Die enorme Datenmenge, die Unternehmen verwalten, liegt in vielen Formen vor, darunter strukturierte und unstrukturierte Daten. Um effektiv arbeiten zu können, müssen Unternehmen all ihre Daten in Echtzeit an einem Ort einsehen können. Außerdem müssen sie in der Lage sein, die Daten zu übersetzen, um daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Datenvirtualisierung ist die Lösung.
Datenvirtualisierung ist eine Methode des Datenmanagements , bei der alle Unternehmensdaten unabhängig von ihrer Quelle an einem Ort zusammengeführt werden. Dies geschieht über eine virtuelle Datenschicht, die alle Daten aus unterschiedlichen Systemen aggregiert.
Siehe auch: Datenbankvirtualisierung verstehen: 5 wichtige Punkte
Wie funktioniert Datenvirtualisierung?
Der Prozess der Datenvirtualisierung ist recht einfach. Die Daten werden in ihrer ursprünglichen Form und aus ihrer ursprünglichen Quelle abgerufen. Anders als bei herkömmlichen „Extract, Transform and Load“-Prozessen (ETL) müssen die Daten bei der Virtualisierung nicht zuerst in ein Data Warehouse oder einen Data Lake verschoben werden.
Die Daten werden an einem einzigen Ort aggregiert, der als virtuelle Datenschicht bezeichnet wird. Mithilfe dieser Schicht können Unternehmen einfache, ganzheitliche und anpassbare Ansichten (auch Dashboards genannt) für den Zugriff auf Daten und deren Auswertung entwickeln.
Mit diesen Tools können Benutzer außerdem Echtzeitberichte abrufen, Daten bearbeiten und fortschrittliche Datenprozesse wie Predictive Maintenance durchführen. Über Dashboards sind Daten von überall aus leicht zugänglich.
Der Virtualisierungsprozess wird meist mithilfe von Datenvirtualisierungssoftware durchgeführt. Es gibt zahlreiche Plattformen, darunter auch Lösungen von Branchenführern wie IBM, Oracle und TIBCO.
Die Vorteile der Datenvirtualisierung
Die Vorteile der Datenvirtualisierung für wachsende Unternehmen sind vielfältig. Datenvirtualisierung ermöglicht IT-Teams den Zugriff auf Echtzeitdaten unabhängig von ihrer Quelle, verbessert dadurch die Entscheidungsfindung, steigert die Produktivität und senkt die Gesamtkosten.
Kombiniert strukturierte und unstrukturierte Daten
Die in verschiedenen Quellen wie relationalen und nicht relationalen Datenbanken gespeicherten Daten sind sowohl strukturiert als auch unstrukturiert. Während strukturierte Daten typischerweise aus Zahlen und anderen Werten bestehen, sind unstrukturierte Daten komplexer und liegen beispielsweise in Form von Videodateien, IoT-Sensordaten und anderen Daten vor.
Die Analyse unstrukturierter Daten kann eine Herausforderung darstellen. Sie ist jedoch eine wertvolle Quelle für Erkenntnisse.
Der beste Weg besteht darin, strukturierte und unstrukturierte Daten zu kombinieren – ein Prozess, der durch Datenvirtualisierungsprozesse und -software vereinfacht wird.
Eliminiert Datenreplikation
Unternehmen benötigen jederzeit Echtzeitzugriff auf aktuelle Daten. Herkömmliche Prozesse wie ETL erfordern jedoch, dass Daten repliziert werden, sobald aktuelle Daten angefordert werden. Datenreplikation ist teuer, da sie immer größere Speicherkapazitäten erfordert. Außerdem entstehen dadurch doppelte und fehlerhafte Daten, die Datensätze verfälschen können.
Datenvirtualisierung erfordert keine Replikation. Stattdessen bleiben die Daten in ihrer ursprünglichen Quelle und werden in einer virtuellen Schicht angezeigt. Dadurch kann die Virtualisierung schneller und kostengünstiger zu Daten höherer Qualität führen.
