Was ist Data Virtualization?

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Was genau bedeutet Data Virtualization?">Was genau bedeutet Data Virtualization?</h2></div>

Datenvirtualisierung ist eine Methode, bei der Daten unabhängig von ihrem tatsächlichen Speicherort oder ihrer Struktur in einer abstrakten Ebene bereitgestellt werden. Unternehmen können dadurch auf diese Daten zugreifen, sie integrieren und analysieren, als wären sie in einer zentralen Quelle gespeichert. Die nahtlose Integration der Daten funktioniert völlig unabhängig davon, ob sich die Daten in Datenbanken, Cloud-Speichern oder anderen Systemen befinden.

Die Definition von Data Virtualization kann deshalb als virtuelle Schicht über physisch verteilte Datenquellen oder als virtuelles Data Warehouse bezeichnet werden.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Funktionsweise der Datenabstraktion und -integration">Funktionsweise der Datenabstraktion und -integration</h2></div>

Mithilfe der Datenabstraktion werden Daten aus verschiedenen physischen Quellen in die abstrakte Sicht umgewandelt. Dabei werden spezifische Details der Datenquellen verborgen und die Daten einheitlich dargestellt. Dies ermöglicht den Zugriff auf die Daten unabhängig von ihrer ursprünglichen Speicherung oder Struktur.

Durch die Datenintegration werden die abstrahierten Daten zusammengeführt die dann eine konsolidierte Sicht auf die Informationen liefern. Hierbei werden die Daten logisch integriert und nahtlos kombiniert, ohne dass physische Kopien erstellt oder komplexe ETL-Prozesse durchgeführt werden müssen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Vorteile und Nutzen von Data Virtualization">Vorteile und Nutzen von Data Virtualization</h2></div>

Allgemein betrachtet ermöglicht Data Virtualization Unternehmen einen effizienten, flexiblen und konsolidierten Zugriff auf Daten, was zu verbesserten Datenanalysen, fundierteren Entscheidungen und einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit führt.

• Vereinfachte Datenintegration: Data Virtualization ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, ohne dass physische Kopien oder aufwändige ETL-Prozesse erforderlich sind. Dies spart Zeit, Ressourcen und reduziert die Komplexität der Datenlandschaft.
• Echtzeit-Datenzugriff: Durch die Virtualisierung können Unternehmen in Echtzeit auf Daten zugreifen, unabhängig von ihrer physischen Speicherung. Dies ermöglicht eine schnellere Datenanalyse und Echtzeit-Entscheidungsfindung.
• Agilität und Flexibilität: Das innovative Modell bietet eine agile Dateninfrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, schnell auf sich ändernde Anforderungen und neue Datenquellen zu reagieren. Es erleichtert die Integration neuer Systeme und den Zugriff auf neue Datenquellen, ohne die bestehende Architektur zu beeinträchtigen. ‍
• Single Point of Access: Unternehmen können damit einen zentralen Zugriffspunkt für alle Daten schaffen. Anstatt auf verschiedene Systeme und Datenbanken zugreifen zu müssen, können Nutzer über eine einzige Schnittstelle alle benötigten Daten einsehen und weiterverarbeiten. Dies erleichtert die Datenanalyse und spart Zeit bei der Suche nach den richtigen Informationen. ‍
• Datenkonsistenz und -qualität: Durch die Datenintegration und -abstraktion sorgt Data Virtualization für eine einheitliche und konsistente Darstellung der Daten. Dies hilft, Dateninkonsistenzen und Fehler zu reduzieren und verbessert die Datenqualität insgesamt. ‍
• Kostenersparnis: Data Virtualization reduziert den Bedarf an physischen Datenkopien und den Aufwand für Datenreplikation. Dies führt zu deutlichen Kosteneinsparungen bei Speicherung, Wartung und Datenmanagement.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Anwendungsgebiete von Data Virtualization">Anwendungsgebiete von Data Virtualization</h2></div>

Data Virtualization hat viele Anwendungsbereiche in einer Vielzahl von Branchen, um komplexe Prozesse effizient auszuführen. Hier sind typische Beispiele:

Datenintegration über verschiedene Datenquellen hinweg

Durch die Datenintegration können beispielsweise Kundendaten aus den verschiedenen Quellen harmonisiert und in einem einheitlichen Format präsentiert werden. Quellen dafür können Transaktionsdaten, Kundenumfragen, Mobile Apps, Website-Analysen, CRM-Systeme und viele mehr sein, die ein umfassendes Kundenprofil entstehen lassen.  

