Wie plane ich ein Datenintegrationsprojekt erfolgreich?

December 10, 2024 · Beate Thomsen · Datenintegration

Ein erfolgreiches Datenintegrationsprojekt beginnt bei Ihren Geschäftsprozessen, nicht bei der Technologie. Definieren Sie den Umfang klar, mappen und testen Sie die Daten sorgfältig, und richten Sie einen zuverlässigen Synchronisationsprozess mit Monitoring und Fehlerbehandlung ein. Kurz gesagt: Erfolg hängt von sorgfältiger Planung, gründlichem Testen und laufender Wartung ab.

Kundendaten gehören heute zu Ihren wertvollsten Werten, weshalb viele Unternehmen zögern, ihre Systeme zu verbinden. Die Vorteile der Systemintegration —bessere Datenqualität, besserer Kundenservice und weniger Fehler und manuelle Aufgaben—überwiegen die Risiken jedoch bei Weitem.

Um diese Vorteile zu realisieren, brauchen Sie einen soliden Datenintegrationsplan. Der Erfolg hängt von sorgfältiger Planung ab, nicht davon, vorschnell technische Lösungen umzusetzen.

 

Inhaltsverzeichnis

• Was ist ein Datenintegrationsprojekt?
• Tools für die Datenintegration
• Ein Datenintegrationsprojekt aufsetzen
• Einen erfolgreichen Projektplan für die Datenintegration erstellen
• Die wichtigsten Erkenntnisse
• FAQ

 

Was ist ein Datenintegrationsprojekt?

Klären wir zunächst die relevanten Begriffe.

Datenintegration ist ein Prozess, bei dem Daten zwischen zwei Systemen verbunden werden. Ziel ist ein nahtloser Datenfluss zwischen unterschiedlichen Systemen. Und die Schritte, mit denen Daten aus mehreren, unterschiedlichen Quellen zu einem einheitlichen, kohärenten Datensatz zusammengeführt werden, nennt man ein Datenintegrationsprojekt.

Ein Beispiel für ein solches Projekt wäre die Integration eines ERP-Systems mit einem CRM-System.

Wenn Sie ERP und CRM integrieren, verarbeitet jedes System die Daten auf eine bestimmte Weise, entsprechend den Geschäftsprozessen, die es unterstützt, und mit einer eigenen, integrierten Geschäftslogik. Damit diese beiden unterschiedlichen Systeme reibungslos miteinander kommunizieren, brauchen Sie ein Datenintegrationstool und einen soliden Plan. 

Ein ERP-CRM-Datenintegrationsprojekt umfasst typischerweise die Planung (Ziele und Umfang festlegen); das Daten-Mapping (entsprechende Felder zwischen den Systemen identifizieren); die Extraktion (relevante Daten aus beiden Systemen abrufen); die Transformation (Daten in ein kompatibles Format umwandeln); das Laden (transformierte Daten in das Zielsystem importieren); die Synchronisierung (Echtzeit- oder geplante Datenaktualisierungen einrichten); das Testen (Datenkorrektheit und Systemfunktionalität überprüfen); die Bereitstellung (Go-live); die Wartung (laufende Überwachung und Anpassung).

Wie Sie sehen, handelt es sich um ein recht komplexes Projekt mit einer ganzen Reihe von Schritten. In diesem Artikel erklären wir jedoch, wie Sie die Planung eines Datenintegrationsprojekts vereinfachen können. 

 

Tools für die Datenintegration

Typischerweise sind die häufigsten Integrationsendpunkte Kunden, Kontakte, Artikel, Angebote, Aufträge, Rechnungen oder der Verkaufsverlauf.

Doch der Umfang der Datenintegration kann weit darüber hinausgehen. Er kann klassische Stammdaten oder jede beliebige Tabelle oder jedes Feld umfassen, das Sie zwischen den Systemen synchronisieren und abgleichen möchten.

Tatsächlich gibt es keine Grenze dafür, welche Daten für die Datenintegration relevant sind – das hängt ganz von Ihrer Systemlandschaft und Ihren Geschäftsprozessen ab. Werfen wir nun einen Blick auf die wichtigsten Tools für die Datenintegration, die Unternehmen bei der Umsetzung von Datenintegrationsprojekten unterstützen.

