Wie sich Integration und Automatisierung weiterentwickelt haben, um Unternehmen heute zu helfen

Von Aaron Raymo, Sr. Direktor Demand Generation

Jede Geschäftsorganisation hat diesen grundlegenden Bedarf, die ihr zur Verfügung stehenden Informationen effektiv zu verwalten und die Aktivitäten ihrer Technologie- und Humankapitalressourcen zu koordinieren und zu harmonisieren. Unternehmen können dies in der heutigen digitalen Ära auf verschiedene Weise erreichen. Dazu gehört die Unternehmensdatenintegration, die Automatisierung von Geschäftsprozessen mithilfe einer Workflow-Automatisierungsplattform, und indem verschiedene Systeme durch Anwendungsintegration und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) miteinander arbeiten können.

Lassen Sie uns kurz die Geschichte der Entwicklung dieser Basistechnologien Revue passieren lassen und sehen, wie ihr Einsatz Unternehmen heute unterstützt.

Entwicklungen im Datenmanagement und in der Datenintegration

Der Begriff Datenmanagement beschreibt die Aktivitäten, die mit dem Sammeln und Organisieren von Informationen verbunden sind, sowie die Schritte, die Unternehmen unternehmen, um Geschäftsent-scheidungen aus diesen Daten abzuleiten und sie anschließend gewinnbringend einzusetzen.

Datenmanagement als Konzept reicht bis in die 1960er Jahre zurück. Es entstand als Reaktion auf die intensiv manuellen und lochkartenbezogenen Operationen des Mainframe-Computings. Seine Entwicklung setzte sich mit der Entwicklung von Programmiersprachen der ersten und zweiten Generation sowie Datenbankmanagementsystemen fort. Oh, wie weit wir gekommen sind!

Mit dem Aufkommen des Internets führte die Architektur von Datenpipelines zur Entwicklung der ETL-Systeme (Extrahieren, Transformieren, Laden), die für die Datenintegration zentral sind.

Bildquelle: LinkedIn

Datenintegration sammelt Informationen aus verschiedenen Quellen an einem zentralen Ort, wie z. B. einem Data Warehouse oder einem Data Lake. Die Enterprise Application Integration-Bewegung der 1990er Jahre war die erste einer Portfolio unterstützender Technologien das beseitigte die Notwendigkeit, Daten jedes Mal manuell einzugeben, wenn sie von System zu System wechselten.

[Bildquelle: LinkedIn

Neuere Datenintegrationssysteme neigen dazu, große Datenmengen an ihrem Speicherort zu belassen – seien es strukturierte oder unstrukturierte Daten, in privaten Clouds, öffentlichen Clouds oder traditionellen Systemen. Diese neue Generation von Datenintegrationstools stützt sich stark auf Dienste und Microservices.

Bildquelle: LinkedIn

Die aufkommende Rolle der API-Integration

Eine Application Programming Interface (API) ist ein Satz von Regeln, der definiert, wie verschiedene Anwendungen miteinander kommunizieren können. Die erste konzeptionelle API war eine Softwarebibliothek für Lochstreifen des EDSAC-Computersystems aus den 1940er Jahren.

Die erste moderne API war die API Salesforce aus dem Jahr 2000. Moderne APIs ermöglichen es Softwareentwicklern, Daten von Servern abzurufen, und Unternehmen, Informationen direkt aus öffentlichen Unternehmensregistern zu importieren.

Der Aufstieg der Workflow-Automatisierung

Workflows zerlegen komplexe Prozesse in eine Abfolge von kleineren, spezialisierteren Aufgaben. Der erste bemerkenswerte Arbeitsablauf in der Geschichte war Henry Fords Fließbandfertigung von 1913, die die für den Bau eines einzigen Autos benötigte Zeit von 12 Stunden auf 1 Stunde und 33 Minuten reduzierte und gleichzeitig die Produktionskosten senkte und die Länge eines Arbeitstages verkürzte.

IBM führte 1993 seine erste Workflow-Automatisierungsplattform ein. Seitdem, Hyperautomatisierung hat sich rasant fortgesetzt, da Unternehmen langwierige und fehleranfällige manuelle Prozesse durch automatisierte Arbeitsabläufe ersetzen, die die Produktivität steigern, die betriebliche Effizienz verbessern und die Kosten senken.

Wie diese Technologien heutigen Unternehmen helfen

Mit einer modernen Datenintegrationslösung können Unternehmen Business-Intelligence-Integration nutzen, um die Datenqualität zu verbessern und ihre Lieferketten zu optimieren. Eine Datenintegrationsplattform mit Echtzeitüberwachung und prädiktiver Analyse kann beispielsweise E-Commerce-Websites dabei unterstützen, ihre Produktdatenbanken mit ihrer ERP-Software (Enterprise Resource Planning) zu integrieren und automatisch neue Artikel zu bestellen, wenn der Lagerbestand zur Neige geht.

Durch die Kombination von Workflow-Automatisierung mit API-Integration können Unternehmen den reibungslosen Datentransfer zwischen verschiedenen Plattformen und Geschäftssystemen gewährleisten und gleichzeitig ihre Geschäftsprozesse optimieren und straffen. Dazu können Dokumentenmanagement, Beschaffungs- und Genehmigungsprozesse für Einkäufe, Servicebereitstellung oder Abläufe wie Rekrutierung, Schulung und Marketing gehören.

Automatisierte Workflows reduzieren die Abhängigkeit von fehleranfälligen manuellen Prozessen wie der Dateneingabe und eliminieren repetitive Aufgaben. API-Integration ist das Medium, das es unterschiedlichen Systemen ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und sich zu koordinieren, während diese Workflows ablaufen. Beispielsweise können Unternehmen in einer Dokumentenmanagementlösung ihre Unterlagen in einem ERP-System speichern und über einfache API-Aufrufe auf alle Dokumente zugreifen, die für eine bestimmte Transaktion relevant sind.

Da die Hyperautomatisierung an Dynamik gewinnt und Unternehmen Probleme mit der Systemoptimierung, der Anwendungsintegration und der Datenintegration haben, müssen Unternehmen neue Automatisierungstools schnell entwickeln, bereitstellen und skalieren. Hier kommt die Workflow-Automatisierungsplattform von Jitterbit ins Spiel und wirklich wert, im Detail diskutiert zu werden.