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    Was sind integrierte Daten?

    Integrierte Daten sind Informationen, die aus verschiedenen Systemen abgerufen und zu einer konsistenten Ansicht kombiniert werden. Das hilft Teams, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem es ihnen vollständige, verknüpfte und zuverlässige Daten liefert.

    Erweiterte Definition

    Integrierte Daten sind das Ergebnis der Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen Systemen – wie CRMs, ERPs, Marketingplattformen, Finanztools oder betrieblichen Datenbanken – zu einer einzigen, konsistenten Ansicht. Dadurch werden gemeinsame Definitionen geschaffen, Inkonsistenzen aufgelöst und Teams wird geholfen, unternehmensweit die gleiche Sprache zu sprechen.

    Wenn Daten gut integriert sind, müssen Teams Informationen nicht mehr über verschiedene Systeme hinweg zusammensuchen oder widersprüchliche Datenversionen abgleichen. Um dies zu erreichen, harmonisieren Unternehmen Felder, standardisieren Geschäftsregeln und wenden Data-Governance-Praktiken an, die dafür sorgen, dass Daten auch bei ihrer Bewegung oder Veränderung korrekt und konsistent bleiben.

    Integrierte Daten bilden zudem die Grundlage für höherwertige Arbeit: Analysen, Automatisierung, KI, Berichterstellung und Personalisierung sind alle auf verbundene, konsistente Daten angewiesen, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. IDC prognostiziert, dass Unternehmen, die keine Priorität auf hochwertige, KI-fähige Daten legen, bis 2027 Schwierigkeiten bei der Skalierung von GenAI- und agentenbasierten Lösungen haben und einen Produktivitätsverlust von 15 % verzeichnen werden. Die Nachfrage nach diesen KI-zentrierten Fähigkeiten treibt ein starkes Wachstum des globalen Marktes für Data Intelligence und Integrationssoftware voran, der laut Grand View Research von 18,85 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 71,74 Milliarden US-Dollar im Jahr 2033 steigen wird.

    Unternehmen integrieren Daten in der Regel, um Herausforderungen wie die folgenden zu lösen:

    • Aufbrechen von Anwendungs- und Abteilungssilos
    • Beseitigung widersprüchlicher Definitionen und Datenabweichungen
    • Sicherstellen, dass Teams mit denselben vertrauenswürdigen Informationen arbeiten
    • Reduzierung manueller Abgleiche, Fehler und wiederholter Datenabrufe
    • Unterstützung von End-to-End-Workflows, Analysen und KI

    Integrierte Daten ermöglichen es, Fragen zu beantworten, die sich über mehrere Quellen erstrecken, wie beispielsweise das Verständnis der gesamten Customer Journey, die Analyse der Produktleistung über verschiedene Kanäle hinweg oder die Prognoseerstellung auf der Grundlage von betrieblichen, finanziellen und marktbezogenen Daten.

    Wie integrierte Daten in Unternehmen und Daten angewendet werden

    Gartner stellt fest, dass „Datenintegration keine monolithische, unabhängige Komponente der Data Engineering-Praxis ist“ und beschreibt sechs Dimensionen, die Unternehmen entwickeln müssen, um Integrationsreife zu erreichen.

    Für die meisten Unternehmen liegt der tägliche Wert integrierter Daten jedoch darin, fragmentierte Ansichten durch ganzheitliche Erkenntnisse zu ersetzen und sicherzustellen, dass Workflows, Berichte und Modelle alle auf konsistenten, vertrauenswürdigen Informationen ausgeführt werden. Wenn Teams Zugriff auf vereinheitlichte Daten haben, verbringen sie weniger Zeit mit dem Abgleich von Zahlen und mehr Zeit mit Analysen, Maßnahmen und fundierten Entscheidungen.

