{"id":1058825,"date":"2022-11-05T11:00:12","date_gmt":"2022-11-05T18:00:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/datenvirtualisierung-was-es-ist-vor-und-nachteile\/"},"modified":"2026-02-23T08:54:03","modified_gmt":"2026-02-23T15:54:03","slug":"datenvirtualisierung-was-es-ist-vor-und-nachteile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/datenvirtualisierung-was-es-ist-vor-und-nachteile\/","title":{"rendered":"Datenvirtualisierung: Was es ist, Vor- und Nachteile"},"content":{"rendered":"\n<p>Alle Unternehmen ben\u00f6tigen Echtzeitdaten, um schnelle Gesch\u00e4ftsentscheidungen treffen und Kunden schneller bedienen zu k\u00f6nnen. Diese Daten sind \u00fcber die Cloud, soziale Medienplattformen, operative Systeme und Websites verstreut. Datenvirtualisierung hilft, <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/de\/data-silos-2\/\">Datensilos<\/a> zu beseitigen und den Zugriff auf Unternehmensdaten zu beschleunigen. Es handelt sich dabei um eine Technologie zur Datenintegration, die einen Echtzeitzugriff auf Daten erm\u00f6glicht.     <\/p>\n\n<p>In diesem Blog erfahren wir mehr dar\u00fcber und diskutieren die Vor- und Nachteile anhand einiger Anwendungsf\u00e4lle.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was ist Datenvirtualisierung?<\/h2>\n\n<p>Datenvirtualisierung ist eine Methode f\u00fcr den Umgang mit Daten, bei der eine Extraktionsschicht auf der logischen Ebene hinzugef\u00fcgt wird. Auf diese Weise k\u00f6nnen Benutzer auf unterschiedliche Datens\u00e4tze zugreifen und diese \u00e4ndern, ohne sich um technische Details wie das urspr\u00fcngliche Format oder den Speicherort der Daten k\u00fcmmern zu m\u00fcssen. <\/p>\n\n<p>Die Benutzer k\u00f6nnen \u00fcber eine einzige Schnittstelle auf alle ihre Daten zugreifen. Es besteht keine Notwendigkeit, gro\u00dfe Datenbl\u00f6cke physisch zu verschieben. Stattdessen werden Zeiger auf die eigentlichen Daten verwendet. Das macht es einfacher, Daten zu speichern und schneller auf sie zuzugreifen.   <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie Sie Daten virtualisieren<\/h2>\n\n<p>Datenvirtualisierung ist eine Technik, mit der Sie auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese bearbeiten k\u00f6nnen, 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 Durchf\u00fchrung und Implementierung der Datenvirtualisierung:  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Definieren Sie Ihre Ziele:<\/h3>\n\n<p>Beginnen Sie damit, Ihre Ziele klar zu definieren und zu verstehen, warum Sie Datenvirtualisierung ben\u00f6tigen. Welche Probleme versuchen Sie zu l\u00f6sen? Welche Datenquellen m\u00f6chten Sie virtualisieren? Wenn Sie Ihre Ziele kennen, k\u00f6nnen Sie die richtigen Tools und Ans\u00e4tze ausw\u00e4hlen.   <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. W\u00e4hlen Sie die richtigen Werkzeuge:<\/h3>\n\n<p>W\u00e4hlen Sie ein Datenvirtualisierungstool oder eine Plattform, die Ihren Anforderungen entspricht. Es stehen verschiedene kommerzielle und Open-Source-Optionen zur Verf\u00fcgung, z.B. Denodo, Informatica, TIBCO Data Virtualization und Apache Drill. Bewerten Sie diese Tools anhand von Faktoren wie Kompatibilit\u00e4t mit Datenquellen, Skalierbarkeit, Leistung und Benutzerfreundlichkeit.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Erkennung von Datenquellen:<\/h3>\n\n<p>Identifizieren und katalogisieren Sie alle Ihre Datenquellen. Dazu geh\u00f6ren 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 k\u00f6nnen.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Datenmodellierung und Mapping:<\/h3>\n\n<p>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. Ber\u00fccksichtigen Sie dabei Datentypen, Beziehungen und Transformationslogik.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">5. Datenzugang und Integration:<\/h3>\n\n<p>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. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">6. Abfrage und Umwandlung:<\/h3>\n\n<p>Schreiben Sie SQL oder andere von Ihrem Datenvirtualisierungssystem unterst\u00fctzte Abfragesprachen, um auf die virtualisierten Daten zuzugreifen und sie zu bearbeiten. Sie k\u00f6nnen nahtlos Datentransformationen, Filterung, Aggregation und Join-Operationen \u00fcber verschiedene Quellen hinweg durchf\u00fchren. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">7. Optimierung der Leistung:<\/h3>\n\n<p>\u00dcberwachen 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.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">8. Sicherheit und Zugangskontrolle:<\/h3>\n\n<p>Implementieren Sie Sicherheitsma\u00dfnahmen zum Schutz Ihrer virtualisierten Daten. Definieren Sie Richtlinien zur Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf bestimmte Datenquellen zugreifen und bestimmte Operationen durchf\u00fchren k\u00f6nnen. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">9. Pr\u00fcfung und Validierung:<\/h3>\n\n<p>Testen Sie Ihre Virtualisierungsl\u00f6sung gr\u00fcndlich, um sicherzustellen, dass sie Ihre Ziele erf\u00fcllt und genaue und zuverl\u00e4ssige Daten liefert. Validieren Sie Abfrageergebnisse anhand der urspr\u00fcnglichen Datenquellen, um die Korrektheit zu \u00fcberpr\u00fcfen. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">10. Dokumentation und Verwaltung:<\/h3>\n\n<p>Dokumentieren Sie Ihre Datenvirtualisierungsarchitektur, Datenmodelle und Zugriffsrichtlinien. Legen Sie Governance-Praktiken fest, um die Datenqualit\u00e4t, Sicherheit und Konformit\u00e4t im Laufe der Zeit zu gew\u00e4hrleisten. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">11. Skalierung und Pflege:<\/h3>\n\n<p>Wenn sich Ihre Datenlandschaft weiterentwickelt, sollten Sie darauf vorbereitet sein, Ihre Datenvirtualisierungsl\u00f6sungen zu skalieren. Aktualisieren Sie regelm\u00e4\u00dfig Ihre Datenmodelle und passen Sie sie an \u00c4nderungen der Datenquellen an. \u00dcberwachen Sie die Systemleistung und nehmen Sie notwendige Anpassungen vor.  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">12. Schulung und Benutzerakzeptanz:<\/h3>\n\n<p>Schulen Sie Ihre Benutzer und Datenanalysten darin, wie sie die Datenvirtualisierungsplattform effektiv nutzen k\u00f6nnen. Stellen Sie Dokumentation und Support zur Verf\u00fcgung, damit sie die virtualisierten Daten optimal nutzen k\u00f6nnen. <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">13. Feedback und kontinuierliche Verbesserung:<\/h3>\n\n<p>Sammeln Sie Feedback von Anwendern und Stakeholdern, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Verfeinern Sie Ihre Datenvirtualisierungsl\u00f6sung kontinuierlich, um den sich entwickelnden Gesch\u00e4ftsanforderungen gerecht zu werden. <\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Vor- und Nachteile der Datenvirtualisierung<\/h2>\n\n<p>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:  <\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Zugriff in Echtzeit<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Dies erm\u00f6glicht den Echtzeit-Zugriff auf und die Bearbeitung von Quelldaten \u00fcber die virtuelle oder logische Ebene, ohne die Daten physisch an einen neuen Ort zu verlagern.<\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Kosteng\u00fcnstig<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Die Implementierung der Datenvirtualisierung erfordert weniger Ressourcen und Kosten als der Aufbau eines separaten konsolidierten Speichers.<\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Verbesserte Datenverwaltung und Sicherheit<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Datenvirtualisierungsplattformen erm\u00f6glichen es Administratoren, dank ihrer einzigen virtuellen Datenschicht eine zentralisierte Datenverwaltung und -sicherheit durchzusetzen. Es ist nicht notwendig, das Material zu verlagern, und die Zugriffsebenen k\u00f6nnen kontrolliert werden. <\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Reduzierte Komplexit\u00e4t<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Alle Daten des Unternehmens werden \u00fcber eine einzige virtuelle Ebene zug\u00e4nglich gemacht, so dass sie f\u00fcr eine Vielzahl von Benutzern und Anwendungen geeignet sind.<\/p>\n\n<p>Die Datenvirtualisierungsebene kann f\u00fcr ein Unternehmen von Vorteil sein, hat aber auch einige Nachteile. Lassen Sie uns diskutieren: <\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Zeitaufwand f\u00fcr das Auffinden von Testergebnissen<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Virtuelle Datenbanken k\u00f6nnen bei der Einrichtung von Testumgebungen viel Zeit sparen, aber es wird auch viel Zeit f\u00fcr den Prozess ben\u00f6tigt. QA-Ingenieure sind in der Regel damit besch\u00e4ftigt, die Daten von Testunternehmen zu sammeln. Eine Datenbank mit Millionen oder Milliarden von Datens\u00e4tzen wird diese Zeit nur verk\u00fcrzen.  <\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Hohe Kosten f\u00fcr den Netzwerkverkehr<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Die vollst\u00e4ndigen Produktionsdateien werden auf dem Datenserver gespeichert. Sie werden jedoch komprimiert, um Speicherplatz zu sparen. Die Anzahl und Intensit\u00e4t dieser Prozesse erzeugt einen erheblichen Netzwerkverkehr mit allen m\u00f6glichen Kosten.  <\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Einzelner Fehlerpunkt<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Ein Single Point of Failure entsteht h\u00e4ufig dadurch, dass der Virtualisierungsserver der einzige Zugangspunkt zu allen Datenquellen ist. Alle operativen Systeme laufen Gefahr, ihre Daten zu verlieren, wenn der Server ausf\u00e4llt. <\/p>\n\n<ul>\n<li><h3>Es gibt keine Unterst\u00fctzung f\u00fcr Batch-Daten<\/h3><\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Die Integrationsmethode unterst\u00fctzt nicht den Transport von Daten in Stapeln oder in gro\u00dfen Mengen, was unter verschiedenen Umst\u00e4nden notwendig sein kann.<\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Anwendungsf\u00e4lle der Datenvirtualisierung<\/h2>\n\n<p>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 Gesch\u00e4ftswelt. Lassen Sie uns einige Anwendungsf\u00e4lle untersuchen:  <\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">1. Datenintegration<\/h3>\n\n<p>Die h\u00e4ufigste Anwendung der Virtualisierung sind Tools und Architekturen zur Datenintegration. Big Data, Cloud-Informationen und soziale Medien sind nur einige Beispiele f\u00fcr die vielen Arten von Daten in Unternehmen. <\/p>\n\n<p>Durch die Datenvirtualisierung m\u00fcssen die Benutzer nicht mehr die Besonderheiten des Speicherorts oder Formats der einzelnen Datentypen kennen, um auf die gew\u00fcnschten Daten zuzugreifen.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">2. Schnelles Prototyping<\/h3>\n\n<p>Die Datenvirtualisierungskomponente des Logical Data Warehouse erm\u00f6glicht eine schnelle Einrichtung, Iteration und Materialisierung, um Daten je nach Bedarf in die Produktion zu \u00fcberf\u00fchren. Die integrierte Engine analysiert, wie die Prototypdaten verwendet werden, und gibt Speicherempfehlungen f\u00fcr die Produktion, wie z.B. die automatische Datenbankindizierung. <\/p>\n\n<p>Unternehmen m\u00fcssen ihre Datenbest\u00e4nde besser nutzen, um kl\u00fcgere Entscheidungen zu treffen, Kunden zu begeistern und den Wettbewerb zu gewinnen.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">3. Verwendung bei Entwicklungsma\u00dfnahmen<\/h3>\n\n<p>Teams automatisieren meist alles au\u00dfer Daten im Anwendungsentwicklungsprozess, um die Art und Weise zu \u00e4ndern, wie Kunden mit Anwendungen interagieren. Die Datenvisualisierung macht es diesen Teams leicht, Daten, die gut genug f\u00fcr die Produktion sind, zu verbinden, zu erreichen und zu nutzen. <\/p>\n\n<p>Es hilft Entwicklungsteams, Einschr\u00e4nkungen bei der Datenbereitstellung und -verwaltung zu beseitigen und die f\u00fcr die Berechnung und Erstellung von Datenkopien f\u00fcr Entwickler und Tester erforderlichen Ressourcen zu reduzieren.<\/p>\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">4. Analytik bei gro\u00dfen Datens\u00e4tzen<\/h3>\n\n<p>Die Datenvirtualisierung eignet sich besonders gut f\u00fcr gro\u00dfe Daten- und Analyseanforderungen, die sich auf verschiedene disparate Datenquellen st\u00fctzen.<\/p>\n\n<p>E-Mails, soziale Medien und die Nutzung von Mobiltelefonen sind nur einige Beispiele daf\u00fcr, wo Big Data gesammelt werden, die den Rahmen einer herk\u00f6mmlichen Datenbank wie Oracle sprengen. Deshalb funktioniert es mit einer so gro\u00dfen Bandbreite an Methoden. <\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\">LERNEN SIE \u00dcBER: <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/data-management-vs-data-governance\/\">Datenmanagement vs. Data Governance<\/a><\/p>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie funktioniert die Datenvirtualisierung in verschiedenen Branchen?<\/h2>\n\n<p>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 \u00e4hnliche Weise, aber ihre Anwendungen variieren je nach den spezifischen Anforderungen der Branche: <\/p>\n\n<ul>\n<li><strong>Finanzen: <\/strong>Im Finanzwesen erm\u00f6glicht 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 erm\u00f6glicht. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gesundheitswesen:<\/strong> Im Gesundheitswesen integriert die Datenvirtualisierung Patientenakten, Laborergebnisse und andere Gesundheitsdaten aus verschiedenen Systemen. Dies verbessert die Patientenversorgung, erm\u00f6glicht eine bessere klinische Entscheidungsfindung und vereinfacht die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften wie HIPAA. <\/li>\n\n\n\n<li><strong>Einzelhandel: <\/strong>Im Einzelhandel kombiniert die Datenvirtualisierung Daten aus verschiedenen Quellen wie Verkaufs-, Bestands- und Kundendaten, um die Bestandsverwaltung, Preisstrategien und das Kundenerlebnis in Online- und Ladengesch\u00e4ften zu optimieren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fertigung:<\/strong> In der Fertigung verbindet die Datenvirtualisierung Daten von Maschinen, Sensoren und Supply-Chain-Systemen, um die Produktionseffizienz zu verbessern, den Zustand der Anlagen zu \u00fcberwachen und zeitnahe Supply-Chain-Abl\u00e4ufe zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Telekommunikation:<\/strong> In der Telekommunikation integriert die Datenvirtualisierung Daten aus Netzwerkger\u00e4ten, Kundendatenbanken und Abrechnungssystemen, um die Netzwerkleistung, den Kundenservice und die Abrechnungsgenauigkeit zu verbessern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Regierung:<\/strong> Im \u00f6ffentlichen Sektor erleichtert Iit den Datenaustausch zwischen Regierungsbeh\u00f6rden, um \u00f6ffentliche Datendienste zu verbessern, die Verwaltung zu rationalisieren und datengest\u00fctzte Entscheidungen zu unterst\u00fctzen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Energie: <\/strong>Im Energiesektor werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Z\u00e4hlern und Wetterdaten zusammengef\u00fchrt, um die Energieverteilung zu optimieren, die Infrastruktur zu \u00fcberwachen und Bem\u00fchungen zur Energieeinsparung zu unterst\u00fctzen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Versicherung:<\/strong> Im Versicherungswesen werden Daten von Versicherungsnehmern, Schadensf\u00e4llen und Risikobewertungssystemen zusammengef\u00fchrt, um Risiken genau zu bewerten, Sch\u00e4den effizient zu bearbeiten und personalisierte Versicherungsprodukte anzubieten.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>E-Handel:<\/strong> Im E-Commerce hilft es bei der Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Online-Plattformen. So k\u00f6nnen Unternehmen Einblicke in das Kundenverhalten gewinnen, Produktempfehlungen verbessern und das Einkaufserlebnis insgesamt steigern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Bildung: <\/strong>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.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n\n<p>Die Datenvirtualisierung eignet sich hervorragend f\u00fcr die Arbeit mit Daten, die sich auf verschiedenen Plattformen befinden. Sie ist ein guter Gesch\u00e4ftsplan, wenn Sie gesch\u00e4ftsfreundliche und gut gestaltete Benutzerdatenanzeigen ben\u00f6tigen. <\/p>\n\n<p>Es hilft Ihnen, schnell aktuelle Informationen zu erhalten und Daten aus zahlreichen Quellen zusammenzuf\u00fchren. Die IT-Abteilung kann damit schnell einen neuen Datensatz bereitstellen und wiederholen, wenn sich die Kundenanforderungen \u00e4ndern. <\/p>\n\n<p>Bei QuestionPro stellen wir Forschern Tools f\u00fcr die Datenerhebung zur Verf\u00fcgung, wie z. B. unsere Umfragesoftware, und eine Bibliothek mit Erkenntnissen, die auf jedes erweiterte Forschungsprojekt angewendet werden k\u00f6nnen. Besuchen Sie den Insight Hub, um eine Demonstration zu sehen oder weitere Informationen zu erhalten. <\/p>\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/research-edition-survey-software\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><button>MEHR LERNEN<\/button><\/a>       <a href=\"https:\/\/www.questionpro.com\/a\/showEntry.do?classID=1053&amp;sourceRef=blog\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><button>KOSTENLOSES PROBLEM<\/button><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Alle Unternehmen ben\u00f6tigen Echtzeitdaten, um schnelle Gesch\u00e4ftsentscheidungen treffen und Kunden schneller bedienen zu k\u00f6nnen. 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