Das Unternehmen kann damit tiefgehende Analysen durchführen, gewinnt Einblicke in Kaufverhalten, Präferenzen und demografische Merkmale des Kunden. Auf Grundlage dieser Informationen können personalisierte Marketingkampagnen entwickelt, Vertriebsstrategien optimiert und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

Echtzeitdatenanalyse und Entscheidungsunterstützung

Dafür ein weiteres Praxisbeispiel: Ein Finanzinstitut erhält kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen wie Handelsplattformen, Marktdatenanbietern und internen Transaktionssystemen. Diese Datenströme enthalten Informationen über Finanzmärkte, Kundenaktivitäten, Risikomaße und vieles mehr.

Mit Hilfe von Data Virtualization kann das Finanzinstitut diese Daten in Echtzeit integrieren und sofort analysieren. Durch die Echtzeitdatenanalyse kann das Institut wichtige Erkenntnisse gewinnen, um zeitkritische Handelsentscheidungen zu treffen, Risiken zu bewerten oder Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Die Analysen können außerdem mit historischen Daten kombiniert werden. Durch komplexe Algorithmen und Modelle können schließlich Trends identifiziert, Risiken quantifiziert oder Kundenverhalten prognostiziert werden.

Data Governance und Datenschutz in virtuellen Datenumgebungen

Durch die zentrale Verwaltung der virtuellen Datenquelle können Unternehmen sicherstellen, dass Datenrichtlinien, Sicherheitsvorschriften und Datenschutzrichtlinien einheitlich angewendet werden.  

Die Data Virtualization-Plattform kann Zugriffssteuerungen, Berechtigungen und Verschlüsselungsfunktionen implementieren, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus erleichtert Data Virtualization die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO durch die effektive Verwaltung und Kontrolle der Zugriffe auf personenbezogene Daten.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">5</span><h2 class="c-blog_head" id="5. Technologien und Tools für Data Virtualization">Technologien und Tools für Data Virtualization</h2></div>

Datenvirtualisierung kann mit verschiedenen Plattformen durchgeführt werden, die jedoch unterschiedliche Ansätze und Funktionen bieten. Die Auswahl hängt daher stark von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens und der Umgebung ab. Gerne beraten wir Sie dazu.

Auswahlkriterien bei der Evaluierung von Data-Virtualization-Lösungen

Durch die sorgfältige Berücksichtigung der nachfolgenden Auswahlkriterien können Unternehmen eine Data-Virtualization-Lösung finden, die ihren spezifischen Anforderungen entspricht und einen hochgradig effizienten und flexiblen Zugriff auf ihre Daten ermöglicht:

