Wir erklären den technologischen Ansatz, der es ermöglicht, Daten, die anderswo gespeichert sind, auf einer zentralen Ebene zur Nutzung bereitzustellen.
Datenvirtualisierung ist eine Methode, bei der Daten unabhängig von ihrem tatsächlichen Speicherort oder ihrer Struktur in einer abstrakten Ebene bereitgestellt werden. Unternehmen können dadurch auf diese Daten zugreifen, sie integrieren und analysieren, als wären sie in einer zentralen Quelle gespeichert. Die nahtlose Integration der Daten funktioniert völlig unabhängig davon, ob sich die Daten in Datenbanken, Cloud-Speichern oder anderen Systemen befinden.
Die Definition von Data Virtualization kann deshalb als virtuelle Schicht über physisch verteilte Datenquellen oder als virtuelles Data Warehouse bezeichnet werden.
Mithilfe der Datenabstraktion werden Daten aus verschiedenen physischen Quellen in die abstrakte Sicht umgewandelt. Dabei werden spezifische Details der Datenquellen verborgen und die Daten einheitlich dargestellt. Dies ermöglicht den Zugriff auf die Daten unabhängig von ihrer ursprünglichen Speicherung oder Struktur.
Durch die Datenintegration werden die abstrahierten Daten zusammengeführt die dann eine konsolidierte Sicht auf die Informationen liefern. Hierbei werden die Daten logisch integriert und nahtlos kombiniert, ohne dass physische Kopien erstellt oder komplexe ETL-Prozesse durchgeführt werden müssen.
Allgemein betrachtet ermöglicht Data Virtualization Unternehmen einen effizienten, flexiblen und konsolidierten Zugriff auf Daten, was zu verbesserten Datenanalysen, fundierteren Entscheidungen und einer Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit führt.
Data Virtualization hat viele Anwendungsbereiche in unterschiedlichen Branchen, um komplexe Prozesse effizient auszuführen. Hier sind typische Beispiele:
Durch die Datenintegration können beispielsweise Kundendaten aus den verschiedenen Quellen harmonisiert und in einem einheitlichen Format präsentiert werden. Quellen dafür können Transaktionsdaten, Kundenumfragen, Mobile Apps, Website-Analysen, CRM-Systeme und viele mehr sein, die ein umfassendes Kundenprofil entstehen lassen.
Das Unternehmen kann damit tiefgehende Analysen durchführen, gewinnt Einblicke in Kaufverhalten, Präferenzen und demografische Merkmale des Kunden. Auf Grundlage dieser Informationen können personalisierte Marketingkampagnen entwickelt, Vertriebsstrategien optimiert und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.
Dafür ein weiteres Praxisbeispiel: Ein Finanzinstitut erhält kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen wie Handelsplattformen, Marktdatenanbietern und internen Transaktionssystemen. Diese Datenströme enthalten Informationen über Finanzmärkte, Kundenaktivitäten, Risikomaße und vieles mehr.
Mit Hilfe von Data Virtualization kann das Finanzinstitut diese Daten in Echtzeit integrieren und sofort analysieren. Durch die Echtzeitdatenanalyse kann das Institut wichtige Erkenntnisse gewinnen, um zeitkritische Handelsentscheidungen zu treffen, Risiken zu bewerten oder Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Die Analysen können außerdem mit historischen Daten kombiniert werden. Durch komplexe Algorithmen und Modelle können schließlich Trends identifiziert, Risiken quantifiziert oder Kundenverhalten prognostiziert werden.
Durch die zentrale Verwaltung der virtuellen Datenquelle können Unternehmen sicherstellen, dass Datenrichtlinien, Sicherheitsvorschriften und Datenschutzrichtlinien einheitlich angewendet werden.
Die Data Virtualization-Plattform kann Zugriffssteuerungen, Berechtigungen und Verschlüsselungsfunktionen implementieren, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus erleichtert Data Virtualization die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO durch die effektive Verwaltung und Kontrolle der Zugriffe auf personenbezogene Daten.
Datenvirtualisierung kann mit verschiedenen Plattformen durchgeführt werden, die jedoch unterschiedliche Ansätze und Funktionen bieten. Die Auswahl hängt daher stark von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens und der Umgebung ab. Gerne beraten unsere Experten von der All for One Analytics & Insights Sie dazu.
Durch die sorgfältige Berücksichtigung der nachfolgenden Auswahlkriterien können Unternehmen eine Data-Virtualization-Lösung finden, die ihren spezifischen Anforderungen entspricht und einen hochgradig effizienten und flexiblen Zugriff auf ihre Daten ermöglicht:
Wenn Sie einen tieferen Einblick in die Mechanismen von Data-Virtualization-Tools erhalten möchten, laden die folgenden Technologien dazu ein, genauer untersucht zu werden. Diese Systeme repräsentieren fortschrittliche Ansätze zur Datenintegration und eröffnen faszinierende Möglichkeiten, verteilte Datenquellen in eine harmonisierte virtuelle Einheit zu verwandeln.
Bereits jetzt erkennen immer mehr Unternehmen die Vorteile der Datenvirtualisierung und setzen auf diese Technologie, die sich kontinuierlich weiterentwickelt und ausdehnt. In diesem Zusammenhang betrachten wir die folgenden Themen genauer:
Data Virtualization wird in der zukünftigen Datenlandschaft eine immer wichtigere Rolle spielen, da Unternehmen verstärkt nach flexiblen und effizienten Lösungen suchen, um auf ihre vielfältigen Datenquellen zuzugreifen und diese integrieren zu können. Der Trend geht deutlich hin zur nahtlosen Integration von Cloud-Daten, Echtzeit-Streaming-Daten und Big Data, um ganzheitliche und Echtzeiteinblicke zu gewinnen.
Die Entwicklung von Datenvirtualisierung im Zusammenhang mit KI und ML ist nahezu untrennbar. Data Virtualization spielt eine zentrale Rolle bei der Bereitstellung der erforderlichen Daten für intelligente datengetriebene Lösungen.
Der effizienteste Weg zur digitalen Transformation wird maßgeblich durch Data Virtualization bestritten. Stichworte wie Echtzeitdatenanalyse, Agilität, Ressourceneinsparung und hohe Datenverfügbarkeit sind einige der Themen, die durch Data Virtualization weiter vorangetrieben werden und zu verbesserten Geschäftslogiken führen.
Data Virtualization ist ein moderner Ansatz zur Datenintegration, der die Herausforderungen angeht, mit denen Organisationen aufgrund ständig wachsender Datenmengen und unterschiedlicher Datentypen konfrontiert sind. In der komplexen Datenlandschaft von heute ist es nicht mehr praktikabel, Daten aus zahlreichen Quellen in ein zentrales Repository zu replizieren. Hohe Kosten und Verzögerungen beim Zugriff sprechen dagegen.
Obwohl Cloud-Speicherarchitekturen geholfen haben, schaffen sie immer noch unabhängige Datensilos, die nicht nahtlos mit anderen Systemen wie herkömmlichen Data Warehouses integriert werden können. Data Virtualization überwindet diese Einschränkungen, indem es eine vereinfachte, einheitliche und Echtzeit- oder nahezu Echtzeit-Sicht auf vertrauenswürdige Geschäftsdaten bietet. Dadurch wird eine nahtlose Integration großer und vielfältiger Datenquellen für Anwendungen, Prozesse, Analysen und Geschäftsanwender ermöglicht, auf die kaum ein Unternehmen verzichten möchte.