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Datenintegration erklärt: Techniken, Plattformen und Werkzeuge
Stell dir vor, es ist dein erster Tag als Arzt in einem neuen Krankenhaus. Dein Patient kommt zu dir und klagt über starke Kopfschmerzen, die er seit zwei Wochen hat. Nachdem du ein paar Überprüfungen durchgeführt hast, rufst du ihre Krankenakte auf, um mehr über ihre Geschichte zu erfahren. Zu deiner Überraschung sind einige ihrer Informationen online, andere befinden sich im System einer anderen Abteilung, und Teile ihrer Geschichte fehlen. Jetzt steckst du fest. Du hast eine Idee, was die Kopfschmerzen verursachen könnte, aber du kannst keine sichere Diagnose stellen, wenn du nicht alle Informationen an einem Ort hast.
Die Datenintegration ermöglicht das Aufbrechen von Silos wie dem oben beschriebenen. Die Idee ist, den Menschen Zugang zu Informationen aus verschiedenen Quellen an einem einzigen Ort zu geben, um ihnen zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen (und effizienter zu sein).
In diesem Artikel gehen wir näher auf die Datenintegration ein. Das heißt, du wirst lernen:
- Komponenten der Datenintegration
- Wesentliche Techniken
- Werkzeuge für eine erfolgreiche Datenintegration
- Gemeinsame Herausforderungen
- Bewährte Praktiken
Lass uns eintauchen!
Was ist Datenintegration?
Datenintegration ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen, zusammenhängenden Ansicht kombiniert werden, auf die das gesamte Unternehmen zugreifen und die es analysieren kann. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Informationen:
- Konsistent
- Genaue
- Leicht verfügbar (für Entscheidungsfindung, Berichterstattung und Analysen)
Datenintegration ist wichtig, wenn Daten über mehrere Plattformen und Abteilungen verstreut sind. Sie hilft dabei, Silos aufzubrechen und die betriebliche Effizienz zu verbessern, was zu einer reibungsloseren Kommunikation zwischen Systemen und Teams führt. Und mit einem umfassenden Überblick über ihre Daten sind die Menschen besser in der Lage, fundierte, strategische Entscheidungen zu treffen.
Komponenten der Datenintegration
Wenn du Daten effektiv integrieren willst, kommen mehrere Komponenten ins Spiel. Diese Elemente stellen sicher, dass die Daten aus verschiedenen Quellen nahtlos in eine zusammenhängende und nutzbare Form gebracht werden.
In diesem Abschnitt werden wir die verschiedenen Komponenten besprechen, die dies möglich machen.
Datenquellen
Datenquellen beziehen sich auf die verschiedenen Ursprünge, aus denen Daten gesammelt und integriert werden. Zum Beispiel:
- Traditionelle Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, MongoDB, etc.)
- Cloud-Speicher-Systeme (AWS S3, Azure Blob Storage, etc.)
- Dateien (CSV, JSON, Audio, Video, etc.)
- APIs
Eine effektive Datenintegration beginnt mit der Identifizierung und Verbindung dieser verschiedenen Quellen.
Datenumwandlung
Bevor Daten aus verschiedenen Quellen integriert werden können, müssen sie oft in ein gemeinsames Format umgewandelt werden. Und warum? Daten aus der realen Welt sind oft chaotisch, und diese Ungereimtheiten können ihren Weg in deine Systeme finden. Das kann dazu führen, dass die Daten in deinen Quellen Fehler wie Duplikate, falscheect-Formate oder sogar falsche Datentypen enthalten. All diese Probleme müssen korrigiert oder vorverarbeitet werden, um sicherzustellen, dass die Daten mit der Struktur des Zielsystems übereinstimmen.
Bei der Datenumwandlung werden die Daten bereinigt, konvertiert und standardisiert, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen zu gewährleisten.
Datenspeicherung und Zielsysteme
Sobald die Daten integriert und umgewandelt wurden, müssen sie in einem System gespeichert werden, in dem sie leicht zugänglich sind und analysiert werden können. Zu den gängigen Speicheroptionen für integrierte Daten gehören:
- Data Warehouses: In Data Warehouses werden in der Regel strukturierte Daten gespeichert, die Business Intelligence und Reporting unterstützen.
- Data Lakes: Im Gegensatz dazu können Data Lakes große Mengen unstrukturierter oder halbstrukturierter Daten für eine flexiblere Exploration verarbeiten.