• Data Warehouses – helfen Ihnen, integrierte Daten aus mehreren Quellen zu speichern. Ein cloudbasiertes Data Warehouse kann beispielsweise Verkaufsdaten aus verschiedenen regionalen Datenbanken in einem zentralen Repository zusammenführen.
• ETL-Tools (Extract, Transform, Load) – helfen Ihnen, Daten zwischen Systemen zu verschieben und zu verändern. Ein ETL-Tool extrahiert beispielsweise Kundendaten aus einem CRM, transformiert sie in ein zum Data Warehouse passendes Format und lädt sie anschließend dorthin.
• API-Tools (Application Programming Interface) – ermöglichen es unterschiedlicher Software, zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Ein API-Integrationstool kann beispielsweise das E-Mail-Marketing-Tool eines Unternehmens mit dessen CRM verbinden und neue Abonnenten automatisch in die Kundendatenbank aufnehmen.
• Tools zur Datenvirtualisierung – helfen Ihnen, eine einheitliche Sicht auf die Daten zu schaffen, ohne sie zu verschieben. Eine Plattform zur Datenvirtualisierung lässt Nutzer beispielsweise auf Daten aus mehreren Datenbanken zugreifen und damit arbeiten, als lägen sie an einem Ort – ohne die Daten physisch zusammenzuführen.
• iPaaS-Tools (Integration Platform as a Service) – helfen Ihnen, verschiedene Anwendungen und Datenquellen in der Cloud zu verbinden. Eine iPaaS-Lösung kann beispielsweise das cloudbasierte HR-System eines Unternehmens mit seiner lokalen Gehaltsabrechnungssoftware integrieren.

 

EIN DATENINTEGRATIONSPROJEKT AUFSETZEN

Um ein solides Datenintegrationsprojekt aufzusetzen, brauchen Sie nicht nur einen Plan. Sie sollten auch wissen, was schiefgehen kann, was Sie davon haben, und genau wissen, welche Methode der Datenintegration Sie einsetzen sollten.

In diesem Kapitel werfen wir einen kurzen Blick auf drei Dinge, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie einen Plan für Ihr Datenintegrationsprojekt erstellen: Herausforderungen, Vorteile und Integrationsmethoden.

HERAUSFORDERUNGEN

Fakt ist: Datenintegrationsprojekte können durchaus herausfordernd sein. Schlimmer noch, diese Herausforderungen greifen oft ineinander und können die Sache noch komplizierter machen. Deshalb hilft es Ihnen, diese typischen Stolperfallen zu kennen, um Ihr Datenintegrationsprojekt besser zu planen.

Hier sind einige typische Herausforderungen, die Sie berücksichtigen sollten:

❎ Schlechte Datenqualität.  Unterschiedliche Systeme enthalten oft inkonsistente oder fehlerhafte Daten. Der Name eines Kunden kann beispielsweise in zwei Datenbanken unterschiedlich geschrieben sein. Das erfordert umfangreiche Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse, die zeitaufwendig und arbeitsintensiv sein können.

BEISPIEL: Der Name eines Kunden kann in zwei Datenbanken unterschiedlich geschrieben sein.

❎ Unterschiedliche Datenformate. Systeme können Daten auf inkompatible Weise speichern. Die Umwandlung von Daten zwischen diesen Formaten erfordert sorgfältiges Mapping und kann bei fehlerhafter Umsetzung zu Fehlern führen.

BEISPIEL: Ein System verwendet Datumsangaben im Format MM/TT/JJJJ, ein anderes im Format TT/MM/JJJJ.

❎ Große Datenmengen. Die Integration großer Datenmengen kann zeitaufwendig sein und Computersysteme belasten. Dadurch müssen Sie unter Umständen in leistungsfähige Hardware oder Cloud-Lösungen investieren, was die Projektkosten und -komplexität erhöht.

BEISPIEL: Das System eines Einzelhandelsunternehmens kann sich verlangsamen, wenn es täglich Millionen von Transaktionen aus Hunderten von Filialen verarbeiten muss.

