Was ist Data Integration?

Data Integration umfasst eine Software-Funktionsklasse, die Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführt, transformiert und in eine zentrale, konsistente sowie aktuelle Datenschicht überführt. Damit bietet sie eine herstellerneutrale Verbindung zwischen internen Systemen, externen Plattformen und Echtzeit-Datenquellen und schafft damit die Grundlage für sogenannte Single Points of Truth (SPoTs), die für Analysen, Anwendungen oder weiterführende Prozesse genutzt werden können.

Im Zuge der digitalen Transformation setzen Unternehmen zunehmend auf das Prinzip Data Flow First (DFF). Dieses stellt sicher, dass Datenflüsse von Beginn an ganzheitlich gedacht und systemübergreifend gestaltet werden – als strategischer Hebel für mehr Transparenz, Automatisierung und datengetriebene Entscheidungen.

Abgrenzung

Data Integration ersetzt keine einzelnen Fachanwendungen.

Sie unterstützt keine inhaltliche Pflege von Daten (wie ein PIM), berechnet keine KPIs (wie ein BI-System) und speichert Daten i.d.R. nicht dauerhaft (wie ein Data Warehouse). Auch handelt es sich nicht um eine einmalige Datenmigration – sondern um kontinuierliche, automatisierte Datenflüsse, die über Schnittstellen und Middleware orchestriert werden.

Typische Einsatzgebiete

Data Integration kommt dann zum Einsatz, wenn Informationen aus mehreren Systemen konsolidiert und automatisiert weiterverarbeitet werden sollen – etwa bei der Anbindung von Drittsystemen wie ERP, CRM, PLM oder E-Commerce-Plattformen.

Typische Einsatzgebiete sind:

Herstellung von Schnittstellen zur Integration von Anwendungs­systemen oder Plattformen

Vereinheitlichung von Formaten, Schnittstellen und semantischen Strukturen
Bereitstellung konsistenter Daten für Berichte, Dashboards und Analysen
Automatisierung von Prozessen entlang der Wertschöpfungskette
Aufbau von „Single Points of Truth“ für spezifische Datenbereiche

In all diesen Fällen ist Data Integration das verbindende Element, das für reibungslose Abläufe sorgt – über System- und Bereichsgrenzen hinweg.

Häufige Integrationen

Data Integration arbeitet mit nahezu allen IT-Systemen im Unternehmen zusammen und ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch. Die Anbindung erfolgt über REST, SOAP, OData, GraphQL, sowie Formate wie JSON, XML oder CSV – in vielen Fällen umgesetzt über Integrationsplattformen (z. B. iPaaS oder ESB).

Zu integrierende Systeme sind z.B.

ERP-Systeme

(z. B. SAP, Microsoft Dynamics) für Stammdaten, Bestände, Bewegungen

CRM-Systeme

(z. B. Salesforce, Hubspot) für Kunden- und Interaktionsdaten

PIM-, DAM-, TMS- und CMS-Systeme

entlang der Produktkommunikation

BI- und Reportinglösungen

zur Versorgung mit qualitätsgesicherten Daten

Data Warehouses

und Data Lakes für Analysezwecke

Cloud-Plattformen

und APIs externer Partner

ERP-Systeme

(z. B. SAP, Microsoft Dynamics) für Stammdaten, Bestände, Bewegungen

CRM-Systeme

(z. B. Salesforce, Hubspot) für Kunden- und Interaktionsdaten

PIM-, DAM-, TMS- und CMS-Systeme

entlang der Produktkommunikation

BI- und Reportinglösungen

zur Versorgung mit qualitätsgesicherten Daten

Data Warehouses

und Data Lakes für Analysezwecke

Cloud-Plattformen

und APIs externer Partner

Zielgruppe

Data Integration ist für Unternehmen jeder Unternehmsgröße relevant, die digitale Prozesse aufbauen, Daten vernetzen oder Systemlandschaften modernisieren wollen. Besonders profitieren:

Unternehmen

die eigene Kernkompetenzen im Rahmen von digitalen Transformations-/ Veränderungsprozessen aufbauen wollen, um z.B. eine höhere Herstellerunabhängigkeit zu erreichen

IT-Abteilungen

die heterogene Systemwelten harmonisieren müssen und Fähigkeiten zur Schnittstellen-Implementierung etablieren möchten

Business-Analysten und Controller

die auf konsistente Daten aus unterschiedlichen Systemen angewiesen sind

Marketing- und Vertriebsteams

die kanalübergreifende Kampagnen auf Basis konsistenter Produkt- und Kundendaten durchführen wollen

Produkt- und Serviceteams

die Daten aus unterschiedlichen Quellen nutzen und verteilen

Projektteams

die agile und skalierbare Integrations-Lösungen benötigen

Nutzen

  • Höhere Effizienz durch automatisierte Datenflüsse
  • Größere Unabhängigkeit bei der Implementierung von Schnittstellen
  • Höhere Handlungsfähigkeit bei der Integration von Fremdsystemen in die Anwendungslandschaft
  • Schnellerer Informationszugriff durch Systemvernetzung
  • Reduktion von Fehlerquellen und Redundanzen
  • Flexibilität bei der Einführung neuer Systeme
  • Geringerer Wartungsaufwand durch standardisierte Schnittstellen
  • Grundlage für datengetriebene Geschäftsmodelle und Innovationen
  • Mehr Transparenz über alle Prozesse hinweg