Die Grundlagen der modernen Datenorchestrierung: Vorteile & Hauptsächliche Herausforderungen

Unternehmen generieren kontinuierlich Daten über verschiedene Plattformen hinweg, von Kundendaten in CRM-Systemen bis hin zu Finanzunterlagen in ERP-Systemen. Mit ihrem Wachstum wird die Verwaltung und Auswertung dieser Daten zu einer zunehmend komplexen Aufgabe.

Hier kommt die Datenorchestrierung ins Spiel. Datenorchestrierung ist der Prozess der Automatisierung von Bewegung, Transformation und Organisation von Daten über verschiedene Systeme hinweg, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt verfügbar sind.

Orchestrierungsplattformen wie Jitterbit Harmony Sie dienen dazu, diese Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, damit Unternehmen mit möglichst geringem manuellem Aufwand das Maximum aus ihren Daten herausholen können. Wie funktioniert Datenorchestrierung, und wie sorgen Plattformen wie Harmony dafür, dass die Orchestrierung effizienter und skalierbarer wird?

Was ist Orchestrierung?

Orchestrierung ist die koordinierte Verwaltung von Aufgaben oder Prozessen, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen. Ob es sich um die Verwaltung von IT-Infrastrukturen, Cloud-Umgebungen oder Geschäftsprozessen handelt, die Ziele der Orchestrierung sind dieselben – Abläufe zu optimieren, Engpässe zu beseitigen und die Effizienz zu steigern.

Vereinfacht ausgedrückt ist Orchestrierung die Art und Weise, wie Dinge erledigt werden, und sorgt dafür, dass verschiedene Komponenten reibungslos zusammenarbeiten. Orchestrierungsplattform bietet die Mittel, um diesen Prozess effektiv umzusetzen.

Orchestrierungsebenen

An Orchestrierungsschicht ist ein Teil eines größeren Workflows, der spezifische Aufgaben oder Prozesse organisiert und verwaltet. Jede Ebene übernimmt eine bestimmte Funktion – wie Datenmanagement, Task-Ausführung oder Systemkommunikation –, aber sie arbeiten alle zusammen, um den gesamten Workflow zu automatisieren und zu optimieren.

In einer Orchestrierungsplattform könnte beispielsweise eine Schicht dafür verantwortlich sein, Rohdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, während eine andere Schicht diese Daten in ein nutzbares Format transformiert. Eine dritte Schicht liefert diese Daten dann an die richtige Anwendung oder das richtige System. Indem Unternehmen komplexe Arbeitsabläufe in Schichten unterteilen, können sie sicherstellen, dass jeder Teil des Prozesses in der richtigen Reihenfolge und ohne Fehler abläuft.

Was ist Datenorchestrierung?

Datenorchestrierung ist der Prozess der Automatisierung von Bewegung, Transformation und Verwaltung von Daten über verschiedene Systeme und Plattformen hinweg, um Datensilos aufzubrechen, die Datenzugänglichkeit zu verbessern und das Risiko menschlicher Fehler zu verringern.

Datenorchestrierung vs. ETL

Während sich sowohl die Datenorchestrierung als auch ETL (Extract, Transform, Load) mit dem Verschieben und Integrieren von Daten befassen, nähern sie sich dem Datenmanagement auf unterschiedliche Weise.

• ETL ist ein traditioneller Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein geeignetes Format transformiert und zur Analyse in eine zentrale Datenbank geladen werden. Während dieser Ansatz Daten effektiv konsolidiert, kann er etwas unflexibel und zeitaufwändig sein, was häufig zu Verzögerungen führt, wenn Unternehmen Echtzeiterkenntnisse benötigen.
• Datenorchestrierung ist agiler, automatisiert und koordiniert Arbeitsabläufe über mehrere Systeme hinweg in Echtzeit, bewegt nicht nur Daten, sondern integriert sie auch und macht sie überall und jederzeit verfügbar, wenn sie benötigt werden.

Während die Datenorchestrierung klare Vorteile gegenüber ETL bietet, arbeiten sie oft zusammen, um eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln. ETL bietet ein solides Fundament für die Konsolidierung und Speicherung großer Datenmengen, und die Agilität der Datenorchestrierung ergänzt dies, indem sie die Verschiebung von Daten zwischen ETL-Prozessen und anderen Systemen automatisiert.

Wie funktioniert Datenorchestrierung?

Datenorchestrierungsprozesse lassen sich in drei Hauptphasen unterteilen: Organisation, Transformation und Aktivierung.

Phase 1: Organisation

Im Organisationsphase, werden Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und integriert. Dazu gehören Datenbanken, Cloud-Dienste, APIs und andere Datenspeicher. In dieser Phase liegt der Schwerpunkt darauf, die relevanten Datensätze zu identifizieren, sicherzustellen, dass sie ordnungsgemäß verbunden sind, und einen Rahmen dafür zu schaffen, wie die Daten organisiert werden.

