Was ist Datenvirtualisierung und warum brauchen wir sie?
Datenvirtualisierung ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, Daten zu verwalten und zu integrierenateund analysieren Sie ihre Daten, indem Sie eine logische Ansicht der Daten bereitstellen, auf die aus mehreren Quellen zugegriffen werden kann, als wäre es eine einzelne, einheitliche Datenbank.
Im heutigen digitalen Geschäftsumfeld ist enterprise Daten sind generischated und aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt, darunter internal Systeme und processes, externe Partner und Kunden, und thirdDatenquellen von Drittanbietern. Diese Daten können strukturiert sein, beispielsweise in einer herkömmlichen Datenbank gespeicherte Daten, oder unstrukturiert sein, beispielsweise 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 Bereichen erfasst werdenate Quellen ist integrated und für den Zugriff verfügbar gemacht, als wäre es ein einzelner, einheitlicher Datenspeicher. Es ermöglicht die creation einer virtuellen Datenschicht (VDL), auf die Anwendungen und Benutzer zugreifen und die sie abfragen können, ohne dass eine Replikation erforderlich istate oder verschieben Sie die Daten aus ihrer ursprünglichen Quellphysikally.
Diese virtuelle Schicht ist dafür verantwortlich abstractDabei werden die Daten aus den zugrunde liegenden physischen Datenquellen verarbeitet, sodass es so aussieht, als kämen sie aus einer einzigen Datenquelle.
Datenvirtualisierung wird oft in Verbindung mit anderen Datenverwaltungs- und Integrationstechnologien verwendet, wie z Datenseen, Data Warehouses und Datenintegrationstools. 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: Durch Datenvirtualisierung können Unternehmen schnell und einfach auf Daten aus mehreren Quellen zugreifen, ohne dass eine komplexe und zeitaufwändige Datenintegration erforderlich ist processes. Dies kann Unternehmen dabei helfen, schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage einer umfassenderen Sicht auf ihre Daten zu treffen.
- Reduzierte Komplexität: Vereinfacht die process Möglichkeit, auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren, was dazu beitragen kann, die Komplexität zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern.
- Verbesserte Sicherheit: Es hilft auch, sich zu verbessern Datensicherheit indem es Organisationen ermöglicht, ohne physische Daten auf Daten zuzugreifenally verschieben oder 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 -analyse efforts, wenn sich ihre Anforderungen ändern, ohne dass zusätzliche Hardware oder Infrastruktur erforderlich ist.
- Reduzierte Datenduplizierung: Datenvirtualisierung kann dazu beitragen, den Bedarf an physischen Eingriffen zu reduzierenally Replikate Daten, wodurch Speicher- und Rechenressourcen eingespart werden können. Es kann auch dazu beitragen, das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen zu verringern, die auftreten könnenrise vor der Duplizierung von Daten.
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.
Datenvirtualisierung kann auch Daten-Governance und Compliance unterstützen efforts, indem es Organisationen ermöglicht, den Zugriff auf Daten einfacher zu verfolgen und zu kontrollieren sowie sicherzustellen, dass die Daten auf gesetzeskonforme Weise verwendet werden. Beispielsweise kann es Organisationen ermöglichen, Datenzugriffskontrollen durchzusetzen und Datenmaskierung oder Schwärzung anzuwenden sensible Daten.
So wird Datenvirtualisierung durchgeführt
Datenvirtualisierung ist typischally Dies geschieht mithilfe spezieller Software oder Tools oder durch die Entwicklung kundenspezifischer Lösungen. Es gibt verschiedene 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, darunter Datenbanken, Flatfiles und cloudbasierte Datenspeicher. Dies kann in Situationen nützlich sein, in denen Daten abteilungs- oder organisationsübergreifend ausgetauscht oder Daten aus mehreren Quellen integriert werden müssenated zur Analyse oder Berichterstattung.
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 angeboten werden Microsoft Azure, ermöglichen Organisationen den Zugriff und die Integrationate Daten aus mehreren Quellen, ohne dass eine eigene Datenvirtualisierungsinfrastruktur aufgebaut oder gewartet werden muss.
Schritte in der Datenvirtualisierung
Der process Typische Datenvirtualisierungally umfasst 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 integriert werden mussateD. Bei diesen Datenquellen kann es sich um Datenbanken, Dateien, Anwendungen oder andere Datenquellen handeln.
# 2. Verbinden Sie sich mit Datenquellen
Der nächste Schritt besteht darin, eine Verbindung zu den Datenquellen herzustellen extract die Daten, die virtualisiert werden müssen. Dies erfordert möglicherweise die Verwendung von Konnektoren oder Treibern für den Zugriff auf die Daten und erfordert möglicherweise die Konfiguration von Zugriffsberechtigungen und Authentifizierung.
# 3. Transformieren und bereinigen Sie die Daten
Sobald die Daten vorliegen extraWenn es beschädigt ist, muss es möglicherweise umgewandelt und gereinigt werden, um sicherzustellen, dass es in Ordnung istsable Format. Dies kann das Anwenden von Transformationen oder Datenqualitätsregeln auf die Daten oder das Entfernen von Duplikaten umfassenates oder ungültige Datensätze.
