Software-as-a-service (SaaS) integration solves a common problem for companies: ad hoc SaaS stacks created over time by different people. Many companies use dozens of SaaS applications daily, and all of them need to connect. A business might build a connector so its sales software can talk to its data management system. Another business might use automation software so its chat platform can receive notifications from its project management system.

Over time, this stack can grow and create a confusing web of dependencies no single individual fully understands. And this issue will continue growing with the SaaS market, which is expected to be worth roughly $268 billion in 2026. SaaS integration simplifies the stack and lets all your tools share data with each other. This makes the stack more useful and easier to manage.

Below, we’ll explore how SaaS integration works, some common challenges involved, and how you can directly sync payment data into a warehouse without custom engineering or third-party connectors.

Highlights

• SaaS integration connects your software so data moves automatically between systems, which reduces manual work and improves reporting accuracy.

• The right integration strategy depends on your technical resources and data requirements, with options that range from custom application programming interface (API) builds to the prebuilt connectors of integration platform-as-a-service (iPaaS) platforms.

• Using a payment provider that syncs payment data directly to a data warehouse without routing it through third-party infrastructure keeps your compliance scope narrow.

Was ist SaaS-Integration?

Die SaaS-Integration verbindet separate Software-Anwendungen, sodass diese Daten austauschen und systemübergreifende Aktionen auslösen können. Das Ziel ist es, Ihre Tools so zu gestalten, dass sie sich wie ein einzelnes System verhalten und nicht wie eine Ansammlung separater Abonnements.

Welche Vorteile bietet die SaaS-Integration?

Wenn Ihre Tools automatisch Daten austauschen, werden Betriebsabläufe schneller, einfacher und effizienter. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Vorteile für Unternehmen:

• Weniger manuelle Arbeit: Wenn Daten automatisch zwischen Systemen verschoben werden, muss Ihr Team keine Datensätze kopieren, Exporte neu formatieren oder Diskrepanzen abgleichen. Das spart viel Zeit.

• Bessere Datenqualität: Von Menschen vermittelte Datenübertragungen führen zu Fehlern. Eine automatisierte Integration mit definierten Schemata und Validierungslogik fängt Fehler ab, bevor sie nachgelagert weitergegeben werden.

• Schnelleres Reporting: Wenn Ihre Customer-Relationship-Management-Software (CRM), Ihre Abrechnungsplattform und Ihr Data Warehouse synchronisiert sind, können Sie Berichte zu Umsatz, Abwanderung und Customer Lifetime Value erstellen, ohne darauf warten zu müssen, dass jemand Exporte abruft und zusammenführt.

• Einfachere Skalierung: Ein neues Tool zu einem integrierten Stack hinzuzufügen ist in der Regel einfacher als das Hinzufügen zu einem nicht verbundenen Stack. Wenn Ihre Architektur standardisierte Datenflüsse unterstützt, können Sie neue Anwendungen zum Onboarding einladen, indem Sie sie mit vorhandenen Pipelines verbinden, anstatt neue Pipelines von Grund auf neu zu erstellen.

Wie funktioniert die SaaS-Integration?

Viele SaaS-Anwendungen stellen Application Programming Interfaces (APIs) bereit, die es externen Systemen ermöglichen, Daten zu lesen, Daten zu schreiben und in einigen Fällen Aktionen auszulösen. Eine SaaS-Integration ruft diese APIs zeitplangesteuert oder als Reaktion auf bestimmte Ereignisse ab.

Diese Elemente gehören dazu:

• Auslöser: Auslöser sind Bedingungen, die eine Datenübertragung starten. Ein ereignisbasierter Auslöser tritt ein, wenn etwas Bestimmtes passiert (z. B. ein neuer Datensatz wird erstellt, ein Status ändert sich, eine Zahlung ist erfolgreich). Ein zeitplanbasierter Auslöser tritt regelmäßig in einem definierten Intervall auf.

