortliche und Entscheidungsträger in großen Unternehmen mit Sitz in den USA. Fast drei von vier Befragten (74 %) gaben an, 2024 eine zentralisierte Cloud für ihre Datenoperationen implementieren zu wollen.
Lucas Wyland, Gründer des Videospiel-Analyseunternehmens Steambase, weist darauf hin, dass die Zusammenführung unterschiedlicher Datenoperationen an einem einzigen Ort zunächst mit einer gewissen Komplexität verbunden ist und unter anderem in der Regel eine sorgfältige Planung, Migration und Systemkompatibilität erfordert. Die Vorteile sind jedoch oft die Mühe wert.
„Datenredundanz ist eine bedeutende Herausforderung für Unternehmen“, sagt Wyland. „Daher optimieren sie ihre Daten-operationen, indem sie Datenpipelines, ETL-Prozesse und Datenlagerung konsolidieren. Das vereinfacht die Verwaltung und reduziert Redundanzen.“
-
Hevo
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.7 -
Adverity
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.5 -
Integrate.io
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.3
Duffield von Hakkoda berichtet von einem Beispiel eines kürzlich betreuten Kunden, einer Regionalbank, deren Daten im Wesentlichen auf drei verschiedene Silos verteilt waren. Dies führte zu einer Fragmentierung der übergreifenden Datenmanagementstrategie der Bank.
„Wir haben eng mit dem Kunden zusammengearbeitet, um seine isolierten Datenquellen zu einer einzigen Quelle der Wahrheit zu konsolidieren. Dadurch konnten sie nicht nur ein ganzheitlicheres Bild ihrer Daten zusammensetzen, sondern auch eine solide, flexible und skalierbare Grundlage für zukünftige Innovationen schaffen, einschließlich der KI-Integration“, sagt Duffield.
(Behalten Sie den Gedanken an die KI-Integration im Hinterkopf – wir kommen gleich darauf zurück.)
Trend Nr. 2: Hybride Cloud- und Multi-Cloud-Architekturen unterstreichen den Bedarf an Datenintegration
Auch wenn immer mehr Unternehmen ihr Datenmanagement und ihre Datenoperationen konsolidieren, gilt dies nicht für ihr umfassenderes Portfolio an Infrastruktur und Anwendungen. In vielen Unternehmen sind Infrastruktur und Anwendungen zunehmend über mehrere Umgebungen verteilt – ein weiterer Hinweis auf den Bedarf an robusten Tools und Praktiken zur Datenintegration.
Dies trägt wahrscheinlich ebenfalls zum Konsolidierungstrend bei. Maheshwari weist darauf hin, dass die Integration von Daten, die über verschiedene Cloud-Umgebungen verteilt sind, eigene Herausforderungen mit sich bringen kann und dadurch den Bedarf an „[Datenintegrations-]Lösungen mit Flexibilität, Skalierbarkeit und Interoperabilität“ verstärkt.
Verteilte Infrastrukturen und Anwendungen unterstreichen laut Maheshwari ebenfalls die wachsende Bedeutung der Datenintegration für Data Governance und Sicherheit. Er ergänzt, dass Technologieführungskräfte Datenschutz, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikomanagement priorisieren.
Trend Nr. 3: KI wird (letztendlich) in Datenstapeln allgegenwärtig sein
Ja, KI ist bereits „überall“ (nicht wirklich). Betrachtet man jedoch Technologie-Stacks für Daten, kratzen wir gerade erst an der Oberfläche.
Hakodas Umfrage unter Datenverantwortlichen ergab beispielsweise, dass die überwältigende Mehrheit (85 %) plant, im Jahr 2024 generative KI-Tools in der Produktion einzusetzen. Duffield zufolge nutzt ungefähr die Hälfte dieser Unternehmen KI bereits in verschiedenen Formen der Automatisierung.
-
Snowflake Data Cloud
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.7 -
Dataiku
Visit WebsiteThis rating combines scores from multiple user review sites to reflect overall customer sentiment about the product.4.6 -
Gradient Labs
Visit Website
„Wir sehen jedoch anspruchsvolle Anwendungsfälle wie KI-Copiloten, ETL/ELT sowie den Abgleich und die Integration von Schemata deutlich seltener – zumindest vorerst“, sagt Duffield.
Die Betonung liegt auf vorerst: „IT-Organisationen befinden sich in einer hervorragenden Position, um KI bei internen Prozessen einzusetzen und dadurch die Entwicklung, Erstellung und Unterstützung von IT zu verändern“, ergänzt Duffield.