- Datenbanken: Datenbanken können auch zum Speichern von Daten verwendet werden, allerdings sind sie nicht unbedingt für Analysen oder maschinelles Lernen ausgelegt.
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Techniken zur Datenintegration
Du fragst dich, wie du Daten am besten integrieren kannst? In diesem Abschnitt werden wir die verschiedenen Techniken zur Datenintegration untersuchen. Jede Technik ist für unterschiedliche Umgebungen und Anforderungen geeignet. Schauen wir sie uns an!
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
ETL ist die traditionelle Datenintegrationstechnik. Es umfasst drei wichtige Schritte:
- Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren
- Umwandlung der Daten in ein gemeinsames Format
- Laden der Daten in einen Zielspeicher, normalerweise ein Data Warehouse
In der Extraktionsphase werden Daten aus verschiedenen Systemen gesammelt. Die Transformationsphase stellt sicher, dass die Daten bereinigt, standardisiert und so formatiert werden, dass sie in ein einheitliches Schema passen. In der Ladephase schließlich werden die umgewandelten Daten im Zielsystem gespeichert, wo sie für Analysen und Berichte zur Verfügung stehen.
ETL wird am besten eingesetzt, wenn du Daten aus mehreren, unterschiedlichen Quellen für Berichte, Analysen oder Business Intelligence integrieren und strukturieren musst. Es ist ideal für Unternehmen mit strukturierten Daten, die vor der Analyse gründlich bereinigt und umgewandelt werden müssen.
Beispiel ETL-Architektur
Dieser Ansatz ist besonders effektiv in traditionellen On-Premises-Umgebungen mit mäßigem Datenvolumen und mittlerer Komplexität der Transformation. ETL ist die beste Methode, wenn deine Daten stapelweise verarbeitet und regelmäßig aktualisiert werden müssen.
ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)
ELT ist eine Variante von ETL, die für den Umgang mit großen Datenmengen entwickelt wurde, die typischerweise in Cloud-Umgebungen vorkommen. Bei diesem Ansatz werden die Daten zunächst extrahiert und in ein Zielsystem geladen. Erst nachdem die Daten geladen wurden, erfolgt die Transformation.
Mit anderen Worten: ELT eignet sich am besten für Unternehmen, die große Mengen an Rohdaten schnell laden und später umwandeln müssen. Das gibt ihnen mehr Flexibilität bei der Art und Weise, wie und wann die Daten umgewandelt werden. Wenn dein Unternehmen mit unstrukturierten Daten arbeitet oder diese nahezu in Echtzeit umwandeln muss, ist ELT besser als herkömmliche ETL.
Beispiel ELT-Architektur
Wenn du mehr über diese traditionellen Data-Engineering-Prozesse erfahren möchtest, empfehle ich dir den Kurs ETL und ELT in Python!
Datenreplikation
Unter Datenreplikation versteht man das Kopieren von Daten von einem System auf ein anderes. Diese Technik stellt sicher, dass alle Systeme mit denselben Daten arbeiten und hilft dabei, verschiedene Umgebungen synchron zu halten.
Die Replikation kann je nach Bedarf in Echtzeit oder in regelmäßigen Abständen erfolgen. Sein Hauptvorteil ist, dass er die Datenverfügbarkeit und -zuverlässigkeit verbessert und sicherstellt, dass kritische Systeme stets auf die aktuellsten Informationen zugreifen können.
Dieser Ansatz eignet sich am besten für Szenarien, in denen hohe Verfügbarkeit und Konsistenz zwischen den Systemen entscheidend sind. Sie wird häufig für Backups, Disaster Recovery und die Synchronisierung von Daten in verschiedenen Umgebungen, z. B. zwischen On-Premises- und Cloud-Systemen, verwendet.
Die Datenreplikation ist auch für Anwendungen nützlich, die sofortigen Zugriff auf identische Kopien von Daten an verschiedenen Orten benötigen. Wenn dein Unternehmen sicherstellen muss, dass die Daten über verschiedene Plattformen oder Regionen hinweg verfügbar und aktuell sind, ist die Replikation eine hervorragende Option.
Bedenke, dass die Replikationsoption technisch gesehen normalerweise nur für traditionelle Datenbanken verfügbar ist, um exakte Kopien der Originaldaten zu erstellen.
Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung ist ein modernerer Ansatz zur Datenintegration. Sie ermöglicht den Zugriff und die Abfrage von Daten in Echtzeit, ohne sie zu bewegen oder physisch zu verändern.
