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Herausforderung

Datenintegration

Die Datenintegration stellt für viele Unternehmen eine der größten Herausforderungen unserer Zeit dar, denn mit der steigenden Zahl an Datenquellen steigt auch die Komplexität. Für ein effektives und effizientes Set-up ist es wichtig, diese Komplexität des Datenaustauschs sowie eine Vielzahl von Faktoren zu berücksichtigen.

Nicht aufeinander abgestimmte 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 ein ausgewogenes CDM definiert ist, stellt sich – unabhängig vom Grad der Abstraktion und der Tiefe der definierten Details – unmittelbar die nächste Frage: Wie sollen nun Ihre Informationssysteme untereinander Daten austauschen? Dabei gibt es Dutzende von Hürden zu überwinden, wobei jede einzelne eine Herausforderung für Ihre IT-Abteilung darstellt.

Import- und Exportformate stellen ein gutes Beispiel für eine solche Herausforderung dar. Zwischen modernen Informationssystemen, die die REST-Services unterstützen und den eher altmodischen Systemen, die rein auf SOAP-Formate setzen oder Systemen, die nur eine Dateischnittstelle kennen, werden große Unterschiede erkennbar.

Abgesehen von den Unterschieden beim Austausch von Formaten könnten unterschiedliche Versionen von Informationssystemen die nächste Hürde darstellen. Beispiele dafür sind die Folgen von Aktualisierungen und Upgrades von Informationssystemen sowie die ständigen Verbesserungen innerhalb von Organisationen, die zum Ersatz bestimmter Systeme führen. Nach einer Aktualisierung, einem Upgrade oder Ersatz eines Systems muss das neue Set-up mit der Datenverarbeitungsweise innerhalb der IT-Landschaft kompatibel bleiben, was eine weitere Herausforderung darstellt.

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Echtzeit oder Batch-orientiert

Eine weitere Herausforderung für IT-Manager ist die Lücke, die zwischen Echtzeit- und Batch-orientierter Datenverarbeitung überbrückt werden muss. Wenn eine Organisation Echtzeitinformationen anfordert, wobei das zugrunde liegende Informationssystem nur die batch-orientierte Datenverarbeitung unterstützt, dann muss diese Kluft auf technischem Wege überbrückt werden.

Um sicherzustellen, dass ein Echtzeitinformationssystem in der Lage ist, Daten mit einem batch-orientierten Informationssystem auszutauschen, ist ein Mechanismus erforderlich, der einen bidirektionalen Datenaustausch garantiert. Natürlich gibt es technische Lösungen auf dem Markt, wie etwa das Message Queuing von Ereignisströmen über die Kafka-Technologie, aber sie führen unweigerlich zur nächsten Herausforderung: die Suche nach einem geeigneten Integrationsmuster zur Umsetzung dieser Lösungen.

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Datenintegration mit Single – oder Multiple Sources of Truth

In der Vergangenheit haben wir gelernt, durch den Einsatz von Data Warehouses auf eine Single Source of Truth hinzuarbeiten. Die Praxis stellte sich als komplexer dar, wodurch dieser klassische Ansatz der Data Warehouses nicht für jede Situation die optimale Lösung ist. Wir werden uns mit der Tatsache auseinandersetzen müssen, dass es in verschiedenen Informationssystemen innerhalb einer Organisation mehr parallele Wahrheiten geben kann. Daher ist es eine Herausforderung, jede dieser parallelen Sources of Truth zum richtigen Zeitpunkt einem Informationssystem oder einer Person innerhalb der Organisation zur Verfügung zu stellen, die nach den jeweiligen Informationen sucht.

Die effektivste Lösung für diese Herausforderung ist ein Integrationsmuster, das auf APIs, zugrunde liegenden Micro Services und beispielsweise Kafka Streams basiert. Innerhalb dieses Musters müssen mehrere Informationsquellen in Echtzeit abgefragt und die erhaltenen Ergebnisse in einem sogenannten Composite-Service konsolidiert werden. Durch die Verwendung dieses architektonischen Prinzips existiert jedes zugrunde liegende Informationssystem für sich, wobei es nicht die Integrität einer höheren Source of Truth untergräbt.

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