Fachinformatiker: Heterogene Datenquellen verstehen – einfach erklärt

Wichtige Punkte:

1. 1**1. Vielfalt der Systeme:** Die Daten stammen aus verschiedenen Anwendungen oder Datenbanken (z.B. ein ERP-System, ein CRM, ein Webshop, Sensoren oder externe Partner).
2. 2**2. Unterschiedliche Formate:** Die Daten sind in verschiedenen Dateiformaten gespeichert (z.B. relationale Datenbanken wie SQL, NoSQL-Datenbanken, Excel-Tabellen, CSV-Dateien, XML- oder JSON-Dokumente).
3. 3**3. Abweichende Strukturen:** Selbst wenn die Formate ähnlich sind, können die internen Strukturen der Daten variieren (z.B. unterschiedliche Spaltennamen, Datentypen oder Beziehungen zwischen Daten).
4. 4**4. Herausforderung der Integration:** Das Zusammenführen und Analysieren dieser unterschiedlichen Daten erfordert oft spezielle Tools und Prozesse (ETL-Prozesse: Extract, Transform, Load), um sie in ein einheitliches Format zu bringen.