Wie API-Generierung und Datennetz die Datenarchitektur vereinfachen

In der sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft von heute suchen Unternehmen ständig nach innovativen Möglichkeiten, bestehende Systeme zu modernisieren und das wahre Potenzial ihrer Daten auszuschöpfen.

Die gute Nachricht ist, dass die perfekte Verbindung von API-Generierung und Datennetzstrategien eine Antwort auf diese Herausforderungen bietet. Dieses leistungsstarke Duo verändert die Art und Weise, wie Sie auf Ihre Daten zugreifen, sie verwalten und bereitstellen, und haucht irrelevanten Infrastrukturen neues Leben ein.

In diesem Artikel untersuchen wir, wie die API-Generierung die Lücke zwischen alten und modernen Systemen schließt und gleichzeitig eine erfolgreiche Data-Mesh-Implementierung ermöglicht. Tauchen Sie ein, um den immensen Wert zu erschließen, der in den Daten Ihres Unternehmens steckt, und treiben Sie Ihr Unternehmen zu einer effizienteren, datengesteuerten Kultur voran.

API-Generierung und Datennetz verstehen

API-Generierung ist der Prozess der automatischen Erstellung einer Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) mithilfe von Tools und Software. Eine API ist eine Reihe von Protokollen und Regeln, die es verschiedenen Softwareanwendungen ermöglichen, zu kommunizieren und Daten auszutauschen. Mit der API-Generierung können Sie APIs erstellen, ohne Code manuell schreiben zu müssen, was den Prozess schnell und effizient macht.

API-Plattformen verfügen häufig über eine Reihe von Features und Funktionen, die Unternehmen bei der Verwaltung ihrer APIs unterstützen. Einige Tools bieten beispielsweise API-Verwaltungsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, die API-Nutzung zu verfolgen, die Leistung zu überwachen und die Zugriffskontrolle zu verwalten. Andere umfassen möglicherweise Funktionen zur automatischen Dokumentation, die automatisch eine Dokumentation für APIs generieren, damit Entwickler leichter verstehen, wie sie diese verwenden.

APIs in modernen, datengesteuerten Organisationen

APIs machen Daten auf sichere und kontrollierte Weise für verschiedene Softwareanwendungen zugänglich und verfügbar. Sie fungieren als Vermittler zwischen Softwareanwendungen und ermöglichen ihnen den nahtlosen Datenaustausch ohne Beeinträchtigung der Sicherheit.

Beispielsweise kann ein Gesundheitsdienstleister über eine API auf Patienteninformationen und medizinische Daten aus einer Datenbank zugreifen und dann ein Patienten-Dashboard erstellen, um den Patienten personalisierte Behandlungspläne und Gesundheitsempfehlungen anzuzeigen. Ebenso kann Analysesoftware eine API verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, sie zu analysieren und den Stakeholdern Erkenntnisse zu liefern.

APIs haben in modernen datengesteuerten Organisationen aus mehreren Gründen immer mehr an Bedeutung gewonnen.

• Mithilfe von APIs können Unternehmen ein zentrales Datenrepository erstellen , auf das verschiedene Softwareanwendungen sicher zugreifen. Dadurch wird die Datenverwaltung und -wartung rationalisiert, das Risiko von Inkonsistenzen verringert und die Sicherheit durch die Kontrolle des Datenzugriffs verbessert.
• Mit APIs können Unternehmen verschiedene Softwareanwendungen integrieren und so ein einheitliches Ökosystem von Anwendungen schaffen, die zusammenarbeiten können, um Geschäftsziele zu erreichen. Beispielsweise kann eine E-Commerce-Website ihre Website mithilfe von APIs in ein Zahlungsgateway, einen Versandanbieter und ein Bestandsverwaltungssystem integrieren.
• APIs vereinfachen die Datenanalyse und Entscheidungsfindung. Unternehmen gewinnen Einblick in ihre Abläufe, ihr Kundenverhalten und Markttrends, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren und sie Analysesoftware zur Verfügung stellen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Allerdings kann die Modernisierung älterer Systeme und Datenbanken auf API-First eine Herausforderung darstellen, insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen. In diesen Fällen ist es wichtig, ältere Datenbanken abzuschirmen und ein lokales API-Gateway zum Schutz sensibler Daten zu verwenden. Darüber hinaus ist die Einhaltung der Best Practices für die REST-API unerlässlich, um Sicherheit und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

Was ist ein Datennetz?

