Unternehmen sammeln, analysieren und speichern fortlaufend Daten, und die Cloud ist zu einem Kanal für diese beispiellose Datenmenge geworden. Daher sind Datenkonsistenz, -genauigkeit und -schutz erforderlich. Leider können Dinge, die wie geringfügige Fehler oder Störungen aussehen, die Entscheidungsfindung, den Umsatz, die Kundenbindung und andere tägliche Abläufe erheblich beeinträchtigen.
Das Durchsuchen der gespeicherten Daten ist schwierig genug, ganz abgesehen von der Synchronisierung mit vorhandenen Datenbanken und der regelmäßigen Analyse unter Beachtung der Datenintegrität. Deshalb gehört die Datensynchronisierung mittlerweile zu den wertvollsten Tools, mit denen Unternehmen Daten verwalten.
Der Prozess gewährleistet genaue, sichere und aktuelle Daten sowie eine Verbesserung von Teamarbeit und Kundenerfahrung. Sobald Unternehmen alles synchronisieren, erhalten sie bereinigte, optimierte und aktualisierte Daten ohne Inkonsistenzen, Fehler, Duplikate und andere Bugs.
Stellen Sie sich vor, Sie hören ein Jazzkonzert, bei dem die Musiker und Instrumente nicht synchron sind. Das Ergebnis sind Misstöne, die keinen Sinn ergeben und keinen Hörgenuss bieten. In ähnlicher Weise müssen auch Uhren synchronisiert werden, um Chaos zu verhindern, weil wir alle Aspekte unseres Lebens nach ihnen ausrichten.
Dieselben Prinzipien gelten auch in der Geschäftswelt. Ein Unternehmen braucht synchronisierte Abteilungen, Ziele, Mitarbeiter und Softwareanwendungen als Voraussetzung für einen guten Betriebsablauf und Wachstum. Doch obwohl alle Unternehmen wissen, wie wichtig die Abstimmung von Zielen und Abteilungen ist, übersehen viele häufig die Bedeutung der Datensynchronisierung.
In diesem Leitfaden erfahren Sie alles zum Thema Datensynchronisierung, ihrer Implementierung und warum sie so wichtig ist.
Darunter versteht man den Prozess in Unternehmen, um Daten über verschiedene und unterschiedliche Quellen und Softwareanwendungen hinweg zu konsolidieren. Dies soll sicherstellen, dass die Daten in allein Systemen konsistent sind. Es ist ein kontinuierlicher Prozess, der für neue und bestehende Daten gleichermaßen erfolgt.
Die schiere Datenmenge, die in der Cloud gespeichert wird, stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Sie bietet jedoch auch eine Lösung für Big Data. Aktuelle Datenlösungen umfassen einfache und schnelle Tools, um monotone Aufgaben zu automatisieren und Datenharmonie im gesamten System zu erreichen.
Durch die Synchronisierung werden akkurate, konforme und sichere Daten sowie die erfolgreiche Teamarbeit und ein optimales Kundenerlebnis gewährleistet. Zudem werden Abweichungen zwischen Datenquellen und verschiedenen Endgeräten vermieden. Sobald neue Daten eingehen, werden sie von entsprechenden Tools bereinigt und von anderen auf Fehler, Duplikate und Konsistenz überprüft, bevor sie genutzt oder gespeichert werden.
Die Remote-Synchronisierung erfolgt über ein mobiles Netzwerk, während die lokale Synchronisierung Computer, Geräte und Systeme vor Ort berücksichtigt. Mithilfe eines effizienten Systems wird der gesamte verfügbare Datensatz in einem Unternehmen überall einheitlich. Daher müssen eventuelle Änderungen aktualisiert werden und in jedem System in Echtzeit sichtbar sein, um Fehler und Datenschutzverletzungen zu vermeiden und die Verfügbarkeit aktueller Daten sicherzustellen.
Zu guter Letzt müssen bei der Synchronisierung zwei Dinge passieren:
Die Datenbanksynchronisierung ermöglicht die Datenkonsistenz zwischen Datenbanken her und kopiert Änderungen automatisch von einer in die andere. Die Datenharmonisierung erfolgt im Laufe der Zeit kontinuierlich, im einfachsten Fall durch einen Datenabruf aus der Quell- zur Zieldatenbank. Das bedeutet, dass Änderungen an der Quelldatenbank (Master) auf die Zieldatenbank angewendet werden sollten.
Jede Tabelle sollte bei der Datenbanksynchronisierung einen Primärschlüssel haben, um eine einzelne Zeile zu identifizieren. Dies vereinfacht den Prozess der Datenpflege erheblich und beschleunigt gleichzeitig die Synchronisierung.
Im Folgenden sind die verschiedenen Arten der Datenbanksynchronisierung aufgeführt:
Zu den verschiedenen Methoden der Datensynchronisierung gehören manuelle Datenbankaktualisierungen, Python-Skripte, die durch Quelldatenbankänderungen ausgelöst werden, und vollautomatische Daten-Pipelines mithilfe von ETL. In allen Fällen besteht der Prozess aus den folgenden Schritten:
Der Datensynchronisierungsprozess erkennt Änderungen in den Daten einer Zieldatenbank auf verschiedene Arten, z. B. durch Setzen eines Flags in der Tabelle oder durch ein Skript, das regelmäßig das Datum der letzten Änderung prüft.
