Daten existieren an vielen Orten: Systeme für Customer Relationship Management (CRM), Finanzplattformen, Produktanalysetools, Support-Software und Data Warehouses. Jedes System erfüllt zwar seinen Zweck gut, kann aber nicht auf die Informationen der anderen Systeme zugreifen, was zu Lücken in der Analyse führt. Diese Lücke lässt sich immer schwerer ignorieren, da sich Unternehmen immer mehr auf gemeinsam genutzte Daten verlassen: In einer Studie aus dem Jahr 2025 gaben 68 % der befragten Chief Executive Officers (CEOs) an, dass eine integrierte, unternehmensweite Datenarchitektur für die funktionsübergreifende Zusammenarbeit und Innovation notwendig ist.

Datenintegration ist der Prozess der Konsolidierung von Daten an einem konsistenten und leicht zugänglichen Ort. Im Folgenden besprechen wir die gängigen Methoden zur Integration von Daten, ihre Use Cases und wie man über Governance nachdenkt, sobald Daten über Systeme hinweg fließen.

Das Wichtigste auf einen Blick

• Die Integration von Daten kombiniert Daten aus mehreren Quellsystemen zu einer einheitlichen Ansicht. Die eigentliche Arbeit besteht darin, Unterschiede bei Feldnamen, Identifikatoren und Geschäftslogik in Einklang zu bringen.

• Die Wahl der Integrationsmethode hängt davon ab, wie aktuell Ihre Daten sein müssen, wie kompliziert die Transformationen sind und wie die Zielumgebung aussieht.

• Wenn Zahlungsdaten direkt von Ihrem Zahlungsdienstleister synchronisiert werden, vermeiden Sie die Kompromisse bei Sicherheit und Wartung von Connectors von Drittanbietern.

Was ist die Integration von Daten?

Die Integration von Daten ist der Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellsystemen zu einer einzigen, konsistenten Ansicht kombiniert werden, die Teams für Berichterstattung, Analyse und Entscheidungsfindung nutzen können.

Was sind die gängigen Methoden für die Integration von Daten?

Welches Muster für die Integration von Daten das richtige ist, hängt davon ab, welche Daten Sie übertragen, wie aktuell sie sein müssen und was Sie damit tun, sobald sie am Zielort eintreffen. Dies sind die Ansätze, denen Sie am häufigsten begegnen werden.

Extract, Transform, Load (ETL)

ETL ist die klassischste Methode der Integration von Daten. Dabei werden Daten aus der Quelle extrahiert, an das Zielschema angepasst und anschließend geladen. Sie eignet sich gut für komplexe Transformationen, allerdings befindet sich die Transformationslogik außerhalb des Data Warehouse, was Audits und Änderungen erschwert.

Extract, Load, Transform (ELT)

Bei ELT landen die Rohdaten zunächst im Data Warehouse und die Transformationen erfolgen dort mithilfe von Structured Query Language (SQL). Dies hat sich zum dominanten Muster für moderne Analysepipelines entwickelt, da Warehouses wie BigQuery, Snowflake und Redshift erschwinglich genug sind, um Rohdaten zu speichern, und leistungsstark genug, um sie in großem Maßstab zu transformieren.

Streaming-Integration

Bei der Streaming-Integration fließen Ereignisse kontinuierlich von der Quelle zum Ziel, manchmal innerhalb von Sekunden, anstatt sich in geplanten Batches zu bewegen. Zahlungsereignisse, Klickströme und Signale für Betrug sind häufige Kandidaten.

Datenvirtualisierung

In einem Modell zur Datenvirtualisierung befindet sich eine einheitliche Abfrageebene über mehreren Quellen, anstatt Daten zu verschieben. Die Daten bleiben also dort, wo sie sind, verhalten sich aber wie ein einziger Datensatz. Dies ist nützlich für Ad-hoc-Analysen, eignet sich aber weniger für umfangreiche, wiederkehrende Arbeitslasten.

API-basierte Integration

API-basierte Integrationen rufen eine API (Application Programming Interface) auf, um Datensätze über die Pull-Methode zu extrahieren und sie über die Push-Methode an einen anderen Ort zu übertragen. Sie sind flexibel, erfordern jedoch benutzerdefinierte Arbeit, um Paginierung, Ratenlimits, Schemaänderungen und Ausfälle zuverlässig zu handhaben.

Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für die Datenintegration?

Datenintegrationsprojekte konzentrieren sich tendenziell auf eine Handvoll hochwertiger Probleme. Hier sind diejenigen, die häufig auftreten.

Analytics- und Business-Intelligence-Reporting (BI)

Teams benötigen Daten aus mehreren Systemen an einem Ort, um Dashboards zu erstellen, Ad-hoc-Abfragen auszuführen und Berichte zu generieren. Ein Finanzteam, das den Umsatz über Regionen hinweg abgleicht, ein Produktteam, das Aktivierungstrichter verfolgt, und ein Wachstumsteam, das die Kundenbindung anhand von Kohorten analysiert, müssen alle auf Daten aus mehr als einem System zugreifen.

