Datenvirtualisierung ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Daten auf eine neue Art und Weise zu nutzen. Sie bietet eine logische Sicht auf Informationen, die aus verschiedenen Quellen stammen. Anstatt die Daten physisch an einen Ort zu verschieben, ermöglicht die Virtualisierung den Zugriff und die Analyse, als wären alle Informationen in einer einzigen, einheitlichen Datenbank gespeichert.
In der heutigen digitalen Geschäftswelt werden Daten aus einer Vielzahl von Quellen generiert: interne Systeme, Partner, Kunden und externe Drittanbieter. Diese Daten können strukturiert sein, wie in traditionellen Datenbanken, oder unstrukturiert, wie Dokumente, Bilder oder Videos.
Diese vielfältigen Daten werden oft an verschiedenen Orten gespeichert, auf lokalen Servern, in Cloud-Systemen oder in Hybridsystemen. Dies macht es für Unternehmen schwierig, einen vollständigen Überblick über ihre Daten zu erhalten und sie effektiv zu verwalten und zu analysieren. Hier kann die Datenvirtualisierung eine entscheidende Rolle spielen.
Was verbirgt sich hinter dem Begriff Datenvirtualisierung?
Datenvirtualisierung ist ein Ansatz, bei dem Daten aus verschiedenen, heterogenen Quellen so integriert werden, dass sie als ein einziger, logischer Datenspeicher erscheinen. Es wird eine virtuelle Datenabstraktionsschicht (VDL) erstellt, auf die Anwendungen und Benutzer zugreifen und Daten abfragen können, ohne dass die Daten physisch an einen anderen Ort kopiert oder repliziert werden müssen.
Diese virtuelle Schicht abstrahiert die Komplexität der zugrunde liegenden physischen Datenquellen und präsentiert die Informationen als stammten sie aus einem einheitlichen System.
Die Datenvirtualisierung wird oft zusammen mit anderen Datenmanagement- und Integrationstechnologien wie Data Lakes, Data Warehouses und Datenintegrationstools verwendet. Dies ist besonders hilfreich für Organisationen mit großen und vielseitigen Datenlandschaften, bei denen Daten in verschiedenen Formaten und an verschiedenen Orten verteilt sind.
Die Datenvirtualisierung bietet eine Reihe von Vorteilen, die sie für viele Branchen interessant machen:
- Erhöhte Agilität: Unternehmen können mit Datenvirtualisierung schnell und unkompliziert auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen. Dies beschleunigt den Entscheidungsprozess erheblich, da Entscheidungen auf einer vollständigen Datengrundlage getroffen werden können, ohne dass langwierige Integrationsprozesse erforderlich sind.
- Reduzierte Komplexität: Durch die Vereinfachung des Zugriffs und der Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen können Unternehmen die Komplexität ihrer Dateninfrastruktur reduzieren und die Effizienz steigern.
- Verbesserte Sicherheit: Die Datenvirtualisierung verbessert die Sicherheit, da Daten nicht physisch verschoben oder kopiert werden müssen. Das minimiert das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff auf sensible Informationen.
- Erhöhte Skalierbarkeit: Unternehmen können ihre Datenintegrations- und Analysebemühungen problemlos skalieren, wenn sich die Anforderungen ändern, ohne zusätzliche Hardware oder Infrastruktur zu benötigen.
- Reduzierte Datenduplizierung: Die Notwendigkeit der physischen Replikation von Daten wird reduziert, was Speicherressourcen spart und das Risiko von Fehlern und Inkonsistenzen minimiert.
Darüber hinaus ermöglicht die Datenvirtualisierung Echtzeitanalysen, datengestützte Entscheidungsfindung und agiles Datenmanagement. Dies ist besonders nützlich in Branchen, in denen sich Daten schnell ändern, wie z. B. im Finanzwesen oder E-Commerce.
Die Datenvirtualisierung unterstützt auch die Data Governance und Compliance, indem sie Unternehmen ermöglicht, den Zugriff auf Daten besser zu überwachen und zu steuern, sowie die Einhaltung relevanter Vorschriften sicherzustellen. Es ist beispielsweise möglich, Datenzugriffskontrollen durchzusetzen und sensible Daten zu maskieren oder zu schwärzen.
