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Was ist Datenvirtualisierung?

Was ist Datenvirtualisierung?

Datenvirtualisierung ist synonym mit Informationsagilität - sie bietet einen vereinfachten, einheitlichen und integrierten Blick auf vertrauenswürdige Untenehmensdaten in Echtzeit oder Fast-Echtzeit, je nachdem, was die Daten verbrauchenden Anwendungen, Prozesse, Analysen oder geschäftlichen Anwender benötigen. Datenvirtualisierung integriert Daten aus verteilten Quellen, von verteilten Orten und mit unterschiedlichen Formaten, ohne dass die Daten repliziert werden müssen. Auf diese Weise wird eine einzelne, "virtuelle" Datenebene geschaffen, die mit einheitlichen Datenservices zahlreiche Anwendungen und Anwender unterstützt. Das Resultat: Schneller Zugriff auf alle Daten, weniger Kopien und geringere Kosten sowie mehr Agilität bei Veränderungen.

Wollen Sie mehr über Datenvirtualisierung wissen? Auf dieser Seite erfahren Sie in drei einfachen Schritten, wie es funktioniert.

Datenvirtualisierung ist moderne Datenintegration. Sie führt viele derselben Transformations- und Qualitätsfunktionen aus wie traditionelle Datenintegration (Extract-Transform-Load, kurz ETL), Data-Replication, Data-Federation oder einen Enterprise-Service-Bus (ESB). Aber dank moderner Technologie kann sie Echtzeit-Daten zu geringeren Kosten, schneller und dynamischer bereitstellen. Sie kann traditionelle Datenintegration ersetzen und den Bedarf an replizierten Data-Marts und Data-Warehouses in vielen Fällen reduzieren, wenn auch nicht vollständig.

Datenvirtualisierung ist beides: eine Abstraktions- und Datenservice-Ebene. In diesem Sinne ist sie eine hervorragende Ergänzung zu Original- und abgeleiteten Datenquellen (DWHS , Data Marts etc.), ETL, ESB und anderer Middleware, Anwendungen und Devices egal ob "On-Premise" oder Cloud basierend, und sorgt für Flexibilität zwischen Informationsebenen und Businesstechnologie.

 

5 wichtige Fähigkeiten der Datenvirtualisierung:

  1. Logische Abstraktion und Entkopplung - Verteilte Datenquellen, Middleware und verbrauchende Anwendungen, die spezielle Plattformen und Schnittstellen, Formate, Schemata, Sicherheitsprotokolle, Abfrageregeln und andere Eigenheiten nutzen oder erwarten, können nun ganz einfach durch Datenvirtualisierung interagieren.
  2. Doping für die Datenzusammenführung - Datenzusammenführung oder Data Federation ist eine Teilmenge der Datenvirtualisierung. Sie wird erweitert um intelligente Abfrageoptimierung in Echtzeit, Caching, In-Memory und hybride Strategien. Diese werden automatisch (oder von Hand) auf Basis von Einschränkungen seitens der Quelle, Anforderungen der Anwendung und der Erkennung von Netzwerken ausgewählt.
  3. Sematische Integration strukturierter und unstrukturierter Daten - Datenvirtualisierung ist eine von wenigen Technologien, die zwischen dem Verständnis von unstrukturierten und Web-Daten auf der einen und dem schematischem Verständnis strukturierter Daten auf der anderen Seite eine Brücke schlagen, um Integration zu ermöglichen und in der Datenqualität Fortschritte zu machen.
  4. Dynamische Bereitstellung von Datenservices - Datenvirtualisierung fördert die API-Ökonomie. Jede primäre, abgeleitete, inegrierte oder virtuelle Datenquelle kann damit in einem anderen Format oder Protokoll als das Original zugänglich gemacht werden, mit sicherem Zugriff innerhalb weniger Minuten.
  5. Einheitliche Data-Governance und Sicherheit - Alle Daten werden durch eine einzelne virtuelle Ebene, die Redundanzen und Qualitäsprobleme schneller aufdeckt, leicht erforschbar und integrierbar. Während diese adressiert werden, legt Datenvirtualisierung ein Modell für Data-Governance und Security von der Quelle bis zum Datenservice für die Ausgabe darauf, hinzu kommen Konsistenz in der Integration sowie Regeln für Data Quality.

Diese Fähigkeiten findet man in dieser Kombination in keiner anderen Integrations-Middleware. Auch wenn man sich sich zusammenbauen oder individuell programmieren kann, so zerstört das jede Dynamik oder den gesuchten Geschwindigkeitsvorsprung.

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