Phase 2: Transformation

Sobald die Daten organisiert sind, ist der nächste Schritt Transformation. Die Daten werden “transformiert” oder aufbereitet, um spezifische Anforderungen oder geschäftliche Bedürfnisse zu erfüllen. Dieser Prozess kann Folgendes umfassen:

• Datenbereinigung: Entfernung doppelt vorhandener Daten und Korrektur von Ungenauigkeiten.
• Datenanreicherung: Das Hinzufügen zusätzlicher Informationen oder Kontexte zu den Daten.
• Datenformatierung: Das Konvertieren von Daten in ein standardisiertes Format, um die Kompatibilität zwischen Systemen sicherzustellen.

Die Transformation stellt sicher, dass die Daten nicht nur korrekt, sondern auch so strukturiert sind, dass sie für Analysen und Entscheidungsfindungen nutzbar sind.

Phase 3: Aktivierung

Die letzte Phase ist Aktivierung, bei der die transformierten Daten zur richtigen Zeit an die richtige Anwendung oder den richtigen Benutzer übermittelt werden. Beispiele für die Datenaktivierung sind das Senden von Daten an Analyseplattformen, die Einspeisung in Business-Intelligence-Tools oder Dashboards oder die Integration in operative Arbeitsabläufe.

Zusammen wirken alle drei Phasen der Datenorchestrierung – Organisation, Transformation und Aktivierung – Hand in Hand, um fundierte Entscheidungen und effizientere Abläufe zu ermöglichen.

Vorteile einer Datenorchestrierungsplattform

Um die Vorteile der Datenorchestrierung voll auszuschöpfen, können Unternehmen auf eine Datenorchestrierungsplattform. Die Orchestrierungsplattform von Jitterbit, Harmony, bietet eine leistungsstarke Palette an Tools zur Datenintegration zwischen Anwendungen (iPaaS), zur Verwaltung und Bereitstellung von APIs (API Manager), zur Erstellung benutzerdefinierter Anwendungen (App Builder) und vieles mehr. Mit der richtigen Plattform können Unternehmen über das grundlegende Datenmanagement hinausgehen und die folgenden Vorteile einer verbesserten Datenorchestrierung nutzen:

Datenzugänglichkeit

Eine Datenorchestrierungsplattform zentralisiert Daten aus verschiedenen Quellen und macht sie für Benutzer im gesamten Unternehmen leicht zugänglich. Dies beseitigt Datensilos und stellt sicher, dass Teams über die Informationen verfügen, die sie für fundierte Entscheidungen benötigen.

Datenqualität

Durch die Automatisierung verschiedener Orchestrierungsebenen reduziert eine Orchestrierungsplattform das Risiko menschlicher Fehler und verbessert die Datenkonsistenz. Durch Automatisierung können Unternehmen zudem in Echtzeit auf Daten zugreifen, was zu schnelleren, fundierteren Entscheidungen führt.

Betriebliche Effizienz

Die Automatisierung der Datenverschiebung und -verarbeitung reduziert den Bedarf an manueller Datenverarbeitung, setzt operative Ressourcen frei und ermöglicht es Teams, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Sicht auf Daten über verschiedene Systeme hinweg verbessert eine Datenorchestrierungsplattform zudem die Effizienz, da die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erleichtert wird.

Skalierbarkeit

Wenn Unternehmen wachsen, entwickeln sich auch ihre Datenanforderungen weiter. Eine Datenorchestrierungs-Plattform lässt sich problemlos skalieren, um größere Datenvolumina und eine höhere Komplexität zu bewältigen, wodurch sichergestellt wird, dass die Datenmanagementprozesse ohne umfangreiche Umstrukturierungen effektiv bleiben.

Compliance

Datenorchestrierungsplattformen können Unternehmen dabei helfen, behördliche Compliance-Anforderungen durch automatisierte Datenverfolgung, Auditing und Berichterstellung zu erfüllen. Dies schafft eine klare und auditierbare Datenspur, die Unternehmen nutzen können, um potenziellen Bußgeldern oder rechtlichen Problemen zu entgehen.

Beispiele für Datenorchestrierung

Datenorchestrierung kann in verschiedenen Branchen angewendet werden. Hier sind ein paar praktische Beispiele:

