Die 3 größten Herausforderungen der Big Data Integration

von Mathias Diwo  // 30 Oktober, 2022

Die Entwicklung einer Big Data Strategie ist alles andere als eine einfache Aufgabe – aber sie muss eher früher als später abgeschlossen werden, wenn Sie in den kommenden Jahren wettbewerbsfähig bleiben wollen.

Im Laufe der Zeit haben Unternehmen eine riesige Menge an Daten gesammelt und zusammengestellt. Vom ersten Moment an, als sie mit der Erfassung von Transaktionsdaten begannen, bis heute, hat sich die Datenmenge erhöht.

Hinzu kommt die zunehmende Nutzung moderner Technologien, Netzwerke und Dienstleistungen – Mobiltelefone, Sensoren, Social Media, etc. – und der Umfang, das Volumen und die Vielfalt der Daten, mit denen sie sich jetzt befassen, ist potenziell astronomisch.

Nun gilt es, diese riesige Datenmenge strategisch zu nutzen, damit Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen können, die bisher verborgen blieben. Dies erfordert eine solide Big Data Strategie – und die Datenintegration ist eines der wichtigsten Elemente davon.

Die Herausforderung der Datenintegration

Einfach ausgedrückt, beinhaltet die Datenintegration die Kombination von Daten aus zwei oder mehr unterschiedlichen Quellen in einer einzigen, einheitlichen Ansicht, so dass die zentralisierte Analyse der kombinierten Datensätze die darin enthaltenen Erkenntnisse anzeigen kann.

In der heutigen datengesteuerten Wirtschaft ist die Datenintegration wichtiger denn je, da alles, von der Geschäftstätigkeit über die Kundenzufriedenheit bis hin zur Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens, von der Fähigkeit eines Unternehmens abhängt, verschiedene Datensätze zusammenzuführen und Werte zu extrahieren.

Da immer mehr Unternehmen Initiativen zur digitalen Transformation verfolgen, wird ihre Fähigkeit, auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu kombinieren, immer wichtiger.

Die Datenintegration findet in der Regel in einem Data Warehouse statt und erfordert eine spezielle Software, um große Datenspeicher zu hosten und die Informationen zu extrahieren, zu fusionieren und dann in einer einheitlichen Form darzustellen.

Doch auch mit modernen Tools gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die bei einem Integrationsprojekt auftreten können. Werfen wir einen Blick auf einige der größten:

Verarbeitung von Heterogenen Daten

Eine der größten Herausforderungen, die sich während des Integrationsprozesses ergeben werden, ist der Umgang mit Daten in heterogenen Formen. Die meisten Unternehmen sammeln Daten von mehreren Standorten: CRM-Systeme, ERP-Systeme, etc. – mit verschiedenen Datentypen, die in verschiedenen Formaten gespeichert sind.

Eine einzige Integrationsplattform unterstützt diese heterogene Datenlage jedoch möglicherweise nicht – sie muss für eine genaue und effektive Analyse homogenisiert werden.

Um diese Herausforderung zu meistern, ist es unerlässlich, sich von Anfang an mit heterogenen Datenformaten vertraut zu machen, weshalb eine detaillierte Bewertung und Analyse der Eigenschaften der verschiedenen Datenformate bereits in der Anfangsphase des Projekts durchgeführt werden muss.

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Abhängig von der Ebene im IT-Stack, auf der ein Cloud-Service angesiedelt es, unterscheidet man zwischen Infrastructure as a Service (IaaS), Platform as a Service (PaaS) und Software as a Service (SaaS).

Anschließend muss der Datenbankentwickler die Informationen in ein Format konvertieren, das die Integrationsplattform verarbeiten kann. Obwohl dies eine wichtige und zeitaufwändige Aufgabe sein kann, gibt es jetzt automatisierte Tools zur Datentransformation, um Hindernisse zu minimieren.

Es lohnt sich auch zu überlegen, ob Sie alle Arten von Daten integrieren müssen. Viele Unternehmen werden feststellen, dass sie eine Reihe von Datensätzen mit sehr wenig Gemeinsamkeiten haben.