Anstatt die Daten in einem einzigen Repository zu konsolidieren, schafft diese Technik eine virtuelle Ebene, die eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellt und eine einheitliche Sicht auf die Daten aus mehreren Systemen bietet, was den Zugriff und die Analyse der Daten erleichtert.
Diese Technik funktioniert am besten, wenn der Datenzugriff in Echtzeit wichtiger ist als die physische Verschiebung oder Konsolidierung von Daten. Es ist ideal für Unternehmen mit unterschiedlichen Datenquellen, die eine einheitliche Ansicht ohne die Komplexität und Verzögerung herkömmlicher ETL-Prozesse erstellen wollen.
Datenvirtualisierung ist eine leistungsstarke Lösung, wenn dein Anwendungsfall einen On-Demand-Zugriff auf mehrere Datenquellen erfordert, z. B. bei Abfragen über verschiedene Datenbanken oder APIs.
Integration von Streaming-Daten
Die Integration von Streaming-Daten ermöglicht die Verarbeitung von Echtzeitdaten aus ereignisgesteuerten Quellen (z. B. IoT-Geräte, Social-Media-Plattformen, Finanzmärkte usw.). Anstatt auf Batch-Prozesse zu warten, ermöglicht diese Technik die Aufnahme und Integration von Daten, sobald sie erzeugt werden.
Dieser Ansatz wird für Szenarien verwendet, in denen zeitnahe Erkenntnisse und schnelle Reaktionen erforderlich sind. Die Integration von Streaming-Daten ist optimal, wenn dein Unternehmen schnelle Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen treffen muss oder wenn Latenzzeiten ein Problem darstellen.
Schau dir den Kurs Streaming-Konzepte an, um mehr über diese Technik zu erfahren.
Die folgende Tabelle fasst die verschiedenen Techniken zusammen, die wir gerade besprochen haben:
Technique |
Beschreibung |
Am besten geeignet für |
Beispielhafte Anwendungsfälle |
Vorteile |
ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) |
Traditionelle Methode, die das Extrahieren, Umwandeln und Laden von Daten in ein Zielsystem beinhaltet. |
Strukturierte Daten, die für Berichte, Analysen oder BI gründlich bereinigt und umgewandelt werden müssen. |
Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem Data Warehouse für Stapelverarbeitung und geplante Aktualisierungen. |
Sorgt für saubere, standardisierte und strukturierte Daten, die für die Analyse bereit sind. |
ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren) |
Moderne Variante von ETL, bei der die Daten nach dem Laden in das Zielsystem transformiert werden. |
Große Datenmengen in Cloud-Umgebungen, unstrukturierte Daten oder Umwandlungsbedarf in Echtzeit. |
Laden von Rohdaten in einen Cloud-basierten Data Lake oder ein Data Warehouse zur flexiblen, bedarfsgerechten Transformation. |
Bietet Flexibilität, wann und wie Transformationen angewendet werden. |
Datenreplikation |
Kopiert Daten von einem System in ein anderes, um die Konsistenz und Verfügbarkeit in verschiedenen Umgebungen zu gewährleisten. |
Hochverfügbarkeits- und Konsistenzanforderungen, Disaster Recovery und Datensynchronisationsszenarien. |
Synchronisierung von On-Premises- und Cloud-Systemen oder Erstellung von Sicherungskopien für die Notfallwiederherstellung. |
Verbessert die Zuverlässigkeit der Daten und stellt die aktuelle Verfügbarkeit der Daten in allen Systemen sicher. |
Datenvirtualisierung |
Ermöglicht den Echtzeitzugriff und die Abfrage von Daten ohne physische Bewegung oder Umwandlung. |
Unterschiedliche Datenquellen, auf die in Echtzeit zugegriffen werden muss, ohne die Komplexität einer Konsolidierung. |
Abfrage von Daten über mehrere Datenbanken oder APIs hinweg, um eine einheitliche Ansicht für Analysen zu erhalten, ohne Daten zu verschieben. |
Bietet in Echtzeit eine einheitliche Sicht auf Daten aus verschiedenen Quellen. |
Integration von Streaming-Daten |
Verarbeitet und integriert Daten in Echtzeit, wenn sie aus ereignisgesteuerten Quellen generiert werden. |
Szenarien, die zeitnahe Erkenntnisse, schnelle Reaktionen oder eine Datenverarbeitung mit geringer Latenz erfordern. |
Die Verarbeitung von Daten aus IoT-Geräten, die Überwachung von Finanzmarktaktivitäten oder die Analyse von Social Media Streams in Echtzeit. |
Ermöglicht schnelle Entscheidungen auf der Grundlage aktueller Informationen. |
Datenintegrationsarchitekturen
Datenintegrationsarchitekturen sind Rahmenwerke, die festlegen, wie Daten konsolidiert und verwaltet werden. Diese Architekturen variieren je nach Art der Daten, ihren Speicheranforderungen und den Geschäftszielen. Schauen wir uns die beiden häufigsten an.