# 4. Create die virtuelle Datenschicht
Die virtuelle Datenschicht ist die zentrale Komponente einer Datenvirtualisierungslösung. Dabei wird eine virtuelle Sicht auf die Daten erstellt, auf die ohne Aktuatorik zugegriffen und diese abgefragt werden kannally Verschieben oder Kopieren von seinem ursprünglichen Speicherort. Dies kann die Erstellung 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 wurdeated, Benutzer und Anwendungen können mithilfe von Standard-SQL oder anderen Abfragesprachen auf die Daten zugreifen und diese abfragen. Die virtuelle Datenschicht translates die Abfragen in die entsprechendenate Format für die zugrunde liegenden Datenquellen und gibt die Ergebnisse an den Benutzer oder die Anwendung zurück.
# 6. Monitor und pflegen Sie die virtuelle Datenschicht
Typische Datenvirtualisierungslösungenally Dazu gehören Werkzeuge und processes für monitorErstellung und Pflege der virtuellen Datenschicht. Dies kann die Verfolgung von Änderungen an den zugrunde liegenden Datenquellen und die Aktualisierung der virtuellen Datenschicht umfassen, um diese Änderungen widerzuspiegeln. Dazu kann es auch gehören, die virtuelle Datenschicht hinsichtlich der Leistung 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:
| Datenvirtualisierung | Datenvisualisierung |
| Ermöglicht den Zugriff auf und die Integration von Daten aus mehreren Quellen | Präsentiert Daten in einem grafischen oder visuellen Format, um Benutzern das Verständnis und die Interpretation der Daten zu erleichtern |
| Dabei wird eine virtuelle Ansicht von Daten erstellt, auf die zugegriffen und abgefragt werden kann, ohne die Daten zu verschieben oder zu kopieren | Beinhaltet die Auswahl und Umwandlung von Daten in die Erstellungate Diagramme, Grafiken oder andere Visualisierungen |
| Stellt eine virtuelle Datenschicht oder Schnittstelle bereit, auf die Benutzer oder Anwendungen zugreifen können | Erzeugt grafische oder visuelle Ausgaben, die von Personen angezeigt werden können |
| Wird häufig in Szenarien verwendet, in denen Daten an mehreren Orten, Formaten oder Systemen gespeichert werden oder eine Konsolidierung nicht praktikabel istate die Datenphysikally | Wird oft zur Kommunikation verwendetate Komplexe Ideen hervorheben, wichtige Erkenntnisse hervorheben oder die Entscheidungsfindung unterstützen |
| Dies kann die Verwendung spezialisierter Software oder Tools, das Erstellen benutzerdefinierter Lösungen oder die Verwendung von Cloud-basierten Diensten beinhalten | Dies kann die Verwendung von Tools wie Diagrammen, Grafiken, Karten oder Infografiken sowie Techniken wie Datenmanipulation, -aggregation und -transformation beinhalten |
| Es kann dazu beitragen, die Datenduplizierung zu reduzieren und latency und Verbesserung der Datenintegration und Interoperabilität | Es kann helfen revEchte Muster, Trends und Beziehungen, die möglicherweise nicht unmittelbar sindatedeutlich in den Rohdaten erkennbar |
| Es kann zur Unterstützung der Datenverwaltung und Compliance eingesetzt werden efforts | Es kann verwendet werden, um Daten ansprechend und interaktiv zu präsentieren |
| Kann helfen, ein agiles Datenmanagement zu ermöglichen | Kann bei der Kommunikation helfenate datengesteuerte Erkenntnisse für ein breiteres Publikum |
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.
Ein Unternehmen könnte beispielsweise Datenvirtualisierung für den Zugriff und die Integration nutzenate Daten aus mehreren Quellen und verwenden Sie dann die Datenvisualisierung zur Erstellungate Charts, Grafiken oder Dashboards, die dabei helfen revEchte Erkenntnisse und Trends in den Daten.
Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung
Hier sind einige Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung.
Datenaufbereitung: Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um Daten für Analysen oder andere Zwecke vorzubereiten, indem eine virtuelle Ansicht der Daten bereitgestellt wird, auf die bei Bedarf zugegriffen und diese transformiert werden kann. Beispielsweise könnte ein Datenwissenschaftler Datenvirtualisierung für den Zugriff und die Integration nutzenate Erfassen Sie Daten aus mehreren Quellen und wenden Sie dann Transformationen oder Datenqualitätsregeln auf die Daten an, 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, sicherzustellen, dass jeder Zugriff auf die benötigten Daten hat, und gleichzeitig die Notwendigkeit einer Replikation verringernate die Daten.
Data-Hub-Aktivierung: Datenvirtualisierung kann zur Erstellung verwendet werdenate ein zentraler Daten-Hub, der Benutzern den Zugriff und die Integration ermöglichtate Daten aus mehreren Quellen.
Beispielsweise kann eine Organisation Datenvirtualisierung zur Erstellung nutzenate eine Datendrehscheibe, die integriertates Daten aus verschiedenen Geschäftssystemen, wie ERP, CRM, und HR-Systeme, um eine datengestützte 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.
Schlussfolgerung
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, dies zu bewertenate Überprüfen Sie Ihre Datenquellen sorgfältig, wählen Sie das richtige Datenvirtualisierungstool aus und richten Sie Ihr Datenvirtualisierungssystem entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen ein und optimieren Sie es.
Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel hilfreich beim Erlernen der Datenvirtualisierung. Vielleicht interessiert es Sie auch, etwas darüber zu erfahren Virtualisierung monitorwerkzeuge.
