Datenintegrationstools werden verwendet, um Daten aus externen (und internen) Quellen zu sammeln und die gesammelten Daten neu zu formatieren, zu bereinigen und zu organisieren. Das ultimative Ziel von Datenintegrationstools besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und ihren Benutzern einen einzigen, standardisierten Datenfluss bereitzustellen. Der Einsatz dieser Tools trägt dazu bei, nützliche, umsetzbare Business Intelligence für kurz- und langfristige Projekte zu erstellen. 

Unter Integration versteht man den Prozess, bei dem Komponenten zu einem einzigen System zusammengeführt werden, wobei die Komponenten reibungslos zusammenarbeiten. 

Datenintegrationstools sind typischerweise in Softwareplattformen enthalten und helfen erheblich bei der Konsolidierung aller Arten von Daten. Die Tools dieser Datenintegrationsplattformen sind aufwendig aufeinander abgestimmt und bieten benutzerfreundliche Schnittstellen, die die Integration von Daten erleichtern. Die Drag-and-Drop-Funktionen helfen unerfahrenen Benutzern beim Aufbau vollständig automatisierter Datenpipelines, ohne dass Code geschrieben werden muss.

Datenintegrationstools optimieren Datenverwaltungsprozesse und werden für verschiedene Zwecke verwendet:

• Business Intelligence: Datenintegrationstools bereiten Daten für die Analyse und Entwicklung vor Business Intelligence. 
• Cloud-Datenintegration: Diese Werkzeuge Unterstützen Sie die Nutzung der Cloud und bieten Sie gleichzeitig Zugriff auf das lokale Datenverarbeitungssystem des Unternehmens. Da Unternehmen immer mehr auf Cloud-basierte Lösungen setzen, helfen ihnen Datenintegrationstools dabei, Daten aus lokalen Systemen mit Daten zu integrieren, die sich in Cloud-Anwendungen oder Datenbanken befinden.
• Datenmigration: Beim Upgrade auf ein neues System können Datenintegrationstools hilfreich sein Übertragung von Daten Von einem Altsystem zu einem modernen System.
• Datenspeicherung: Data Warehouse sind eine wertvolle Ressource für Trendanalysen, Prognosen und strategische Planung. Datenintegrationstools machen diese Prozesse deutlich effizienter. Sie unterstützen Data Mining und erweiterte Analysen, um umsetzbare Erkenntnisse zu liefern.
• Datensynchronisation in Echtzeit: Viele Datenintegrationstools sind darauf ausgelegt, dies zu unterstützen Datensynchronisierung in Echtzeit. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten über die verschiedenen Systeme hinweg kontinuierlich synchron zu halten und unterstützt die Entscheidungsfindung in Echtzeit.
• Datenverwaltung und Compliance: Datenintegrationstools verfügen normalerweise über integrierte Funktionen zur Durchsetzung Data-Governance-Richtlinien. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten ordnungsgemäß verarbeitet und verwaltet werden und die gesetzlichen Anforderungen und internen Richtlinien eingehalten werden.

Datenintegrationstools vs. Datenpipelines

Eine Datenpipeline kann als eine Kombination von Tools und Prozessen beschrieben werden, die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und diese dann in ein Data Warehouse herunterladen. Derzeit sind Datenpipelines darauf ausgelegt, zwei grundlegende Aufgaben zu erfüllen: zu definieren, was, wo und wie die Daten gesammelt werden; und Automatisierung der Prozesse des Extrahierens, Transformierens, Kombinierens, Validierens und Ladens von Daten in eine Datenbank oder ein Data Warehouse.

