Datenvirtualisierung

Die Datenvirtualisierung verändert weiterhin die Herangehensweise von Unternehmen an ihre Datenstrategien in den Bereichen Finanzen, Betrieb und Lieferkette. Da Unternehmen immer größere Mengen komplexer Daten verwalten müssen, die über lokale Systeme, Cloud-Datenumgebungen und Anwendungen von Drittanbietern verteilt sind, ist der Bedarf an einem optimierten Ansatz für den Datenzugriff größer denn je. Unternehmen, die neue Initiativen im Bereich Business Intelligence und Analytik starten, setzen zunehmend auf Datenvirtualisierungstechnologie, um Echtzeit-Zugriff auf Informationen zu ermöglichen, ohne die mit der herkömmlichen Datenintegration verbundenen Verzögerungen. Unabhängig davon, ob Teams auf Daten aus operativen Datenspeichern, Data Warehouses oder Data Lakes zugreifen müssen, bietet dieser Ansatz einen kostengünstigen Weg zu schnelleren, hochwertigen Erkenntnissen, die eine bessere Entscheidungsfindung unterstützen.

Was ist Datenvirtualisierung?

Datenvirtualisierung ist ein Ansatz für das Datenmanagement, der es Geschäftsanwendern ermöglicht, auf Daten aus mehreren Datenquellen zuzugreifen, ohne diese physisch zu verschieben oder zu replizieren. Anstatt sich auf ETL-Prozesse zu verlassen, um Informationen zu extrahieren, zu transformieren und in einen zentralen Datenspeicher zu laden, erstellt eine Virtualisierungsschicht eine einheitliche Ansicht der Datensätze über alle Quellsysteme hinweg. Diese Datenvirtualisierungstechnologie verwendet eine Abstraktionsschicht, die virtualisierte Daten in konsistenten Formaten darstellt, unabhängig davon, wo sich die physischen Daten befinden.

• Verbindet sich über Konnektoren mit Datenbanken, APIs, Cloud-Datenplattformen und lokalen Systemen.
• Macht Datenreplikation oder redundante Datenspeicherung überflüssig
• Bietet eine einzige Datenschicht, auf die über SQL-Abfragen und Datendienste zugegriffen werden kann.

Wie funktioniert Datenvirtualisierung?

Die Datenvirtualisierung funktioniert, indem sie sich zwischen den Datenquellen und den Anwendungen oder Benutzern, die Informationen anfordern, befindet. Wenn eine Abfrage eingereicht wird, ruft die Virtualisierungsschicht Daten aus unterschiedlichen Datensystemen in Echtzeit ab, integriert sie und liefert sie dann über eine konsolidierte Datenansicht. Caching-Mechanismen tragen zur Leistungsoptimierung bei, indem sie häufig abgerufene Datensätze vorübergehend speichern, und Metadatenkataloge verfolgen die Herkunft über alle verbundenen Quellsysteme hinweg.

• Abfragen werden übersetzt und zur Ausführung an einzelne Datenspeicher weitergeleitet.
• Die Ergebnisse werden kombiniert und über die Abstraktionsschicht in einem einheitlichen Format zurückgegeben.
• Unterstützt Pipelines, die Arbeitsabläufe optimieren, ohne dass physische Daten verschoben werden müssen.

Warum ist Datenvirtualisierung wichtig?

Datenvirtualisierung ist wichtig, weil sie Silos aufbricht, die Unternehmen daran hindern, schnell und konsistent auf Unternehmensdaten zuzugreifen. Ohne sie sind Teams oft auf langsame ETL-Prozesse oder isolierte Data Warehouses angewiesen, die mit der Nachfrage nach Echtzeitdaten nicht Schritt halten können. Die Möglichkeit, auf vertrauenswürdige, hochwertige Informationen aus beliebigen Quellsystemen zuzugreifen, beschleunigt die datengestützte Entscheidungsfindung und unterstützt strategische Initiativen in den Bereichen Finanzen und Betrieb.

• Beseitigt Engpässe, die mit herkömmlichen Datenintegrationsansätzen verbunden sind.
• Bietet Echtzeit-Zugriff auf Betriebsdaten und analytische Datensätze
• Stärkt die Datenverwaltung durch Zentralisierung der Zugriffsrichtlinien auf der Virtualisierungsebene

Wichtige Komponenten der Datenvirtualisierung

Zu den wichtigsten Komponenten einer Datenvirtualisierungsplattform gehören die Abstraktionsschichten, die Anwendungen von den zugrunde liegenden Datenspeichern entkoppeln, die Metadatenverwaltungs-Engine, die jede verbundene Quelle katalogisiert, und die Konnektoren, die eine Verbindung zu verschiedenen Datenquellen herstellen. Zusammen bilden diese Elemente eine flexible Datenschicht, die den Zugriff auf Unternehmensebene unterstützt, ohne physische Daten zu duplizieren. Jede Komponente trägt dazu bei, die Datenqualität und -sicherheit bei jeder Abfrage sicherzustellen.