Datenlager
Bei der Data-Warehouse-Integration liegt der Schwerpunkt auf der Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen in einem strukturierten, einheitlichen Repository für Analysen und Berichte. Bei dieser Architektur werden Daten aus verschiedenen operativen Systemen extrahiert, transformiert und in das Data Warehouse geladen (ETL), wo sie bereinigt und organisiert werden.
Mit einem Data Warehouse kannst du eingehende Analysen und Berichte erstellen, um sicherzustellen, dass alle Geschäftsbereiche auf genaue, aktuelle Informationen zugreifen können. Diese Architektur ist ideal für strukturierte Daten und wenn umfassende Berichterstattung ein wichtiges Ziel ist.
Ich empfehle, den ausgezeichnetenKurs Data Warehousing Concepts zu besuchen, um mehr über diese allgegenwärtige Architektur zu erfahren.
Datensee
Data Lakes sind gut geeignet für Teams, die mit verschiedenen Datentypen und -formaten arbeiten. Sie sind dafür ausgelegt, große Mengen an unstrukturierten, halbstrukturierten und strukturierten Daten in ihrer Rohform zu speichern. Data Lakes integrieren Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. IoT-Geräte, soziale Medien und betriebliche Systeme), ohne dass sie erst verarbeitet oder umgewandelt werden müssen.
Diese Architektur ist vorteilhaft für Anwendungsfälle, in denen große Datenmengen verarbeitet werden, da sie eine flexible Speicherung und die Möglichkeit bietet, erweiterte Analysen, maschinelles Lernen oder explorative Analysen anzuwenden.
Die folgende Tabelle zeigt die Unterschiede zwischen Data Warehouses und Data Lakes in Bezug auf die Datenintegration auf:
Feature |
Data Warehouse |
Datensee |
Datentypen |
Strukturierte Daten (z. B. relationale Tabellen). |
Strukturierte, halbstrukturierte (z. B. JSON, XML) und unstrukturierte Daten (z. B. Audio, Video, Protokolle). |
Datenschema |
Schema-on-write: Die Daten müssen einem vordefinierten Schema entsprechen. |
Schema-auf-Lese: Die Daten können in Rohform aufgenommen und beim Lesen strukturiert werden. |
ETL/ELT-Prozess |
Erfordert komplexe ETL-Prozesse, um Daten vor dem Laden zu bereinigen und umzuwandeln. |
Erlaubt ELT: Die Rohdaten werden eingelesen und bei der Analyse oder beim Abruf umgewandelt. |
Datenquellen |
Typischerweise wird es mit Transaktionssystemen, CRM, ERP usw. integriert. |
Unterstützt die Integration von verschiedenen Quellen, einschließlich IoT-Geräten, sozialen Medien und Big-Data-Systemen. |
Datenvolumen |
Entwickelt, um kleinere Mengen an sauberen, hochwertigen Daten zu verarbeiten. |
Verarbeitet riesige Mengen an rohen und vielfältigen Daten in großem Umfang. |
Integrationstools |
Spezialisierte ETL-Tools wie Informatica, Talend oder dbt. |
Big Data-Tools wie Apache Spark, Kafka, Flume und ELT-Frameworks. |
Latenz |
Konzentriert sich auf Abfragen mit geringer Latenz für Business Intelligence. |
Oft hat die Datenaufnahme mit hohem Durchsatz Vorrang vor der Beantwortung von Abfragen mit geringer Latenz. |
Datenverwaltung |
Strenge Datenverwaltung mit gut definierten Datenqualitätsprüfungen. |
Flexible Governance, erfordert aber zusätzliche Tools für robuste Datenqualität und Lernpfade. |
Daten in Echtzeit |
Weniger geeignet für die Integration von Echtzeitdaten. |
Unterstützt Dateneingabe und Streaming in Echtzeit. |
Datenformate |
Verlässt sich auf Tabellenformate (z. B. CSV, Excel, SQL-Tabellen). |
Unterstützt verschiedene Formate, darunter Parkett, Avro, ORC, Textdateien und Multimedia. |
Herausforderungen bei der Datenintegration und wie man sie überwindet
Die Datenintegration bietet viele Vorteile, aber sie ist nicht ohne Herausforderungen. Umdieses Kunststück effektiv und effizient umzusetzen, musst du wissen, wie du diese Herausforderungen meistern kannst.
