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.
What is Data Virtualization?
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 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: Die Datenvirtualisierung ermöglicht Unternehmen den schnellen und einfachen Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen, 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 Zugriff auf und die Integration von Daten aus mehreren Quellen, wodurch die Komplexität reduziert und die Effizienz gesteigert werden kann.
- Verbesserte Sicherheit: Es hilft auch, sich zu verbessern Datensicherheit indem es Organisationen 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, ihre Datenintegration einfach zu skalieren und den Aufwand zu analysieren, 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. Beispielsweise kann es Unternehmen in die Lage versetzen, Datenzugriffskontrollen durchzusetzen und Daten zu maskieren oder zu schwärzen sensible Daten.
How Data Virtualization is Done
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.
Steps in Data Virtualization
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.
Data Virtualization vs. Data Visualization
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 das Auswählen und Transformieren von Daten zum Erstellen von Diagrammen, Grafiken oder anderen 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 in denen es nicht praktikabel ist, die Daten physisch zu konsolidieren | Wird häufig verwendet, um komplexe Ideen zu kommunizieren, wichtige Erkenntnisse hervorzuheben oder die Entscheidungsfindung zu 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, Datenduplizierung und Latenz zu reduzieren und die Datenintegration und Interoperabilität zu verbessern | Es kann helfen, Muster, Trends und Beziehungen aufzudecken, die in Rohdaten möglicherweise nicht sofort erkennbar sind |
| Es kann verwendet werden, um Daten-Governance- und Compliance-Bemühungen zu unterstützen | Es kann verwendet werden, um Daten ansprechend und interaktiv zu präsentieren |
| Kann helfen, ein agiles Datenmanagement zu ermöglichen | Kann helfen, datengesteuerte Erkenntnisse einem breiteren Publikum zu vermitteln |
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 zum Erstellen verwenden Charts, Grafiken oder Dashboards, die dabei helfen, Erkenntnisse und Trends in den Daten aufzuzeigen.
Use Cases of Data Virtualization
Hier sind einige Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung.
Datenaufbereitung: Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um Daten für Analysen oder andere Zwecke aufzubereiten, indem eine virtuelle Ansicht der Daten bereitgestellt wird, auf die zugegriffen und bei Bedarf 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 für verschiedene Teams oder Abteilungen innerhalb einer Organisation freizugeben. 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-Aktivierung: Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um einen zentralisierten Daten-Hub zu schaffen, der es Benutzern ermöglicht, auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren.
Beispielsweise kann eine Organisation Datenvirtualisierung verwenden, um einen Datenknotenpunkt zu erstellen, der Daten aus verschiedenen Geschäftssystemen wie ERP integriert, 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.
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. Vielleicht interessiert es Sie auch, etwas darüber zu erfahren Tools zur Überwachung der Virtualisierung.