Maheshwari erwartet ebenfalls eine zunehmende Nutzung von KI- und maschinellen Lernalgorithmen in Datenintegrationsprozessen sowie die Automatisierung von Datenverwaltungsaufgaben wie Datenbereinigung, -transformation und -abgleich.
Maheshwaris Unternehmen arbeitete mit einem großen E-Commerce-Unternehmen zusammen, um KI-Funktionen in dessen Datenintegrationsprozesse zu integrieren und so das Einkaufserlebnis der Verbraucher zu verbessern.
„Durch die Integration von Echtzeitdaten zu Kundeninteraktionen mit Produktbeständen und Verkaufshistorien ermöglichten wir unserem Kunden, personalisierte Produktempfehlungen bereitzustellen, wodurch die Konversionsraten deutlich stiegen“, sagt Maheshwari.
Trend Nr. 4: Metadatengesteuerte Automatisierung wird Datenverwaltung und -integration ebenfalls beschleunigen und verbessern
Nicht jede Automatisierung benötigt KI – bei Weitem nicht. Datenverwaltungs- und Datenintegrationsprozesse bieten Möglichkeiten, zeitaufwendigen (und fehleranfälligen) manuellen Aufwand zu reduzieren. Für Organisationen, die noch nicht bereit sind, sich kopfüber in die KI zu stürzen, verweist Duffield auf metadatengesteuerte Automatisierung als weiteren wichtigen Trend.
„Wir sehen zahlreiche Möglichkeiten für metadatengesteuerte Automatisierung bei der Aufnahme, Integration und Bereitstellung hochwertiger Analyselösungen“, sagt Duffield.
Robuste Metadaten können die frühzeitige Datenintegration für Prozesse kleiner Unternehmen vorantreiben und nachgelagerte Vorteile in Bezug auf Vertrauen, Genauigkeit, Herkunft und Benutzerfreundlichkeit bieten.
„Cloud-Plattformen mit umfangreichen technischen Metadaten ermöglichen die schnelle Bereitstellung und Skalierung von Datenpipelines und bieten zudem automatisch Einblicke in die Datenherkunft – dadurch können Datenkonsumenten darauf vertrauen, dass die Daten korrekt sind und aus der richtigen Quelle stammen“, sagt Duffield.
Wyland von Steambase weist darauf hin, dass diese Fähigkeit – robuste Metadaten und Governance – entscheidend sein wird, da immer mehr Unternehmen LLMs und andere Formen von KI einsetzen.
„Das Verständnis des Datenflusses ist entscheidend“, sagt Wyland.
Er erwartet hier einen überlappenden Trend: das Wachstum von „Rot-Gelb-Grün“-Modellen (RAG), die Datenherkunft und -qualität visuell darstellen.
„Sie helfen Fachleuten, den Datenfluss über Systeme hinweg zu verstehen und potenzielle Engpässe oder Probleme zu erkennen“, sagt Wyland.
Trend Nr. 5: Die Spezialisierung auf Branchen wird in die Datenintegration Einzug halten
Angesichts der dynamischen Natur von Datenintegration und Daten selbst sieht Wyland auch beträchtliche ungenutzte Möglichkeiten für Lösungen, die auf branchenspezifische Anforderungen und Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Auch wenn einige Grundlagen der Datenverwaltung und -integration praktisch für jeden Sektor gelten, erfassen Standardlösungen möglicherweise nicht die Feinheiten – oder grundlegenden Unterschiede – der Datenintegration beispielsweise in einem Fertigungsunternehmen und im Gesundheitswesen. Daher
„Bei der Spezialisierung auf Branchen werden Dateninfrastrukturlösungen auf bestimmte Branchen oder Anwendungsfälle zugeschnitten bzw. angepasst“, sagt Wyland. „So können Unternehmen eine bessere Ausrichtung auf ihre Geschäftsanforderungen erreichen.“
Eine effektive Umsetzung erfordert Fachwissen über die jeweilige Domäne sowie die Flexibilität, sich an individuelle Anforderungen anzupassen – daraus ergeben sich beträchtliche Chancen für Datenfachleute und Anbieter von Datenintegrationslösungen, die diese Anforderungen erfüllen können.
Das Fazit
Datenintegration ist aktuell besonders relevant – und das aus gutem Grund. Sie ist ein entscheidendes Mittel, um Ihre Daten zu verstehen und konkreten Mehrwert zu generieren. Andernfalls sammeln Sie Daten lediglich um ihrer selbst willen.
Welche dieser Trends bei der Datenintegration sind für Ihr Unternehmen am relevantesten? Abonnieren Sie den Newsletter von The CTO Club für weitere Branchennachrichten und Diskussionen!
