Datenintegration: Verbinden Sie alle Quellen, wandeln Sie Daten in ein einheitliches Format um und stellen Sie sie – unter Einhaltung der geltenden Vorschriften – allen Anwendungen, Prozessen und KI-Anwendungsfällen zur Verfügung, die darauf angewiesen sind. Machen Sie verstreute Daten zu einem verlässlichen Wert!
Stellen Sie sich Ihr Informationssystem als einen geschäftigen Logistik-Knotenpunkt vor. Pakete treffen von Dutzenden von Absendern ein – vom ERP, vom CRM, vom Webshop, vom Lagersystem, aus Tabellenkalkulationen, von Sensoren, über Partnerportale –, jedes anders verpackt, in einem eigenen Format beschriftet und nach einem eigenen Zeitplan eintreffend. Ohne einen solchen Knotenpunkt müsste jeder Absender jeden Empfänger persönlich anfahren. Mit einem solchen Knotenpunkt wird alles einmal entgegengenommen, geprüft, nach einem einheitlichen Standard neu etikettiert und genau dorthin weitergeleitet, wo es benötigt wird.
Genau das leistet die Datenintegration. Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen in ein einheitliches, validiertes Format zusammengeführt und allen Systemen, Prozessen und Benutzern, die sie benötigen, zur Verfügung gestellt werden – entweder in geplanten Batches oder in Echtzeit. Dazu gehören die Anbindung der Quellen, die Transformation und Anreicherung der Daten, die Qualitätsprüfung sowie die Bereitstellung, wobei jeder Schritt nachvollziehbar ist.
Das Ergebnis ist eine einheitliche, schlüssige Sicht auf Ihr Unternehmen anstelle mehrerer widersprüchlicher Darstellungen. Entscheidungen rest basieren auf Zahlen, die miteinander übereinstimmen, Prozesse laufen ohne manuelle Neueingaben ab, und neue Projekte – vom Kundenportal bis zum KI-Assistenten – können auf bereits bereinigten und verfügbaren Daten aufbauen, anstatt mit einem eigenen Integrationsprojekt beginnen zu müssen.
Das Prinzip ist einfach: Jedes System wird einmalig an eine zentrale Integrationsschicht angebunden, anstatt jede Anwendung mit jeder anderen zu verknüpfen. Die Integrationsschicht übernimmt dann all das, was früher jede Punkt-zu-Punkt-Schnittstelle für sich allein erledigt hat – Protokollübersetzung, Feldzuordnung, Formatkonvertierung, Validierung, Weiterleitung, Zeitplanung und Fehlerbehandlung.
Je nach Anwendungsfall kommen auf dieser Ebene verschiedene Integrationsmuster parallel zum Einsatz. Ein Enterprise Service Bus (ESB) überträgt Nachrichten in Echtzeit – synchron oder asynchron – zwischen operativen Systemen. ETL-Prozesse extrahieren, transformieren und laden größere Datenmengen im Batch-Verfahren, beispielsweise in ein Data Warehouse. APIs stellen ausgewählte Daten Portalen, Apps und Partnern auf kontrollierte Weise zur Verfügung. Eine zentrale Überwachung zeigt auf einen Blick, welche Abläufe gerade laufen, welche fehlgeschlagen sind und warum – so werden Fehler direkt an der Quelle behoben, anstatt erst Wochen später in einem Bericht entdeckt zu werden.
Édouard Cante
Chief Product Officer
Schaffen Sie eine vertrauenswürdige Datenbasis, um KI-gestützte Automatisierung und zuverlässige Entscheidungsfindung zu ermöglichen
Datenintegration ist kein neues Thema, wird jedoch oft aufgeschoben. Im Vergleich zu einem neuen Portal, einem Analyseprogramm oder einem KI-Pilotprojekt erscheint die Neuordnung von Datenflüssen wie Infrastrukturarbeit ohne sichtbaren Nutzen. In Wirklichkeit ist dies jedoch der Schritt, von dem alles andere abhängt: Geschäftsanwendungen, Cloud-Dienste, „ IoT “ und hybride Architekturen liefern nur dann einen Mehrwert, wenn die von ihnen verarbeiteten Daten konsistent, vollständig und rechtzeitig verfügbar sind.
Wo es an Datenintegration mangelt, sind die Symptome bekannt. Alte und neue Anwendungen kommunizieren über ein immer größer werdendes Netz von Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen miteinander. Jedes System verwendet sein eigenes Datenformat, sodass für jeden Datenaustausch maßgeschneiderter Code erforderlich ist. Fehler lassen sich nur schwer zurückverfolgen, da es keine zentrale Anlaufstelle gibt. IT-Teams verbringen ihre Zeit damit, Schnittstellen zu warten und Datensätze zu korrigieren, anstatt Projekte umzusetzen, während die Fachabteilungen Tabellenkalkulationen manuell abgleichen. Mit der Zeit untergraben schlecht koordinierte Datenaustausche zudem die Datenintegrität: Werte werden unvollständig, inkonsistent oder widersprüchlich zwischen den Systemen, und niemand kann mit Sicherheit sagen, welche Version korrekt ist.