In solchen Fällen – und insbesondere aufgrund der Tatsache, dass die Datenhomogenisierung schwierig, zeitaufwändig und teuer sein kann – kann der Geschäftswert tatsächlich maximiert werden, indem bestimmte Datensätze separat analysiert werden, anstatt alles um ihrer selbst willen zu integrieren.

Verarbeitung von schlechten Qualitätsdaten

Bei der Datenintegration werden Projekte immer nur so gut sein, wie die Daten, mit denen ein Unternehmen beginnt. Daher ist die Datenqualität ein zentrales Anliegen jeder Strategie zur Datenintegration. Jegliche Unsauberkeiten in den Daten führen zu schlechten Erkenntnissen und letztendlich zu Entscheidungen, die aus ihnen gezogen werden.

Dies kann ein erschwerendes Problem sein. Wenn inkonsistente oder gar fehlerhafte Daten verwendet werden, um Erkenntnisse zu gewinnen, werden die fehlerhaften Analysedaten nachgeschaltet, wodurch noch mehr Inkonsistenzen entstehen können, die schließlich zu einer katastrophalen und ineffektiven großen Datenumgebung führen, in der alle Datensätze effektiv beschädigt werden.

Die Probleme der Datenqualität besteht über den gesamten Lebenszyklus eines jeden Datenintegrationssystems hinweg. Daher müssen von Anfang an Best Practices in der Qualitätssicherung etabliert werden, deren Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert sind, um sicherzustellen, dass sowohl die Entwicklungsphase als auch die laufende Nutzung des Systems von allen fehlerhaften Daten frei bleibt.

Herausforderungen bei der Skalierbarkeit für Big Data

Durch den massiven Zufluss von Daten aus mehreren Quellen in ein einziges System können Datenintegrationsprojekte außergewöhnlich schnell wachsen. Wenn dies geschieht, können viele Unternehmen von der Tatsache überrascht werden, dass schon bald der Bedarf an zusätzlicher Speicherkapazität und Rechenleistung steigen wird.

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Die Cloud trägt entscheidend zum Erfolg von Big-Data bei.

Unternehmen müssen das Ausmaß des Wachstums in der Biga Data Umgebung vorhersehen, bevor sie sich für eine Integrationslösung entscheiden. Sie könnten auch gut daran tun, einen schrittweisen Ansatz in Betracht zu ziehen, bei dem sie jeden Datenpunkt einzeln betrachten, ihren jeweiligen Wert innerhalb der übergreifenden Big Data Strategie bewerten, priorisieren und dann nacheinander integrieren.

Angenommen, ein Unternehmen wollte Daten aus drei verschiedenen Anwendungen zusammenführen – einem CRM-System, einer Produktdatenbank und einem Warenwirtschaftssystem. Die Daten innerhalb der einzelnen Datensätze können in einzelne Datensätze aufgeteilt werden, wie z.B. Finanzdaten, Umsatzdaten und Kundeninformationen. Diese könnten dann einzeln priorisiert und integriert werden, so dass das Unternehmen die Vorgehensweise schrittweise skalieren kann.

Auf jeden Fall wird sich irgendwann der Bedarf an zusätzlichem Speicher ergeben. Cloud-basierte und hybride Lösungen sind daher für viele Unternehmen die Antwort, da sie die Skalierbarkeit für wachsende Datenanforderungen bieten.

Laut einer aktuellen Studie von Forrester beginnen bereits 20% der großen Unternehmen mit der Implementierung hybrider Integrationsplattformen, um ihre Skalierungsanforderungen zu erfüllen.

Mittlerweile bieten verschiedene Anbieter eine umfassende und leistungsstarke hybride Integrationslösung, die es Unternehmen ermöglicht, Integrationen schnell und einfach vor Ort, in der Cloud oder in hybriden Umgebungen ohne Einschränkungen bei Datentypen oder -volumen zu entwerfen, bereitzustellen und zu verwalten.

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Über den Autor

Mathias Diwo

Mathias schreibt über transformative Digital- und Technologietrends, der Digitalisierung und der digitalen Transformation. Die Entwicklungen der Megatrends: von Cloud bis KI, von AR/VR bis 5G, den digitalen Arbeitsplatz, Management, Leadership und die Zukunft der Arbeit. Lade ihn ein, bei deiner nächsten Veranstaltung zu sprechen.

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