Verbessert die Entscheidungsfindung
Daten sind zwar für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung, aber nicht beliebige Daten sind dafür geeignet. Die verwendeten Daten müssen korrekt, aktuell und logisch sein. Außerdem müssen sie so dargestellt werden, dass alle Beteiligten sie verstehen können – unabhängig davon, ob es sich um einen Data Scientist oder eine Führungskraft auf C-Level handelt.
Datenvirtualisierung ermöglicht es Beteiligten, genau auf die Daten zuzugreifen, die sie benötigen, und zwar genau dann, wenn sie sie benötigen. Da es sich bei den Daten nicht lediglich um eine Momentaufnahme handelt, sind alle Daten minutengenau. Das schafft vollständige Transparenz über das Unternehmen und ermöglicht es den Beteiligten, schnell und sicher zu reagieren.
In Verbindung mit Datenvisualisierungstools ermöglicht Virtualisierungssoftware den Benutzern, Echtzeitdaten in leicht verständlicher Form zu sehen. Beispielsweise können Daten in Diagrammen oder Grafiken dargestellt werden.
Siehe auch: Die besten Datenvisualisierungstools im Jahr 2022
Steigert die Produktivität
Datenvirtualisierung steigert die Produktivität auf vielfältige Weise. Erstens verbessert die Virtualisierung den Datenzugriff. Benutzer müssen nicht auf mehrere Anwendungen oder Server zugreifen – alle Daten werden in einer einzigen Ressource zusammengeführt. Benutzer können sich anmelden, die benötigten Daten abrufen und anschließend weiterarbeiten.
Datenvirtualisierung vereinfacht außerdem den Datenanalyseprozess. Virtualisierungssoftware bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die auch Personen ohne Erfahrung in der Datenanalyse bedienen können. Beteiligte können schnell auf die Daten zugreifen, die sie für zügige Geschäftsentscheidungen benötigen. Darüber hinaus verringern diese Self-Service-Funktionen die Arbeitsbelastung von IT- und Datenteams.
Die durch Datenvirtualisierung gesteigerte Produktivität ermöglicht es Unternehmen, schnell zu handeln. Auch Prozesse wie die Produktentwicklung können effizienter werden. Dadurch verschaffen sich Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil in ihren Branchen.
Senkt Infrastrukturkosten
Datenvirtualisierung erfordert weniger Ressourcen als herkömmliche Methoden der Datenintegration. Durch den Wegfall der Replikation können Unternehmen beispielsweise die Menge an Datenspeicher reduzieren, für die sie bezahlen müssen. Die Virtualisierung führt außerdem zu weniger zu verwaltenden Datenquellen, wodurch Teams Zeit und Aufwand sparen.
Vereinfacht Datensicherheit und Governance
Strategien für Datensicherheit und Governance stellen sicher, dass Daten geschützt und angemessen verwendet werden. Mit dem Wachstum von Unternehmen werden Daten und ihre Quellen jedoch zunehmend komplexer. Sicherheit und Governance lassen sich dann schnell nicht mehr verwalten.
Datenvirtualisierung vereinfacht die Data Governance, indem sie eine zentrale, verlässliche Datenquelle bereitstellt. Alle Datenquellen werden in einer einzigen Quelle integriert, sodass IT-Teams zentralisierte Richtlinien für Datensicherheit und Governance durchsetzen können. Darüber hinaus bieten Datenvirtualisierungsplattformen Funktionen wie Zugriffskontrolle und die Möglichkeit zur Integration mit anderen Tools für Datensicherheit.
Wie wird Datenvirtualisierung heute eingesetzt?
Das steigende Datenvolumen und der Bedarf an Echtzeitzugriff führen zu einem starken Wachstum des Datenvirtualisierungsmarktes. Aktuelle Daten zeigen, dass der globale Markt bis 2031 voraussichtlich 22,2 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21,7 % wachsen wird.
Viele Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen nutzen Datenvirtualisierung, um den Datenzugriff zu verbessern, Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern.
