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Data Integration Service und Consulting: Ihre Daten in zukunftssicheren Systemen

Legen Sie eine optimale Basis für die Nutzung Ihrer Daten –bringen Sie diese in ein einheitliches und einfach abfragbares Schema.Jetzt Data Integration Consulting und Service beauftragen!

Daten optimal zusammenführen!

Verteilt auf zahlreiche Systeme, entstehen täglich Unmengen an Datensätzen, mit potenziell geschäftskritischen Informationen. Die Herausforderung dabei: Daten zu beschreiben und zusammenzuführen. Je fragmentierter die Daten in einem Unternehmen, desto wichtiger wird die technische und fachliche Datenintegration. Dabei ist ein einheitliches und einfach abfragbares Schema notwendig.

Konsultieren Sie daher unsere Data Engineers – denn richtiges Data Engineering sowie Data Analytics bringen Sie auf die Spitze Ihrer Geschäftsbranche.

Was ist Data Integration?

Data Integration beschreibt alle Maßnahmen, Tools und Prozesse, die notwendig sind, um Daten aus Quellsystemen in ein Zielsystem wie ein Data Warehouse oder ein Data Lake zu überführen. Darin enthalten sind:

Optionen zur Anbindung an das Vorsystem („Connectivity“)
unterschiedliche Geschwindigkeiten (Batch versus Echtzeit)
und Logik zur Transformation der Daten beziehungsweise Vereinheitlichung in ein einheitliches Schema.

Was bedeuten die Abkürzungen ETL und ELT?

Die Abkürzung „ETL“ steht für „Extract, Transform, Load“: Bei dem Integrationsansatz werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in eine Middleware hinein und wieder heraus transportiert und in dem Zuge in das gewünschte Format überführt. Anschließend erfolgt die Integration der Daten in eine Datenbank oder ein Data Warehouse. Bei „ELT“ („Extract, Load, Transform“) spielt die Middleware eine andere Rolle: Sie generiert den Code optimiert für die genutzte Datenbanktechnologie, welche die Transformation direkt durchführt. Die Daten verbleiben in der Datenbank, aber die Middleware behält die Kontrolle über den Prozess.

Heute wird statt ETL oder ELT oft der Begriff „Data Integration“ genutzt, um alle Methoden der Datenintegration in einem Ausdruck zu benennen:

ob Batch,
in Echtzeit,
innerhalb oder außerhalb einer Datenbank
oder zwischen beliebigen Systemen.

Was versteht man unter Data Management?

Unter Data Management versteht man das sichere Erfassen und Speichern von Daten. Zum Data Management gehören Maßnahmen zur Sicherstellung von Datenqualität und dem Data Lifecycle Management.

Zu unseren Strategien für die Datenintegration gehören:

ETL

Extrahieren, Transformieren und Laden – extrahierte Daten werden von einem Middleware-ETL-Server transformiert, bevor sie in das Zielsystem übertragen werden.

Data Replication

Änderungen am Quellsystem werden in Echtzeit auf dem Zielsystem repliziert.

Publish-Subscribe

Nachgelagerte Systeme abonnieren einen Datenintegrationsdienst, der das Zielsystem in regelmäßigen Abständen aktualisiert.

API und Webdienste

API und Webdienste dienen dem Aufbau einer lose gekoppelten Architektur, die mehrere anfrage- und reaktionsbasierte Datendienste gleichzeitig aufnimmt

Jetzt zu Data Integration Management beraten lassen!

Standardisiertes Datenmanagement schafft Basis für Reporting

TIMETOACT implementiert für TRUMPF Photonic Components ein übergeordnetes Datenmodell in einem Data Warehouse und sorgt mit Talend für die notwendige Datenintegrationsanbindung.

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Unsere Referenzen

Kernpunkte der Data Integration

Data Virtualization – modernes und flexibles Datenmanagement

Neben der physikalischen Integration von Daten findet man aufgrund der höheren Flexibilität und Agilität insbesondere in modernen „Data Factory“-Architekturen ebenfalls die rein logische Integration „Data Virtualization“.

Data Virtualization integriert Ihre Daten aus verteilten Quellen sowie Orten. Auch wenn unterschiedliche Formate vorhanden sind. Ihre Daten müssen dann nicht repliziert werden. Mit Data Virtualization ist eine flexible, übergreifende Datenaufbereitung und -analyse von historischen Daten eines Data Warehouse bis hin zu operativen Daten möglich.

Data Integration vs. Data Virtualization

Bei der klassischen Data Integration werden Daten physikalisch von der Quelle in das Ziel überführt. Der Vorteil dadurch ist, dass es einen gemeinsamen Zugriff mit gesicherter Performance bietet.