Wie funktioniert die Datenvirtualisierung?
Datenvirtualisierung wird in der Regel durch den Einsatz von spezialisierter Software oder Tools oder durch die Erstellung individueller Lösungen erreicht. Es gibt verschiedene Ansätze zur Implementierung der Datenvirtualisierung:
Verwendung eines Datenvirtualisierungsservers:
Ein häufiger Ansatz ist die Verwendung eines Datenvirtualisierungsservers. Diese Server sind über Web-Schnittstellen oder APIs zugänglich und können mit einer Vielzahl von Datenquellen wie Datenbanken, Flatfiles und Cloud-Speichern interagieren. Das ist besonders nützlich, wenn Daten abteilungs- oder organisationsübergreifend gemeinsam genutzt oder für Analysen oder Berichte aus mehreren Quellen zusammengeführt werden müssen.
Erstellung einer benutzerdefinierten Datenvirtualisierungslösung:
In einigen Fällen entscheiden sich Unternehmen, ihre eigene Datenvirtualisierungslösung mit maßgeschneiderter Software oder Tools zu entwickeln. Dies kann die Erstellung einer benutzerdefinierten Datenintegrationsebene beinhalten, die sich zwischen den Datenquellen und den Benutzern oder Anwendungen befindet, die auf die Daten zugreifen müssen.
Nutzung Cloud-basierter Datenvirtualisierungsdienste:
Cloudbasierte Datenvirtualisierungsdienste, wie sie von Amazon Web Services (AWS) oder Microsoft Azure angeboten werden, ermöglichen es Unternehmen, auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren, ohne eine eigene Datenvirtualisierungsinfrastruktur aufbauen oder warten zu müssen.
Schritte im Prozess der Datenvirtualisierung
Der Prozess der Datenvirtualisierung umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
#1. Datenquellen identifizieren
Der erste Schritt ist die Identifizierung der Datenquellen, auf die zugegriffen und die integriert werden sollen. Dies können Datenbanken, Dateien, Anwendungen oder andere Datenquellen sein.
#2. Verbindung zu Datenquellen herstellen
Der nächste Schritt ist die Herstellung einer Verbindung zu den identifizierten Datenquellen, um die zu virtualisierenden Daten zu extrahieren. Dies kann die Verwendung von Konnektoren oder Treibern für den Zugriff auf die Daten umfassen und möglicherweise die Konfiguration von Zugriffsberechtigungen und Authentifizierung erfordern.
#3. Daten transformieren und bereinigen
Nach der Extraktion müssen die Daten möglicherweise transformiert und bereinigt werden, um sicherzustellen, dass sie in einem verwendbaren Format vorliegen. Dies kann die Anwendung von Transformationen oder Datenqualitätsregeln auf die Daten oder das Entfernen von Duplikaten oder ungültigen Datensätzen umfassen.
#4. Virtuelle Datenschicht erstellen
Die virtuelle Datenschicht ist das Kernstück einer Datenvirtualisierungslösung. Hier wird eine virtuelle Ansicht der Daten erstellt, auf die zugegriffen und die abgefragt werden kann, ohne die Daten physisch 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. Auf virtuelle Daten zugreifen und Abfragen durchführen
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 entsprechende Format für die zugrunde liegenden Datenquellen und gibt die Ergebnisse an den Benutzer oder die Anwendung zurück.
#6. Virtuelle Datenschicht überwachen und warten
Datenvirtualisierungslösungen umfassen in der Regel Werkzeuge und Prozesse zur Überwachung und Wartung der virtuellen Datenschicht. Dazu gehören das Verfolgen von Änderungen an den zugrunde liegenden Datenquellen und die Aktualisierung der virtuellen Datenschicht, um diese Änderungen widerzuspiegeln, sowie die Optimierung der Leistung und die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen.
