Datenintegration
Datenintegration vereint heterogene Datenquellen zu konsistenten, nutzbaren Datenansichten zur Unterstützung von Analyse und Betrieb.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Inkonsistente oder falsche Reports durch fehlerhafte Mappings
- Verletzung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben
- Betriebsunterbrechungen durch fehlerhafte Pipelines
- Versionierung von Mappings und Transformationslogik
- Automatisierte Tests und Validierungen in CI/CD integrieren
- Umfassendes Monitoring, Alerts und Lineage erfassen
I/O & Ressourcen
- Zugänge zu Quellsystemen und deren Schemas
- Mapping-Definitionen und Transformationsregeln
- Governance- und Sicherheitsrichtlinien
- Konsolidierte Datensätze und Sichten
- ETL/ELT-Pipelines und Artefakte
- Datenherkunft und Änderungsprotokolle
Beschreibung
Datenintegration bezeichnet Prozesse, Werkzeuge und Konzepte zum Zusammenführen heterogener Datenquellen in konsistente, nutzbare Datensichten. Sie umfasst Extraktion, Transformation, Harmonisierung und Konsolidierung für Analyse, Betriebsprozesse und Entscheidungsunterstützung. Implementierungsstrategien variieren je nach Architektur, Governance und Performance-Anforderungen.
✔Vorteile
- Verbesserte Entscheidungsgrundlage durch konsolidierte Daten
- Wiederverwendbare Datenprodukte und geringerer Integrationsaufwand
- Bessere Nachvollziehbarkeit und Compliance-Unterstützung
✖Limitationen
- Hoher Implementierungsaufwand bei heterogenen Quellen
- Latenz vs. Konsistenz-Abwägungen in Echtzeitszenarien
- Abhängigkeit von Metadaten- und Governance-Disziplinen
Trade-offs
Metriken
- Datenaktualität (Freshness)
Zeitlicher Abstand zwischen Quelle und konsolidierter Sicht, misst Aktualität.
- Integrationsfehlerquote
Anteil fehlgeschlagener Pipeline-Durchläufe pro Zeiteinheit.
- MTTR bei Integrationsausfällen
Mittlere Wiederherstellungszeit nach Störungen von Integrationsprozessen.
Beispiele & Implementierungen
Airbyte + dbt für ELT-Pipelines
Offene ELT-Pipeline mit Airbyte zur Extraktion und dbt zur Modellierung im Data Warehouse.
Echtzeit-Inventar via Kafka
Ereignisbasierte Synchronisation von Lagerbeständen über ein Kafka-basiertes Vermittlersystem.
Master Data Management für Kunden
Konsolidierung verteilter Kundendaten mit Regeln zur Dublettenerkennung und Governance-Prozessen.
Implementierungsschritte
Ziele, Domänen und Ownership klären; Quellen inventarisieren.
Datenmodelle und Mappings definieren; Qualitätsregeln festlegen.
Technologiestack auswählen und POC durchführen (z. B. Airbyte, Kafka, dbt).
Pipelines implementieren, testen, überwachen und iterativ verbessern.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Unvollständig dokumentierte Transformationslogik
- Hardcodierte Mappings statt konfigurierbarer Regeln
- Keine Lineage- oder Audit-Informationen gespeichert
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Rohdaten ungefiltert in einen Data Lake schieben und als integriert deklarieren.
- Nur auf Batch setzen, obwohl Echtzeit-Synchronisation erforderlich ist.
- Zusammenführen ohne Dublettenprüfung und Qualitätsregeln.
Typische Fallen
- Aufwand für Datenbereinigung unterschätzen
- Schemaevolution nicht von Anfang an einplanen
- Annahmen über Stabilität der Quellsysteme treffen
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Budget- und Betriebsressourcen
- • Legacy-Systeme mit eingeschränkten Schnittstellen
- • Regulatorische Anforderungen und Datenschutz