Data Mesh ist ein relativ neuer Ansatz für die Datenarchitektur, bei dem die Dezentralisierung von Dateneigentum, -verwaltung und -verteilung im Vordergrund steht. Es reagiert auf die Einschränkungen herkömmlicher zentralisierter Data Warehouses, die unflexibel, teuer in der Wartung und schwierig zu skalieren sein können.

Bei Data-Mesh-Strategien werden Daten häufig als Produkt betrachtet, wobei jede Domäne oder Geschäftseinheit für die Erstellung, Pflege und Weitergabe ihrer eigenen Produkte verantwortlich ist. Dieser Ansatz ähnelt der Art und Weise, wie Microservices monolithische Anwendungen in kleinere, modularere Services aufteilen. Durch die Dezentralisierung des Dateneigentums und der Datenverwaltung schaffen Unternehmen eine flexiblere und anpassungsfähigere Dateninfrastruktur, die besser auf die Bedürfnisse des Unternehmens zugeschnitten ist.

Anstatt sich bei der Verwaltung aller datenbezogenen Aufgaben auf ein zentrales Team von Datenexperten zu verlassen, ermutigt Data Mesh funktionsübergreifende Teams, die Verantwortung für ihre Domänen zu übernehmen. Dies erleichtert nicht nur die Self-Service-Dateninfrastruktur, sondern gibt den Teams auch eine bessere Kontrolle über ihre Daten, sodass sie schneller Innovationen einführen können.

Insgesamt stellt das Data Mesh einen bedeutenden Wandel in der Herangehensweise von Unternehmen an das Datenmanagement dar. Viele erforschen Data Mesh als eine Möglichkeit, eine agilere, reaktionsfähigere und effizientere Infrastruktur zu schaffen, um ihre Geschäftsziele besser zu unterstützen.

Beschleunigen Sie den Datenzugriff durch API-Generierung

Die Standardisierung des Zugriffs ist der Schlüssel zur Beschleunigung des Datenzugriffs. Lassen Sie uns jedoch zunächst verstehen, wie die API-Generierung funktioniert.

So funktioniert die API-Generierung

Im Gegensatz zur manuellen Codierung von APIs sind für die Erstellung von APIs mithilfe der API-Generierungssoftware nur zwei einfache Schritte erforderlich. Zunächst müssen Unternehmen die Datenquellen identifizieren, die sie über APIs verfügbar machen möchten.

Nach der Identifizierung erstellen Generierungstools eine Reihe gebrauchsfertiger APIs. Zu diesen Tools gehören auch API-Verwaltung, automatische Dokumentation, Sicherheitsfunktionen und Unterstützung für Best Practices der REST-API.

Die Daten werden über standardisierte APIs bereitgestellt, auf die jede autorisierte Anwendung zugreifen kann, unabhängig von der zugrunde liegenden Technologie. Dies erleichtert den Datenaustausch im gesamten Unternehmen, eliminiert Datensilos und verringert das Risiko von Inkonsistenzen.

Quelle: DreamFactory

Datensilos auflösen

Durch die Schaffung einer Standardschnittstelle für den Zugriff auf Daten entfällt bei der API-Generierung die Notwendigkeit, dass verschiedene Teams ihre eigenen Datenspeicher- und Zugriffsmechanismen verwalten müssen. Dadurch wird auch das Risiko von Dateninkonsistenzen verringert, die Datenqualität verbessert und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit verbessert.

Darüber hinaus können Unternehmen durch die API-Generierung auf Microservices basierende Architekturen einrichten, die ihre Anpassungsfähigkeit verbessern. Sie können Anwendungen als eine Reihe kleiner, modularer Dienste erstellen, die über APIs kommunizieren, um eine flexiblere und skalierbarere Architektur zu schaffen. Dieser Ansatz hilft Unternehmen bei der Modernisierung von Altsystemen und Datenbanken und schafft so ein effizienteres und einheitlicheres Datenökosystem.

Systemmodernisierung durch API-Generierung

Die API-Generierung modernisiert Systeme auf zwei Arten: Sie schließt die Lücke zwischen alten und modernen Systemen und steigert den Wert vorhandener Systeme und Daten. Mal sehen, wie.

Überbrückung der Lücke zwischen alten und modernen Systemen

Der Übergang von Altsystemen zu modernen Systemen ist der erste Schritt zum Aufbau einer besseren Datenarchitektur.

