Was ist Datenvirtualisierung und warum brauchen wir sie?

Die Datenvirtualisierung ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten zu verwalten, zu integrieren und zu analysieren, indem sie eine logische Ansicht der Daten bereitstellt, auf die von mehreren Quellen aus zugegriffen werden kann, als wäre es eine einzige, einheitliche Datenbank.

In der heutigen digitalen Geschäftsumgebung werden Unternehmensdaten aus einer Vielzahl von Quellen generiert und gesammelt, darunter interne Systeme und Prozesse, externe Partner und Kunden sowie Datenquellen von Drittanbietern. Diese Daten können strukturiert sein, wie z. B. Daten, die in einer herkömmlichen Datenbank gespeichert sind, oder unstrukturiert, wie z. B. Dokumente, Bilder und Videodateien.

Diese Daten werden häufig an verschiedenen Orten gespeichert, einschließlich lokaler Server und Speichersysteme sowie in der Cloud. Daher kann es für Organisationen eine Herausforderung darstellen, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten und diese effektiv zu verwalten und zu analysieren. Datenvirtualisierung kann ein nützliches Werkzeug sein, um dieser Herausforderung zu begegnen.

Was ist Datenvirtualisierung?

Datenvirtualisierung ist ein Konzept, bei dem Daten aus mehreren, unterschiedlichen Quellen integriert und für den Zugriff verfügbar gemacht werden, als wären sie ein einziger, einheitlicher Datenspeicher. Es ermöglicht die Erstellung einer virtuellen Datenschicht (VDL), auf die Anwendungen und Benutzer zugreifen und die sie abfragen können, ohne dass die Daten physisch von ihrer ursprünglichen Quelle repliziert oder verschoben werden müssen.

Diese virtuelle Schicht ist dafür verantwortlich, die Daten von den zugrunde liegenden physischen Datenquellen zu abstrahieren, sodass es so aussieht, als kämen sie aus einer einzigen Datenquelle.

Datenvirtualisierung wird häufig in Verbindung mit anderen Datenverwaltungs- und Integrationstechnologien wie Data Lakes, Data Warehouses und Datenintegrationstools verwendet. Es kann besonders nützlich für Organisationen sein, die über eine große und vielfältige Datenumgebung verfügen, in der Daten in einer Vielzahl von Formaten und an verschiedenen Orten gespeichert sind.

Die Datenvirtualisierung hat eine Reihe von Vorteilen, die sie für eine Vielzahl von Branchen nützlich machen:

• Erhöhte Agilität : Die Datenvirtualisierung ermöglicht es Unternehmen, schnell und einfach auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen, ohne dass komplexe und zeitaufwändige Datenintegrationsprozesse erforderlich sind. Dies kann Unternehmen dabei helfen, schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage einer umfassenderen Ansicht ihrer Daten zu treffen.
• Reduzierte Komplexität : Vereinfacht den Prozess des Zugriffs auf und der Integration von Daten aus mehreren Quellen, was dazu beitragen kann, die Komplexität zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.
• Verbesserte Sicherheit : Es trägt auch zur Verbesserung der Datensicherheit bei, indem es Unternehmen ermöglicht, auf Daten zuzugreifen, ohne sie physisch zu verschieben oder zu kopieren. Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff auf sensible Daten zu verringern.
• Erhöhte Skalierbarkeit Ermöglicht Unternehmen die einfache Skalierung ihrer Datenintegration und Analysebemühungen, wenn sich ihre Anforderungen ändern, ohne zusätzliche Hardware oder Infrastruktur zu benötigen.
• Reduzierte Datenduplizierung : Die Datenvirtualisierung kann dazu beitragen, die Notwendigkeit der physischen Replikation von Daten zu reduzieren, wodurch Speicher- und Rechenressourcen eingespart werden können. Es kann auch dazu beitragen, das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen zu verringern, die durch das Duplizieren von Daten entstehen können.

Und auch das Datenvirtualisierungskonzept kann verwendet werden, um Echtzeitanalysen, datengesteuerte Entscheidungsfindung und agiles Datenmanagement zu ermöglichen. Dies kann besonders in Branchen nützlich sein, in denen sich Daten ständig ändern, wie z. B. Finanzen oder E-Commerce.

