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Datenintegration planen – In 5 Schritten zum Erfolg

5 Phasen der Datenintegration

Die Zusammenführung aller relevanten Daten in eine zentrales Data Warehouse (siehe auch Data Warehousing) oder eine andere Business-Applikation bietet die Möglichkeit wichtige Erkenntnisse für die erfolgreiche Unternehmenssteuerung zu gewinnen. Zudem ist die Integration aller entscheidenden Informationen zu einem Geschäftspartner ein Garant für effektives und zielgerichtetes Arbeiten im operativen Business. Wir stellen Ihnen in fünf Schritten vor, wie die Integration im Kundenstammdatenbereich erfolgreich realisiert werden kann.

1. Initialisierung

In einem groben Projektplan wird festgelegt, wo genau und von wem die zu integrierenden Daten später genutzt werden. Zudem werden die Rollen der Stakeholder definiert und mit den involvierten Geschäftsbereichen ein erster Überblick über die zu integrierenden Daten und die Datenhaltungssysteme erstellt.

2. Konzept

Hier wird die detaillierte Vorgehensweise während der verschiedenen Projektphasen festgelegt. Für jedes der zu integrierenden Datensysteme sollte ein Steckbrief über das Datenvolumen, die technische Spezifikationen, inhaltliche Aussagen über die Daten erstellt sowie Data Owner benannt werden. Zudem werden erste Datenqualitätskriterien erarbeitet, die erfüllt sein müssen, damit die Datenintegration erfolgreich verlaufen kann.

3. Data Cleansing Stream

Es wird geprüft, inwieweit die Datenqualität der Quellsysteme den Anforderungen des Business entspricht. Dazu werden die Daten aus den Quellsystemen extrahiert und in einer initialen Staging Area qualitativ aufbereitet und zwischengespeichert.

4. Integration Stream

Spätestens zu Beginn des Integration-Streams muss feststehen, wie das Design der Zielapplikation aussieht und welche Informationen genau wiedergegeben werden sollen. Es müssen alle Quellsysteme miteinander harmonisiert, Struktur- und Werte-Mappings erstellt und die komplexen Transformationsregeln konkretisiert werden. Ziel: der „single view of customer“.

5. Build, Test, Go Live

Bei der technischen Umsetzung der Datenintegration (engl. Data Integration) werden die Daten aus den Quellsystemen ausgelesen, in eine Staging Area geladen und über verschiedene Transformationsbausteine den qualitativen Anforderungen der Geschäftsbereiche angepasst. Schließlich werden sie in das Zielsystem überführt.

Monitoring

Damit alle Phasen der Datenintegration überwacht werden können, empfiehlt sich die Einrichtung eines Monitorings. Das Monitoring überwacht dabei folgende Bereiche: die Datenextraktion, die Einhaltung der Datenqualitäts-, Transformations- und Matching-Regeln und das Laden der Daten in die Zielapplikation.

Data Quality Firewall – die nachhaltige Datenqualitätssicherung

Damit beim kontinuierlichen Prozess der Datenintegration eine hohe Datenqualität gewährleistet ist, empfiehlt sich zudem die Implementierung einer Data Quality Firewall am Quellsystem, dem „point of entry“.

Datenintegration

Fazit

Eine erfolgreich durchgeführte Integration liefert eine einheitliche, qualitativ hochwertige Datenbasis, die Unternehmen in die Lage versetzt Daten schnell zu analysieren, um so beispielsweise rechtzeitig auf Markttendenzen zu reagieren.

Datenintegration Best Practice

Lesen Sie jetzt noch mehr zum Thema in unserem Best Practice Datenintegration.