Die richtige Datenintegrationslösung finden: Der Leitfaden

Die wichtigsten Erkenntnisse:

• Passen Sie sich schnell an Marktveränderungen an, indem Sie problemlos neue Datenquellen und -ziele hinzufügen und sicherstellen, dass sich Ihre IT-Landschaft mit dem Tempo Ihres Unternehmens weiterentwickelt.
• Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil durch Datenintegration in Echtzeit, die für zeitkritische Entscheidungen und Maßnahmen bei Kundeninteraktion oder Betrugserkennung entscheidend ist.
• Implementieren Sie mühelos Lösungen in jeder Umgebung, die keine spezielle Programmierung erfordern, damit Ihr Unternehmen agil bleibt und auf neue Gegebenheiten reagieren kann.
• Stellen Sie sicher, dass Ihr Unternehmen unbegrenzt wächst – mit skalierbaren und zuverlässigen Integrationslösungen, die die Datenintegrität auch bei Spitzenbelastungen gewährleisten.

Die „typische IT-Landschaft“ gehört heute schnell der Vergangenheit an. Es ist eine sich ständig verändernde Welt, in der die Systeme routinemäßig um Handelsplattformen, externe Datenquellen und Edge-Anwendungen erweitert werden, die der Verbesserung des Kundenerlebnisses dienen.

Die meisten Unternehmen arbeiten heute mit einer Mischung aus Cloud-, Hybrid-Cloud- und On-Premises-Lösungen. Viele führen ihre geschäftskritischen Operationen weiterhin auf Mainframe- und IBM i-Computern aus, die für ihre hohe Sicherheit und Skalierbarkeit geschätzt werden, aber nicht für die Integration mit modernen verteilten Systemen ausgelegt sind.

Welchen speziellen Ansatz Sie auch verfolgen: Die Integration von Unternehmensdaten hat an strategischer Bedeutung gewonnen. Die plötzliche Beliebtheit von Cloud-Datenplattformen wie Databricks, Snowflake, Amazon Redshift, Amazon RDS, Confluent Cloud und Azure Synapse hat den Bedarf an leistungsstarken Datenintegrationstools erhöht, die große Mengen an Informationen aus Transaktionsanwendungen zuverlässig in Echtzeit in die Cloud übertragen können.

Die Zeiten, in denen über Nacht ETL-Batch-Jobs (Extrahieren, Transformieren, Laden) ausgeführt wurden, sind vorbei: Dieses Verfahren liefert nicht mehr die unmittelbaren Ergebnisse, die Unternehmen heute benötigen. Und was vielleicht noch wichtiger ist: Es fehlt die Flexibilität, die notwendig ist, um sich an die Anforderungen anzupassen, die sich aus der ständigen Weiterentwicklung der IT-Landschaft des Unternehmens und der Kundenanforderungen ergeben.

Das neue Paradigma ist “dynamisch und fließend”. Es geht darum, den Geschäftsanwendern Daten schnell zur Verfügung zu stellen, wo immer sie sie benötigen. Um in dieser neuen Umgebung effektiv arbeiten zu können, müssen Sie Ihre Datenintegrationslösungen zukunftssicher gestalten.

Im Folgenden stellen wir fünf Schlüsselfunktionen vor, die sicherstellen, dass Ihre Datenintegrationslösung mit ständigen Weiterentwicklungen mithalten kann.

1. Hinzufügen neuer Quellen und Ziele

Genauso wie der Wert eines Netzwerks von der Anzahl der Knoten im Netzwerk abhängt, liegt der Wert einer Integrationslösung in ihrer Fähigkeit, schnell und einfach neue Datenquellen und Ziele hinzuzufügen.

Moderne Unternehmen sind ständig auf der Suche nach Innovationen. Das kann etwas so Einfaches sein wie das Hinzufügen einer neuen Anwendung zu Ihrer IT-Landschaft oder etwas so Komplexes wie die Übernahme eines Konkurrenten und die Integration von dessen Informationssystemen in Ihr Unternehmen.  In jedem Fall ist in der Regel eine Art von Datenintegration erforderlich. Erschwerend kommt hinzu, dass sich die daraus resultierenden Integrationslösungen im Laufe der Zeit wahrscheinlich ändern werden.

In der Vergangenheit konnte jede größere Änderung der IT-Landschaft ein eigenes Projekt erfordern, das benutzerdefinierten Code, umfangreiche Qualitätssicherungstests und einen Go-Live-Cutover zu Zeiten außerhalb der Spitzenzeiten beinhaltete.

Dieser Ansatz ist heute kaum noch praktikabel. Sie müssen in der Lage sein, Ihre Integrationslandschaft schnell und einfach um Datenquellen und -ziele zu erweitern, ohne eine große neue IT-Initiative starten zu müssen.

Die besten Tools für die Integration von Unternehmensdaten sind in der Lage, eine Reihe verschiedener Quellen und Ziele anzuschließen, darunter Mainframe- und IBM i-Systeme. Mainframe- und IBM i-Daten stellen von Natur aus eine Herausforderung dar, da sie nicht dem Standard entsprechen, der von den meisten modernen verteilten Rechnersystemen verwendet wird.

2. Integration in Echtzeit mit Change Data Capture (CDC)

Wie bereits erwähnt, ist die alte Praxis der Batch-Integration einfach nicht mehr ausreichend. Heutige Unternehmen benötigen je nach Anwendung Echtzeit- oder Fast-Echtzeit-Leistung. Das Timing ist wichtig.