❎ Echtzeit- vs. Batch-Verarbeitung. Es ist wichtig zu entscheiden, ob Sie Daten sofort oder in regelmäßigen Abständen aktualisieren müssen. Echtzeitintegration liefert zwar stets aktuelle Informationen, kann Systeme aber auch verlangsamen. Batch-Verarbeitung wiederum ist ressourcenschonender, kann jedoch zu vorübergehenden Dateninkonsistenzen führen.

BEISPIEL: Eine Fluggesellschaft, die sich für Echtzeit-Updates zum Flugstatus entscheidet, erhält schnellere Ergebnisse, kann das System aber überlasten. Entscheidet sich die Fluggesellschaft hingegen für stündliche Updates, erhält sie unter Umständen weniger genaue Informationen, sichert dafür aber die Funktionsfähigkeit des Systems. 

❎ Einsatz von Altsystemen. Ältere Systeme lassen sich nicht immer problemlos mit neueren verbinden, was zusätzlichen Aufwand oder Anpassungen bedeutet. Manchmal führt das dazu, dass das Altsystem ersetzt oder aktualisiert werden muss, was Projektumfang und -kosten in die Höhe treibt.

BEISPIEL: Die moderne Kundenservice-Software einer Bank kann nicht direkt mit ihrem 20 Jahre alten Kontoverwaltungssystem kommunizieren.

❎ Fehlende Dokumentation. Ist die Funktionsweise bestehender Systeme schlecht oder gar nicht dokumentiert, erschwert das die Datenintegration – es wird viel Zeit damit verbracht, Systeme zurückzuentwickeln oder sich auf das Wissen langjähriger Mitarbeiter zu verlassen. 

BEISPIEL: Haben die ursprünglichen Entwickler eines genutzten Systems das Unternehmen verlassen und existiert keine Dokumentation, kann das aktuelle Team wochenlang damit beschäftigt sein herauszufinden, wie das System funktioniert.

❎ Fehlende technische Kompetenzen oder Personal. Integration erfordert oft spezialisiertes Know-how, das intern nicht vorhanden ist. Möglicherweise müssen Sie neues Personal einstellen, bestehende Mitarbeiter schulen oder externe Berater hinzuziehen.

BEISPIEL: Ein kleines Unternehmen möchte seine E-Commerce-Plattform mit seiner Buchhaltungssoftware integrieren, verfügt aber nicht über das nötige interne Know-how und muss deshalb einen teuren Berater engagieren.

❎ Laufende Wartung. Das integrierte System dauerhaft reibungslos am Laufen zu halten – etwa Updates verbundener Systeme zu verwalten, Integrationsprobleme zu beheben oder die Leistung an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen – kann eine ständige Herausforderung sein.

BEISPIEL: Stürzt ein Teil Ihrer Integration aufgrund eines System-Updates ab, kann die gesamte Integration ausfallen. Dann brauchen Sie IT-Experten, um das Problem zu beheben und die Systeme wieder zu verbinden.

VORTEILE

Datenintegration bietet viele Vorteile: vom zentralen Zugriff auf aktuelle Informationen aus allen Quellen über höhere Genauigkeit und weniger Fehler, Zeit- und Kostenersparnis sowie weniger manuelle Arbeit – bis hin zu besseren Entscheidungen und einer besseren Zusammenarbeit zwischen Teams. 

Doch wie profitieren Sie von einem soliden Projektplan für die Datenintegration? 

✴️ Klare Geschäftsziele festlegen. Ein solides Datenintegrationsprojekt hilft allen im Unternehmen zu verstehen, warum Sie es angehen und was Sie damit erreichen wollen. Das sorgt dafür, dass alle als Team an einem Strang ziehen. 

✴️ Besseres Risikomanagement. Es ist immer besser, seine Risiken zu kennen und Probleme anzugehen, bevor sie auftreten. Ein solider Datenintegrationsplan zeigt beispielsweise auf, dass sich ein Altsystem möglicherweise nicht reibungslos mit neueren Systemen integrieren lässt, und regt das Team an, frühzeitig eine Lösung zu finden – etwa ein Upgrade des Systems oder ein kompatibles Tool.

✴️ Effizientere Ressourcenzuteilung. Damit Ihr Datenintegrationsprojekt reibungslos läuft, müssen Sie die richtigen Personen, die richtige Zeit und die richtigen Tools einplanen. Statt zu viele Leute an einem Teil des Projekts arbeiten zu lassen, während andere Teile vernachlässigt werden, sorgt der Plan dafür, dass jedes Team in jeder Phase genau weiß, was zu tun ist.

