Mit der fortschreitenden Digitalisierung lassen sich heute Informationen in Echtzeit erfassen und weltweit vernetzen. Die exponentiell steigende Informationsflut will gemeistert werden, zumal die Mehrzahl der Informationen in Organisationen in unstrukturierter Form vorliegt. Es werden Methoden und Werkzeuge benötigt, mit denen Informationsbedarf identifiziert, Informationsverhalten analysiert und relevante Informationsinhalte erschlossen, strukturiert und integriert werden.

Datenintegration ist ein Teil der Integrationsanstrengungen, IT-Infrastrukturen zu öffnen, um andere Ökosysteme von Lieferanten, Kunden, Tech-Start-Ups, autonomen Maschinen und Werkzeugen von Dienstleistungen - auch Konkurrenzsystemen – miteinander zu verbinden. Daten sind Träger dieser Informationen, sie enthalten für sie eigene Darstellungen und werden in Medien gespeichert oder transferiert.

Wissen entsteht durch die Verschmelzung von Informationen aus (heterogenen) Datenquellen mit unterschiedlichen konzeptuellen, kontextuellen und typographischen Darstellungen. Datenintegration ist demnach das methodische Verschmelzen unterschiedlicher Datenquellen, um mehr Nutzen aus den Daten zu generieren. IBM definiert Datenintegration als „Data Integration is the combination of technical and business processes used to combine data from disparate sources into meaningful and valuable information”.

Von den Gesamtkosten eines IT-Projekts werden im Durchschnitt 35% für die Realisierung von Point-to-Point Schnittstellen ausgegeben (Quelle: Gartner).

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Integration & Datenbank-Technologie

Datenbank-Technologie entstand ursprünglich selbst als Mittel zur Integration und sollte das Problem eigentlich ausreichend lösen - die Unternehmens-Datenbank sollte sämtliche Daten des Unternehmens aufnehmen, sicher und konsistent speichern und allen Applikationen zur Verfügung stellen.

Aufgrund der Restriktionen von Mensch und Maschine, des zu umfassenden Umfangs und der daraus resultierenden langwierigen Umsetzung (u.a. durch die aufwändige Koordinierung der Anforderungen) blieb dieser Ansatz in den Kinderschuhen stecken. Durch die fehlende "große Datenbank-Lösung" entstanden in der Folge Abteilungs-, Fach u/o Spezial-Datenbanken, die die Notwendigkeit des Austausches von Daten und damit der Integration von Systemen notwendig werden ließen. Aufgrund der Notwendigkeit zur Verbesserung der Performance, Verfügbarkeit und Sicherheit entwickelten sich die Ablagesysteme zu verteilten Datenbanken weiter.

Der im Laufe der Zeit stetig wachsende Bedarf an IT-Unterstützung ließ auch die Anzahl an Datenbanken steigen. Durch die redundante Speicherung von Informationsobjekten in diversen Datenbanken kam neben der reinen Transportfunktionalität Themen der Datenqualität und des Master Data Managements (Vermeidung von Dubletten, Speicherung korrekter Datensätze u.ä.).

Im Ergebnis liegen die Daten eines Unternehmens typischerweise in verschiedenen Datenbanken, die nicht disjunkt verteilt und zumeist heterogen repräsentiert sind. Am Ende geht es immer um die Sicherung der Konsistenz der Daten - die Integration legt hierfür die Grundlage!

Ungeachtet der o.g. Wunschvorstellung, existierender Theorien zu zentraler und dezentraler Datenhaltung, dem Anteil an Globalisierung und Online-Business sowie der konkreten Unternehmensphilosophie steht heute praktisch jede Organisation der Herausforderung gegenüber, Integration mit der jeweiligen "Außenwelt" (diese fängt bereits bei einem zweiten IT-System im eigenen Hause an) zu betreiben.

Digitalisierung

Die stark wachsende Durchdringung und Unterstützung  der Informations- und Kommunikations-Technologie in allen gesellschaftlichen Prozessen der Wirtschaft, Verwaltung und aller Lebensbereiche ist untrennbar verbunden mit der Gestaltung zuverlässiger Informationsflüsse. Schnelle, konsistente und gesicherte Übertragung von Daten, auch in großen Mengen, zwischen unterschiedlichen Hardware-Systemen, Medien und Software-Lösungen können nur durch leistungsfähige Integrationstechnologien gewährleistet werden.

Industrie 4.0

Maschinen, Anlagen der Produktion, aber auch Geräte im Konsumentenbereich liefern massenhaft Daten, die - häufig auch in Echtzeit - Analysen zugeführt werden sollen, um Entscheidungen zur Produktionssteuerung, Instandhaltung oder Qualitätssicherung schnellstmöglich und möglichst automatisiert treffen zu können. Die Konnektivität und Performance der Integrations-Technologie spielt hierbei eine entscheidende Rolle.