Herausforderungen mit Legacy-Systemen

Ältere Systeme waren oft für den isolierten Betrieb konzipiert und boten nur begrenzte Unterstützung für die gemeinsame Nutzung von Daten oder die Integration in moderne Systeme. Daher ist der Zugriff auf in Altsystemen gespeicherte Daten zeitaufwändig, fehleranfällig und schwer zu skalieren.

Eine der größten Herausforderungen von Legacy-Systemen besteht darin, dass sie häufig auf veralteten Technologien und Protokollen basieren, die nicht mit modernen Datenverwaltungstools und -plattformen kompatibel sind. Beispielsweise verwenden viele Legacy-Systeme SOAP-basierte Webdienste, deren Integration in moderne REST-basierte APIs schwierig sein kann.

Quelle: DreamFactory

Hier kommt die API-Generierung ins Spiel, um eine Lösung für die Herausforderung von Altsystemen zu bieten, indem sie eine standardisierte Schnittstelle für den Datenzugriff bereitstellt. Mit der API-Generierung können Unternehmen SOAP problemlos in REST-APIs umwandeln und ihre Systeme modernisieren, um den Anforderungen der heutigen digitalen Landschaft gerecht zu werden. Durch die Überbrückung der Lücke zwischen Legacy-Systemen und modernen Anwendungen ermöglicht die API-Generierung Unternehmen, wettbewerbsfähig und relevant zu bleiben.

API-Generierung und Data-Mesh-Strategien für den öffentlichen Sektor

API-Generierung und Data-Mesh-Strategien können Unternehmen dabei helfen, die Herausforderungen von Altsystemen zu meistern, indem sie eine flexible und skalierbare Dateninfrastruktur bereitstellen. Durch die Erstellung einer Reihe von REST-APIs mithilfe der API-Generierung bieten Unternehmen eine Standardschnittstelle für den Zugriff auf Daten im gesamten Unternehmen, unabhängig von den zugrunde liegenden Quellen.

Erstens stärken sie die Datensicherheit und Cybersicherheit. Durch die Zentralisierung des Datenzugriffs über eine Reihe standardisierter APIs haben Unternehmen mehr Kontrolle über ihre Daten.

Zweitens bieten sie eine flexiblere und anpassungsfähigere Dateninfrastruktur, um Modernisierungsbemühungen zu unterstützen und eine bessere Berichterstattung zu ermöglichen. Durch die Schaffung einer standardisierten Schnittstelle für den Datenzugriff erleichtern Unternehmen den Datenfluss zwischen verschiedenen Anwendungen.

Drittens helfen API-Generierung und Data-Mesh-Strategien Organisationen des öffentlichen Sektors dabei, Datenschutzbestimmungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) einzuhalten. Durch die Zentralisierung des Datenzugriffs über APIs kontrollieren Unternehmen, wer Zugriff auf sensible Daten hat, und stellen sicher, dass diese in Übereinstimmung mit den einschlägigen Vorschriften gespeichert und verarbeitet werden.

Schließlich ermöglichen diese Ansätze eine bessere Verwaltung der Datenverwaltung und Qualitätskontrolle. Organisationen können sicherstellen, dass die Daten im Laufe der Zeit ordnungsgemäß gepflegt werden, indem sie klare Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten für jede Domäne festlegen. Dies verhindert Datenkorruption und verringert das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen bei der Datenanalyse und -berichterstattung.

Die Stadt Chicago hat API-Generierungs- und Data-Mesh-Strategien erfolgreich implementiert, indem sie ein Open-Data-Programm eingeführt hat, das ein zentrales Repository für Daten verschiedener Abteilungen und Behörden bereitstellt. Das Programm nutzt APIs, um den Datenaustausch und die Integration über verschiedene Systeme hinweg zu erleichtern, und hat der Stadt dabei geholfen, ihre Datenbestände zu verwalten und die Datenanalyse zu verbessern.

Ein weiteres Beispiel ist das US-Verteidigungsministerium (DoD). Das Joint Common Foundation (JCF)-Programm des Verteidigungsministeriums nutzt APIs und Microservices, um den Datenaustausch und die Integration über verschiedene Domänen und Anwendungen hinweg zu ermöglichen. Dieser Ansatz hat dem Verteidigungsministerium dabei geholfen, erweiterte Analyse- und KI-Funktionen zu unterstützen.