Datenreplikation

Das Kopieren von Produktionsdatenbanktabellen in eine separate Analytics-Umgebung schützt die Produktionsleistung und ermöglicht es Analysten, Abfragen durchzuführen, ohne Zeilen zu sperren oder die Systeme zu beeinträchtigen, auf die Kundinnen und Kunden angewiesen sind. Dies ist im laufenden Betrieb oft erforderlich, noch bevor es zu einer Analytics-Strategie wird.

Data Warehousing

Anstatt Produktionstabellen zu spiegeln, ist ein Warehouse speziell für Analytics konzipiert, denormalisiert, für Lesevorgänge optimiert und speichert in der Regel jahrelange historische Daten über viele Quellsysteme hinweg. Ausgereifte Analytics-Stacks sind in der Regel um ein zentrales Warehouse aufgebaut, das Daten aus dem Customer Relationship Management (CRM), dem Enterprise Resource Planning (ERP) und den Zahlungssystemen integriert.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)

Das Training eines Abwanderungsmodells erfordert den Kundenverlauf, die Produktnutzung und das Zahlungsverhalten in einem Datensatz. Betrugsmodelle benötigen zusammengeführte Transaktionsmuster, Gerätesignale und Kontoaktivitäten. Die Qualität eines ML-Modells wird oft weniger durch den Algorithmus als vielmehr dadurch begrenzt, wie vollständig und fehlerfrei die Trainingsdaten sind.

Wie funktioniert die Integration von Daten in der Praxis?

Während die Mechanismen je nach Methode variieren, weisen Pipelines oft eine gemeinsame Struktur auf. So funktioniert es:

Quellverbindung

Zunächst stellen Sie eine Verbindung zur Quelle her, und zwar über einen direkten Datenbankzugriff, eine API, einen Webhook oder den Export einer Datei. Das Quellsystem bestimmt, was verfügbar ist: Einige bieten umfangreiche Echtzeit-APIs, während andere nur nächtliche CSV-Dumps (Comma-Separated Values) bereitstellen.

Extraktion

Batch-Pipelines fragen in der Regel Datensätze ab, die sich seit dem letzten Durchlauf geändert haben. Sie verwenden einen Zeitstempel oder Change Data Capture (CDC), um zu vermeiden, dass jedes Mal alles abgerufen wird. CDC verfolgt Änderungen (z. B. Einfügungen, Aktualisierungen, Löschungen) auf Datenbankebene, was zuverlässiger ist als sich auf Zeitstempel auf Anwendungsebene zu verlassen, die von Prozessen möglicherweise übersehen werden.

Transformation

In dieser Phase werden Feldzuordnung, Deduplizierung, Type Casting und Geschäftslogik angewendet. Dies ist auch die Phase, in der die Integration oft fehlschlägt. Eine Schemaänderung im Vorfeld, ein unerwarteter Nullwert oder ein neuer Datensatztyp, für dessen Verarbeitung die Pipeline nicht ausgelegt ist, können nachgelagerte Berichte verfälschen.

Laden

Inkrementelle Ladevorgänge fügen neue Datensätze an oder führen einen Upsert durch, während vollständige Aktualisierungen den gesamten Datensatz ersetzen. Inkrementelle Ladevorgänge sind aus Leistungs- und Kostengründen in der Regel vorzuziehen, erfordern jedoch, dass die Quelldaten zuverlässig genug sind, um darauf vertrauen zu können, dass keine historischen Datensätze unbemerkt geändert wurden.

Orchestrierung

Tools wie Airflow, Data Build Tool (dbt) oder Prefect planen Ausführungen, verwalten Abhängigkeiten zwischen Jobs, handhaben Wiederholungsversuche und warnen, wenn etwas fehlschlägt. Im großen Maßstab wird die Orchestrierung genauso wichtig wie die Logik der Pipeline selbst.

Was ist der Unterschied zwischen Anwendungsintegration und der Integration von Daten?

Anwendungsintegration ist der Prozess der Verbindung von Systemen, damit diese in Echtzeit zusammenarbeiten können, um Abläufe zu verbessern. Wenn beispielsweise ein Endkunde oder eine Endkundin einen Kauf abschließt, erstellt Ihr CRM automatisch einen Kontakt, Ihr System für Ausführung erhält eine neue Bestellung und Ihre E-Mail-Plattform sendet eine Bestätigung. Die Abläufe sind transaktional, ereignisgesteuert und oft bidirektional.

Die Integration von Daten dient der Verschiebung von Daten zu Analysezwecken, typischerweise in eine Richtung: von operativen Systemen in eine Analyseumgebung. Sie ist für die Abfrageleistung und nicht für die Reaktionsfähigkeit von Transaktionen optimiert und priorisiert Vollständigkeit, historische Tiefe und Konsistenz über verschiedene Quellen hinweg.