• Marketing: Datenorchestrierung kann genutzt werden, um Daten aus mehreren Kanälen wie E-Mail, sozialen Medien und CRM-Systemen zu integrieren, sodass Unternehmen ein tieferes Verständnis ihrer Kunden gewinnen und personalisiertere Marketingkampagnen erstellen können.
• Finanzen Durch die Automatisierung der Datenerfassung aus Transaktionsdatenbanken, Compliance-Systemen und Marktdaten-Feeds hilft die Orchestrierung Finanzteams dabei, zeitnahe Berichte zu erstellen, Fehler zu reduzieren und die Compliance zu verbessern.
• Lieferkettenmanagement In Lieferkettenprozessen trägt die Datenorchestrierung dazu bei, Daten von Lieferanten, Bestandsverwaltungssystemen und Logistikpartnern zu koordinieren. Wenn beispielsweise neuer Bestand in einem Lager eintrifft, kann die Datenorchestrierung automatisch die Bestandsmengen aktualisieren, relevante Beteiligte benachrichtigen und Bestellungen basierend auf den Bestandsdaten in Echtzeit anpassen.
• Gesundheitswesen Gesundheitsorganisationen können Datenerorchestrierung nutzen, um Patientendaten aus elektronischen Patientenakten (EHR), Laborsystemen und Bildgebungsgeräten zu integrieren. Diese Integration ermöglicht es medizinischen Leistungserbringern, eine umfassende Sicht auf die Patientendaten zu erhalten, was die Entscheidungsfindung und die Behandlungsergebnisse verbessert.

Herausforderungen der Datenorchestrierung

Der Übergang von isolierten Datensilos zu einem einheitlichen, orchestrierten System ist keine leichte Aufgabe. Unternehmen stehen bei ihrem Streben nach durchgängiger Automatisierung vor einer Reihe technischer und organisatorischer Hürden, und IT-Führungskräfte stehen dabei oft an vorderster Front.

Jitterbit hat 1.000 IT-Entscheidungsträger in Unternehmen ab Direktionsebene befragt, um besser zu verstehen, welchen Hürden sie bei der Datenorchestrierung gegenüberstehen, und unsere Umfrage ergab, dass dies die fünf häufigsten Herausforderungen sind:

• Sicherheits- und Compliance-Bedenken (47%) präsent bleiben, insbesondere da Daten durch immer komplexere Systeme und Umgebungen fließen.
• Integration von Altsystemen (40%) ist eine erhebliche Hürde, insbesondere in großen Unternehmen mit jahrzehntealter Infrastruktur.
• Komplexität der Prozessautomatisierung (40%) stellt eine weitere zentrale Herausforderung dar und verdeutlicht die Komplexität bei der Abbildung und Automatisierung abteilungsübergreifender Arbeitsabläufe.
• Skalierbarkeit (37%) Einschränkungen verlangsamen die Orchestrierungsbemühungen, insbesondere wenn Datenvolumina und Geschäftsanforderungen wachsen.
• Mangel an Fachkräften (31%) unterstreicht die Fachkräfteklücke im Bereich der Automatisierung und Integration.

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Trends, die die Datenorchestrierung beeinflussen

Es versteht sich von selbst, dass KI derzeit der größte Trend ist, der die Technologielandschaft beeinflusst, und die Datenorchestrierung bildet da keine Ausnahme.

Doch wie Bill Conner, CEO von Jitterbit, betont: “Die Zukunft von application development, Orchestrierung und Automatisierung beruht auf einer evolutionären Entwicklung der KI, nicht auf einer Revolution.”

Dieser Unterschied ist wichtig – vor allem im Kontext der Orchestrierung. Unternehmen reißen Altsysteme nicht über Nacht heraus und ersetzen auch nicht jeden Workflow. Stattdessen erweitern sie die Orchestrierung durch KI, um sie intelligenter, anpassungsfähiger und im gesamten Unternehmen zugänglicher zu machen.

In unserem Bericht, “Automatisierung, Orchestrierung & Ihre KI-Transformation”, untersuchen wir die folgenden KI-Trends, die die Datenorchestrierung beeinflussen:

• KI-Assistenten: Durch maschinelles Lernen können KI-Assistenten wie Der Connector Builder von Jitterbit Automatisierung von Orchestrierungsaufgaben.
• Natürliche SprachverarbeitungTraditionell war die Datenorchestrierung auf IT- und Entwicklerteams beschränkt, aber NLP trägt dazu bei, technische Barrieren abzubauen und Orchestrierungstools im gesamten Unternehmen kollaborativer zu gestalten.
• OpenAI-Konnektoren Durch die Integration von OpenAI in bestehende Plattformen können Unternehmen dem Datenfluss über Systeme hinweg Intelligenz hinzufügen.

Workflows mit Jitterbit Harmony koordinieren und automatisieren

Orchestrierung ist weit mehr als nur ein technisches Modewort – sie ist der Schlüssel, der den Zugang zu wichtigen Erkenntnissen aus verschiedenen Datenquellen ermöglicht und es Unternehmen so erlaubt, fundierte Entscheidungen zu treffen und schnell auf veränderte Marktbedingungen zu reagieren.

Die mit KI angereicherte Orchestrierungsplattform von Jitterbit, Jitterbit Harmony, hilft Unternehmen dabei, ihre Daten effektiv zu nutzen und wettbewerbsfähig zu bleiben, indem Anwendungen verknüpft, Daten über Plattformen hinweg synchronisiert und Arbeitsabläufe automatisiert werden.

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