Den Wert bestehender Systeme und Daten steigern

Wenn eine Abkehr von Altsystemen nicht möglich ist, steigern Sie den Wert Ihrer vorhandenen Systeme und Daten, um das Beste aus ihnen herauszuholen.

Entdecken Sie die ungenutzten Daten

Angesichts des zunehmenden Bedarfs an datengesteuerter Entscheidungsfindung in Organisationen des öffentlichen Sektors enthalten ungenutzte Daten in Altsystemen wertvolle Erkenntnisse, die Dienste verbessern oder Kosten sparen könnten. Zu den potenziellen Vorteilen ungenutzter Daten gehören die folgenden:

• Verbesserte Entscheidungsfindung. Durch die Analyse ungenutzter Daten erhalten Unternehmen ein besseres Verständnis ihrer Abläufe und des Kundenverhaltens und können Abwanderungsrisiken oder potenzielle Upsell-Chancen erkennen.
• Erhöhte Effizienz. Ungenutzte Daten können Ineffizienzen in Geschäftsprozessen und Abläufen aufdecken und es Unternehmen ermöglichen, Engpässe zu beheben, Arbeitsabläufe zu glätten und die Produktivität zu verbessern.
• Wettbewerbsvorteil. Unternehmen, die unentdeckte Daten effektiv nutzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschaffen, schneller auf veränderte Marktbedingungen reagieren und ihren Kunden personalisiertere und gezieltere Dienstleistungen anbieten.
• Innovation. Neu gewonnene Daten helfen auch dabei, neue Produkt- und Servicemöglichkeiten zu identifizieren, um Innovation und Kreativität voranzutreiben.
• Einsparmaßnahmen. Durch die Identifizierung von Ineffizienzen und Optimierungsmöglichkeiten führen ungenutzte Daten zu geringeren Kosten und effizienteren Abläufen.

Im Gesundheitswesen beispielsweise enthalten elektronische Gesundheitsakten (EHRs) große Mengen an Patientendaten, die analysiert werden könnten, um Erkenntnisse über die Patientenversorgung, Behandlungen und Ergebnisse zu gewinnen. Ebenso können in Regierungsbehörden Altsysteme historische Daten enthalten, um Trends und Muster zu erkennen, die als Grundlage für politische Entscheidungen dienen könnten.

Extrahieren Sie Wert aus Altdaten

Die API-Generierung hilft Unternehmen dabei, Wert aus Altdaten zu ziehen. Durch die Generierung von APIs, die auf Daten aus Altsystemen zugreifen und diese abrufen, können Unternehmen diese in einer modernen Dateninfrastruktur nutzbar machen.

Unternehmen können dann Daten aus mehreren Quellen, einschließlich Altsystemen, kombinieren und analysieren, um Einblicke in Geschäftsabläufe, Kundenverhalten und andere Faktoren zu gewinnen, die sich auf die Entscheidungsfindung auswirken. Darüber hinaus verbessern APIs die Datenverwaltung, indem sie den Zugriff standardisieren und den Bedarf an benutzerdefinierten Integrationsaufwänden reduzieren.

Darüber hinaus können Organisationen des öffentlichen Sektors die API-Generierung nutzen, um veraltete Datenbanken und Systeme zu modernisieren und Daten aus Silos herauszuholen. Im Bildungssektor enthalten Altsysteme beispielsweise häufig Informationen über die Demografie der Studierenden, das Kursangebot und die Leistungen der Studierenden.

Durch die Generierung von APIs, die diese Daten abrufen, können Pädagogen diese analysieren, um Trends und Muster zu erkennen und daraus Unterrichtspraktiken oder die Lehrplanentwicklung zu beeinflussen. Ebenso können im Transportsektor Altsysteme Informationen über Verkehrsmuster, Fahrzeugwartung und andere Faktoren enthalten, die sich auf den Betrieb auswirken.

APIs, die auf diese Daten zugreifen, helfen Transportunternehmen, die Effizienz ihrer Abläufe zu verbessern und der Öffentlichkeit bessere Dienste anzubieten.

Einführung der API-Generierung für eine erfolgreiche Datennetzimplementierung

Für eine erfolgreiche Implementierung von Data Mesh müssen Sie die API-Generierung übernehmen und in Ihre Systeme integrieren.

Auswahl des richtigen API-Generierungstools

Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines API-Generierungstools diese Schlüsselkriterien.