• Synchronisierungsmodi: Synchronisierungsmodi bestimmen, wie Daten nach einem Auslöser übertragen werden. Bei der Echtzeitsynchronisierung werden Daten innerhalb von Sekunden oder Minuten nach einem Ereignis verschoben. Bei der Batch-Synchronisierung werden Änderungen über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfasst und dann alle auf einmal übertragen. Viele Pipelines nutzen die Echtzeitsynchronisierung für zeitkritische Daten und die Batch-Synchronisierung, wenn Volumeneffizienz erforderlich ist.

• Transformationen: Transformationen ändern Daten, damit sie effektiv sind, wenn sie ihr Ziel erreichen. Rohdaten von einem System lassen sich selten direkt dem Schema eines anderen Systems zuordnen. Transformationen formatieren, benennen, filtern und reichern Daten während der Übertragung an, damit sie nach ihrer Ankunft nutzbar sind.

Welche Ansätze zur SaaS-Integration gibt es?

Es gibt drei Hauptwege zur SaaS-Integration. Der richtige Weg für Ihr Team hängt davon ab, wie viel Flexibilität Sie benötigen, wie schnell Sie vorankommen müssen und was Ihr Team instand halten kann.

Folgende Optionen gibt es:

• Benutzerdefinierter Build: Wenn Sie Integrationscode direkt gegen die API jedes Systems schreiben, haben Sie volle Kontrolle darüber, wie Daten abgerufen, umgewandelt und geladen werden. Diese Flexibilität ist hilfreich, wenn Sie ungewöhnliche Datenanforderungen oder Geschäftslogiken haben, die vorkonfektionierte Konnektoren nicht bewältigen können. Der Kompromiss besteht darin, dass Sie für deren Aufbau und Instandhaltung verantwortlich sind.

• Integration Platform-as-a-Service (iPaaS): Eine iPaaS-Plattform stellt vorgefertigte Konnektoren für gängige SaaS-Anwendungen sowie visuelle Nutzeroberflächen zur Definition von Datenflüssen bereit. Die Einrichtung ist schneller als der Aufbau eines benutzerdefinierten Builds, und die Plattform übernimmt einen Teil der zugrunde liegenden Komplexität. Dies funktioniert gut, wenn Ihre Anforderungen mit den bereits unterstützten Konnektoren übereinstimmen. Andernfalls müssen Sie die Annahmen des Tools umgehen.

• Robotic Process Automation (RPA): RPA automatisiert Workflows auf der Ebene der Nutzeroberfläche (UI) wie es eine Person tun würde, anstatt auf der API-Ebene. Änderungen der Nutzeroberfläche unterbrechen oft Automatisierungen, und deren Fehlerbehebung ist zeitaufwendig. RPA ist in der Regel nur als Fallback für Systeme ohne API-Zugriff sinnvoll.

Welche allgemeinen Herausforderungen gibt es bei der SaaS-Integration?

Integrationsprobleme sind schwer zu erkennen, bis etwas kaputt geht. Aber wenn Sie sie vor diesem Zeitpunkt nicht abfangen, enden Ihre nachgelagerten Systeme mit fehlerhaften Daten. Sie müssen Ihre SaaS-Integrationen überwachen, um sicherzustellen, dass sie auf dem richtigen Weg bleiben.

Auf Folgendes sollten Sie achten:

• API-Rate Limits: Viele SaaS-APIs begrenzen, wie viele Anfragen Sie pro Minute oder pro Tag stellen können. Eine Integration, die bei einem geringen Datenvolumen gut funktioniert, könnte bei steigendem Volumen gedrosselt werden. Gutes Integrationsdesign berücksichtigt dies im Voraus, indem Backoff-Logik und Batch-Anfragen genutzt werden.