    Unternehmen nutzen integrierte Daten, um Folgendes zu tun:

    • Aufbau einheitlicher Kunden-, Produkt- oder Finanzansichten über Tools und Abteilungen hinweg, um widersprüchliche Kennzahlen zu eliminieren und den manuellen Abgleich zu reduzieren.
    • Verbesserung der Analysegenauigkeit, indem standardisierte, verwaltete Daten aus allen relevanten Systemen verwendet werden, um Fehler und Rauschen in der nachgelagerten Berichterstellung zu reduzieren.
    • Optimierung des Betriebs, indem vor- und nachgelagerte Prozesse verbunden werden, um Teams mehr Transparenz und schnellere Reaktionszeiten zu ermöglichen.
    • Unterstützung von KI- und Machine-Learning-Modellen mit vollständigen, harmonisierten Datasets, die Verzerrungen reduzieren und falsch ausgerichtete Features vermeiden.
    • Stärkung der Governance, indem konsistente Definitionen, Qualitätsregeln und ein gemeinsames Verständnis über das gesamte Datenökosystem hinweg durchgesetzt werden.

    Alteryx verbessert integrierte Daten durch die Bereitstellung von Low-Code- und No-Code-Tools, die eine Verbindung zu mehreren Systemen herstellen, Daten standardisieren und transformieren sowie Workflows automatisieren, die Informationen unternehmensweit konsistent und analysebereit halten.

    So funktionieren integrierte Daten

    Die Erstellung integrierter Daten ist kein einzelner Schritt, sondern ein strukturierter Prozess, der Informationen aus dem gesamten Unternehmen zusammenführt und in eine einheitliche, vertrauenswürdige Ressource verwandelt. Da Daten in vielen verschiedenen Systemen gespeichert sind, befolgen Unternehmen eine Reihe wiederholbarer Schritte, um Quellen zu verbinden, Definitionen abzugleichen, Inkonsistenzen zu beheben und Governance anzuwenden, damit die Daten langfristig korrekt bleiben. Ein klarer Integrationsprozess hilft Teams, Silos aufzubrechen, die Datenqualität zu verbessern und sicherzustellen, dass alle auf der gleichen verbundenen Datengrundlage arbeiten.

    Dies sind die typischen Schritte, wie Unternehmen integrierte Daten erstellen:

    1. Identifizieren und verbinden von Datenquellen: Daten aus Systemen wie CRMs, ERPs, Cloud-Anwendungen, Data Warehouses oder APIs erfassen.
    2. Profilieren und Verstehen der Daten: Formate, Definitionen, Qualitätsprobleme und Beziehungen zwischen verschiedenen Quellen untersuchen.
    3. Felder zuordnen und ausrichten: Eine konsistente Struktur schaffen, indem Benennung, Datentypen, Geschäftsdefinitionen und Hierarchien harmonisiert werden.
    4. Transformationen anwenden: Bereinigen, standardisieren, anreichern und kombinieren von Daten, um Duplikate aufzulösen, Lücken zu schließen und Inkonsistenzen zu korrigieren
    5. Verwalten und validieren: Regeln, Herkunftsverfolgung und Qualitätsprüfungen anwenden, um sicherzustellen, dass die integrierten Daten korrekt und vertrauenswürdig bleiben.
    6. Bereitstellung über vereinheitlichte Zugriffsebenen: Daten werden über Data Warehouses, semantische Ebenen, Analyseplattformen, APIs oder automatisierte Workflows verfügbar gemacht.

    Diese Schritte helfen Unternehmen dabei, Datensilos durch eine vernetzte, zuverlässige Datengrundlage zu ersetzen.

    Use Cases

    Integrierte Daten unterstützen eine Vielzahl von Geschäftsanforderungen über verschiedene Teams hinweg.

    Hier einige Beispiele, wie Unternehmen integrierte Datenprinzipien bereichsübergreifend anwenden:

    • Kundenerlebnis: Durch die Kombination von CRM-, Support- und Marketingdaten lassen sich umfassende Kundenprofile erstellen, die Personalisierung, Kundenbindung und Serviceinteraktionen verbessern.
    • Finanzen: Zusammenführung von Umsatz-, Abrechnungs- und Prognosedaten zur Erstellung präziser, einheitlicher Finanzberichte, die Planung, Compliance und Leistungsanalyse verbessern.
    • Betrieb: Verknüpfung von Bestands-, Lieferketten- und Produktionsdaten, um die Leistung durchgängig zu überwachen, Engpässe zu reduzieren und eine zuverlässigere Betriebsplanung zu unterstützen.
    • Vertrieb und Marketing: Kombination von Daten zu digitalem Engagement, Pipeline-Aktivitäten und Attribution, um die Segmentierung zu schärfen, Kampagnen zu optimieren und die Transparenz des Vertriebstrichters zu verbessern.
    • KI und Analysen: Bereitstellung eines vollständigen, bereinigten Datasets für Feature Engineering, Modelltraining und laufende Analysen, damit Modelle genau, zuverlässig und einfach zu warten bleiben.