✴️ Besseres Zeitmanagement. Ein Plan hilft Ihnen, für jede Projektphase einen realistischen Zeitrahmen festzulegen und den Fortschritt zu verfolgen, um im Zeitplan zu bleiben. Dauern manche Phasen länger, können Sie Ihren Plan jederzeit anpassen. 

✴️ Kostenkontrolle. Mit einem soliden Projektplan für die Datenintegration können Sie Kosten besser einschätzen und das Projekt im Budgetrahmen halten. Unerwartete Ausgaben lassen sich vermeiden, indem Sie im Voraus festlegen, wie viel Sie für neue Software, Schulungen oder zusätzliches Personal ausgeben werden.

✴️ Bessere Qualitätskontrolle. Vor dem Go-live des neuen integrierten Systems hilft Ihnen der Plan, Schritte zur Überprüfung der Datenkorrektheit aus allen Quellen einzuplanen. So stellen Sie zum Beispiel sicher, dass Kundendaten aus dem alten System fehlerfrei mit dem neuen System übereinstimmen.

✴️ Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Entscheidet sich Ihr Unternehmen mitten im Projekt, eine neue Datenquelle hinzuzufügen (z. B. eine mobile App), zeigt Ihnen der Plan, wo Anpassungen nötig sind, ohne den gesamten Prozess aus der Bahn zu werfen.

METHODEN

Es gibt unterschiedliche Methoden der Datenintegration: einen horizontalen, einen vertikalen und einen sternförmigen (Punkt-zu-Punkt-) Ansatz zur Datenintegration. Die richtige Wahl für Ihr Unternehmen sichert den Erfolg Ihres Datenintegrationsprojekts. 

 

So unterscheiden sich diese drei Methoden:

• Horizontale Integration erweitert Daten innerhalb einer Ebene.
• Vertikale Integration verbindet unterschiedliche Ebenen oder Datentypen.
• Punkt-zu-Punkt-Integration schafft direkte Verbindungen zwischen mehreren Systemen.

Jede Methode hat ihre Einsatzgebiete, je nach den Anforderungen des Unternehmens und der vorhandenen Infrastruktur. 

INTERESSANTE TATSACHE: Früher erfolgte die Datenintegration oft über direkte Batch-Schnittstellen. Dabei wurden Daten in eine Datei extrahiert, an das Zielsystem gesendet und (per Batch) importiert. Diese Art des Datenladens kann arbeitsintensiv sein, besonders in der Programmier- und Testphase.

Ein solcher Ansatz zur Datenintegration erschwert den Umgang mit fehlerhaften Daten. Auch die Systeme synchron zu halten, kann eine Herausforderung sein. 

Deshalb nutzen viele Integrationssysteme heute eine Logik, die Daten extrahiert, transformiert und lädt. Um Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, brauchen Sie einen detaillierten, aber übersichtlichen Datenintegrationsplan, der die Prozessabläufe der Datenintegration berücksichtigt. 

EINEN ERFOLGREICHEN PROJEKTPLAN FÜR DIE DATENINTEGRATION ERSTELLEN

Wie bei jedem Projekt ist die Planungsphase eines Datenintegrationsprojekts ein entscheidender Schritt auf dem Weg zum Erfolg. 

Wie bei jedem Projekt müssen Sie beim Erstellen eines Projektplans für die Datenintegration Folgendes berücksichtigen: 

• Ein Projektteam mit allen direkten und indirekten Teammitgliedern
• Einen Projektzeitplan
• Einen Projektablaufplan
• Einen Projektmanagementplan
• Einen Ressourcenplan
• Eine Risikoanalyse
• Eine detaillierte Beschreibung der Ergebnisse

Für eine reibungslose Umsetzung von Datenintegrationslösungen sollten Sie die folgenden vier Schritte berücksichtigen.

SCHRITT 1: BEWERTEN SIE IHRE PROZESSE 

Die meisten Unternehmen betreiben Datenintegration aus denselben Gründen – um Geschäftsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern. Betrachten Sie Ihre aktuellen Geschäftsprozesse und überlegen Sie, wie Sie Ihre Arbeitsabläufe verbessern könnten. 