Probleme mit der Datenqualität
Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen bei der Datenintegration ist die Sicherstellung der Datenqualität.
Wenn Daten aus verschiedenen, unterschiedlichen Quellen stammen, sind sie oft inkonsistent, fehlen oder sind falsch. Diese Probleme können zu ungenauen Analysen und fehlerhaften Entscheidungen führen. Um dies zu vermeiden, müssen die Teams Datenbereinigungsprozesse implementieren, die die Daten vor der Integration validieren, standardisieren und korrigieren. Dies kann die Einrichtung automatischer Datenqualitätsprüfungen, die Verwendung von Tools zur Datenprofilierung und die Anwendung von Transformationsregeln beinhalten, um die Konsistenz aller Datenquellen sicherzustellen.
Auf dem Weg in das Zeitalter der KI ist die Datenqualität wichtiger denn je. Jetzt ist es an der Zeit, mehre darüber zu erfahren, indem du den Kurs Einführung in die Datenqualität belegst.
Umgang mit verschiedenen Datenformaten
Eine weitere Herausforderung bei der Datenintegration ist der Umgang mit verschiedenen Datenformaten in unterschiedlichen Systemen.
Die Daten können in JSON-, XML-, CSV- oder proprietären Formaten vorliegen, die jeweils unterschiedliche Schemata oder Datenmodelle haben. Die Integration solch unterschiedlicher Daten erfordert Werkzeuge und Techniken, um Daten aus ihrem ursprünglichen Format in eine gemeinsame, nutzbare Struktur umzuwandeln und abzubilden.
Lösungen wie Datentransformation und Schema Mapping helfen, Daten zu standardisieren.
Bedenken hinsichtlich der Skalierbarkeit
Wenn das Datenvolumen wächst, wird die Skalierbarkeit zu einem wichtigen Thema bei der Integration. Große Datenmengen, Integrationsanforderungen in Echtzeit und die zunehmende Komplexität der Datenquellen können herkömmliche Datenintegrationssysteme überfordern.
Um die Herausforderungen der Skalierbarkeit zu bewältigen, kannst du Cloud-Plattformen, verteiltes Computing und moderne Integrationstechnologien nutzen, die den wachsenden Datenbedarf bewältigen können.
Sicherheit und Compliance
Die Aufrechterhaltung von Datensicherheit und Compliance is eine große Herausforderung - vor allem, wenn sensible oder regulierte Daten integriert werden. Datenintegrationsprozesse müssen die Daten während der Speicherung, der Übertragung und des Zugriffs schützen, um eine unbefugte Nutzung oder Verstöße zu verhindern.
Unternehmen müssen Verschlüsselung und Zugangskontrollen einführen und sich an die Vorschriften halten. Indem du Sicherheitsmaßnahmen und Compliance-Protokolle priorisierst, kannst du das Risiko von Datenschutzverletzungen mindern und sicherstellen, dass die Daten den Branchenstandards entsprechen.
Tools zur Datenintegration
Sehen wir uns einige der beliebtesten und leistungsfähigsten Datenintegrationstools an, die heute verfügbar sind. Jede ist für unterschiedliche Geschäftsumgebungen und Datenverwaltungsanforderungen geeignet.
Apache NiFi
Apache NiFi wurde 2014 von der Apache Software Foundation gegründet. Es ist ein Open-Source-Tool zur Automatisierung des Datenflusses zwischen Systemen. NiFi bietet eine benutzerfreundliche Drag-and-Drop-Oberfläche für den Aufbau von Datenpipelines und unterstützt eine breite Palette von Datenformaten.
Für Unternehmen, die Daten nahtlos und in Echtzeit zwischen verschiedenen Systemen austauschen müssen, ist dieses Tool besonders nützlich. Sie eignet sich gut für Branchen wie das Gesundheits- und Finanzwesen, in denen Daten ständig fließen und schnell verarbeitet werden müssen, ohne dass es zu Verzögerungen oder Fehlern kommt.
Fivetran
Fivetran wurde 2013 gegründet und ist eine cloudbasierte ELT (Extract, Load, Transform)-Lösung, die das Verschieben und Synchronisieren von Daten über verschiedene Plattformen hinweg automatisiert. Sein Hauptaugenmerk liegt auf der Vereinfachung des ETL-Prozesses, indem er es Nutzern ermöglicht, Datenpipelines einzurichten, die sich automatisch an Schemaänderungen anpassen.
