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Data Integration

Data Integration bezeichnet den Prozess der Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen in ein konsistentes und zugängliches Format.

Bedeutung im Detail Kontaktiere uns

Ziel der Datenintegration ist es, Datensilos aufzubrechen und einen umfassenden Überblick über alle relevanten Informationen zu ermöglichen.

Technologien und Verfahren für Datenintegration

Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL): Extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen, transformiert sie in ein einheitliches Format und lädt sie in ein Zielsystem.
Data Warehousing: Speichert Daten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Data Warehouse, das für die Analyse und Berichterstellung optimiert ist.
Data Lakes: Speichern alle Daten in ihrer Rohform in einem zentralen Data Lake, der für Big-Data-Analysen und Machine Learning genutzt werden kann.
Master Data Management (MDM): Vereinheitlicht und verwaltet Stammdaten, um sicherzustellen, dass sie konsistent und aktuell sind.

Lass uns gerne im Rahmen von Data Architektur oder erst einmal während eines Data Audit uns dazu austauschen.

Vorteile der Datenintegration

Verbesserte Entscheidungsfindung: Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen ein umfassenderes Bild ihrer Geschäftsabläufe erhalten und so fundiertere Entscheidungen treffen.
Erhöhte Effizienz: Durch die Integration von Daten können redundante Dateneingaben und -prozesse vermieden werden, was zu einer Steigerung der Effizienz führt.
Verbesserte Zusammenarbeit: Durch die Bereitstellung eines einheitlichen Datenzugriffs können Mitarbeiter aus verschiedenen Abteilungen besser zusammenarbeiten.
Erhöhte Kundenzufriedenheit: Durch die Integration von Kundendaten aus verschiedenen Quellen können Unternehmen ein besseres Verständnis ihrer Kunden gewinnen und so die Kundenzufriedenheit verbessern.

Herausforderungen der Datenintegration

Datenqualität: Die Datenqualität muss gewährleistet sein, bevor Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden können.
Komplexität: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess sein.
Kosten: Die Implementierung und Wartung einer Datenintegrationslösung kann mit hohen Kosten verbunden sein.

Weitere Informationen zu unseren Leistungen rund um Data Architektur , Data Audit , Reporting & BI, Data Organisation und Machine Learning.

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.

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Thomas Borlik

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