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Herausforderung

Datenintegration

Die Datenintegration ist für viele Unternehmen eine der größten Herausforderungen unserer Zeit. Der Grund dafür ist die Komplexität des Datenaustauschs und die Vielzahl der Faktoren, die für eine effektive und effiziente Einrichtung berücksichtigt werden müssen.

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Blockfreie Informationssysteme

Jedes Unternehmen nutzt mehrere Informationssysteme, um seine Geschäftsabläufe zu hosten. Diese Informationssysteme, wie ein CMS, ERP und ein Webshop, sind meist nicht optimal aufeinander abgestimmt. Die Systeme sind beispielsweise nicht vollständig oder nicht alle auf demselben Niveau standardisiert, oder es bestehen nicht einmal Informationsverbindungen zwischen den Systemen.

Um die Informationssysteme aufeinander abzustimmen, wird häufig ein Canonical Data Model (CDM) verwendet. Dabei stellt sich sofort die Frage, in welchem Umfang und mit welchem Detailgrad ein CDM definiert werden muss. Ein allzu detailliertes CDM ist nicht handhabbar, aber ein zu abstraktes und oberflächliches CDM ist auch nicht sinnvoll. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, einen ausgewogenen, gut durchdachten CDM zu erstellen, der genau die richtige Menge an Details enthält. 

Technische Inkompatibilität

Sobald der CDM definiert ist, stellt sich – unabhängig vom Abstraktionsgrad und der Tiefe der definierten Details – unmittelbar die Frage: Wie sollen Ihre Informationssysteme untereinander Daten austauschen? Dabei gibt es Dutzende von Hürden zu überwinden, die jeweils eine Herausforderung für Ihre IT-Abteilung darstellen.

Import- und Exportformate sind ein Beispiel für eine solche Herausforderung. Zwischen modernen Informationssystemen, die RestServices unterstützen, und eher altmodischen Systemen, die nur auf SOAP-Formate setzen, oder Systemen, die nur eine Dateischnittstelle kennen, sind große Unterschiede zu erkennen. 

Abgesehen von den Unterschieden beim Austausch von Formaten könnten Unterschiede bei den Versionen von Informationssystemen die nächste Herausforderung darstellen. Als Beispiel hierfür seien die Folgen von Aktualisierungen und Upgrades von Informationssystemen sowie die ständigen Verbesserungen innerhalb von Organisationen genannt, die zum Ersatz bestimmter Systeme führen. Nach einem Update, Upgrade oder Ersatz eines Systems muss die neue Einrichtung mit der Art und Weise der Datenverwaltung innerhalb der IT-Landschaft kompatibel bleiben, was eine weitere Herausforderung darstellt.

Echtzeit oder Batch-orientiert

Eine weitere Schwierigkeit für IT-Manager ist die Kluft, die sie zwischen der Echtzeit- und der stapelorientierten Datenverarbeitung überbrücken müssen. Wenn ein Unternehmen Echtzeitinformationen anfordert, das zugrunde liegende Informationssystem aber nur die stapelorientierte Datenverarbeitung unterstützt, muss die Lücke aus technischer Sicht überbrückt werden.

Damit ein Echtzeitinformationssystem in der Lage ist, mit einem stapelorientierten Informationssystem Daten auszutauschen, ist ein Mechanismus erforderlich, der den bidirektionalen Datenaustausch gewährleistet. Selbstverständlich gibt es technische Lösungen auf dem Markt, wie z. B. die Warteschlangenbildung von Ereignisströmen über die Kafka-Technologie, aber sie führen unweigerlich zu der nächsten Herausforderung, nämlich der Suche nach einem geeigneten Integrationsmuster zur Umsetzung dieser Lösungen.

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Eine oder mehrere Quellen der Wahrheit

Wir haben in der Vergangenheit gelernt, mit Hilfe von Data Warehouses auf eine einzige Quelle der Wahrheit hinzuarbeiten. Die Praxis hat sich als komplexer erwiesen, so dass dieser klassische Ansatz der Data Warehouses nicht für jede Situation die optimale Lösung ist. Wir werden uns mit der Tatsache auseinandersetzen müssen, dass es mehrere parallele Wahrheiten in verschiedenen Informationssystemen innerhalb einer Organisation geben kann. Die Herausforderung besteht also darin, jede dieser parallelen Wahrheitsquellen zum richtigen Zeitpunkt einem Informationssystem oder einer Person innerhalb des Unternehmens zur Verfügung zu stellen, die nach den entsprechenden Informationen sucht. 

Die effizienteste Lösung für diese Herausforderung ist ein Integrationsmuster, das auf APIs, zugrundeliegenden Mikrodiensten und z. B. Kafka-Streams basiert. Im Rahmen dieses Musters müssen mehrere Informationsquellen in Echtzeit abgefragt und die erhaltenen Ergebnisse in einem sogenannten Composite Service konsolidiert werden. Dank dieses architektonischen Prinzips existiert jedes zugrundeliegende Informationssystem für sich und untergräbt nicht die Integrität einer übergeordneten Quelle der Wahrheit. 

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