Dieses Tool ist besonders nützlich für Unternehmen, die auf Cloud-basierte Datenarchitekturen umsteigen oder ihre Datenmanagementpraktiken ohne großen Aufwand skalieren wollen. Da Fivetran die Datentransformationen nach dem Laden (ELT) übernimmt, ist es ideal für Unternehmen, die Wert auf Einfachheit und Skalierbarkeit in ihren Cloud-Umgebungen legen.
Microsoft Azure Data Factory
Microsoft Azure Data Factory ist ein Cloud-basierterDatenintegrationsdienst, der 2015 von Microsoft eingeführt wurde. Sie ermöglicht es Nutzern, Daten-Workflows in verschiedenen Cloud- und On-Premises-Umgebungen zu erstellen, zu planen und zu orchestrieren.
Azure Data Factory lässt sich gut in Microsofts Suite von Cloud-Diensten integrieren und bietet eine breite Palette von Konnektoren für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Dieses Tool ist ideal für Unternehmen, die bereits im Microsoft Azure-Ökosystem sind, insbesondere für solche, die eine komplexe Datenintegration über hybride Cloud-Umgebungen oder On-Premises-Systeme hinweg benötigen.
Schau dir das Tutorial zum Aufbau deiner ersten Azure Data Factory Pipeline an.
Informatica
Informatica wurde 1993 gegründet und ist eine führende Plattform für die Datenintegration in Unternehmen. Informatica ist bekannt für seine robusten Datenumwandlungsfunktionen, unterstützt komplexe Datenintegrationsprozesse und wird häufig von großen Unternehmen eingesetzt, die große Datenmengen verarbeiten.
Die Plattform bietet Tools, die die Datenmigration, -verwaltung und -bereinigung über mehrere Systeme hinweg erleichtern. Informatica ist ideal für das Finanzwesen, das Gesundheitswesen und die Telekommunikationsbranche, wo die Einhaltung von Vorschriften, die Umwandlung von Daten und hohe Verfügbarkeit entscheidend sind.
Wenn du mehr erfahren möchtest, sieh dir unsere Liste der besten ETL-Tools an.
Fazit
In diesem Artikel haben wir uns mit den wichtigsten Aspekten der Datenintegration befasst, von den Komponenten und Techniken bis hin zu den Tools und Architekturen, die sie ermöglichen.
Wir haben gesehen, wie die Datenintegration Unternehmen dabei hilft, unterschiedliche Datenquellen in einem einheitlichen, zugänglichen Format zu konsolidieren, um sicherzustellen, dass sie sichere Entscheidungen treffen können. Außerdem haben wir uns mit den Herausforderungen befasst, denen Teams bei der Integration gegenüberstehen, und einige wichtige Tools vorgestellt, die dir den Einstieg in die Datenintegration erleichtern und für einen reibungsloseren Ablauf sorgen.
Um dein Verständnis von Datenintegration weiter zu vertiefen, empfehle ich dir die folgenden Ressourcen zu lesen:
Werde Dateningenieur
FAQs
Was ist der Unterschied zwischen ETL und ELT bei der Datenintegration?
Bei ETL werden die Daten extrahiert, transformiert und dann geladen, während bei ELT die Daten zuerst geladen und dann transformiert werden.
Warum ist Datenintegration für Unternehmen wichtig?
Datenintegration ermöglicht eine einheitliche Sicht auf Informationen aus verschiedenen Quellen. Das hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Effizienz zu steigern.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Datenintegration?
Zu den häufigsten Herausforderungen gehören Probleme mit der Datenqualität, der Umgang mit verschiedenen Datenformaten, Skalierbarkeit und die Gewährleistung von Sicherheit und Compliance.
Wie unterscheiden sich Data Lakes von Data Warehouses in Bezug auf die Integration?
Data Lakes speichern große Mengen an unstrukturierten oder halbstrukturierten Daten, während Data Warehouses für strukturierte Daten und analytische Abfragen optimiert sind.
Welche Tools werden üblicherweise für die Datenintegration verwendet?
Beliebte Tools sind Apache NiFi für die Automatisierung von Datenflüssen, Fivetran für cloudbasierte ELT und Azure Data Factory für die Orchestrierung von Workflows über Cloud-Systeme hinweg.

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