Die Datenvirtualisierung kann auch Data-Governance- und Compliance-Bemühungen unterstützen, indem sie es Unternehmen ermöglicht, den Zugriff auf Daten einfacher zu verfolgen und zu kontrollieren sowie sicherzustellen, dass Daten auf konforme Weise verwendet werden. So können Unternehmen beispielsweise Datenzugriffskontrollen durchsetzen und Datenmaskierung oder Schwärzung sensibler Daten anwenden.

So wird Datenvirtualisierung durchgeführt

Die Datenvirtualisierung erfolgt in der Regel mithilfe spezialisierter Software oder Tools oder durch die Erstellung benutzerdefinierter Lösungen. Es gibt mehrere Ansätze zur Implementierung der Datenvirtualisierung, darunter:

Verwenden eines Datenvirtualisierungsservers:

Ein gängiger Ansatz zur Implementierung der Datenvirtualisierung ist die Verwendung eines Datenvirtualisierungsservers. Auf Datenvirtualisierungsserver kann über eine webbasierte Schnittstelle oder über APIs zugegriffen werden.

Sie können in Verbindung mit verschiedenen Datenquellen verwendet werden, einschließlich Datenbanken, Flatfiles und Cloud-basierten Datenspeichern. Dies kann in Situationen nützlich sein, in denen Daten abteilungs- oder organisationsübergreifend gemeinsam genutzt werden müssen oder Daten aus mehreren Quellen zur Analyse oder Berichterstellung integriert werden müssen.

Erstellen einer benutzerdefinierten Datenvirtualisierungslösung:

In einigen Fällen entscheiden sich Unternehmen möglicherweise dafür, ihre eigene Datenvirtualisierungslösung mit benutzerdefinierter Software oder Tools zu erstellen. Dies kann das Erstellen einer benutzerdefinierten Datenintegrationsebene umfassen, die sich zwischen den Datenquellen und den Benutzern oder Anwendungen befindet, die auf die Daten zugreifen müssen.

Verwenden von Cloud-basierten Datenvirtualisierungsdiensten:

Cloudbasierte Datenvirtualisierungsdienste, wie sie beispielsweise von Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure angeboten werden, ermöglichen es Unternehmen, auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren, ohne dass sie ihre eigene Datenvirtualisierungsinfrastruktur aufbauen oder warten müssen.

Schritte in der Datenvirtualisierung

Der Prozess der Datenvirtualisierung umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

#1. Identifizieren Sie Datenquellen

Der erste Schritt bei der Implementierung der Datenvirtualisierung besteht darin, die Datenquellen zu identifizieren, auf die zugegriffen und die integriert werden müssen. Diese Datenquellen können Datenbanken, Dateien, Anwendungen oder andere Datenquellen sein.

#2. Verbinden Sie sich mit Datenquellen

Der nächste Schritt besteht darin, eine Verbindung zu den Datenquellen herzustellen und die zu virtualisierenden Daten zu extrahieren. Dies kann die Verwendung von Konnektoren oder Treibern für den Zugriff auf die Daten beinhalten und möglicherweise die Konfiguration von Zugriffsberechtigungen und Authentifizierung erfordern.

#3. Transformieren und bereinigen Sie die Daten

Nachdem die Daten extrahiert wurden, müssen sie möglicherweise transformiert und bereinigt werden, um sicherzustellen, dass sie in einem verwendbaren Format vorliegen. Dies kann das Anwenden von Transformationen oder Datenqualitätsregeln auf die Daten oder das Entfernen von Duplikaten oder ungültigen Datensätzen umfassen.

#4. Erstellen Sie die virtuelle Datenschicht

Die virtuelle Datenschicht ist die zentrale Komponente einer Datenvirtualisierungslösung. Dabei wird eine virtuelle Ansicht der Daten erstellt, auf die zugegriffen und abgefragt werden kann, ohne sie tatsächlich von ihrem ursprünglichen Speicherort zu verschieben oder zu kopieren. Dies kann das Erstellen logischer Datenmodelle oder Ansichten umfassen, die den zugrunde liegenden Datenquellen zugeordnet sind.