• Funktionalität und Flexibilität: Überprüfen Sie, ob die Lösung alle erforderlichen Funktionen für Ihre spezifischen Anforderungen unterstützt. Stellen Sie sicher, dass die Lösung wirklich die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ermöglicht, eine breite Palette von Datenformaten unterstützt und flexible Möglichkeiten für die Datenmodellierung und -transformation bietet.
• Skalierbarkeit: Berücksichtigen Sie, dass die Lösung mit Ihrem wachsenden Datenvolumen und steigenden Anforderungen umgehen kann. Die Technologie sollte in der Lage sein, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und skalierbar sein, um zukünftiges Wachstum zu bewältigen. ‍
• Performance: Prüfen Sie ebenso die Leistungsfähigkeit des Tools, insbesondere in Bezug auf Datenzugriff und -abfrage. Es sollte schnelle Antwortzeiten bieten und eine effiziente Verarbeitung von Daten ermöglichen, um eine reibungslose Durchführung von Datenanalysen und -operationen zu gewährleisten. ‍
• Sicherheit: Achten Sie auf notwendige Sicherheitsfunktionen der Lösung, um den Schutz Ihrer Daten zu gewährleisten. Stellen Sie sicher, dass die Lösung Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Datenschutzmaßnahmen unterstützt, um die Vertraulichkeit und Integrität Ihrer Daten zu gewährleisten. ‍
• Integrationsmöglichkeiten: Das System muss nahtlos mit Ihren vorhandenen Datenquellen, Datenbanken, Systemen und Analysetools integriert werden können. Es sollte ebenso Unterstützung für gängige Datenbanken, Cloud-Speicher, APIs und Schnittstellen bieten, um eine reibungslose Integration in Ihre bestehende Infrastruktur zu ermöglichen. ‍
• Benutzerfreundlichkeit: Bewerten Sie die Benutzerfreundlichkeit der Lösung, sowohl für Administratoren als auch für Anwender. Eine intuitive Benutzeroberfläche und Tools zur Modellierung, Verwaltung und Abfrage von Daten können die Effizienz und Produktivität verbessern.
• ‍Support und Wartung: Klären Sie auch sämtliche Details über verfügbaren Support und Wartungsoptionen des Anbieters. Stellen Sie sicher, dass der Anbieter eine gute Supportstruktur bietet und regelmäßige Updates und Wartung für die Lösung bereitstellt. ‍
• Kosten: Letztlich sollten auch die kompletten Kosten kalkuliert werden, einschließlich Lizenzgebühren, Implementierungs- und Schulungsaufwand sowie laufende Wartungskosten. Vergleichen Sie verschiedene Anbieter und ihre Preismodelle, um die beste Kosten-Nutzen-Relation zu ermitteln.

Data-Virtualization-Technologien

Wenn Sie einen tieferen Einblick in die Mechanismen von Data-Virtualization-Tools erhalten möchten, laden die folgenden Technologien dazu ein, genauer untersucht zu werden. Diese Systeme repräsentieren fortschrittliche Ansätze zur Datenintegration und eröffnen faszinierende Möglichkeiten, verteilte Datenquellen in eine harmonisierte virtuelle Einheit zu verwandeln.

• TIBCO Data Virtualization (TIBCO)
• Cdata Driver Technologies (Cdata Software)
• Data Services (Informatica)
• Data Virtuality Platform (Data Virtuality)
• Denodo Platform (Denodo)

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">6</span><h2 class="c-blog_head" id="6. Zukunftsaussichten und Trends">Zukunftsaussichten und Trends</h2></div>

Bereits jetzt erkennen immer mehr Unternehmen die Vorteile der Datenvirtualisierung und setzen auf diese Technologie, die sich kontinuierlich weiterentwickelt und ausdehnt. In diesem Zusammenhang betrachten wir die folgenden Themen genauer:

Entwicklung von Data Virtualization in der Datenlandschaft

Data Virtualization wird in der zukünftigen Datenlandschaft eine immer wichtigere Rolle spielen, da Unternehmen verstärkt nach flexiblen und effizienten Lösungen suchen, um auf ihre vielfältigen Datenquellen zuzugreifen und diese integrieren zu können. Der Trend geht deutlich hin zur nahtlosen Integration von Cloud-Daten, Echtzeit-Streaming-Daten und Big Data, um ganzheitliche und Echtzeiteinblicke zu gewinnen.  

Integration mit KI und maschinellem Lernen

Die Entwicklung von Datenvirtualisierung im Zusammenhang mit KI und ML ist nahezu untrennbar. Data Virtualization spielt eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung der erforderlichen Daten für intelligente datengetriebene Lösungen.

Potenziale für die digitale Transformation

Der effizienteste Weg zur digitalen Transformation wird maßgeblich durch Data Virtualization bestritten. Stichworte wie Echtzeitdatenanalyse, Agilität, Ressourceneinsparung und hohe Datenverfügbarkeit sind einige der Themen, die durch Data Virtualization weiter vorangetrieben werden und zu verbesserten Geschäftslogiken führen.