Was ist Datenbankintegration? 🤔

Datenbankintegration bezeichnet den Prozess und die Techniken, die darauf abzielen, Daten aus mehreren, oft heterogenen und voneinander unabhängigen Datenbankquellen zu kombinieren, um eine einheitliche Sicht auf die Daten zu ermöglichen oder einen nahtlosen Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen zu gewährleisten. In vielen Organisationen sind Daten über zahlreiche Datenbanken verteilt, die jeweils spezifische Anwendungen (wie CRM, ERP, HR-Systeme) unterstützen. Diese "Datensilos" erschweren eine ganzheitliche Betrachtung und Nutzung der Unternehmensdaten.

Das Hauptziel der Datenbankintegration ist es, diese Silos aufzubrechen, um Datenkonsistenz über Systemgrenzen hinweg sicherzustellen, umfassende Analysen zu ermöglichen, die Interoperabilität zwischen Anwendungen zu verbessern und idealerweise eine zentrale, vertrauenswürdige Datenbasis ("Single Source of Truth") für wichtige Geschäftsinformationen zu schaffen. Eine wesentliche Herausforderung dabei ist der Umgang mit der Heterogenität der Datenquellen hinsichtlich ihrer Technologien, Datenmodelle, Formate und semantischen Bedeutungen.

Ansätze und Techniken zur Integration

Es gibt verschiedene Ansätze und Technologien, um Datenbankintegration zu realisieren, die je nach Anwendungsfall und Anforderungen eingesetzt werden:

• ETL (Extract, Transform, Load): Dies ist ein klassischer Ansatz, der vor allem im Kontext von Data Warehousing verwendet wird. Daten werden aus den verschiedenen Quell-Datenbanken extrahiert, in ein einheitliches Format und eine Zielstruktur transformiert (Bereinigung, Anreicherung, Standardisierung) und anschließend in eine zentrale Zieldatenbank (Data Warehouse oder Data Lake) geladen. Dieser Ansatz eignet sich gut für Analyse- und Reportingzwecke.
• Datenvirtualisierung (Data Virtualization / Federation): Bei diesem Ansatz werden die Daten nicht physisch bewegt oder kopiert. Stattdessen wird eine virtuelle Datenschicht geschaffen, die eine einheitliche Sicht auf die Daten in den Quellsystemen bietet. Anfragen an die virtuelle Schicht werden in Echtzeit an die jeweiligen Quell-Datenbanken weitergeleitet, dort ausgeführt und die Ergebnisse zusammengeführt. Dies vermeidet Datenredundanz und bietet aktuelle Daten, kann aber performanceintensiv sein.
• Application Integration / Middleware / APIs: Hier erfolgt der Datenaustausch auf Anwendungsebene. Anwendungen kommunizieren entweder direkt miteinander über definierte Schnittstellen (APIs) oder über eine zentrale Middleware-Plattform (z.B. einen Enterprise Service Bus - ESB). Änderungen in einer Datenbank werden durch die jeweilige Anwendung verarbeitet und über die Schnittstellen an andere Systeme weitergegeben, die ihre eigenen Datenbanken entsprechend aktualisieren.
• Datenreplikation / Synchronisation: Bei diesem Verfahren werden Daten (oder Teile davon) zwischen Datenbanken kopiert oder gespiegelt, um sie konsistent zu halten. Dies kann unidirektional oder bidirektional erfolgen. Die Herausforderung liegt hierbei in der Sicherstellung der Konsistenz und der Handhabung von Konflikten bei der bidirektionalen Synchronisation.

Ziele und Anwendungsfälle

Die Integration von Datenbanken dient einer Vielzahl von strategischen und operativen Zielen:

• Business Intelligence (BI) und Analytik: Bereitstellung einer konsolidierten und bereinigten Datenbasis für umfassende Unternehmensanalysen, Berichte und Dashboards, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Schaffung einer "Single Source of Truth": Etablierung einer einzigen, verlässlichen Quelle für kritische Stammdaten (z.B. Kunden-, Produkt-, Mitarbeiterdaten), auf die sich alle relevanten Systeme und Prozesse beziehen können.
• Datenaustausch zwischen Anwendungen: Ermöglichung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Geschäftsanwendungen (z.B. Übertragung von Kundendaten vom CRM ins ERP-System nach einem Verkauf), um manuelle Dateneingaben zu reduzieren und Prozessdurchläufe zu beschleunigen.
• Datenmigration und -konsolidierung: Notwendig bei der Zusammenführung von IT-Systemen nach Unternehmensübernahmen, bei der Ablösung von Altsystemen oder zur Vereinfachung einer heterogenen IT-Landschaft.
• Unterstützung von Geschäftsprozessen: Viele moderne Geschäftsprozesse erfordern Daten aus unterschiedlichen Quellen; die Integration ermöglicht einen nahtlosen Datenfluss über Abteilungsgrenzen hinweg.

Herausforderungen und Aspekte

Datenbankintegration ist oft ein komplexes Unterfangen mit mehreren Herausforderungen:

• Datenheterogenität: Der Umgang mit unterschiedlichen Datenbanktechnologien, Datenmodellen (relational, NoSQL etc.), Schemata, Feldformaten und unterschiedlichen semantischen Bedeutungen gleicher Begriffe (z.B. "Kunde").
• Datenqualität: Daten aus verschiedenen Quellen haben oft unterschiedliche Qualitätsniveaus (Fehler, Lücken, Inkonsistenzen). Integrationsprozesse müssen Mechanismen zur Datenbereinigung und -validierung beinhalten.
• Konsistenz und Aktualität: Sicherzustellen, dass die integrierten Daten korrekt, konsistent und ausreichend aktuell sind, ist insbesondere bei Echtzeit-Anforderungen oder bidirektionaler Synchronisation schwierig.
• Performance: Integrationsprozesse, insbesondere ETL-Jobs oder komplexe Abfragen bei der Datenvirtualisierung, können die Leistung der Quell- und Zielsysteme beeinträchtigen.
• Sicherheit und Datenschutz: Der Zugriff auf verschiedene Datenbanken muss sicher gestaltet sein, und die integrierten Daten müssen gemäß den Datenschutzrichtlinien (insbesondere DSGVO) geschützt werden.
• Komplexität und Kosten: Integrationsprojekte erfordern oft spezielle Werkzeuge, tiefgehendes technisches Know-how und können erhebliche Zeit und Kosten verursachen.

Wichtige Aspekte für eine erfolgreiche Integration sind eine klare Data Governance (Regeln und Verantwortlichkeiten für Daten), effektives Master Data Management (MDM) zur Verwaltung zentraler Stammdaten und die sorgfältige Auswahl der passenden Integrationsarchitektur und -werkzeuge.