Unternehmen müssen beispielsweise oft einen CRM-Lead im ERP in einen Kunden umwandeln. Geschieht dies manuell, ist das ein ineffizienter und fehleranfälliger Prozess. 

Besser wäre es, wenn ein Kunde durch ein ausgelöstes Ereignis im CRM-System automatisch im ERP-System angelegt würde. Zum Beispiel, wenn ein Kunde zum ersten Mal etwas bestellt.

Bevor das Datenintegrationsprojekt beginnt, sollten Sie Ihre Prozesse kritisch unter die Lupe nehmen. Analysieren Sie mögliche Datenübertragungen entitätsweise, zum Beispiel Kunden, Kontakte, Unternehmen, Artikel usw., sowie die Prozesse, die Sie verbessern möchten. 

SCHRITT 2: LEGEN SIE DEN UMFANG IHRER DATENINTEGRATION FEST

Sie haben also Ihre Geschäftsziele und bestehenden Prozesse bewertet. 

Als Nächstes müssen Sie den Umfang Ihres Datenintegrationsprojekts verstehen. Dazu müssen Sie die folgenden Aspekte definieren und sich diese Fragen stellen: 

• Welche Daten müssen ausgetauscht werden? Das können zum Beispiel Kundenkontaktdaten, die Bestellhistorie, Rechnungsdaten, Zahlungsdatensätze oder Produktinformationen sein. 
  
  
• Welche Anforderungen haben wir an die Datenintegration? Soll der Datenfluss einseitig oder bidirektional sein?
• Wie oft müssen wir aktualisieren, d. h. wie häufig – in Echtzeit oder im Batch?
• Wie schätzen wir unser Datenvolumen ein?
• Was sagt uns die Analyse unserer Systeme? Hier müssen Sie die technischen Fähigkeiten beider Systeme definieren, verfügbare APIs oder Integrationspunkte, Systemgrenzen und Sicherheitsanforderungen skizzieren.
• Welche Ressourcen haben wir? Welche technischen Kompetenzen sind nötig, um dieses Projekt erfolgreich durchzuführen? Haben wir Spezialisten im Haus, oder brauchen wir externe Berater?
• Wie sieht unser Zeitplan und die Phasen des Projekts aus? Welche Fristen sind am kritischsten und warum? Gibt es Spitzenzeiten im Geschäft, die vermieden werden sollten? Wie lange dauert die Testphase?
• Was sind unsere größten Risiken? Zum Beispiel Probleme mit der Datenqualität, Ausfallzeiten der Systeme, Auswirkungen auf Geschäftsprozesse, Compliance-Anforderungen usw.
• Und schließlich: Was sind unsere Erfolgskennzahlen? Wie messen wir den Erfolg des Projekts?  Welche KPIs müssen wir festlegen?

Eine solche Analyse des Umfangs Ihres Datenintegrationsprojekts hilft Ihnen, die tatsächliche Lage zu erkennen und die nächsten Schritte festzulegen.

SCHRITT 3: VERBINDEN SIE DIE SYSTEME

Der nächste Schritt leitet die Umsetzungsphase ein: Jetzt werden die Systeme verbunden. Nehmen wir an, Sie verbinden CRM und ERP über eine Datenintegrationsplattform. 

Die Systemdesigns – also Tabellen, Felder und andere für die Integration relevante Informationen – müssen ausgelesen und gespeichert werden, damit die Mappings korrekt und mit den richtigen Informationen erstellt werden können. 

Danach müssen die Daten in den Datenübertragungen in der richtigen Reihenfolge angeordnet werden. Übertragen Sie beispielsweise einen Auftrag, ist es sinnvoll, zuerst die Artikel zu übertragen, da sich im Auftrag ein neuer Artikel befinden könnte. Ohne diesen Artikel entstünde eine fehlerhafte Referenz.

In dieser Phase legen Sie technisch fest, welches System bei bidirektionalen Tabellen Vorrang vor dem anderen hat, falls ein Datensatz in beiden Systemen aktualisiert wurde. Das nennen wir die Definition von Master- und Slave-Logik.