- Im Einzelhandel ermöglicht Datenvirtualisierung Unternehmen, alles von Lagerbeständen bis zum Kundenverhalten filialübergreifend an einem zentralen Ort einzusehen.
- In der Fertigung ermöglicht Datenvirtualisierung den Benutzern, Verbesserungspotenziale in der Produktion schnell zu identifizieren, was zu einer höheren Fertigungsausbeute führt.
- Im Gesundheitswesen ermöglicht Datenvirtualisierung den Beteiligten, über verschiedene Quellen hinweg auf Echtzeitdaten von Patienten zuzugreifen und so eine bestmögliche Versorgung zu gewährleisten.
- In der Telekommunikation ermöglicht Datenvirtualisierung Unternehmen, zugängliche Daten zu nutzen, um Support-Tickets schnell zu lösen und das Kundenerlebnis zu verbessern.
Die Herausforderungen der Datenvirtualisierung
Datenvirtualisierung ist zwar branchenübergreifend äußerst vorteilhaft, bringt aber auch eigene Herausforderungen mit sich. Wie bei jedem anderen Projekt zur digitalen Transformation ist beispielsweise eine Anfangsinvestition erforderlich. Unternehmen müssen in Datenvirtualisierungssoftware, Mitarbeiterschulungen und weitere Komponenten investieren.
Neben der Investition gibt es weitere Herausforderungen:
- Virtualisierung ist komplex: Die Modernisierung einer Dateninfrastruktur ist nicht einfach. Und Datenvirtualisierung ist nicht so simpel wie der Kauf und die Implementierung von Software. In vielen Fällen müssen Datenvirtualisierungstools zusammen mit anderen Tools wie ETL implementiert werden. Der Virtualisierungsprozess kann schnell komplex werden.
- Spezifisches Fachwissen ist erforderlich: Die Virtualisierung der Daten und ihre künftige Verwaltung erfordern spezifisches Fachwissen, über das manche Unternehmen derzeit möglicherweise nicht verfügen. Unternehmen müssen eventuell speziell für die Virtualisierung Fachkräfte einstellen oder externe Unterstützung suchen, was die Kosten in die Höhe treiben kann.
- Der Datenabruf hängt von der Verfügbarkeit der Quelle ab: Da die Daten in Echtzeit direkt aus der Quelle abgerufen werden, muss die Quelle zum Zeitpunkt der Abfrage verfügbar und betriebsbereit sein. Wenn die Quelle, beispielsweise eine Datenbank oder Software, nicht verfügbar ist, findet kein Datenabruf statt.
Datenvirtualisierung: Verwandte Begriffe
Das Thema Datenvirtualisierung umfasst eine große Bandbreite an Begriffen, von denen einige synonym verwendet werden. Um Datenvirtualisierung und Datenmanagement wirklich zu verstehen, ist es wichtig, diese Begriffe klar voneinander abzugrenzen. Zu den gängigen, datenspezifischen Begriffen, mit denen Unternehmen vertraut sein müssen, gehören:
- Datenmanagement: Datenmanagement ist der Prozess des Erfassens, Speicherns und Verwaltens von Daten. Datenvirtualisierung ist ein Prozess innerhalb des Datenmanagements.
- Datenkonsolidierung: Datenkonsolidierung ist der Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einzigen Datenmenge zusammenzuführen. Beispielsweise können alle Daten in einem Data Warehouse oder Data Lake konsolidiert werden. Obwohl Datenkonsolidierung der Virtualisierung ähnelt, fehlt bei der Konsolidierung die virtuelle Datenschicht, die den Zugriff auf Echtzeitdaten ermöglicht.
- Data Warehouse: Ein Data Warehouse ist eine große Datenmenge, die aus verschiedenen Quellen zusammengetragen wurde. Die Daten im Warehouse sind strukturiert und verarbeitet und stehen für Analysen bereit.
- Data Lake: Ein Data Lake ist ein einfaches Daten-Repository. Anders als im Data Warehouse sind die Daten im Data Lake unstrukturiert und unbearbeitet.
Siehe auch: Die besten Tools und Software für Datenanalysen im Jahr 2022