Unternehmen setzen zunehmend innovative Technologien namens „Datenvirtualisierung“ (DV) ein, um große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu bewältigen. Datenvirtualisierung wird häufig in Systemen für Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM) und Sales Force Automation (SFA) eingesetzt, um Daten aus mehreren Quellen zu sammeln und zu aggregieren.

Von der Datenerfassung aus mehreren Quellen bis hin zu erweiterten Analysen scheint diese Technologie eine Komplettlösung zu bieten. Der größte Vorteil von DV, wie ihn Unternehmen heute wahrnehmen, ist das Vorhandensein dieser zusätzlichen Ebene über der herkömmlichen Ebene Data Warehouse für einen schnellen und zuverlässigen Zugriff auf Daten.

Was ist Datenvirtualisierung?

Sie können sich Datenvirtualisierung als eine Art vorstellen Fernsehprogramm das die Inhalte vieler verschiedener Kanäle an einem Ort umfasst. Einfach ausgedrückt ermöglicht DV die Platzierung einer zusätzlichen Datenzugriffsebene zwischen der Datenquelle und dem Benutzer für einen schnelleren Zugriff. Einige Beispiele für DV sind „Virtual Data Warehouse“ und der „Virtual Data Lake“.

Ursprünglich als angesehen Problemumgehung für ETLbietet diese Technologie nun schnellen Datenzugriff, Datenintegration, Datenbereinigung und Analysetools für BI-Benutzer. DV ermöglicht die Zusammenarbeit etablierter Technologien wie Cloud, Big Data und fortschrittlicher Analyseplattformen, um erstklassige Ergebnisse zu erzielen Datenmanagement Lösungen, die herkömmliche Data Warehouses nicht erreichen konnten.

Datenmanagement im Zeitalter der Datenvirtualisierung

Über Datenvirtualisierungsplattformen bieten Anbieter eine Komplettlösung für die Datenerfassung, -verwaltung und -bereitstellung von Datendiensten. Eine wesentliche Stärke von DV ist die absolute Zuverlässigkeit und Sicherheit der Echtzeitdaten. Dieser einzelne Vorteil trägt dazu bei, enorme Vorteile in Form eines schnell wachsenden DV-Marktes zu erzielen.

Während ETL immer noch große Datenmengen ermöglicht, verspricht DV einen superschnellen Zugriff auf Daten. Derzeit zeigen die Nutzungstrends, dass Unternehmen beides nutzen DV und ETL gleichzeitig.

Also, was sind die sichtbarsten Vorteile Unternehmensdaten mit DV verwalten?

• Schneller Zugriff auf sichere Daten
• Reduzierung der Datenreplikation
• Wiederverwendbarkeit eines einheitlichen Datendienstes

Datenvirtualisierung für Big Data

Gartner prognostizierte, dass bis 2020 60 % aller Big-Data-Projekte scheitern würden. Datenvirtualisierung ist zwar nicht in der Lage, alle Big-Data-bezogenen Probleme zu lösen, kann jedoch Prozesse erheblich vereinfachen und die Handhabung von Big-Data-Projekten erleichtern. Zunächst einmal kann diese Technologie Big Data verfügbar machen und für den Einsatz auf BI-Plattformen bereitstellen.

Eine der größten Herausforderungen von Big Data ist das „Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit“ der Daten, die in herkömmlichen Data Warehouses gespeichert sind. A logisches Data Warehouse ist eine unternehmensweite Datenerfassungs- und Datenorganisationslösung, bei der Daten in strukturierter, unstrukturierter, Batch- oder Echtzeitform vorliegen. Durch Datenvirtualisierung kann die Datenintegration erheblich reduziert und gleichzeitig die Leistung erhalten bleiben. 

Der springende Punkt bei der Verwendung einer solchen Datenvirtualisierungsarchitektur besteht darin, „Live-Daten“-Speicher im Warehouse und tote Daten in Repositories vom Typ Cloudera zu ermöglichen und dann Daten aus mehreren Quellen über ein logisches Data Warehouse zu kombinieren. Datenvirtualisierung vs. Datenvirtualisierung kopieren erklärt das Obwohl Benutzer diese beiden unterschiedlichen Konzepte oft verwechseln, gibt es einen deutlichen Unterschied zwischen ihnen.

Auf Daten muss viel schneller zugegriffen werden, als dies derzeit in erweiterten Analyse- oder BI-Plattformen möglich ist. Daher besteht die Hoffnung, dass DV zunehmend für die unternehmensübergreifende Datenintegration aus mehreren Quellen eingesetzt wird und „einheitliche Datenansichten“ es Benutzern ermöglichen, bei Bedarf genaue Informationen zu erhalten.

Wie verändert DV die traditionelle BI-Landschaft?

Mit einer Präsentationsschicht und föderierten Daten bietet DV sowohl schnellen Zugriff auf Daten aus mehreren Quellen als auch eine einheitliche Datenansicht. Die gekapselte Datenansicht erleichtert BI-Benutzern die Erstellung sofortiger Dashboards mit wertvollen Erkenntnissen. DV verhindert Datenverluste oder Inkonsistenzen, insbesondere in Fällen, in denen die Daten aus Streaming-Quellen stammen.

Hier sind einige Vorteile, die der typische BI-Benutzer sieht, wenn er vom Data Warehouse zur DV-Architektur wechselt:

• Erhöhte Zugriffsgeschwindigkeit für Echtzeitdaten
• Reduzierter Datenspeicherbedarf
• Reduziertes Risiko von Datenverlusten oder Inkonsistenzen
• Geringere Arbeitsbelastung des Systems
• Verbesserte Datenverwaltung durch DV-Richtlinien

Zu den genannten Nachteilen gehören die Komplexität des Änderungsmanagements und die Notwendigkeit eines Vorgesetzten Datenverwaltung Modell und das Risiko einer Beeinträchtigung der Systemreaktionszeit. Ungeachtet seiner Einschränkungen eignet sich DV ideal für agile BI und Big Data BI.

Datum
Anwendungsfälle der Virtualisierung

Anwendungsfall 1: Heutzutage ist ein virtuelles Data Warehouse die bevorzugte Technologie, da die Einrichtung eines VDW viel schneller geht als die Einrichtung eines herkömmlichen Data Warehouse. Diese Lösung ist ideal für Big-Data-Analysen oder cloudbasierte BI-Plattformen.

Anwendungsfall 2: In einem virtuellen Datensee ist die sofortige Konsolidierung von Daten unabhängig von der Quelle sehr nützlich. Diese Art des Datenzugriffs ist für eine Vielzahl von Geschäftsanwendern von Vorteil

Cisco-Experten glauben, dass die eigentliche Herausforderung in einer vernetzten Datenwelt nicht im Mangel an Daten liegt, sondern in der Speicherung von Daten über verschiedene Arten von Repositorien hinweg, und dass keine noch so große Technologieinvestition etwas wert ist, es sei denn, die daraus resultierenden Informationen stellen einen Mehrwert dar. Sie haben eine DV-Lösung angeboten, die nach Angaben des Anbieters „Datenspeicher in wertvolle Informationen“ umwandeln kann. Sie glauben, dass DV eine Zukunft in der Bekämpfung von IoT-generierten Datensilos im gesamten Unternehmen hat.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://www.dataversity.net/fundamentals-of-data-virtualization/