Data
Integration

Bedeutung

Daten müssen fließen, um Wert zu schaffen

Unternehmensdaten entstehen in ERP-, CRM-, PIM-, Commerce-, Produktions- und zahlreichen weiteren Systemen. Bleiben sie voneinander getrennt, entstehen Informationslücken, manuelle Abstimmungen und inkonsistente Entscheidungen.

Wir entwickeln Datenintegrationslösungen, die Informationen sicher zwischen Cloud-, On-Premises- und SaaS-Systemen bewegen, transformieren und für operative Prozesse, Analytics und KI bereitstellen – von der Integrationsstrategie und Architektur bis zur Implementierung und zum laufenden Betrieb.

Lassen Sie uns über Ihre Integrationsanforderungen sprechen:
experts@striped-giraffe.com

Datenintegration ist heute schneller und kostengünstiger denn je – sie bricht Datensilos auf und ermöglicht fundierte Entscheidungen in Echtzeit.

 Martina Deffner, Geschäftsführerin bei Striped Giraffe

Heraus-
forderung

Wenn Datensilos Prozesse und Entscheidungen ausbremsen

Viele Integrationslandschaften sind über Jahre hinweg punktuell gewachsen. Einzelne Schnittstellen lösen zwar kurzfristige Anforderungen, führen langfristig aber zu komplexen Abhängigkeiten und hohem Wartungsaufwand.

Typische Herausforderungen sind:

• isolierte Datenbestände in verschiedenen Systemen,
• uneinheitliche Formate und Datenmodelle,
• zahlreiche schwer wartbare Punkt-zu-Punkt-Verbindungen,
• verzögerte oder unvollständige Datenbereitstellung,
• manuelle Exporte und Dateiübertragungen,
• fehlende Transparenz über Datenflüsse und Abhängigkeiten,
• Qualitätsprobleme an Systemgrenzen,
• begrenzte Skalierbarkeit bestehender Integrationen,
• hohe Aufwände bei Migrationen und Systemwechseln.

Die Folgen reichen von langsamen Prozessen und inkonsistenten Reports bis zu Fehlern in Kunden-, Liefer- und Abrechnungsprozessen.

Was Data
Integration
umfasst

Der passende Integrationsansatz für jede Anforderung

Moderne Datenintegration besteht nicht aus einer einzigen Technologie. Je nach Datenquelle, Zielsystem, Aktualitätsbedarf und Geschäftsprozess kommen unterschiedliche Ansätze zum Einsatz.

Batch- und dateibasierte Integration

Daten werden in definierten Intervallen extrahiert, verarbeitet und bereitgestellt. Dieser Ansatz eignet sich insbesondere für große Datenmengen und Prozesse, bei denen keine unmittelbare Aktualisierung erforderlich ist.

ETL und ELT

Daten werden aus Quellsystemen extrahiert und entweder vor oder nach dem Laden transformiert. Wir entwickeln skalierbare Pipelines für Data Warehouses, Data Lakes und Lakehouse-Plattformen.

API-basierte Integration

APIs ermöglichen einen standardisierten und kontrollierten Datenaustausch zwischen Anwendungen. Wir entwickeln, integrieren und verwalten APIs einschließlich Authentifizierung, Versionierung, Monitoring und Zugriffskontrolle.

Echtzeit- und Streaming-Integration

Ereignisse und Datenänderungen werden unmittelbar verarbeitet und weitergeleitet. So können operative Systeme, Analytics und digitale Services nahezu in Echtzeit reagieren.

Change Data Capture

Änderungen in Quellsystemen werden automatisiert erkannt und an nachgelagerte Systeme übertragen, ohne regelmäßig vollständige Datenbestände neu laden zu müssen.

Event-driven Integration

Systeme kommunizieren über fachliche Ereignisse, statt direkt voneinander abhängig zu sein. Dies ermöglicht flexiblere und stärker entkoppelte Architekturen.