• Abstraktionsschicht, die Abfragen über heterogene Datenmodelle hinweg übersetzt
• Metadatenkatalog für Herkunft, Entdeckung und Governance
• Konnektoren, die SQL, APIs, Cloud-Daten und lokale Quellsysteme unterstützen

Arten der Datenvirtualisierung

Es gibt verschiedene Arten von Datenvirtualisierungsansätzen, und die richtige Wahl hängt von der Art der Daten, auf die zugegriffen wird, und den jeweiligen Anwendungsfällen ab. Einige Plattformen konzentrieren sich auf die Zusammenführung und kombinieren Abfragen aus relationalen Datenbanken und Data Warehouses in Echtzeit. Andere legen den Schwerpunkt auf eine Data-Fabric-Architektur, die Datenansichten aus Cloud-Daten, Data Lakes und lokalen Systemen zu einer Self-Service-Erfahrung für Geschäftsanwender verknüpft.

• Verbundene Abfrage-Engines, die die Verarbeitung an einzelne Quellsysteme weiterleiten
• Datenstrukturmodelle, die den Zugriff über Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen hinweg vereinheitlichen
• In Datenanalyseplattformen und BI-Tools eingebettete Virtualisierungsschichten

Vorteile der Datenvirtualisierung

Die Vorteile der Datenvirtualisierung umfassen betriebliche Effizienz, Kosteneinsparungen und eine verbesserte Analysebereitschaft. Durch den Wegfall umfangreicher Datenreplikationen und redundanter Datenspeicherungen senken Unternehmen ihre Infrastrukturkosten und beschleunigen gleichzeitig die Gewinnung von Erkenntnissen. Der Self-Service-Zugriff auf virtualisierte Daten ermöglicht es Geschäftsanwendern, Datensätze zu untersuchen, Datenansichten zu erstellen und ihre eigene Berichterstellung zu unterstützen, ohne auf die IT warten zu müssen, was zur Rationalisierung der Entscheidungsfindung in allen Abteilungen beiträgt.

• Kostengünstige Alternative zum Aufbau und zur Wartung physischer Data Warehouses
• Ermöglicht Self-Service-Analysen und Ad-hoc-Berichte für Geschäftsanwender
• Beschleunigt die Automatisierung von Datenpipelines und reduziert manuelle Arbeitsabläufe.

Beispiele für Datenvirtualisierung

Beispiele für Datenvirtualisierung finden sich in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen. Ein Finanzteam könnte eine Datenvirtualisierungsplattform von einem Anbieter wie Denodo oder IBM nutzen, um Hauptbuchdaten aus mehreren ERP-Systemen in einer einzigen einheitlichen Ansicht für die Finanzberichterstattung in Echtzeit zu konsolidieren. Supply-Chain-Teams nutzen häufig virtualisierte Daten, um Bestands-, Logistik- und Lieferantendatensätze aus unterschiedlichen Datensystemen zu kombinieren, ohne auf Batch-ETL-Ladevorgänge warten zu müssen. Operative Daten aus CRM-, HR- und ERP-Plattformen können ebenfalls über Datenvirtualisierungssoftware für funktionsübergreifende Analysen bereitgestellt werden.

• Finanzteams erstellen konsolidierte Datenansichten über mehrere Quellsysteme hinweg.
• Supply-Chain-Prozesse, die in Echtzeit auf Cloud-Daten und lokale Datensätze zugreifen
• Business-Intelligence-Dashboards, die Daten aus virtualisierten Unternehmensdatenspeichern beziehen

Die wichtigsten Herausforderungen der Datenvirtualisierung

Die Datenvirtualisierungstechnologie bietet zwar erhebliche Vorteile, doch stehen Unternehmen bei ihrer großflächigen Implementierung auch vor Herausforderungen. Die Leistung kann beeinträchtigt werden, wenn Abfragen viele Datenquellen umfassen oder wenn Caching-Strategien nicht darauf abgestimmt sind, die Antwortzeiten für komplexe Datenanfragen zu optimieren. Datensicherheit und Datenverwaltung müssen in jedem verbundenen System sorgfältig verwaltet werden, und die Teams benötigen qualifizierte Ressourcen, um Datenmodelle zu konfigurieren, Konnektoren zu verwalten und die Virtualisierungsschicht zu warten.

• Latenzrisiken bei der Abfrage großer oder komplexer Datensätze über verteilte Datenspeicher hinweg
• Gewährleistung einheitlicher Datensicherheitsrichtlinien für Cloud-Daten und lokale Umgebungen
• Erfordert Investitionen in qualifizierte Ressourcen zur Verwaltung von Datenvirtualisierungssoftware

Bewährte Verfahren für die Datenvirtualisierung

Best Practices für die Datenvirtualisierung konzentrieren sich darauf, die Plattform von Anfang an auf klare Geschäftsanwendungsfälle und eine starke Governance auszurichten. Unternehmen sollten hochwertige Datensätze priorisieren, Caching-Richtlinien zur Optimierung der Abfrageleistung festlegen und die Datenvirtualisierung in umfassendere Datenmanagement- und Analyseinitiativen integrieren. Die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität, der Metadatengenauigkeit und der Zugriffsmuster hilft Teams dabei, das Vertrauen in die Virtualisierungsebene langfristig aufrechtzuerhalten.

• Beginnen Sie mit klar definierten Anwendungsfällen, die einen messbaren Mehrwert für Geschäftsanwender bieten.
• Implementieren Sie Caching und Abfrageoptimierung, um die Leistung über Datenquellen hinweg zu verwalten.
• Datenvirtualisierungsplattformen mit Unternehmensdaten-Governance-Frameworks und Automatisierungs-Workflows abstimmen