Sobald die Datenübertragung eingerichtet ist, beginnen Sie mit dem Testen. Das Testen sollte mit wenigen Datensätzen starten, bis alles bereit ist. Oft stellen Sie zu diesem Zeitpunkt fest, dass Ihre Datenqualität nicht so gut ist wie erwartet. In diesem Fall brauchen Sie eine Datenbereinigung. 

Wurden die Daten in beiden Systemen manuell angelegt (zum Beispiel Kunden ohne eindeutige Referenz), kann es zu Duplikaten kommen. Das ist natürlich nicht erwünscht. 

Um das Duplikatproblem zu lösen, müssen Sie entweder einen Batch-Job oder eine Abfrage erstellen, die dies automatisch aktualisiert. Alternativ können Sie die Duplikate manuell suchen und eine Kennung hinzufügen, die die beiden Datensätze eindeutig miteinander verknüpft. Das ist ein einfaches Verfahren, kann aber bei vielen Kunden zeitaufwendig sein.

SCHRITT 4: SYNCHRONISIEREN SIE DIE SYSTEME

Sobald alles getestet und die erste Datenübertragung erfolgt ist, müssen Sie die beiden Systeme synchronisieren. 

Stellen Sie sich die Synchronisierung so vor, dass zwei Systeme miteinander „im Gespräch" bleiben und sicherstellen, dass sie dieselben, aktuellen Informationen haben. Hier sind die typischen Phasen der Datensynchronisierung: 

Zuerst vollziehen beide Systeme einen „großen Handschlag" – das nennt man die erste Synchronisierung, bei der alle vorhandenen Daten abgeglichen und aufeinander abgestimmt werden. Zum Beispiel werden alle Kundendatensätze aus beiden Systemen abgeglichen und aktualisiert. 

Zweitens wenden Sie die gewählte Synchronisierungsmethode an. Haben Sie sich beispielsweise für die Echtzeitsynchronisierung entschieden, wird die Telefonnummer eines Kunden, die ein Vertriebsmitarbeiter im CRM aktualisiert, sofort im ERP aktualisiert. Oder wenn Ihr Buchhaltungsteam eine Zahlung im ERP verbucht, aktualisiert sich der Kundenstatus umgehend im CRM. 

Bei der geplanten Synchronisierung aktualisieren sich die Systeme stündlich, täglich oder wöchentlich. Kundenaufträge werden beispielsweise jede Nacht vom CRM ins ERP synchronisiert. 

Drittens folgt die Phase der Konfliktlösung, in der die Systeme Regeln für Konflikte benötigen. 

Sie legen beispielsweise fest, welches System „gewinnt", wenn die Kundenadresse im CRM von der im ERP abweicht. Meist wird ein System für bestimmte Datentypen zum „Master"

Schließlich müssen Sie Fehler in den Daten behandeln. Das System muss fehlgeschlagene Synchronisierungen erkennen, Administratoren über Probleme informieren und fehlgeschlagene Synchronisierungen für eine Wiederholung nachverfolgen. Wenn beispielsweise Kundendaten nicht synchronisiert werden, markiert das System sie zur Überprüfung. 

Dieser fortlaufende Prozess stellt sicher, dass beide Systeme aufeinander abgestimmt bleiben und im gesamten Unternehmen genaue, konsistente Informationen liefern.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

Auch wenn Datenintegrationsprojekte komplex und einschüchternd wirken können, lassen sie sich mit der richtigen Planung und einem klaren Verständnis des Projektumfangs erfolgreich bewältigen.

Hier eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte, die Sie sich merken sollten: 

Die Planung ist entscheidender als die Wahl des richtigen Integrationstools! Ein solider Datenintegrationsplan hilft daher, Risiken, Ressourcen und Kosten effektiv zu steuern.

Definieren Sie vor dem Start klar Ihre Geschäftsziele und bewerten Sie Ihre aktuellen Prozesse gründlich, um Verbesserungspotenzial zu erkennen.

Kennen Sie Ihre Optionen für die Integrationsmethode: horizontal (Kombination ähnlicher Datentypen), vertikal (Verknüpfung unterschiedlicher Datentypen); Stern/Punkt-zu-Punkt (direkte Systemverbindungen).