• Datenschutz: Die Gewährleistung der Datensicherheit ist von entscheidender Bedeutung. Das API-Generierungstool sollte robuste Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung, Zugriffskontrolle und Überwachungsfunktionen bieten.
• Leistung und Skalierbarkeit: Finden Sie das Tool, das sich nach oben oder unten skalieren lässt, um den sich ändernden Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden. Wenn Ihr Unternehmen wächst, sollte das Tool in der Lage sein, sich ändernden Datenmengen und Benutzerverkehr gerecht zu werden.
• API-Anpassung: Jede Organisation hat einzigartige Anforderungen, daher sollte das API-Generierungstool auch in hohem Maße anpassbar sein, um diese Anforderungen zu erfüllen.
• Endbenutzererfahrung: API-Generierungstools können von No-Code/Low-Code bis hin zu High-Code variieren. Das Verständnis der Teamdynamik, Bedürfnisse und technischen Gegebenheiten hilft bei der Auswahl der am besten geeigneten Lösung.
• Technischer Support: Die meisten API-Generierungstools verwenden ein Plug-and-Play-Modell, daher ist es eine gute Idee, über ein zuverlässiges und reaktionsschnelles technisches Support-Team zu verfügen.

Best Practices für die Implementierung

Ebenso ist die Implementierung der API-Generierung und der Datennetzbereitstellung ein komplexer Prozess. Befolgen Sie diese umsetzbaren Ratschläge, um den Prozess zu leiten.

• Verfolgen Sie einen API-First-Ansatz: Priorisieren Sie beim Entwurf Ihrer Dateninfrastruktur die Entwicklung von APIs vor dem Erstellen von Anwendungen oder Schnittstellen. Ihre Daten werden besser organisiert und sind für jeden zugänglich, der sie benötigt, unabhängig von seinem technischen Fachwissen.
• Nutzen Sie Best Practices für REST-APIs: RESTful-APIs sind heute der am häufigsten verwendete API-Typ, da sie flexibel, skalierbar und einfach zu verwenden sind. Befolgen Sie branchenübliche Best Practices für die REST-API, z. B. die Verwendung von HTTP-Methoden zur Interaktion mit Datenressourcen, das Entwerfen von Ressourcen-URLs, die die Datenhierarchie widerspiegeln, und die Verwendung von JSON oder XML als Datenaustauschformat.
• Priorisieren Sie die Sicherheit: Bei der Implementierung von APIs muss die Sicherheit oberste Priorität haben. Erwägen Sie die Verwendung von Authentifizierungs- und Autorisierungsmechanismen, um den Zugriff auf Ihre APIs zu kontrollieren. Sie sollten außerdem sensible Daten verschlüsseln und Ihre APIs auf verdächtige Aktivitäten überwachen.
• Standardisierung fördern: Die unternehmensweite Standardisierung von APIs fördert die Konsistenz und fördert die Wiederverwendbarkeit. Diese Vorgehensweise vereinfacht auch den Prozess der Erstellung und Verwaltung von APIs.
• Behalten Sie die Überwachung bei: Unternehmen sollten ihre APIs überwachen, um sicherzustellen, dass sie optimal funktionieren, und um etwaige Probleme umgehend zu erkennen und zu beheben.

Wenn Sie diese Best Practices befolgen, werden Ihre Bemühungen zur API-Generierung und Datennetzbereitstellung erfolgreich sein und an Ihren Geschäftszielen ausgerichtet sein.

Modernisieren Sie Ihre Dateninfrastruktur; das Potenzial erkennen

API-Generierung und Data-Mesh-Strategien bieten eine leistungsstarke Lösung für die Herausforderungen der Modernisierung der Dateninfrastruktur und der Erschließung des wahren Potenzials von Daten. Durch die Schaffung einer standardisierten Schnittstelle für den Zugriff auf Informationen können Unternehmen ihre Datenbestände besser verwalten, den Austausch und die Integration über verschiedene Systeme hinweg erleichtern und die Analyse verbessern.

Die Implementierung von API-Generierungs- und Data-Mesh-Strategien hilft Unternehmen dabei, Datenschutzbestimmungen einzuhalten, die Governance zu verbessern, die Qualitätskontrolle zu verbessern und in einer digitalen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben.

Beschleunigen Sie Ihren Entwicklungsprozess. Entdecken Sie, wie API-Management endlose Möglichkeiten eröffnet, miteinander verbundene APIs besser zu verwalten und die Softwareerstellung und -bereitstellung zu verbessern.