Datenvirtualisierung

Daten aus unterschiedlichen Quellen werden über eine gemeinsame Zugriffsschicht bereitgestellt, ohne sie zwingend physisch zu kopieren.

Integrationsplattformen und iPaaS

Zentrale Plattformen unterstützen die Entwicklung, Steuerung und Überwachung von Datenflüssen über Cloud- und On-Premises-Systeme hinweg.

Daten
transformieren

Mehr als der Transport von A nach B

Bei der Datenintegration müssen Informationen häufig nicht nur übertragen, sondern auch fachlich und technisch aufbereitet werden.

Dazu gehören:

• Mapping unterschiedlicher Datenmodelle,
• Standardisierung von Formaten und Einheiten,
• fachliche und technische Validierung,
• Bereinigung und Anreicherung,
• Matching und Deduplizierung,
• Aggregation und Konsolidierung,
• Ableitung neuer Attribute,
• Behandlung fehlerhafter oder unvollständiger Datensätze,
• Historisierung und Nachvollziehbarkeit.

So entstehen Datenflüsse, die nicht nur technisch funktionieren, sondern auch fachlich nutzbare Informationen liefern.

APIs &
Integrations-
plattformen

Schnittstellen kontrolliert entwickeln und betreiben

Wir unterstützen Unternehmen beim Aufbau einer Integrationslandschaft, in der Schnittstellen wiederverwendbar, sicher und transparent betrieben werden können.

Dazu gehören unter anderem:

• API-Strategie und API-Design,
• REST-, GraphQL- und eventbasierte Schnittstellen,
• API-Gateways und Zugriffskontrolle,
• Lifecycle- und Versionsmanagement,
• Integrationsplattformen und iPaaS,
• zentrale Überwachung und Fehlerbehandlung,
• Wiederverwendung von Integrationsbausteinen,
• Verbindung von SaaS-, Cloud- und On-Premises-Anwendungen.

Dabei wählen wir Technologien nicht nach Herstellerpräferenz, sondern nach Anforderungen, bestehender Architektur und langfristiger Wartbarkeit aus.

Orchestrierung
& Transparenz

Datenflüsse zuverlässig steuern

Wir schaffen Transparenz darüber:

• welche Daten aus welchen Quellen stammen,
• welche Transformationen durchgeführt werden,
• welche Systeme von einem Datenfluss abhängen,
• wann Prozesse erfolgreich abgeschlossen wurden,
• wo Fehler oder Verzögerungen auftreten,
• welche Qualitäts- und Service-Level erreicht werden.

Orchestrierung, Monitoring, Logging und Alerting sorgen dafür, dass Datenflüsse im Betrieb zuverlässig funktionieren und Probleme frühzeitig erkannt werden.

Data
Integration
für
Analytics & KI

Die richtige Information zur richtigen Zeit

Analytics und KI benötigen Daten aus zahlreichen operativen Quellen. Werden diese nur unregelmäßig, unvollständig oder ohne nachvollziehbare Transformationen bereitgestellt, verlieren Auswertungen und Modelle an Aussagekraft.

Wir entwickeln Datenpipelines, die:

• relevante Datenquellen erschließen,
• strukturierte und unstrukturierte Daten zusammenführen,
• Batch- und Echtzeitdaten verarbeiten,
• Datenqualität automatisiert prüfen,
• Herkunft und Verarbeitung dokumentieren,
• Daten für Analyseplattformen und KI-Anwendungen bereitstellen,
• neue Quellen flexibel integrieren.

So entsteht eine belastbare Datenversorgung für Reporting, Prognosen, Automatisierung und produktive KI.

Daten-
aufbereitung

ETL, ELT und Datenaufbereitung

Eine leistungsfähige Datenintegration schafft die Grundlage für effizientere Prozesse, verlässliche Analysen und neue datenbasierte Anwendungen.

