1. Gegevensstandaardisatie en -beheer:

* Gemeenschappelijke datamodellen definiëren: Het creëren van een gestandaardiseerde manier om gegevens in verschillende systemen weer te geven. Hierdoor kunnen systemen informatie gemakkelijker begrijpen en uitwisselen, zelfs zonder directe integratie.

* Datawoordenboeken en metadatabeheer: Het vaststellen van duidelijke definities en beschrijvingen van data-elementen. Dit verbetert de datakwaliteit en het inzicht in de hele organisatie.

* Masterdatabeheer (MDM): Het creëren van één enkele, gezaghebbende bron van waarheid voor kritische bedrijfsgegevens (bijvoorbeeld klant-, product- en leveranciersinformatie). Dit zorgt voor consistentie binnen alle systemen.

* Initiatieven voor gegevenskwaliteit: Implementeren van processen en hulpmiddelen om de nauwkeurigheid, volledigheid en consistentie van gegevens te garanderen. Gegevens van slechte kwaliteit zijn een belangrijke rem op de integratie-inspanningen.

2. API-geleide integratie:

* RESTful API's: Door functionaliteit en gegevens via API's bloot te leggen, kunnen systemen op een losjes gekoppelde manier met elkaar communiceren. Dit is flexibeler en schaalbaarder dan EAI, dat vaak afhankelijk is van stijvere point-to-point-verbindingen.

* Microservices-architectuur: Monolithische applicaties opsplitsen in kleinere, onafhankelijke services die communiceren via API's. Dit bevordert de modulariteit en maakt een eenvoudigere integratie met andere systemen mogelijk.

3. Cloudgebaseerde integratieplatforms als een service (iPaaS):

* Vooraf gebouwde connectoren en tools: iPaaS-platforms bieden kant-en-klare connectoren voor verschillende cloud- en on-premise-applicaties, waardoor het integratieproces wordt vereenvoudigd.

* Beperkt infrastructuurbeheer: De last van het beheer van de integratie-infrastructuur verschuiven naar de cloudprovider.

* Schaalbaarheid en elasticiteit: iPaaS-platforms kunnen eenvoudig worden geschaald om aan de fluctuerende integratie-eisen te voldoen.

4. Datawarehousing en Business Intelligence (BI):

* Gegevens uit verschillende bronnen consolideren: Datawarehouses halen gegevens uit verschillende systemen naar een gecentraliseerde opslagplaats voor analyse en rapportage. Hoewel de systemen zelf niet rechtstreeks worden geïntegreerd, zorgt het voor een uniform beeld van de gegevens.

* ETL-processen (Extract, Transform, Load): Deze processen zuiveren, transformeren en laden gegevens in het datawarehouse, waardoor inconsistenties tussen bronsystemen worden aangepakt.

5. Vervanging of consolidatie van applicaties:

* Verouderde systemen vervangen: Het vervangen van verouderde of incompatibele systemen door moderne, gestandaardiseerde applicaties kan integratieproblemen bij de bron elimineren.

* Toepassingen consolideren: Het samenvoegen van meerdere applicaties met overlappende functionaliteit in één systeem vereenvoudigt het IT-landschap en vermindert de integratiecomplexiteit.

6. Hybride benaderingen:

Vaak is de meest effectieve oplossing een combinatie van bovenstaande. Een bedrijf kan bijvoorbeeld MDM gebruiken om kerngegevens te standaardiseren, API's om nieuwere systemen te integreren en een datawarehouse voor analytische doeleinden, terwijl het geleidelijk oudere systemen vervangt.

De beste oplossing hangt af van factoren zoals de specifieke betrokken systemen, de IT-infrastructuur, het budget en de strategische doelstellingen van de organisatie. Een grondige beoordeling van de huidige situatie is van cruciaal belang voordat de meest geschikte aanpak wordt gekozen.