Da die Synchronisierung keine vollständige Replikation bedeutet, muss der Prozess durch den Vergleich von Versionen, Prüfung der Change-Protokolle oder die Suche nach Flags, die auf neue Werte hinweisen, nur die Instanzen mit Änderungen identifizieren.
Der Synchronisierungsprozess plant die Verschiebung von Daten nach der Identifizierung und Extraktion von Änderungen auf zwei Arten:
Der Datenübertragungsprozess kann über ein Web- oder Dateiübertragungsverfahren erfolgen. Wenn die Synchronisierung ETL-Plattformen verwendet, werden Aktualisierungen automatisch im Hintergrund ohne manuellen Eingriff verarbeitet.
Wenn zwei Dateninstanzen nicht identisch sind, durchlaufen die eingehenden Daten eine Transformationsschicht, die Bereinigung und Harmonisierung umfasst.
Der Synchronisierungsprozess kann eingehende Änderungen auf unterschiedliche Weise in die Zieldaten schreiben, darunter:
Ziel ist es, jede Dateninstanz ohne Verlust zu aktualisieren.
Das aktualisierte System bestätigt den Erfolg der Updates, z. B. durch eine Meldung, wenn die Application Programming Interface (API) das Update verarbeitet. Wenn Sie diese Bestätigungsmeldung nicht sehen, wird entweder versucht, die Aktualisierung neu zu starten oder es wird eine Fehlermeldung ausgegeben.
Es stehen verschiedene Methoden für die Datensynchronisierung zur Verfügung, wie nachfolgend erläutert:
Tools für Dateisynchronisierung und Versionskontrolle können mehrere Dateikopien gleichzeitig ändern, während DFS- und Mirror-Tools spezifischere Verwendungszwecke haben.
Im Folgenden werden die Definitionen und Unterschiede zwischen Synchronisierung, Integration, Replikation und Pushs erläutert:
Unternehmen sammeln und verarbeiten Daten über zahlreiche Anwendungen und Softwareprogramme, wobei einige über 100 Softwaretools nutzen. Infolgedessen sehen Mitarbeiter denselben Datensatz in unterschiedlichen Anwendungen, zum Beispiel:
Das Ergebnis sind viele Informationen aus verschiedenen Quellen, sodass Datenbanken leicht unorganisiert und unzusammenhängend werden, wenn sie nicht miteinander kommunizieren.
Die Darstellung der gleichen Daten in verschiedenen Anwendungen ist für die individuellen Teams von entscheidender Bedeutung. Ohne Bindung und Synchronisierung müssen die Mitarbeiter jedoch aktualisierte Daten manuell erneut in Apps eingeben, was mühselig und fehleranfällig ist und zu weiteren Diskrepanzen führt.
Wenn Daten nicht synchronisiert werden, hat dies viele unerwünschte Nebenwirkungen, z. B.:
Diese aufgelisteten Probleme sind der Grund, warum schlechte Datenqualität und -verwaltung Unternehmen jährlich Millionen von Dollar kosten.
Mit synchronisierten Daten erhalten Unternehmen einen kristallklaren Überblick über jeden Aspekt des Unternehmens, können transparent kommunizieren und umsetzbare und zuverlässige Berichte erstellen. Sie ermöglichen zudem die Ausrichtung der Abteilungen auf gemeinsame Ziele, Teamarbeit und fundierte Entscheidungen.
Die Bedeutung der Datensynchronisierung wächst mit dem zunehmenden Zugang zu Cloud-basierten Daten und mobilen Geräten. Mobile Geräte sind in Unternehmen allgegenwärtig geworden, was viele neue Probleme und Lösungen mit sich bringt. Diese Geräte nutzen Daten für ihren grundlegenden Betrieb und persönliche Informationen für Websites, E-Mails und Apps.
Daher müssen Aktualisierungen der von Benutzern generierten Informationen und des Endziels konstant und sicher sein. Außerdem erfordert der Synchronisierungsprozess saubere, konsistente und aktualisierte Daten für Produkt- und Servicekompetenz und Data Governance-Aspekte wie Sicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Widersprüchliche Daten können zu verringerter Datenqualität und Fehlern führen, was wiederum einen Mangel an Vertrauen zur Folge hat. Durch die ordnungsgemäße Implementierung der Datensynchronisierung im gesamten System werden Unternehmen in vielen Bereichen eine Leistungsverbesserung feststellen, z. B.:
Darüber hinaus sparen Datenverfügbarkeit und schnelle Fehlerbehebung Zeit und unterstützen wichtige Geschäftsentwicklungsprozesse wie die Entwicklung neuer Produkte, strategische Entscheidungsfindung und Marketing. Alle profitieren von synchronisierten Daten:
Alles in allem stellt die Datensynchronisierung sicher, dass Unternehmen reibungslos arbeiten können und skalierbar sind.