Es gibt eine Vielzahl von Datenintegrationstools. Datenpipelines sind eine der bekannteren Versionen. Sie ermöglichen es einer Person, alle Daten über eine Schnittstelle abzufragen, zu steuern und zu bearbeiten und unterstützen Analysen, Visualisierungen und Statistiken. Weitere häufig verwendete Datenintegrationstools sind unten aufgeführt:

• Datenbereinigungstools: Tools  Das kann fehlerhafte Daten mithilfe von Ersetzungs-, Änderungs- oder Löschprozessen erkennen und korrigieren.
• Tools zur Datenerfassung: Diese Werkzeuge ermöglichen die Erfassung und sofortige Nutzung oder Speicherung der Daten für einen späteren Zeitpunkt.
• Datenkataloge: Diese lassen sich in primäre Datenspeichersysteme integrieren – Datenbanken, Data Lakes und Data Warehouses. Der Datenkatalog sammelt Metadaten und Profildaten, zeichnet die Herkunft der Daten auf und bietet einen Überblick über die Datenlandschaft.
• Datenmigrationstools: Wird bei großen Datenmengen verwendet bewegt werden von einem Speicherort zum anderen. (Normalerweise von einem veralteten System in ein modernes.)
• Datenanschlüsse: Diese Werkzeuge Verschieben Sie Daten von einer Datenbank in eine andere und verarbeiten Sie Transformationen.
• Stammdatenverwaltung: Durch die Bereitstellung einer einzigen Quelle präziser Informationen, Stammdatenverwaltung kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass bestimmte eingehende Daten (Adressen, Telefonnummern usw.) korrekt sind.

Wie Datenintegrationstools funktionieren

Verschiedene in einer Plattform enthaltene Datenintegrationstools führen unterschiedliche Aufgaben aus. Dabei handelt es sich um Softwareanwendungen, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und diese zu einer einzigen, einheitlichen Ansicht kombinieren. Diese Tools spielen eine wichtige Rolle dabei, sicherzustellen, dass Daten konsistent, genau und zugänglich sind. Nachfolgend sind die verschiedenen Schritte aufgeführt, die Datenintegrationstools zum Sammeln und Verarbeiten von Daten verwenden:

• Datenextraktion: Datenkonnektoren oder Adapter stellen Konnektivität zu Datenquellen – Datenbanken, Dateien, Websites – bereit und ermöglichen Benutzern das Extrahieren der erforderlichen Daten ohne Abfragen oder Codierung.

• Datentransformation: Nachdem die Daten extrahiert wurden, ermöglichen integrierte Datentransformationen den Datenverwaltern, mit den Daten zu arbeiten und deren Genauigkeit und Effizienz zu verbessern. ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) verschieben und transformieren die Daten zwischen Systemen. Mit diesen Tools kann der Datenkatalog die Herkunft der Daten verfolgen, die Datentransformationen verstehen und aktuelle Metadaten bereitstellen.

• Datenzuordnung: Zur Erleichterung der Datenzuordnung wird eine grafische Benutzeroberfläche verwendet. Es ermöglicht seinen Benutzern, Datenelemente aus verschiedenen Quellen in ihre entsprechenden Felder innerhalb des Zieldatenmodells abzubilden. Durch das Datenmapping wird sichergestellt, dass die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten in das System integriert werden können.

• Laden und Integrieren von Daten: Nachdem die Daten entsprechend transformiert und zugeordnet wurden, werden die Daten in das Ziel geladen. Die meisten Datenintegrationstools bieten verschiedene Arten des Datenladens, einschließlich Echtzeit-Datenstreaming und Stapelverarbeitung.

• Datenvalidierung: Viele Datenintegrationstools unterstützen Datenvalidierungsprozesse als Möglichkeit zur Überprüfung die Genauigkeit der Daten und Vollständigkeit.

Nützliche Datenintegrationsplattformen

Nachfolgend sind einige Datenintegrationstools aufgeführt, die sich einen guten Ruf erworben haben. Mit diesen Datenintegrationstools können Unternehmen den Datenintegrationsprozess an ihre Bedürfnisse anpassen und mit der vorhandenen Software und Hardware koordinieren.

• ‍Fivetran: Als Low-Code-Datenintegrationstool beschrieben, Fivetran automatisiert ELT-Prozesse und bietet eine große Anzahl vorgefertigter Konnektoren, die mit bekannten Datenquellen kompatibel sind. Benutzer können auch einen speziellen Connector anfordern oder bei Bedarf einen erstellen. Der Bibliothek von Fivetran werden ständig neue Konnektoren hinzugefügt. Die große Auswahl ermöglicht es den Benutzern, eine gesamte Datenpipeline einfach zu entwerfen und zu automatisieren. 

