Die durch die Sensoren erfassten Daten weisen hinsichtlich der Datenquantität und -qualität signifikante Unterschiede zwischen den einzelnen Anwendungen auf. Eine weiterführende Nutzung und Zusammenführung der Daten erfordert in der Regel eine Aufbereitung, um sicherzustellen, dass diese den jeweiligen Anforderungen entsprechen. Eine effiziente Erhebung und Nutzung der Daten setzt voraus, dass unnötige Datenmengen vermieden und vorhandene Daten optimal eingesetzt werden. In diesem Zusammenhang ist zudem zu überprüfen, ob Daten aus anderen Bereichen abgeleitet oder für weitere Anwendungen verwendet werden können.

Eine gelungene Datenintegration ist insbesondere dann erforderlich, wenn eine große Anzahl unterschiedlicher Bereiche und Datenquellen zu integrieren ist. In vielen Unternehmen werden Daten in verschiedenen Datensilos gespeichert, was dazu führen kann, dass wertvolle Informationen ungenutzt bleiben und wichtige Zusammenhänge nicht erkannt werden. Der Prozess der Datenintegration umfasst Methoden und Tools, die eine korrekte Erfassung, Konsolidierung und Zusammenführung von Daten ermöglichen.* SAP (2024): Datenintegration: Der Schlüssel zum Verknüpfen Ihrer Daten | SAP (online) (abgerufen am: 26.09.2024).

Vorteile einer effizienten Datenintegration

• Konsolidierung von Datenquellen: Unternehmen, die Daten aus verschiedenen Abteilungen oder Geschäftsbereichen besitzen, profitieren stark von einer strukturierten Datenintegration. Sie sorgt dafür, dass diese Daten an einem zentralen Ort zusammengeführt und aufeinander abgestimmt werden.
• Qualitätssicherung und Datenbereinigung: Durch den Einsatz geeigneter Methoden wird gewährleistet, dass unvollständige oder fehlerhafte Daten rechtzeitig erkannt und korrigiert werden. Dies trägt zur Verbesserung der Datenqualität bei und reduziert Fehler in den nachfolgenden Analyseprozessen.
• Interoperabilität: Eine gute Datenintegration ermöglicht die Zusammenarbeit verschiedener Systeme und Plattformen. Dies fördert die Effizienz der Datenverarbeitung und erleichtert die Nutzung derselben Daten für verschiedene Zwecke.
• Datenintegration: Die Integration von Daten ist ein entscheidender Schritt in der modernen Datenverarbeitung. Sie ermöglicht nicht nur die effiziente Nutzung bestehender Informationen, sondern trägt auch dazu bei, den Aufwand für die Datenerfassung zu minimieren und die Qualität der analysierten Daten zu erhöhen. Unternehmen, die auf eine durchdachte Datenintegration setzen, profitieren langfristig durch optimierte Prozesse und eine bessere Entscheidungsgrundlage.

Der ETL-Prozess (Extract, Transform, Load) stellt einen zentralen Bestandteil der Datenintegration dar und findet häufig bei der Aufbereitung großer Datenmengen Anwendung. Dabei werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und für die weitere Verarbeitung nutzbar gemacht.* Litzel, N. und Luber, S.: Was ist ETL (Extract, Transform, Load)? (online) (abgerufen am: 26.09.2024).

Extract – Datenextraktion

Im ersten Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen ausgewählt und extrahiert. Dies können unterschiedliche Systeme aus verschiedenen Abteilungen, Datenbanken oder Sensoren sein. Die Datenquellen liefern oft heterogene Informationen, z. B. in unterschiedlichen Formaten oder Strukturen.

Beispiel: Ein Unternehmen, das seinen Energieverbrauch optimieren möchte, bezieht Daten aus mehreren Quellen:

• Sensoren messen den Stromverbrauch in verschiedenen Produktionsanlagen.
• Ein Logistiksystem liefert Daten über den Kraftstoffverbrauch von Fahrzeugen.
• Ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) enthält Informationen über den Materialeinsatz und die Produktionsplanung.

Transform – Datenumwandlung

Bei der Transformation werden die extrahierten Daten in ein einheitliches Format gebracht, bereinigt und gruppiert. Zur effizienten Nutzung der Daten werden diese auf Duplikate oder überflüssige Daten überprüft. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten für das Zielsystem kompatibel sind und die Qualität der Daten den spezifischen Anforderungen entspricht.

Mögliche Transformationen:

• Konvertierung von Einheiten (z. B. kWh zu CO₂-Emissionen)
• Aggregation von Daten (z. B. täglicher oder monatlicher Energieverbrauch)
• Bereinigung von Anomalien (z. B. Ausreißer entfernen oder fehlende Daten interpolieren).

Load – Datenladen

Der letzte Schritt besteht darin, die transformierten Daten in das Zielsystem zu laden. Dies kann eine zentrale Datenbank oder ein Data Warehouse sein, wo die Daten gespeichert werden und für Analysen oder Berichte zur Verfügung stehen.