Die Datensynchronisierung ist in zahlreichen Situationen hilfreich, z. B. in den folgenden:
Durch die Synchronisierung wird die Konsistenz zwischen zwei oder mehr Datenquellen gewährleistet. Aktualisierungen in einer Quelle werden somit auf alle anderen gespiegelt. Beispielsweise könnten Kundenadressen in verschiedenen Anwendungen in einer Datenbank angezeigt werden, z. B. im CRM, im Abrechnungssystem, im E-Commerce-Konto des Kunden und im Bestellabwicklungssystem.
Wenn der Kunde also seine Adresse in seinem E-Commerce-Konto ändert, sollte diese Änderung dank Synchronisierung in allen anderen Systemen sichtbar sein.
Die Synchronisierung ist bei Cloud Computing und verteilten Systemen unerlässlich, da Daten an mehreren Stellen gespeichert sein können. Sie gewährleistet, dass Benutzer immer auf die neuesten Datenversionen zugreifen und dass ihre Updates überall gespeichert werden.
Wenn Sie beispielsweise Cloud-Dienste wie DropBox oder OneDrive verwenden, können Benutzer Dokumente auf einem Gerät erstellen, sie in der Cloud speichern und in einer anderen Anwendung, einem Webbrowser oder auf einem anderen Gerät öffnen. Der Cloud-Server spiegelt und speichert alle vorgenommenen Änderungen und erzwingt ein Update auf allen angeschlossenen Geräten, um ältere Versionen durch die neuesten Kopien zu ersetzen.
Die Synchronisierung hilft auch bei der hybriden Integration, wo Daten lokal und in Cloud-Diensten wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud Platforms gespeichert werden. Prozesse wie die AWS- oder Azure-Datensynchronisierung übernehmen die Anreicherung, Filterung, Transformation und Aggregation der Daten, bevor diese übertragen und gespeichert werden, und umgekehrt. Dies geschieht in Echtzeit unter Beibehaltung der Datengenauigkeit und -konsistenz und ohne Unterbrechung des Geschäftsbetriebs.
Die Datenreplikation kommt zum Einsatz, wenn Daten in Repositorys wie Data Warehouses gespeichert werden. Die Aktualisierung erfordert jedoch eine Echtzeitsynchronisierung. Bei einem Disaster Recovery-Szenario benötigt ein Unternehmen beispielsweise einen aktuellen Daten-Snapshot. Durch die regelmäßige Backup-Synchronisierung werden also Datenverluste in größerem Umfang vermieden.
Die Synchronisierung kann erhebliche Änderungen beinhalten, z. B. das Anpassen der Struktur einer relationalen Datenbank. Daher kann der Prozess Tabellen hinzufügen und löschen und Spalten umbenennen. Als es im Rahmen der DSGVO beispielsweise erforderlich wurde, Benutzer nach Cookie-Präferenzen zu fragen, mussten betroffene Unternehmen eine neue Datenbankspalte und manchmal eine ganz neue Tabelle einführen, um die hinzugefügten Informationen zu speichern. Diese Änderungen müssen sich im gesamten Netzwerk auf alle Datenbankinstanzen auswirken.
Weitere Anwendungsfälle für die Synchronisierung sind:
Die Vorteile der Datensynchronisierung sind u. a. Folgende:
Die Datensynchronisierung ist kein Hexenwerk, aber die Beibehaltung intakter, aktueller Daten in allen Cloud- und On-Premise-Systemen stellt Unternehmen vor Herausforderungen. Nachfolgend sind einige davon aufgelistet:
Datensynchronisierungslösungen sind in vielerlei Ausführung erhältlich. Dazu gehören:
Veritas bietet NetBackup-Datensynchronisierung über SyncNetBackupData. Es ruft die API auf, wenn ein Asset für die Synchronisierung markiert wird. Das System-Update nimmt dann das markierte Asset auf. Der Prozess importiert die Bilder und den Schutz, bevor der Ampelstatus neu berechnet wird.
Standardmäßig werden Batches mit 100 Assets in fünf Minuten verarbeitet oder bis keine Assets mehr für den Import markiert sind. Darüber hinaus priorisiert es zuerst hinzugefügte Assets, es sei denn, eine Backup Now-Anfrage priorisiert bestimmte Assets.
Wenn eine Synchronisierung fehlschlägt, sperrt das System sie für einige Zeit, um andere Assets zu verarbeiten und einen Stau zu verhindern.
Die Auswahl an Datensynchronisierungslösungen ist groß, daher benötigen Unternehmen eine klare Strategie, die die folgenden Fragen beantwortet:
Manchmal erwerben Unternehmen Anwendungen mit nativen Integrationstools, die ihre betrieblichen Herausforderungen lösen. So bietet NetBackup beispielsweise die sicherste, einfachste und intuitivere Möglichkeit, Daten zu synchronisieren. Andernfalls benötigen sie möglicherweise eine oder mehrere iPaaS-Lösungen, die für sie geeignet sind.