Die gute Nachricht: Eine strukturierte Datenintegrationsstrategie lässt sich Schritt für Schritt einführen, unabhängig vom Reifegrad Ihres Unternehmens – beginnend mit den Datenflüssen, die die größten Probleme verursachen. Testo nutzt beispielsweise X4 BPMS als zentrale Integrations- und Orchestrierungsschicht zwischen seinem PRIMAS-Kundenportal, SAP , und einem SharePoint-basierten DMS. Dabei werden mehr als 4 Millionen Prüfobjekte und über 10 Millionen Zertifikate synchronisiert, während das Portal von der bevorstehenden Umstellung auf SAP S/4HANA entkoppelt wird (lesen Sie die Testo-Geschichte). Das Versorgungsunternehmen Westfalen Weser Netz ersetzte isolierte Lösungen durch eine Integrationsplattform, die SAP, GIS, DMS, Office sowie die Portale externer Dienstleister miteinander verbindet (lesen Sie die Geschichte vonWestfalen Weser Netz).
Birgit Schmidt
Technisches Projektmanagement, Westfalen Weser Netz GmbH
Daten fließen durch das gesamte Unternehmen: Sie dienen als Grundlage für Prozesse, Anwendungen, Berichte und zunehmend auch für KI-Modelle. Eine Verbesserung der Art und Weise, wie Daten erfasst, geprüft und übertragen werden, führt daher zu einer Leistungssteigerung aller darauf basierenden Systeme. Qualitätsprüfungen finden statt, bevor die Daten verteilt werden, und nicht erst, nachdem sich ein Fehler bereits ausgebreitet hat. Synchrone und asynchrone Übertragungen laufen automatisch ab, anstatt über Skripte und Exporte zu erfolgen. Aktualisierungen erreichen alle angeschlossenen Systeme gleichzeitig, sodass Berichte stets auf dem neuesten Stand sind und Teams an verschiedenen Standorten auf denselben Informationen arbeiten.
Auch die Rolle der Datenintegration hat sich mit dem Aufkommen der Unternehmens-KI verändert. Ihre KI ist bereit. Ihre Daten sind es nicht. Sprachmodelle und „ KI-Agenten “ sind nur so zuverlässig wie die Daten, auf die sie zugreifen können, und sie können nicht ausgleichen, wenn drei Systeme unterschiedliche Angaben zu ein und demselben Kunden liefern. Eine geregelte Integrationsschicht – mit dokumentierten Transformationen, nachverfolgbarer Datenherkunft und klaren Zuständigkeiten – ermöglicht es der KI, mit Datenquellen zu arbeiten, von denen bekannt ist, dass sie aktuell und korrekt sind.
Für IT-Führungskräfte ist die Datenintegration kein Selbstzweck. Ihre Ziele müssen unternehmensweit erläutert werden, damit die Fachabteilungen verstehen, warum sie oberste Priorität hat. Doch wann ist der richtige Zeitpunkt zum Handeln, und was bringt sie?
Alexis de Saint Jean
Eine nachhaltige Datenintegration bedeutet mehr als nur die Übertragung von Daten von A nach B. Sie bedeutet, Datenflüsse zu organisieren, Referenzdaten bei Bedarf zu zentralisieren und anzureichern sowie jede Änderung automatisch an die gesamte Anwendungslandschaft weiterzugeben. SoftProject vereint diese Funktionen auf einer einheitlichen Plattform, anstatt auf eine Reihe separat erworbener Tools zurückzugreifen.
Organisieren Sie Ihre Datenflüsse. Die ESB- und ETL-Funktionen von X4 BPMS und Phoenix verbinden Ihre Anwendungen über eine standardisierte Austauschschicht. Anstatt Daten aus jeder einzelnen Quelle abzurufen, beziehen die Anwendungen diese aus der Integrationsschicht, die Formate und Protokolle so umwandelt, dass heterogene Systeme miteinander kommunizieren können. Mehr als 200 Standardadapter decken ERP, CRM, Datenbanken, Dateien, Cloud-Dienste und Branchenprotokolle ab.
Zentralisieren Sie Ihre Referenzdaten. Das Stammdatenmanagement sorgt für eine einheitliche, verbindliche Version von Kunden, Produkten und Lieferanten. In Zusammenarbeit mit der Integrationsschicht werden dieselben validierten Informationen an alle Anwendungen verteilt – wodurch Duplikate und Silos vermieden werden, anstatt sie zu kopieren.
Verwalten und machen Sie Ihre Daten zugänglich. MyDataCatalogue dokumentiert automatisch, welche Daten wo vorhanden sind, während dataspot. geschäftliche Zusammenhänge, Verantwortlichkeiten und die Datenherkunft erfasst. Das API-Management stellt ausgewählte Daten nach klaren Regeln für Portale, Partner und KI-Anwendungen bereit. Das Ergebnis: ein zuverlässiger, nachvollziehbarer und nachhaltiger Datenaustausch – eine Integrationsschicht, auf der Sie aufbauen können, anstatt sie neu zu entwickeln. Einen tieferen Einblick in die Architektur erhalten Sie in unserem Leitfaden zur Datenintegrationsplattform.
