EAI -Systeme (Enterprise Application Integration) sind ein Ansatz, aber mehrere andere Lösungen können die Inkompatibilität für Informationssysteme in der Wirtschaft mit jeweils eigene Stärken und Schwächen berücksichtigen. Dazu gehören:
1. Datenstandardisierung und Governance:
* Definieren gemeinsamer Datenmodelle: Erstellen einer standardisierten Methode zur Darstellung von Daten über verschiedene Systeme hinweg. Auf diese Weise können Systeme auch ohne direkte Integration die Informationen leichter verstehen und austauschen.
* Datenwörterbücher und Metadatenmanagement: Festlegung klarer Definitionen und Beschreibungen von Datenelementen. Dies verbessert die Datenqualität und das Verständnis im gesamten Unternehmen.
* Stammdatenmanagement (MDM): Erstellen einer einzelnen, maßgeblichen Quelle der Wahrheit für kritische Geschäftsdaten (z. B. Kunde, Produkt, Lieferanteninformationen). Dies gewährleistet die Konsistenz in allen Systemen.
* Datenqualitätsinitiativen: Implementierung von Prozessen und Tools, um die Datengenauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Daten in schlechter Qualität sind ein wichtiger Inhibitor der Integrationsbemühungen.
2. API-LED-Integration:
* RESTFOR APIS: Das Enthüllen von Funktionen und Daten über APIs ermöglicht es Systemen, locker gekoppelt zu interagieren. Dies ist flexibler und skalierbarer als EAI, was häufig auf starre Punkt-zu-Punkt-Verbindungen beruht.
* Microservices Architektur: Aufschlüsse monolithische Anwendungen in kleinere, unabhängige Dienste, die über APIs kommunizieren. Dies fördert die Modularität und ermöglicht eine einfachere Integration in andere Systeme.
3. Cloud-basierte Integrationsplattformen als Dienst (IPAAS):
* Vorgefertigte Stecker und Werkzeuge: IPAAS-Plattformen bieten vorgefertigte Anschlüsse für verschiedene Cloud- und On-Premise-Anwendungen und vereinfachen den Integrationsprozess.
* reduziertes Infrastrukturmanagement: Verlagerung der Last der Verwaltung der Integrationsinfrastruktur auf den Cloud -Anbieter.
* Skalierbarkeit und Elastizität: IPAAS -Plattformen können leicht skalieren, um die schwankenden Integrationsanforderungen zu bewältigen.
4. Data Warehousing und Business Intelligence (BI):
* Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen: Data Warehouses ziehen Daten aus verschiedenen Systemen in ein zentrales Repository zur Analyse und Berichterstattung. Wenn Sie jedoch die Systeme nicht direkt integrieren, ermöglicht es eine einheitliche Ansicht der Daten.
* ETL (extrahieren, transformieren, laden) Prozesse: Diese Prozesse reinigen, transformieren und laden Daten in das Data Warehouse, wobei Inkonsistenzen über Quellsysteme hinweg behandelt werden.
5. Anwendungsersatz oder Konsolidierung:
* Ersetzen von Legacy -Systemen: Das Ersetzen von veralteten oder inkompatiblen Systemen durch moderne, standardisierte Anwendungen kann die Integrationsherausforderungen an der Quelle beseitigen.
* Konsolidierungsanwendungen: Das Zusammenführen mehrerer Anwendungen mit überlappender Funktionalität in ein einzelnes System vereinfacht die IT -Landschaft und reduziert die Integrationskomplexität.
6. Hybridansätze:
Die effektivste Lösung beinhaltet häufig eine Kombination aus der oben genannten. Beispielsweise könnte ein Unternehmen MDM verwenden, um Kerndaten, APIs zur Integration neuerer Systeme und ein Data Warehouse für analytische Zwecke zu standardisieren und gleichzeitig Legacy -Systeme zu ersetzen.
Die beste Lösung hängt von Faktoren wie den beteiligten Systemen, der IT -Infrastruktur, dem Budget und der strategischen Ziele der Organisation ab. Eine gründliche Bewertung der aktuellen Situation ist vor der Auswahl des am besten geeigneten Ansatzes von entscheidender Bedeutung.