    Branchenbeispiele

    Integrierte Daten sind in allen Branchen, die auf genaue, funktionsübergreifende Erkenntnisse angewiesen sind, von entscheidender Bedeutung.

    Hier sind einige Möglichkeiten, wie verschiedene Sektoren mit integrierten Daten arbeiten:

    • Gesundheitswesen: Zusammenführung klinischer, abrechnungsrelevanter und betrieblicher Daten zur Verbesserung der Versorgungsqualität, Unterstützung evidenzbasierter Entscheidungen und Beschleunigung von Forschungserkenntnissen.
    • Einzelhandel: Durch die Zusammenführung von Vertriebs-, Produkt- und Omnichannel-Daten können Preisgestaltung optimiert, Prognosen verbessert und personalisierte Kundenerlebnisse ermöglicht werden.
    • Fertigung: Integration von Sensor-, Produktions- und Wartungsdaten zur Unterstützung vorausschauender Betriebsabläufe, Reduzierung von Ausfallzeiten und Verbesserung der Gesamtanlagenleistung.
    • Öffentlicher Sektor: Durch die Kombination von Programm-, Fall- und demografischen Daten können Transparenz, Servicequalität und fundiertere politische und Ressourcenentscheidungen verbessert werden.

    Häufig gestellte Fragen

    Sind integrierte Daten dasselbe wie eine zentrale Informationsquelle?

    Nicht ganz. Integrierte Daten führen Informationen aus mehreren Systemen zusammen. Eine wirklich zentralisierte Informationsquelle erfordert jedoch auch eine starke Governance, klare Definitionen und Verantwortung, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten die Daten auf die gleiche Weise nutzen.

    Warum sind integrierte Daten für Analysen wichtig?

    Analysen, Prognosen und KI sind alle auf vollständige, konsistente Daten angewiesen. Wenn Informationen aus verschiedenen Systemen stammen, füllt die Integration die Lücken und beseitigt Inkonsistenzen, die andernfalls zu Fehlern, Nacharbeiten oder irreführenden Erkenntnissen führen würden.

    Erfordert die Datenintegration ein Data Warehouse?

    Viele Unternehmen integrieren Daten über semantische Ebenen, Virtualisierung, Data Fabrics oder Cloud-Plattformen, anstatt sich ausschließlich auf ein Data Warehouse zu verlassen. Warehouses sind immer noch weit verbreitet, aber sie sind nur eine Option in einem breiteren Integrations-Toolkit.

    Ist Datenintegration nur für große Unternehmen relevant?

    Jede Organisation mit mehreren Systemen oder Teams profitiert von integrierten Daten, insbesondere da die Nutzung von Cloud-Lösungen zunimmt und die Daten immer stärker verstreut werden. Selbst kleine und mittelständische Unternehmen erkennen den Wert darin, Silos abzubauen und die Konsistenz zu verbessern.

    Wie unterstützen integrierte Daten KI und Machine Learning?

    KI-Modelle funktionieren am besten, wenn sie mit vollständigen, genauen und konsistenten Daten trainiert werden. Integrierte Datasets reduzieren Verzerrungen (Bias), verbessern die Feature-Qualität und stellen sicher, dass Modelle aus Informationen lernen, die eine einheitliche Sicht auf das Unternehmen widerspiegeln.

    Weitere Ressourcen

    Quellen und Referenzen

    Synonyme

    • Vereinheitlichte Daten
    • Konsolidierte Daten
    • Harmonisierte Daten
    • Verbundene Daten

    Dazugehörige Begriffe

     

    Zuletzt überprüft:

    Dezember 2025

    Alteryx Redaktionsstandards und Überprüfung

    Dieser Glossareintrag wurde vom Alteryx Content-Team erstellt und auf Klarheit, Genauigkeit und Übereinstimmung mit unserem Fachwissen in Data Analytics Automation überprüft.