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Zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und Wettbewerbsfähigkeit ist die Datenintegration für Unternehmen heutzutage ein absolutes Muss. Durch die Nutzung des vollen Datenpotenzials aus sämtlichen Bereichen eines Unternehmens wird das Management mit bislang nicht verfügbaren Informationen bei der Entscheidungsfindung gewinnbringend unterstützt.

Das Treffen von Entscheidung auf Basis einer unvollständigen oder ungenauen Datenlage stellt die Unternehmensführung in Zeiten des immer größer werdenden Wettbewerbs vor große Herausforderungen. Daten, welche bei der Entscheidungsfindung hilfreich wären, sind zwar oftmals im Unternehmen vorhanden, jedoch nicht vollumfänglich nutzbar. Der Grund: Die Daten liegen in den unterschiedlichsten Systemen, Bereichen und Abteilungen eines Unternehmens separat und in nicht harmonisierter Form vor. Sehr oft sind die unterschiedlichen Systeme nur unzureichend oder gar nicht vernetzt, und verhindern so eine systemübergreifende Nutzung.

Mangelnder Austausch

Nicht selten ist auch die Existenz von nutzbringenden Daten nur den jeweiligen Systemexperten, nicht jedoch den anderen Unternehmensbereichen bekannt. Ein paar Beispiele aus der Praxis: Der Vertrieb verfügt über keine Informationen hinsichtlich der Daten aus der Produktion. Daten aus einem speziellen System eines Versicherungsbereichs sind dem Schwesterbereich völlig unbekannt. Das Controlling System eines Unternehmens hat niemals die Möglichkeit, Daten aus sämtlichen Unternehmensbereichen miteinzubeziehen. Dies führt dazu, dass potenzielle Synergien nicht genutzt werden.

Aufgrund des organischen Wachstums des Datenvolumens und den zumeist auf mehrere Systeme verteilten Daten wird die Handlungsfähigkeit und eine effektive Datenanalyse zusätzlich erschwert.

Daten effektiv nutzen

Die Lösung: Durch die Integration von Daten in ein einheitliches Zielsystem können diese in eine homogene Datenstruktur überführt werden. Somit sind sie für Führungskräfte und Datenanalysten effektiv nutzbar. Dabei werden Informationen in einer aussagekräftigen Struktur dargestellt, was Unternehmen zusätzlich unterstützt: bei der Vereinfachung von Geschäftsprozessen sowie der Identifizierung neuer Geschäftsfelder und eines potenziellen Handlungsbedarfs.

Alternativ zur Bereitstellung sämtlicher Unternehmensdaten in einem zentralen, harmonisierten Datenspeicher (zB Data Warehouse, Operativer Datenspeicher, usw) kann es oftmals notwendig sein, neue Schnittstellen zwischen den Systemen zu erstellen. So werden Daten auch anderen System zur Verfügung gestellt.

In beiden Fällen muss hierfür ein ­Datenintegrationsprozess gestartet werden: Die Daten aus dem jeweiligen Quellsystem werden mittels ETL (­Extract, Transform, Load) für die Nutzung im Zielsystem bereitgestellt oder darin direkt integriert.

Zusammenführung von Daten mehrerer Quellsysteme in ein Zielsystem

Von der Quelle zum Ziel

Zu Beginn der Datenintegration muss eine entsprechende Businessanalyse durchgeführt werden. Denn am Anfang des Prozesses ist oftmalig unklar, wo und in welcher Form die relevanten Daten vorliegen. Ausgehend von den Anforderungen des Zielsystems werden in der Businessanalyse relevante Quellsysteme, Daten und Prozesse identifiziert und analysiert.

Die Speicherform der Daten in den Quellsystemen entspricht zumeist weder technisch noch fachlich den Anforderungen des Zielsystems. Deswegen müssen die Daten nach der Extraktion aus dem Quellsystem entsprechend transformiert werden, bevor sie das Zielsystem nutzen kann. Im Zuge dieses Prozesses ist eine Harmonisierung der Daten aus den unterschiedlichen Quellsystemen ratsam, um eine quellsystemunabhängige Nutzung zu ermöglichen. Dazu kann ein separater zentraler Datenspeicher (meist in Form eines Data Warehouse) aufgebaut werden.

Um eine effiziente und strukturierte Transformation in diesen neuen Datenspeicher zu gewährleisten, empfiehlt sich die Nutzung von geeigneten ETL-Tools. Relevante Daten werden mit diesen ETL-Tools anhand der Schritte „Extract, Transform, Load“ vom jeweiligen Quellsystem in das Zielsystem übertragen. Benötigte Transformationen geschehen gemäß den in der Businessanalyse definierten Logiken. Sollten sehr spezifische Anforderungen notwendig sein, können die Daten am Weg ins Zielsystem auch mehrfach transformiert werden.

Gewinnbringende Vorteile

Die Zusammenführung von Daten mehrerer Quellsysteme in ein Zielsystem ist eine große technische Herausforderung (Abbildung). Meist sind Quellsysteme über Jahre historisch gewachsen und bringen spezielle Herausforderungen mit sich, die zu komplexen benötigten Extraktionslogiken führen. Eine weitere Herausforderung stellt oft auch die technolo-gieübergreifende Anbindung der jeweiligen Systeme dar: Sie sind häufig unzureichend dokumentiert und erschweren somit eine Businessanalyse deutlich.

Nimmt man diese Herausforderungen an, so ergeben sich nach der erfolgreichen Datenintegration eine Vielzahl von Vorteilen. Am Ende des Datenintegrationsprozesses hat man die Möglichkeit, einen zentralen Datenspeicher mit den harmonisierten Daten aus sämtlichen Quellsystemen zu nutzen. Am Weg in diesen Datenspeicher kann die Datenqualität mit geeigneten Mitteln zusätzlich erhöht werden. Die Zusammenarbeit innerhalb eines Unternehmens wird durch die zentrale Verfügbarkeit der Daten deutlich vereinfacht. Über diesen zentralen Zugriffspunkt können nun potenzielle Abnehmer die Daten aus dem gesamten Unternehmen gewinnbringend nutzen. Die mühsame Beschaffung und der oftmals damit ver-bundene Mehraufwand entfällt.

Zusätzlich generiert der zentrale Datenspeicher die Möglichkeiten einer umfangreichen Datenanalyse, basierend auf Daten, welche vorab nicht verfügbar waren. Auf dieser Datenbasis können Analysen deutlich präziser und effektiver durchgeführt werden, die das Unternehmen wiederum zu einem rascheren Handeln und somit zu einem schnelleren Time-to-Market führt.

Autor

Dominik Lasser

Michael Kirchknopf

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