Führen Sie Geschäftsprozesse schnell und zuverlässig durch.
Mit X4 BPMS können Unternehmen Geschäftsprozesse im Tagesgeschäft effizient modellieren, automatisieren und ausführen. Durch die Kombination von manuellen Aufgaben, Integration und Prozesslogik gewährleistet X4 BPMS eine konsistente Ausführung, einen schnelleren Durchsatz und nachhaltige operative Verbesserungen.
dataspot – Metadatenverwaltung & Datenherkunft
dataspot bietet Funktionen für die Metadatenverwaltung, die Nachverfolgung von Data Lineage sowie die Transparenz der Auswirkungen auf die Datenqualität und zeigt auf, wo die Datenqualität gemessen wird und wie sich Probleme in der gesamten Datenlandschaft ausbreiten
Möchten Sie anhand einer Demonstration erfahren, wie einfach die Datenintegration in der Praxis funktioniert?
Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen – wie beispielsweise ERP, CRM, Datenbanken, Dateien und Cloud-Anwendungen – in ein einheitliches, validiertes Format zusammengeführt und den Systemen, Prozessen und Personen zur Verfügung gestellt werden, die sie benötigen. Dazu gehören die Anbindung der Quellen, die Transformation der Daten, die Qualitätsprüfung sowie die Bereitstellung der Daten in Stapeln oder in Echtzeit.
Nahezu jede geschäftliche Initiative hängt davon ab. Berichterstattung, Prozessautomatisierung, Kundenportale, Compliance und KI setzen alle voraus, dass Daten aus verschiedenen Systemen konsistent und verfügbar sind. Ohne Datenintegration werden bei diesen Initiativen widersprüchliche Datensätze und manuelle Umgehungslösungen übernommen, anstatt sie zu beseitigen.
Zu den häufigsten Herausforderungen zählen die steigende Anzahl von Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen, heterogene Datenformate, Altsysteme neben Cloud-Anwendungen, schlechte Datenqualität, fehlende Rückverfolgbarkeit bei Fehlern im Datenfluss sowie der Aufwand für die Pflege von benutzerdefiniertem Code. Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erhöhen die Komplexität zusätzlich.
Beginnen Sie mit den Geschäftszielen: Welche Entscheidungen, Prozesse oder Projekte erfordern bessere Daten? Erfassen Sie anschließend die Quell- und Zielsysteme, bewerten Sie die Qualität der betreffenden Daten und wählen Sie eine Architektur, die skalierbar, sicher und für zukünftige Änderungen offen ist. Beginnen Sie mit den Abläufen, die die größten Reibungsverluste verursachen, und erweitern Sie die Integrationsschicht Schritt für Schritt.
ETL (Extract, Transform, Load) überträgt größere Datenmengen in geplanten Batches, in der Regel in ein Data Warehouse zur Analyse. Ein Enterprise Service Bus leitet Nachrichten zwischen operativen Systemen in Echtzeit weiter und wandelt sie um. Moderne Integrationsplattformen kombinieren beide Ansätze, sodass für jeden Datenfluss der passende ausgewählt werden kann.
Bei der Echtzeit-Datenintegration werden Änderungen sofort an die verbundenen Systeme übertragen, sobald sie eintreten, und nicht erst in nächtlichen Batches. Dies ist für betriebliche Prozesse wie die Auftragsabwicklung, die Bestandsführung oder den Kundenservice unerlässlich, bei denen Entscheidungen von aktuellen Daten abhängen.
Interoperabilität beschreibt die Fähigkeit von Systemen, Daten auszutauschen und miteinander zu kommunizieren. Die Datenintegration ist der Prozess, der dies ermöglicht: Systeme werden miteinander verbunden, Formate werden harmonisiert und konsistente Daten werden bereitgestellt. Erfahren Sie mehr in unserem Leitfaden zu Interoperabilität und Datenflüssen.
KI-Modelle und -Agenten können nur so zuverlässig sein wie die Daten, auf die sie zugreifen. Durch die Datenintegration werden die Quellen synchronisiert und konsistent gehalten, während die Datenverwaltungsplattform „ Data Governance “ Definitionen, Verantwortlichkeiten und die Datenherkunft hinzufügt. Gemeinsam stellen sie sicher, dass die KI mit Daten arbeitet, die aktuell, verständlich und nachvollziehbar sind.
Prüfen Sie, ob die Lösung die von Ihnen tatsächlich genutzten Systeme abdeckt, sowohl Echtzeit- als auch Batch-Integration unterstützt, „ On-Premises “ in der Cloud oder in hybriden Umgebungen ausführen kann, eine zentrale Überwachung bietet und es den Fachabteilungen ermöglicht, Abläufe ohne umfangreichen Programmieraufwand anzupassen. Berücksichtigen Sie außerdem, ob die Lösung Integration mit Prozessautomatisierung und „ Data Governance “ kombiniert oder ob Sie zusätzliche Tools benötigen würden.
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