Ein Kafka-Stream (d. h. ein kontinuierlicher Fluss von Ereignisdaten zwischen Systemen), der sowohl ein Echtzeit-Operations-Dashboard als auch ein Data Warehouse speist, ermöglicht eine gleichzeitige Anwendungsintegration und Integration von Daten. Die Unterscheidung ist am wichtigsten, wenn Sie eine Richtung wählen müssen: Wenn zwei Systeme bei einer Live-Transaktion koordiniert werden müssen, handelt es sich um ein Problem der Anwendungsintegration. Wenn Sie jedoch die Daten von drei Jahren aus fünf Quellsystemen analysieren müssen, müssen Sie sich auf die Integration von Daten konzentrieren.

Wie sollten Sie Data Governance in integrierten Umgebungen betrachten?

Wenn sich Daten in einem einzigen System befinden, übernehmen die eigenen Zugriffskontrollen und Audit-Logs des Systems den Großteil davon. Aber wenn Sie systemübergreifend integrieren, übernehmen Sie die Inkonsistenzen jedes Systems und machen Daten für mehr Personen und Prozesse zugänglich, als ursprünglich vorgesehen war. Hierauf müssen Sie achten.

Konsistente Definitionen

Ein Umsatz, der am Datum der Rechnung im Vergleich zum Zahlungsdatum erfasst wird, ist ein Definitionsproblem. Integrierte Umgebungen benötigen vereinbarte Definitionen, die dokumentiert, in der Transformationslogik durchgesetzt und für alle sichtbar sind, die die Daten abfragen. Ohne konsistente Definitionen generieren verschiedene Teams unterschiedliche Zahlen aus demselben Datensatz.

Zugriffskontrollen

Integration bedeutet oft, dass vertrauliche Daten (z. B. personenbezogene Daten, Finanzunterlagen, Gesundheitsdaten) in Umgebungen mit umfassenderem Zugriff als die Quellsysteme verschoben werden. Sicherheit auf Zeilenebene, Spaltenmaskierung und rollenbasierter Zugriff müssen von Anfang an in das Warehouse integriert werden.

Datenherkunft

Wenn eine Metrik falsch aussieht, müssen Sie diese durch jede Transformation zurückverfolgen, um herauszufinden, wo sie fehlerhaft ist. Lineage-Tools, die in Plattformen wie dbt integriert oder über eigenständige Tools verfügbar sind, machen dies möglich, ohne die Pipeline aus dem Gedächtnis rekonstruieren zu müssen.

Prüfbarkeit

Sie müssen in der Lage sein, nachzuvollziehen, woher eine Zahl stammt, wie sie berechnet wurde und wer sie geändert hat. Dies ist besonders in regulierten Branchen wichtig, unterstützt aber auch das tägliche Berichtswesen, Abstimmungen und die interne Verantwortlichkeit.

Transparenz der Aktualisierung

Veraltete Daten, die aktuell aussehen, sind schlimmer als deutlich gekennzeichnete veraltete Daten. Wenn Ihr Warehouse einmal täglich aktualisiert wird, muss dies für alle sichtbar sein, die darauf basierend Berichte erstellen.

Wie passt ein Zahlungsdienstleister in eine Strategie zur Integration von Daten?

Ein Zahlungsdienstleister verwendet sein eigenes System und Datenmodell, um Abbuchungen, Rückerstattungen, Anfechtungen, Auszahlungen, Kundinnen und Kunden sowie Abonnements zu handhaben. Es erfordert Arbeit, diese Daten in ein Data Warehouse zu übertragen.

Hier sind einige Optionen, wie dies bewerkstelligt werden kann.

Custom Connector

Sie erstellen und pflegen diesen Connector selbst, was bedeutet, dass Sie für API-Paginierung, Ratenlimits, Schema-Versionierung und inkrementelle Synchronisierung verantwortlich sind. Obwohl dieser flexibel ist, kann seine Pflege teuer sein, und jede vorgelagerte API-Änderung kann Probleme verursachen, die Sie möglicherweise nicht sofort bemerken.

ETLs von Drittanbietern

Diese lassen sich schneller einrichten, fügen jedoch einen weiteren Anbieter mit Zugriff auf sensible Finanzdaten hinzu, was sowohl eine Sicherheitsangriffsfläche als auch eine ernst zu nehmende Compliance-Überlegung darstellt.

Stripe Data Pipeline

Stripe Data Pipeline synchronisiert Stripe-Daten direkt mit einem Ziel-Data-Warehouse oder einem Cloud-Speicher. Es gibt einige Aspekte, die Stripe Data Pipeline für diesen spezifischen Use Case von den Alternativen unterscheiden:

• Vollständigkeit der Daten: Historische Datensätze sind von Anfang an enthalten, sodass Sie nicht auf Daten ab dem Integrationsdatum beschränkt sind. Die Synchronisierung umfasst auch zusätzliche Stripe-spezifische Datensätze und vorgefertigte Finanzberichte, die über Connectors von Drittanbietern nicht immer verfügbar sind.

• Reduziertes Sicherheitsrisiko: Daten werden direkt von Stripe in Ihr Data Warehouse übertragen, sodass sensible Finanzdaten nicht über einen zusätzlichen Vermittler geleitet werden.