Für Data Virtualization bleiben die Daten an ihrer ursprünglichen Stelle. Ein logisches Datenmodell ersetzt somit das physikalische. Die gewonnene Agilität wird durch Herausforderungen an Performance und begrenzter Transformationslogik erkauft.

Vereinbaren SIe einen unverbindlichen Termin!

Fünf Schritte zur Integration Ihrer Daten mit unserem Consulting:

Der Erfolg eines analytischen Projekts liegt in der passenden Architektur. Nach dem Design eines Datenmodells ist Data Integration der aufwendigste Baustein in der Realisierung.

Visualisierung der Schritte bei der Integration von Daten

Unsere Services zu Data Integration

Wir unterstützen Sie individuell und ganzheitlich im Rahmen eines Data Warehouse oder Data Lake-Projektes. Dazu zählt:

Aufbau einer analytischen Infrastruktur inklusive Toolauswahl
konkrete Umsetzung von Datenintegrationsprozessen

In gemeinsamen Workshops gehen wir auf Ihre genauen Anforderungen ein. So erarbeiten wir eine zielgerichtete Lösung und Architektur für die Integration Ihrer Daten.

Expertise im Data Services

Wir verfügen über mehr als 20 Jahre Erfahrung im Data Engineering sowie in der Entwicklung von Datenintegrationsprozessen.

Consulting und Coaching

Unser Ziel ist es, Sie in die Lage zu versetzen, Ihre eigenen Prozesse zu verstehen und zu entwickeln.

Schnelle Umsetzung

Unser agiles Vorgehen hat sich in der Umsetzung bewährt. Die Mischung aus Pragmatismus und enger Einbindung unserer Kunden führt zu schnellen Projekterfolgen.

Jetzt ein Data Integration Consulting anfragen!

Für jedes Data Integration Projekt den richtigen Hersteller:

Sie suchen technische Unterstützung zu Data Integration, ETL und Data Virtualization? Wir arbeiten mit Technologien und kommerziellen Lösungen folgender Hersteller:

IBM

IBM „Information Server“, InfoSphere“ und „DataStage“ sind Technologien, mit denen seit Jahrzehnten Datenintegrationsprojekte durchgeführt werden. Die Lösungen sind umfassend, ausgereift und stark miteinander integriert. Funktionen zu Datenintegration, Data Governance, Datenqualität und auch ein Datenkatalog runden das Angebot ab, dabei beschränken sie sich nicht ausschließlich auf Data Warehouses, die ebenfalls in IBM Technologie (Db2, NPS und weitere) umgesetzt wurden. In der kürzeren Vergangenheit hat sich IBM vor allem auf die Integration der Werkzeuge in der AI Plattform „Cloud Pak for Data“ konzentriert, d.h. alle Technologie modernisiert, containerisiert und noch enger integriert. Die Funktionen wurden insbesondere durch moderne Ansätze, z.B. AI zur Erkennung von Qualität oder Datenvirtualisierung erweitert.

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Microsoft

Die Funktionen zur Datenintegration teilt Microsoft deutlich in „on-premise“ oder als Cloud Service innerhalb Azure. Innerhalb des MS SQL Server kommen schon seit vielen Jahren die „Integration Services (SSIS)“ zum Einsatz, die sich komplett in den SQL Server und die bekannte Entwicklungsoberfläche von Microsoft integrieren. Mit der Schaffung zahlreicher Funktionen zur Datenintegration in Azure hat Microsoft den Anspruch nach einer kompletten Lösung in der Cloud weitgehend erfüllt: die „Azure Data Factory“ verfügt über umfassende Möglichkeiten zur Datenintegration, sinnvollerweise in einer Azure-zentrierten Architektur und eingebettet in der integrierten Analytics Workbench „Azure Synapse Analytics“.

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Talend

Talend hat sich in den letzten Jahren zu einem umfassenden Anbieter einer Datenintegrationsplattform für Big Data entwickelt. War Talend noch vor einigen Jahren den meisten Kunden als OpenSource Variante für einfache bis mittelkomplexe Datenintegrationsaufgaben bekannt, so werden heute alle Aspekte der modernen Datenintegration durch Talend bedient. Insbesondere ist Talend für seine umfangreiche Konnektivität zu Datenquellen und -zielen bekannt, und nicht zuletzt dadurch als Plattform für Enterprise Application Integration (EAI) hervorragend geeignet. Die enge Integration in eigene Data Governance Werkzeuge, z.B. den Data Catalog ergänzt die Plattform.

Mehr erfahren

Nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf!

Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch und zeigen Ihnen die Potenziale und Möglichkeiten von Data Integration auf. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.

Martin ClementTeamleiter Analytics

[email protected]

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ETL

Data Replication

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Unsere Services zu Data Integration

Expertise im Data Services

Consulting und Coaching

Schnelle Umsetzung

Für jedes Data Integration Projekt den richtigen Hersteller:

IBM

Microsoft

Talend

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