Denken Sie beispielsweise an die Herausforderung, der sich Kreditkartenunternehmen bei der Erkennung betrügerischer Transaktionen gegenübersehen. Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) sind darauf trainiert, Anomalien zu erkennen. Diese reichen von der Erkennung von Transaktionen, die aus einem Land stammen, das als häufige Betrugsquelle bekannt ist, bis hin zum Querverweis von Transaktionsbeträgen und -orten, um nach gemeinsamen Mustern zu suchen, die verdächtig sein könnten.

Es nützt jedoch wenig, eine betrügerische Transaktion zu erkennen, wenn sie bereits verarbeitet wurde. Hier punktet die Echtzeitintegration. Das Gleiche gilt für Systeme, die Handelsplätze, Transaktionen an Geldautomaten, Ausfälle von Telekommunikationsnetzen, verdächtigen Netzverkehr und vieles mehr überwachen. Die Sichtbarkeit von Daten in Echtzeit ist ein Wettbewerbsvorteil.

Vielleicht noch wichtiger ist der umgekehrte Fall: Wenn Informationen verzögert werden, sind sie für das Unternehmen weniger wertvoll. In der heutigen Welt ist die Integration in Echtzeit oftmals keine Option mehr.

3. Einfache Bereitstellung in neuen Umgebungen

Die besten Datenintegrationstools ermöglichen eine einfache und schnelle Bereitstellung, ohne dass spezielle Kenntnisse erforderlich sind. Die Bereitstellung sollte ressourceneffizient sein und sich leicht an Ihre Anwendungsfälle anpassen lassen.

Dazu gehört u.a. die Fähigkeit

• Ihre Integrationslösung in neuen Umgebungen einzusetzen, ohne dass Sie Ihre Streaming-Data-Pipelines neu entwickeln oder neu entwerfen müssen
• Ihr Unternehmen vor Unterbrechungen zu bewahren, die bei der Weiterentwicklung Ihrer IT-Landschaft auftreten könnten
• Änderungen an Ihren Datenquellen und -zielen vorzunehmen – ohne Programmierung, Abstimmung oder gar komplette Neuentwicklung.

Auch die Verlagerung von Anwendungen in die Cloud sollte ohne größere Unterbrechungen Ihres Integrationsdesigns möglich sein.

4. Absolute Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit

Integrationssoftware ist nicht gleich Integrationssoftware. Kostengünstige Lösungen mögen bei geringem Transaktionsvolumen gut funktionieren, können aber bei steigendem Volumen schnell zum Flaschenhals werden.

Deshalb ist es eminent wichtig, nach einer Software zu suchen, die sich effektiv skalieren lässt, wenn die Anforderungen Ihres Unternehmens steigen. Ihre Datenintegrationstools sollten anpassungsfähig sein für

• wachsende Datenmengen
• eine steigende Anzahl von Benutzern
• starke Nutzungsspitzen in Zeiten von Nachfragespitzen

Bei der Suche nach der richtigen Datenintegrationssoftware sollten Sie sich bei den Anbietern erkundigen, wie sie eine zuverlässige, vorhersehbare Leistung und Skalierbarkeit gewährleisten.

Zuverlässigkeit bedeutet auch, dass sie im Falle eines Fehlers belastbar ist. Selbst ein kurzzeitiger Netzwerkausfall kann dazu führen, dass einige Daten nicht an das vorgesehene Ziel übermittelt werden können. Die besten Tools zur Integration von Unternehmensdaten verfügen über eine integrierte Ausfallsicherheit mit garantierter Zustellung und Datenintegrität. Das bedeutet: Jeder Datensatz wird wie vorgesehen zugestellt, ohne Duplikate für ausgelassene Transaktionen zu erzeugen.

5. Integrierter Datenkatalog zur Unterstützung von Metadaten

Ihr IT-Ökosystem sollte über Tools und Fähigkeiten verfügen, zukunftsorientierte Anwendungsfälle zu unterstützen. Eine bemerkenswerte Funktion, mit der dies erreicht wird, ist der Datenkatalog. Ein Datenkatalog ist eine Kernkomponente der Data Governance, da er eine zentrale Wissensdatenbank für Benutzer im gesamten Unternehmen darstellt.

Ein sauber und gut integrierter Datenkatalog unterstützt die umfassende Erkennung, den Zugriff, die Verwendung und die gemeinsame Nutzung von technischen und geschäftlichen Metadaten und automatisiert und verbessert Ihre Datenintegrations- und Betriebsaufgaben. Er fasst alle Metadaten rund um die Datenbestände Ihres Unternehmens zusammen und ordnet die Informationen in einem einfachen, leicht verständlichen Format an.

Zu den zusätzlichen Data-Governance-Funktionen, auf die Sie achten sollten, gehören solche, die Governance-Vorgaben wie Datenqualität, Datenabfolge und Durchsetzung von Richtlinien unterstützen und gleichzeitig Daten für bestimmte Anwendungsfälle, einschließlich Stammdatenmanagement, verarbeiten.

Ihre nächsten Schritte

Machen Sie Ihre Datenintegration schon heute zukunftssicher und wappnen Sie Ihre Prozesse für die Herausforderungen von morgen.

Sie brauchen Flexibilität, Skalierbarkeit und absolute Zuverlässigkeit, und das alles in einer einzigen Datenintegrationslösung der Enterprise-Klasse, die mit On-Premise-Systemen, Legacy-Mainframes, Cloud-basierten SaaS-Anwendungen und Cloud- und Datenplattformen der nächsten Generation funktioniert.  Mit Precisely Data Integration Solutions machen Sie das alles möglich.

Deepdive

1. https://www.precisely.com/de/product/data-integrity/precisely-data-integrity-suite
2. https://www.precisely.com/de/blog/data-integrity-de/was-versteht-man-unter-datenintegritaet
3. https://www.precisely.com/de/blog/data-integrity-de/datenintegritaet-trends-2024

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