Datenvirtualisierung versus Datenvisualisierung
Datenvirtualisierung und Datenvisualisierung sind zwei unterschiedliche Konzepte, die oft zusammen verwendet werden, aber unterschiedlichen Zwecken dienen. Hier sind einige wesentliche Unterschiede:
| Datenvirtualisierung | Datenvisualisierung |
| Ermöglicht Zugriff auf und Integration von Daten aus mehreren Quellen | Präsentiert Daten in grafischem oder visuellem Format für einfachere Interpretation |
| Erstellt eine virtuelle Ansicht von Daten, ohne sie zu verschieben oder kopieren | Wählt Daten aus, transformiert sie, um Diagramme und Grafiken zu erstellen |
| Stellt eine virtuelle Datenschicht oder Schnittstelle für Benutzer und Anwendungen bereit | Erzeugt visuelle Ausgaben, die von Personen betrachtet werden |
| Wird genutzt, wenn physische Datenkonsolidierung nicht praktikabel ist | Wird oft verwendet, um komplexe Ideen zu vermitteln und Entscheidungen zu unterstützen |
| Kann spezialisierte Software, benutzerdefinierte Lösungen oder Cloud-Dienste verwenden | Kann Diagramme, Grafiken, Karten und andere Techniken nutzen |
| Reduziert Datenduplizierung, Latenz und verbessert Integration und Interoperabilität | Deckt Muster und Trends auf, die in Rohdaten möglicherweise nicht sichtbar sind |
| Unterstützt Data Governance und Compliance | Präsentiert Daten auf ansprechende und interaktive Weise |
| Ermöglicht agiles Datenmanagement | Kann datengesteuerte Erkenntnisse einem breiteren Publikum vermitteln |
In der Praxis werden Datenvirtualisierung und Datenvisualisierung oft kombiniert. Die Datenvirtualisierung liefert die benötigten Daten für die Visualisierung, die ihrerseits eine intuitivere und interaktivere Möglichkeit bietet, die Daten zu untersuchen und zu verstehen.
Beispielsweise kann ein Unternehmen die Datenvirtualisierung verwenden, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, und dann die Datenvisualisierung verwenden, um Diagramme, Grafiken oder Dashboards zu erstellen, die helfen, Erkenntnisse und Trends zu erkennen.
Anwendungsfälle für Datenvirtualisierung
Hier sind einige Anwendungsfälle für die Datenvirtualisierung.
Datenvorbereitung: Die Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um Daten für Analysen oder andere Zwecke vorzubereiten, indem eine virtuelle Ansicht bereitgestellt wird, auf die bei Bedarf zugegriffen und die transformiert werden kann. So kann ein Data Scientist die Datenvirtualisierung verwenden, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, diese zu integrieren und dann Transformationen oder Qualitätsregeln anzuwenden, um sie für die Analyse vorzubereiten.
Cloud Data Sharing: Datenvirtualisierung wird auch genutzt, um in der Cloud gespeicherte Daten zwischen verschiedenen Teams oder Abteilungen innerhalb einer Organisation zu teilen. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Zugriff auf die benötigten Daten hat, während die Notwendigkeit der Replikation reduziert wird.
Daten-Hub-Aktivierung: Die Datenvirtualisierung kann verwendet werden, um einen zentralisierten Daten-Hub zu erstellen, der es Benutzern ermöglicht, auf Daten aus mehreren Quellen zuzugreifen und diese zu integrieren.
So kann beispielsweise ein Unternehmen die Datenvirtualisierung verwenden, um eine Datendrehscheibe zu erstellen, die Informationen aus verschiedenen Geschäftssystemen wie ERP-, CRM- und HR-Systemen integriert, um datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen. Über virtualisierte Ansichten kann auf diesen Hub zugegriffen werden, was die Komplexität des Zugriffs und der Integration von Daten reduziert.
Fazit
Die Datenvirtualisierung kann die Agilität, Flexibilität und Datenqualität verbessern, während gleichzeitig Kosten gesenkt und die Sicherheit erhöht wird. Sie findet in vielen Branchen Anwendung, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Fertigung und Regierung.
Bei der Implementierung der Datenvirtualisierung ist es wichtig, die Datenquellen sorgfältig zu bewerten, das richtige Tool auszuwählen und das System so einzurichten, dass es den spezifischen Geschäftsanforderungen entspricht.
Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen geholfen, das Konzept der Datenvirtualisierung besser zu verstehen. Möglicherweise interessieren Sie sich auch für Tools zur Überwachung der Virtualisierung.