• Schema-Abweichung: Dies passiert, wenn ein Quellsystem seine Datenstruktur ändert und die Integration nicht entsprechend aktualisiert wird. Dies kann zu stillen Fehlern führen und fehlerhafte Daten an das Ziel senden. Überwachen Sie auf Abweichungen, andernfalls bemerken Sie es möglicherweise wochenlang nicht.

• API-Änderungen durch Anbieter: SaaS-Anbieter aktualisieren ihre APIs, veraltet Versionen und ändern Authentifizierungsanforderungen. Wenn Sie benutzerdefinierte Integrationen ausführen, müssen Sie diese Änderungen nachverfolgen und Ihren Code bei Bedarf aktualisieren. Eine iPaaS-Plattform erledigt dies in der Regel für unterstützte Konnektoren, aber nicht immer sofort.

Wie wirkt sich die SaaS-Integration auf Datensicherheit und Compliance aus?

Jede SaaS-Integration umfasst eine Datenverschiebung. Diese Daten müssen während der Übertragung sicher bleiben, am Zielort angemessen gespeichert werden und in jeder Phase den relevanten behördlichen Anforderungen entsprechen.

So sichern Sie Daten bei einer Integration:

• Daten bei der Übertragung verschlüsseln: Jede Integration, die Daten über das Netzwerk sendet, muss Transport Layer Security (TLS) nutzen.

• Offenlegung von Daten minimieren: Um unnötige Offenlegung zu vermeiden, darf jede Integration nur die benötigten Datenfelder übertragen.

• Speicherung der Zugangsdaten kontrollieren: API-Schlüssel und OAuth-Token müssen sicher gespeichert werden. Verwenden Sie einen Secrets Manager, anstatt sie in Skripten hart zu codieren oder in Umgebungsdateien zu speichern.

• Zugriff regelmäßig prüfen: Sie sollten wissen, welche Systeme auf welche Daten Zugriff haben. Überprüfen Sie dies regelmäßig, um veraltete Berechtigungen zu entfernen.

• Zwischensysteme für Finanzdaten vermeiden: Finanzdaten (z. B. Zahlungsdatensätze, Transaktionsverläufe, Abrechnungsinformationen von Kundinnen und Kunden) unterliegen den Anforderungen des Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS). Die Weiterleitung von Finanzdaten über Integrationsplattformen von Drittanbietern bringt zusätzliche Anbieter in Ihren Compliance-Bereich und erhöht das Risiko. Überspringen Sie diese Zwischenstellen und verschieben Sie sie direkt von der Quelle zum Ziel.

Wie unterstützt Stripe Data Pipeline die SaaS-Datenintegration?

Stripe integriert Zahlungsdaten in SaaS-Stacks mit Stripe Data Pipeline, die speziell dafür entwickelt wurde, Stripe-Daten in Cloud-Speicher oder ein Data Warehouse zu übertragen, ohne benutzerdefinierte Entwicklungsarbeit oder Extract, Transform, Load (ETL)-Konnektoren von Drittanbietern. Das Feature übernimmt den Großteil der erforderlichen Arbeit, um diese Verbindung aufzubauen und aufrechtzuerhalten.

Das bietet Stripe Data Pipeline:

• Datenvollständigkeit: Stripe Data Pipeline umfasst Verlaufsdaten, vorgefertigte Finanzberichte und kuratierte Datensätze, die Konnektoren von Drittanbietern oft übersehen oder für die der Zugriff separat konfiguriert werden muss.

• Geringeres Sicherheitsrisiko: Stripe sendet die Daten direkt an Ihr Warehouse, sodass Sie vertrauliche Zahlungsdatensätze nicht über die Infrastruktur eines anderen Anbieters weiterleiten. Dadurch bleibt Ihr Compliance-Umfang enger gefasst.

• Zuverlässigkeit in der Skalierung: Stripe kümmert sich seinerseits um Backfills, Wiederholungsversuche und Schemaänderungen. Wenn Stripe sein Datenmodell aktualisiert, passt sich die Pipeline entsprechend an.