#5. Greifen Sie auf die virtuellen Daten zu und fragen Sie sie ab

Sobald die virtuelle Datenschicht erstellt wurde, können Benutzer und Anwendungen mit Standard-SQL oder anderen Abfragesprachen auf die Daten zugreifen und diese abfragen. Die virtuelle Datenschicht übersetzt die Abfragen in das geeignete Format für die zugrunde liegenden Datenquellen und gibt die Ergebnisse an den Benutzer oder die Anwendung zurück.

#6. Überwachen und warten Sie die virtuelle Datenschicht

Datenvirtualisierungslösungen umfassen in der Regel Tools und Prozesse zur Überwachung und Wartung der virtuellen Datenschicht. Dies kann das Nachverfolgen von Änderungen an den zugrunde liegenden Datenquellen und das Aktualisieren der virtuellen Datenschicht beinhalten, um diese Änderungen widerzuspiegeln. Es kann auch beinhalten, die Leistung der virtuellen Datenschicht zu optimieren und sicherzustellen, dass sie an sich ändernde Geschäftsanforderungen und -anforderungen angepasst ist.

Datenvirtualisierung vs. Datenvisualisierung

Datenvirtualisierung und Datenvisualisierung sind zwei verschiedene Konzepte, die oft in Verbindung miteinander verwendet werden, aber unterschiedlichen Zwecken dienen. Hier sind einige wichtige Unterschiede zwischen Datenvirtualisierung und Datenvisualisierung:

In der Praxis werden Datenvirtualisierung und Datenvisualisierung häufig gemeinsam eingesetzt. Die Datenvirtualisierung kann die für die Visualisierung erforderlichen Daten bereitstellen, und die Visualisierung kann eine intuitivere und interaktivere Möglichkeit bieten, die Daten zu untersuchen und zu verstehen.

Beispielsweise kann ein Unternehmen die Datenvirtualisierung verwenden, um auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren, und dann die Datenvisualisierung verwenden, um Diagramme, Grafiken oder Dashboards zu erstellen, die dabei helfen, Erkenntnisse und Trends in den Daten aufzuzeigen.

Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung

Hier sind einige Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung.

Datenvorbereitung : Die Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um Daten für Analysen oder andere Zwecke aufzubereiten, indem eine virtuelle Ansicht der Daten bereitgestellt wird, auf die bei Bedarf zugegriffen und transformiert werden kann. Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler die Datenvirtualisierung verwenden, um auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren, und dann Transformationen oder Datenqualitätsregeln auf die Daten anwenden, um sie für die Analyse vorzubereiten.

Cloud-Datenfreigabe : Es wird auch verwendet, um in der Cloud gespeicherte Daten zwischen verschiedenen Teams oder Abteilungen innerhalb einer Organisation zu teilen. Dies kann dazu beitragen, dass jeder Zugriff auf die Daten hat, die er benötigt, und gleichzeitig die Notwendigkeit, die Daten zu replizieren, reduzieren.

Data Hub Enablement : Die Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um einen zentralisierten Datenhub zu erstellen, der es Benutzern ermöglicht, auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren.

Beispielsweise kann eine Organisation Datenvirtualisierung verwenden, um eine Datendrehscheibe zu erstellen, die Daten aus verschiedenen Geschäftssystemen wie ERP-, CRM- und HR-Systemen integriert, um datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Auf den Daten-Hub können Benutzer und Anwendungen über virtualisierte Ansichten zugreifen, was dazu beitragen kann, die Komplexität des Zugriffs und der Integration von Daten aus mehreren Quellen zu reduzieren.

Fazit

Die Datenvirtualisierung kann die Agilität, Flexibilität und Datenqualität verbessern und gleichzeitig die Kosten senken und die Sicherheit verbessern. Es hat viele Anwendungen und Anwendungsfälle in einer Vielzahl von Branchen, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und Regierung.

Wenn Sie die Implementierung von Datenvirtualisierung in Ihrem Unternehmen in Betracht ziehen, ist es wichtig, Ihre Datenquellen sorgfältig zu bewerten, das richtige Datenvirtualisierungstool auszuwählen und Ihr Datenvirtualisierungssystem so einzurichten und zu optimieren, dass es Ihren Geschäftsanforderungen entspricht.

Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich beim Erlernen der Datenvirtualisierung. Sie könnten auch daran interessiert sein, mehr über Tools zur Überwachung der Virtualisierung zu erfahren.