• Der Oracle-Datenintegrator: Eine lokale Softwareplattform, die für große Datenmengen konzipiert ist. Es bietet eine Diagrammumgebung zur Unterstützung bei der Verwaltung von Datenintegrationsprozessen bei der Entwicklung von Business Intelligence. Vorgefertigte Konnektoren tragen dazu bei, den Datenintegrationsprozess zu vereinfachen, indem sie die Integrationsaufgaben automatisieren, die für die Verbindung mit Datenbanken und anderen Datenressourcen erforderlich sind. Die Cloud-Version heißt Oracle Data Integration Platform Cloud.

• ‍Jitterbit: Diese Plattform nutzt künstliche Intelligenz und behauptet, KI sofort in jeden Geschäftsprozess integrieren zu können. Unternehmen können SaaS-, On-Premise- und Cloud-Anwendungen schnell und effizient mit der Jitterbit API-Integrationsplattform verknüpfen. Große Datenmengen können damit problemlos übertragen werden Jitterbit, unter Verwendung seiner parallelen Verarbeitungsmethoden. 

• Die intelligente Integrationsplattform von SnapLogic: Als Low-Code/No-Code-Plattform beschrieben, SnapLogic unterstützt die Übertragung von Daten in Data Lakes, den Aufbau von Datenpipelines. Daten aus beliebigen Quellen können in jedem Format erfasst und einfach integriert werden. 

• Der Matillion ETL: Dieses ETL unterstützt eine Bibliothek, die Hunderte vorgefertigter Konnektoren enthält, sodass Daten aus nahezu jeder Datenquelle übernommen werden können. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, und das Pipeline-Design ist rationalisiert und vereinfacht den Aufbau einer Pipeline.

• Skyvia: Beschrieben als „Freemium„Cloud-Datenintegrationsplattform ermöglicht es dem Benutzer, Daten aus verschiedenen Quellen und Anwendungen zu integrieren, ohne dass eine Codierung erforderlich ist. Es unterstützt ELT, ETL und Reverse ETL und bietet eine Bibliothek mit Konnektoren für alle wichtigen Cloud-Apps, Data Warehouses und Datenbanken. Skyvia ist einfach zu verwenden und zu konfigurieren und erleichtert die Datenintegration.

Die Zukunft der Datenintegrationstools

Es zeichnet sich eine Reihe von Trends ab, die die Art und Weise der Datenintegration verändern. Ein wichtiger Aspekt ist die wachsende Betonung der agilen Integration. Agile Integration ist ein Ansatz, der die einfache Integration neuer Tools in die vorhandene Software und Technologie des Unternehmens unterstützt. Die Fähigkeit, sich mit schnellen und präzisen Integrationstools schnell anzupassen, verschafft dem Unternehmen einen Vorteil. Einige weitere Trends sind unten aufgeführt.

• Das Internet der Dinge: Das Konzept der Datenintegration ist für uns immer wichtiger geworden Internet der Dinge (IoT). Offensichtlich ist die Integration zahlreicher Geräte ein großes Anliegen. Um den Wert der Daten zu maximieren, ist eine Integration in das bestehende System notwendig, und eine agile Integration macht den Prozess schneller und effizienter.

• Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz verändern die Integration von Tools und Daten, indem sie verschiedene komplexe Prozesse automatisieren und die Datenanalyse vorantreiben. Bei der Integration von Daten können KI-gestützte Analysen genutzt werden, um Muster zu entschlüsseln, Trends vorherzusagen und Entscheidungsprozesse zu verbessern. 

• Low-Code- und No-Code-Integrationsplattformen: Diese Plattformen vereinfachen den Integrationsprozess erheblich, indem sie es auch Nicht-Technikern ermöglichen, Anwendungen damit zu erstellen minimale oder keine Programmierkenntnisse. Diese Plattformen werden als intuitive, benutzerfreundliche Schnittstellen beschrieben.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/data-integration-tools/