In vielen Organisationen liegen relevante Daten verteilt über verschiedene Systeme: im ERP, im DMS, in Cloud-Anwendungen, OT-Systemen oder externen Partnerportalen. Wenn Fachbereiche oder Anwendungen schnell auf diese Daten zugreifen möchten, ohne jede Quelle separat zu integrieren oder redundante Datenhaltung aufzubauen, kommt ein Ansatz ins Spiel, der Transparenz ohne Replikation ermöglicht: Data Federation.
Data Federation verknüpft mehrere Datenquellen zu einer logischen Einheit – ohne die Daten physisch zu verschieben. Anwendungen greifen so auf eine konsolidierte Sicht zu, während die Daten in ihren Ursprungssystemen verbleiben.
Was ist Data Federation?
Data Federation ist ein Integrationskonzept, bei dem verschiedene Datenquellen virtuell zusammengeführt werden. Nutzer:innen und Systeme erhalten über eine zentrale Schnittstelle Zugriff auf diese verteilten Daten – als wären sie aus einer Quelle. Im Gegensatz zu klassischen ETL-Prozessen werden die Daten nicht verschoben, sondern bei Bedarf in Echtzeit abgerufen.
Was sind typische Einsatzszenarien?
- Einheitliche Sicht auf Kunden- oder Produktdaten, die auf mehrere Systeme verteilt sind
- Zusammenführung von Echtzeitdaten aus OT-Systemen mit ERP-Stammdaten
- Erstellung von Reports oder Dashboards, ohne komplexe Datenmigration
- Abfrage und Verknüpfung externer Datenquellen, z. B. aus Partnerportalen oder öffentlichen APIs
- Analyse hybrider Cloud-On-Premise-Architekturen, ohne Zwischenspeicherung
Wie funktioniert Data Federation technisch?
Virtuelle Datenquelle erzeugen
Ein föderiertes System erstellt über Konnektoren eine logische Sicht auf die eingebundenen Datenquellen (z. B. REST, SQL, XML, JSON, CSV, SAP- oder DMS-Systeme).
Anfrageverarbeitung
Anfragen von Anwendungen (z. B. via REST-API oder SQL) werden dynamisch auf die Quellsysteme verteilt.
Datenzusammenführung
Ergebnisse aus verschiedenen Systemen werden aggregiert, transformiert (z. B. durch Mapping), harmonisiert und als konsolidierte Antwort zurückgeliefert.
Zugriffssteuerung
Über rollenbasierte Rechte, OAuth oder Systemauthentifizierung wird geregelt, wer auf welche Daten zugreifen darf – ohne direkte Systemkopplung.
Vorteile von Data Federation
- Kein Datenreplikat nötig – reduzierte Speicher- und Wartungskosten
- Echtzeit-Zugriff – immer aktuelle Informationen ohne Synchronisationsverzögerung
- Zentrale Sicht auf verteilte Systeme – auch bei heterogenen Datenquellen
- Schnelle Integration – insbesondere bei Analyse-, Reporting- oder Dashboard-Anwendungen
- Datenhoheit bleibt erhalten – Originalsysteme bleiben führend
Grenzen und Herausforderungen
| Herausforderung | Lösungsansätze |
| Abhängigkeit von Quellverfügbarkeit | Caching-Strategien oder Hybridmodelle |
| Unterschiedliche Formate/Strukturen | Einsatz von Mapping- und Transformationsregeln |
| Latenz bei komplexen Abfragen | Optimierte Abfragepläne, Teilergebnisse parallelisieren |
| Sicherheit bei Live-Zugriff | Verschlüsselung, OAuth, API-Governance |
Best Practices für den Einsatz
- Nutzung standardisierter Schnittstellen (REST, JSON, OData, SQL)
- Definition klarer Datenmodelle für die föderierte Sicht
- Monitoring der Quellsysteme für Verfügbarkeit und Antwortzeiten
- Dokumentation von Zugriffspfaden, Datenhoheit und Mapping-Logik
- Kombination mit Low Code-Anwendungen oder Dashboards für nutzerfreundliche Oberfläche
Fazit
Data Federation ist eine leistungsfähige Methode, verteilte Datenquellen zu verbinden, ohne sie physisch zusammenzuführen. Sie bietet Flexibilität, Schnelligkeit und Datenhoheit – ideal für hybride Architekturen, Datenanalysen oder situative Entscheidungsprozesse. Wer sie mit klaren Strukturen, Governance und Monitoring kombiniert, kann Daten intelligent vernetzen, ohne sie zu duplizieren.
Tags: