Alle Unternehmen benötigen Echtzeitdaten, um schnelle Geschäftsentscheidungen treffen und Kunden schneller bedienen zu können. Diese Daten sind über die Cloud, soziale Medienplattformen, operative Systeme und Websites verstreut. Datenvirtualisierung hilft, Datensilos zu beseitigen und den Zugriff auf Unternehmensdaten zu beschleunigen. Es handelt sich dabei um eine Technologie zur Datenintegration, die einen Echtzeitzugriff auf Daten ermöglicht.
In diesem Blog erfahren wir mehr darüber und diskutieren die Vor- und Nachteile anhand einiger Anwendungsfälle.
Was ist Datenvirtualisierung?
Datenvirtualisierung ist eine Methode für den Umgang mit Daten, bei der eine Extraktionsschicht auf der logischen Ebene hinzugefügt wird. Auf diese Weise können Benutzer auf unterschiedliche Datensätze zugreifen und diese ändern, ohne sich um technische Details wie das ursprüngliche Format oder den Speicherort der Daten kümmern zu müssen.
Die Benutzer können über eine einzige Schnittstelle auf alle ihre Daten zugreifen. Es besteht keine Notwendigkeit, große Datenblöcke physisch zu verschieben. Stattdessen werden Zeiger auf die eigentlichen Daten verwendet. Das macht es einfacher, Daten zu speichern und schneller auf sie zuzugreifen.
Wie Sie Daten virtualisieren
Datenvirtualisierung ist eine Technik, mit der Sie auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese bearbeiten können, ohne die Daten physisch in ein zentrales Repository zu verschieben oder zu kopieren. Sie bietet eine einheitliche Sicht auf Ihre Daten und erleichtert so die Arbeit mit verteilten und heterogenen Datenquellen. Hier sind die Schritte zur Durchführung und Implementierung der Datenvirtualisierung:
1. Definieren Sie Ihre Ziele:
Beginnen Sie damit, Ihre Ziele klar zu definieren und zu verstehen, warum Sie Datenvirtualisierung benötigen. Welche Probleme versuchen Sie zu lösen? Welche Datenquellen möchten Sie virtualisieren? Wenn Sie Ihre Ziele kennen, können Sie die richtigen Tools und Ansätze auswählen.
2. Wählen Sie die richtigen Werkzeuge:
Wählen Sie ein Datenvirtualisierungstool oder eine Plattform, die Ihren Anforderungen entspricht. Es stehen verschiedene kommerzielle und Open-Source-Optionen zur Verfügung, z.B. Denodo, Informatica, TIBCO Data Virtualization und Apache Drill. Bewerten Sie diese Tools anhand von Faktoren wie Kompatibilität mit Datenquellen, Skalierbarkeit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit.
3. Erkennung von Datenquellen:
Identifizieren und katalogisieren Sie alle Ihre Datenquellen. Dazu gehören Datenbanken, Data Warehouses, Cloud-Speicher, Webservices, APIs und Flat Files. Verstehen Sie die Struktur und das Schema jeder Quelle, um festzustellen, wie sie integriert werden können.
4. Datenmodellierung und Mapping:
Erstellen Sie ein logisches Datenmodell, das die integrierte Sicht auf Ihre Daten darstellt. Dieses Modell sollte definieren, wie Daten aus verschiedenen Quellen in einem gemeinsamen Schema abgebildet werden. Berücksichtigen Sie dabei Datentypen, Beziehungen und Transformationslogik.
5. Datenzugang und Integration:
Verwenden Sie die Datenvirtualisierungssoftware, um eine Verbindung zu Ihren verschiedenen Datenquellen herzustellen. Konfigurieren Sie Verbindungen, definieren Sie bei Bedarf datenquellenspezifische Transformationen und richten Sie Datenzugriffsberechtigungen ein.
6. Abfrage und Umwandlung:
Schreiben Sie SQL oder andere von Ihrem Datenvirtualisierungssystem unterstützte Abfragesprachen, um auf die virtualisierten Daten zuzugreifen und sie zu bearbeiten. Sie können nahtlos Datentransformationen, Filterung, Aggregation und Join-Operationen über verschiedene Quellen hinweg durchführen.
7. Optimierung der Leistung:
Überwachen und optimieren Sie die Abfrageleistung. Datenvirtualisierungstools bieten oft Abfrageoptimierungsfunktionen, Caching und Indizierungsmechanismen zur Verbesserung der Leistung. Passen Sie Ihre Abfragen und Caching-Strategien nach Bedarf an.
8. Sicherheit und Zugangskontrolle:
Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz Ihrer virtualisierten Daten. Definieren Sie Richtlinien zur Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Datenquellen zugreifen und bestimmte Operationen durchführen können.
9. Prüfung und Validierung:
Testen Sie Ihre Virtualisierungslösung gründlich, um sicherzustellen, dass sie Ihre Ziele erfüllt und genaue und zuverlässige Daten liefert. Validieren Sie Abfrageergebnisse anhand der ursprünglichen Datenquellen, um die Korrektheit zu überprüfen.
10. Dokumentation und Verwaltung:
Dokumentieren Sie Ihre Datenvirtualisierungsarchitektur, Datenmodelle und Zugriffsrichtlinien. Legen Sie Governance-Praktiken fest, um die Datenqualität, Sicherheit und Konformität im Laufe der Zeit zu gewährleisten.
11. Skalierung und Pflege:
Wenn sich Ihre Datenlandschaft weiterentwickelt, sollten Sie darauf vorbereitet sein, Ihre Datenvirtualisierungslösungen zu skalieren. Aktualisieren Sie regelmäßig Ihre Datenmodelle und passen Sie sie an Änderungen der Datenquellen an. Überwachen Sie die Systemleistung und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor.
12. Schulung und Benutzerakzeptanz:
Schulen Sie Ihre Benutzer und Datenanalysten darin, wie sie die Datenvirtualisierungsplattform effektiv nutzen können. Stellen Sie Dokumentation und Support zur Verfügung, damit sie die virtualisierten Daten optimal nutzen können.
13. Feedback und kontinuierliche Verbesserung:
Sammeln Sie Feedback von Anwendern und Stakeholdern, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Verfeinern Sie Ihre Datenvirtualisierungslösung kontinuierlich, um den sich entwickelnden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
Die Vor- und Nachteile der Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung bietet schnellere, flexiblere und bessere Business Intelligence-Operationen. Ihre Nutzung bringt einige Vorteile, aber auch potenzielle Nachteile mit sich. Im Folgenden finden Sie einige Vorteile der Datenvirtualisierung:
Zugriff in Echtzeit
Dies ermöglicht den Echtzeit-Zugriff auf und die Bearbeitung von Quelldaten über die virtuelle oder logische Ebene, ohne die Daten physisch an einen neuen Ort zu verlagern.
Kostengünstig
Die Implementierung der Datenvirtualisierung erfordert weniger Ressourcen und Kosten als der Aufbau eines separaten konsolidierten Speichers.
Verbesserte Datenverwaltung und Sicherheit
Datenvirtualisierungsplattformen ermöglichen es Administratoren, dank ihrer einzigen virtuellen Datenschicht eine zentralisierte Datenverwaltung und -sicherheit durchzusetzen. Es ist nicht notwendig, das Material zu verlagern, und die Zugriffsebenen können kontrolliert werden.
Reduzierte Komplexität
Alle Daten des Unternehmens werden über eine einzige virtuelle Ebene zugänglich gemacht, so dass sie für eine Vielzahl von Benutzern und Anwendungen geeignet sind.
Die Datenvirtualisierungsebene kann für ein Unternehmen von Vorteil sein, hat aber auch einige Nachteile. Lassen Sie uns diskutieren:
Zeitaufwand für das Auffinden von Testergebnissen
Virtuelle Datenbanken können bei der Einrichtung von Testumgebungen viel Zeit sparen, aber es wird auch viel Zeit für den Prozess benötigt. QA-Ingenieure sind in der Regel damit beschäftigt, die Daten von Testunternehmen zu sammeln. Eine Datenbank mit Millionen oder Milliarden von Datensätzen wird diese Zeit nur verkürzen.
Hohe Kosten für den Netzwerkverkehr
Die vollständigen Produktionsdateien werden auf dem Datenserver gespeichert. Sie werden jedoch komprimiert, um Speicherplatz zu sparen. Die Anzahl und Intensität dieser Prozesse erzeugt einen erheblichen Netzwerkverkehr mit allen möglichen Kosten.
Einzelner Fehlerpunkt
Ein Single Point of Failure entsteht häufig dadurch, dass der Virtualisierungsserver der einzige Zugangspunkt zu allen Datenquellen ist. Alle operativen Systeme laufen Gefahr, ihre Daten zu verlieren, wenn der Server ausfällt.
Es gibt keine Unterstützung für Batch-Daten
Die Integrationsmethode unterstützt nicht den Transport von Daten in Stapeln oder in großen Mengen, was unter verschiedenen Umständen notwendig sein kann.
Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung
Es geht darum, eine logische Datenebene zwischen verschiedenen Datenquellen und den Personen, die sie nutzen, zu schaffen. Es gibt mehr als eine Anwendung in der Geschäftswelt. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle untersuchen:
1. Datenintegration
Die häufigste Anwendung der Virtualisierung sind Tools und Architekturen zur Datenintegration. Big Data, Cloud-Informationen und soziale Medien sind nur einige Beispiele für die vielen Arten von Daten in Unternehmen.
Durch die Datenvirtualisierung müssen die Benutzer nicht mehr die Besonderheiten des Speicherorts oder Formats der einzelnen Datentypen kennen, um auf die gewünschten Daten zuzugreifen.
2. Schnelles Prototyping
Die Datenvirtualisierungskomponente des Logical Data Warehouse ermöglicht eine schnelle Einrichtung, Iteration und Materialisierung, um Daten je nach Bedarf in die Produktion zu überführen. Die integrierte Engine analysiert, wie die Prototypdaten verwendet werden, und gibt Speicherempfehlungen für die Produktion, wie z.B. die automatische Datenbankindizierung.
Unternehmen müssen ihre Datenbestände besser nutzen, um klügere Entscheidungen zu treffen, Kunden zu begeistern und den Wettbewerb zu gewinnen.
3. Verwendung bei Entwicklungsmaßnahmen
Teams automatisieren meist alles außer Daten im Anwendungsentwicklungsprozess, um die Art und Weise zu ändern, wie Kunden mit Anwendungen interagieren. Die Datenvisualisierung macht es diesen Teams leicht, Daten, die gut genug für die Produktion sind, zu verbinden, zu erreichen und zu nutzen.
Es hilft Entwicklungsteams, Einschränkungen bei der Datenbereitstellung und -verwaltung zu beseitigen und die für die Berechnung und Erstellung von Datenkopien für Entwickler und Tester erforderlichen Ressourcen zu reduzieren.
4. Analytik bei großen Datensätzen
Die Datenvirtualisierung eignet sich besonders gut für große Daten- und Analyseanforderungen, die sich auf verschiedene disparate Datenquellen stützen.
E-Mails, soziale Medien und die Nutzung von Mobiltelefonen sind nur einige Beispiele dafür, wo Big Data gesammelt werden, die den Rahmen einer herkömmlichen Datenbank wie Oracle sprengen. Deshalb funktioniert es mit einer so großen Bandbreite an Methoden.
LERNEN SIE ÜBER: Datenmanagement vs. Data Governance
Wie funktioniert die Datenvirtualisierung in verschiedenen Branchen?
Datenvirtualisierung ist eine Technologie, die eine einheitliche Sicht auf Daten aus verschiedenen Quellen bietet, ohne sie physisch zu verschieben oder zu replizieren. Sie funktioniert in verschiedenen Branchen auf ähnliche Weise, aber ihre Anwendungen variieren je nach den spezifischen Anforderungen der Branche:
- Finanzen: Im Finanzwesen ermöglicht die Datenvirtualisierungstechnologie den Echtzeit-Zugriff auf verschiedene Datenquellen wie Marktfeeds, Kundendaten und Transaktionshistorien. Sie hilft beim Risikomanagement, bei der Aufdeckung von Betrug und bei der Einhaltung von Vorschriften, indem sie einen ganzheitlichen Blick auf die Finanzdaten ermöglicht.
- Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen integriert die Datenvirtualisierung Patientenakten, Laborergebnisse und andere Gesundheitsdaten aus verschiedenen Systemen. Dies verbessert die Patientenversorgung, ermöglicht eine bessere klinische Entscheidungsfindung und vereinfacht die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften wie HIPAA.
- Einzelhandel: Im Einzelhandel kombiniert die Datenvirtualisierung Daten aus verschiedenen Quellen wie Verkaufs-, Bestands- und Kundendaten, um die Bestandsverwaltung, Preisstrategien und das Kundenerlebnis in Online- und Ladengeschäften zu optimieren.
- Fertigung: In der Fertigung verbindet die Datenvirtualisierung Daten von Maschinen, Sensoren und Supply-Chain-Systemen, um die Produktionseffizienz zu verbessern, den Zustand der Anlagen zu überwachen und zeitnahe Supply-Chain-Abläufe zu gewährleisten.
- Telekommunikation: In der Telekommunikation integriert die Datenvirtualisierung Daten aus Netzwerkgeräten, Kundendatenbanken und Abrechnungssystemen, um die Netzwerkleistung, den Kundenservice und die Abrechnungsgenauigkeit zu verbessern.
- Regierung: Im öffentlichen Sektor erleichtert Iit den Datenaustausch zwischen Regierungsbehörden, um öffentliche Datendienste zu verbessern, die Verwaltung zu rationalisieren und datengestützte Entscheidungen zu unterstützen.
- Energie: Im Energiesektor werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Zählern und Wetterdaten zusammengeführt, um die Energieverteilung zu optimieren, die Infrastruktur zu überwachen und Bemühungen zur Energieeinsparung zu unterstützen.
- Versicherung: Im Versicherungswesen werden Daten von Versicherungsnehmern, Schadensfällen und Risikobewertungssystemen zusammengeführt, um Risiken genau zu bewerten, Schäden effizient zu bearbeiten und personalisierte Versicherungsprodukte anzubieten.
- E-Handel: Im E-Commerce hilft es bei der Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Online-Plattformen. So können Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, Produktempfehlungen verbessern und das Einkaufserlebnis insgesamt steigern.
- Bildung: Im Bildungswesen verbindet es Daten aus Studentenakten, Lernmanagementsystemen und Bewertungstools, um die Bildungsergebnisse zu verbessern, das Lernen zu personalisieren und die Leistung der Institution zu bewerten.
Fazit
Die Datenvirtualisierung eignet sich hervorragend für die Arbeit mit Daten, die sich auf verschiedenen Plattformen befinden. Sie ist ein guter Geschäftsplan, wenn Sie geschäftsfreundliche und gut gestaltete Benutzerdatenanzeigen benötigen.
Es hilft Ihnen, schnell aktuelle Informationen zu erhalten und Daten aus zahlreichen Quellen zusammenzuführen. Die IT-Abteilung kann damit schnell einen neuen Datensatz bereitstellen und wiederholen, wenn sich die Kundenanforderungen ändern.
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