Folgen Sie den vier wichtigsten Schritten der Datenintegration:

• Bewerten Sie Ihre Prozesse
• Legen Sie den Projektumfang fest
• Verbinden Sie die Systeme
• Synchronisieren Sie die Systeme

Bereiten Sie sich auf typische Herausforderungen wie Probleme mit der Datenqualität, Formatunterschiede und Kompatibilitätsprobleme zwischen Systemen vor. Aber keine Sorge – ein solider Plan, der diese Herausforderungen frühzeitig angeht, spart Ihnen später Zeit und Ressourcen.

Die Datenintegrationslösung von Rapidi

Nach Abschluss Ihres Datenintegrationsprojekts können Sie sich zurücklehnen und in den Support-Modus wechseln. Nutzen Sie eine Datenintegrationsplattform wie Rapidi, ist das ganz einfach. 

Geht bei den Datenübertragungen mit der Rapidi-Datenintegrationslösung etwas schief, erhalten die zuständigen Personen eine E-Mail-Benachrichtigung mit den relevanten Informationen und einem direkten Link zur fehlerhaften Datenübertragung, um sie zu untersuchen und zu beheben.

Das gesamte Datenintegrationsprojekt kann reibungslos und einfach ablaufen, wenn Sie Datenintegrationsplattformen nutzen (einige sogar mit vorkonfigurierten, vordefinierten Endpunkten). Die Datenintegrationsplattformen von Rapidi bieten die meisten Übertragungen sofort einsatzbereit an. Ihre Arbeit beschränkt sich dann auf eine einfache Konfiguration und das Mapping der Daten.

Viele unserer Kunden nutzen die Rapidi-Datenintegrationsplattform, um ihre Salesforce- und Microsoft-Dynamics-Systeme schnell und einfach zu verbinden.

HÄUFIG GESTELLTE FRAGEN

Wie lange dauert ein typisches Datenintegrationsprojekt von der Planung bis zur vollständigen Umsetzung?

Auch wenn jedes Projekt einzigartig ist, dauern die meisten mittelgroßen CRM-ERP-Integrationen von der Planung bis zur Bereitstellung 3-6 Monate. Der Zeitrahmen kann jedoch je nach Datenkomplexität, Systembereitschaft und Teamverfügbarkeit variieren. Komplexe Unternehmensintegrationen können 9-12 Monate oder länger dauern. Wichtig zu wissen: Nach der ersten Bereitstellung folgt in der Regel eine Stabilisierungsphase von 1-2 Monaten.

Über welche Kompetenzen sollte mein internes Team verfügen, bevor wir ein Datenintegrationsprojekt starten?

Das Kernteam sollte idealerweise Folgendes umfassen:
- Einen Projektmanager mit Integrationserfahrung
- Business-Analysten, die die Unternehmensprozesse verstehen
- Datenbankspezialisten, die mit Daten-Mapping vertraut sind
- Jemanden, der Ihre bestehenden Systeme genau kennt
Fehlen Ihrem Team diese Kompetenzen, sollten Sie Schulungsprogramme oder externe Berater in Betracht ziehen, um die Lücken zu schließen.

Was passiert, wenn die Integration fehlschlägt oder die Systeme nicht mehr synchron sind? Wie können wir uns auf solche Szenarien vorbereiten?

Ein Rollback-Plan und eine Datensicherungsstrategie sind entscheidend. Erwägen Sie den Einsatz von Monitoring-Tools, um Synchronisierungsprobleme frühzeitig zu erkennen, klare Verfahren für die Systemwiederherstellung festzulegen und während der anfänglichen Bereitstellungsphase parallele Systeme zu betreiben. Dokumentieren Sie außerdem alle Integrationspunkte und erstellen Sie Leitfäden zur Fehlerbehebung für häufige Probleme.

Was kostet ein typisches Datenintegrationsprojekt, und wovon hängt der Preis ab?

Die Kosten variieren stark je nach Faktoren wie Systemkomplexität, Datenvolumen, gewählter Integrationsmethode und ob Sie interne Ressourcen oder externe Berater einsetzen. Kleine Projekte können zehntausende (€/$) kosten, während Integrationen auf Unternehmensebene in die Hunderttausende gehen können. Zu den wichtigsten Kostenfaktoren zählen Lizenzgebühren für Integrationstools, Beraterhonorare, Schulungskosten und laufende Wartungskosten.