Dabei geht es längst nicht mehr nur darum, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und in ein Data Warehouse zu laden. Je nach Architektur und Anwendungsfall kommen ETL- oder ELT-Prozesse, APIs, Change Data Capture, Streaming und weitere Integrationsmuster zum Einsatz.

Im Zuge der Integration können Daten zudem profiliert, bereinigt, standardisiert, validiert, angereichert, dedupliziert und konsolidiert werden. Entscheidend ist, dass die verarbeiteten Daten den fachlichen und technischen Qualitätsanforderungen des jeweiligen Use Cases entsprechen.

So entstehen konsistente und nachvollziehbare Datenbestände, die als verlässliche Grundlage für Business Intelligence, Advanced Analytics und KI dienen. Gleichzeitig ermöglichen sie systemübergreifende Sichten auf Kunden, Produkte, Lieferanten oder andere zentrale Datenobjekte.

Unser
Ansatz

Von der Integrationsstrategie bis zum stabilen Betrieb

Phase 1: Landschaft und Anforderungen analysieren

Wir untersuchen Systeme, Schnittstellen, Datenflüsse und geschäftliche Abhängigkeiten.

Mögliche Ergebnisse:

• System- und Datenlandkarte,
• Analyse bestehender Integrationen,
• Identifikation kritischer Datenflüsse,
• Bewertung von Performance und Stabilität,
• Priorisierung von Use Cases,
• technische und geschäftliche Anforderungen.

Phase 2: Zielarchitektur entwickeln

Wir definieren den passenden Mix aus Integrationsmustern und Technologien.

Mögliche Ergebnisse:

• Integrationsprinzipien und Zielbild,
• Auswahl geeigneter Integrationsmuster,
• API- und Event-Konzept,
• Batch-, Streaming- und CDC-Architektur,
• Sicherheits- und Berechtigungskonzept,
• Governance- und Betriebsmodell.

Phase 3: Datenflüsse implementieren

Wir entwickeln, testen und integrieren die benötigten Pipelines und Schnittstellen.

Mögliche Ergebnisse:

• ETL- und ELT-Pipelines,
• APIs und Events,
• Mappings und Transformationslogik,
• Qualitätsprüfungen,
• Fehler- und Wiederanlaufmechanismen,
• Migration bestehender Integrationen.

Phase 4: Betrieb und Weiterentwicklung sichern

Wir etablieren Monitoring, Dokumentation und klare Verantwortlichkeiten.

Mögliche Ergebnisse:

• End-to-End-Monitoring,
• Logging und Alerting,
• Betriebs- und Supportprozesse,
• Performance-Optimierung,
• automatisierte Tests,
• kontinuierliche Modernisierung.

Der
geschäftliche
Nutzen

Weniger Komplexität. Schnellere Prozesse. Bessere Daten.

Schnellere Geschäftsprozesse

Automatisierte Datenflüsse reduzieren manuelle Übertragungen, Wartezeiten und Medienbrüche.

Geringere Integrationskosten

Wiederverwendbare Schnittstellen, standardisierte Muster und zentrale Plattformen senken Entwicklungs- und Wartungsaufwände.

Konsistentere Informationen

Harmonisierte Datenmodelle und kontrollierte Transformationen reduzieren Widersprüche zwischen Systemen.

Aktuellere Entscheidungen

Echtzeit- und Streaming-Integration stellt relevante Informationen schneller für operative Prozesse und Analysen bereit.

Höhere Skalierbarkeit

Neue Systeme, Datenquellen und Geschäftsmodelle lassen sich flexibler in die bestehende Landschaft einbinden.

Stabilere digitale Services

Monitoring, Fehlerbehandlung und transparente Abhängigkeiten erhöhen die Zuverlässigkeit geschäftskritischer Prozesse.

Bessere Grundlagen für Analytics und KI

Integrierte und nachvollziehbare Datenflüsse schaffen eine verlässliche Versorgung für Berichte, Modelle und Automatisierung.

Gemeinsam mit unseren Kollegen aus dem E-Commerce-Bereich können wir Sie über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten begleiten.