Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Nehmen Sie sich einen Moment Zeit und überlegen Sie, welche Datenformate Sie heute verwendet haben. Sind einige oder alle der folgenden Formate dabei? – .xls (Excel), .pptx (PowerPoint), CRM-Systeme, .jpeg (Bilder), PDF, Datenbanken, Visualisierungstools usw.
Lautet Ihre Antwort „Ja“, können Sie darüber nachdenken, wie Unternehmen ihre Geschäftsmodelle anpassen, um der steigenden Nachfrage, dem zunehmenden Wettbewerb und den sich wandelnden Anforderungen durch die Integration verschiedener Datenquellen gerecht zu werden. Eine der wichtigsten Voraussetzungen für eine solche Prozess- und Geschäftsintegration ist, dass diese weder das Geschäft des Unternehmens noch die Kundenwahrnehmung beeinträchtigt.
Big-Data-Virtualisierung ist die moderne Antwort, um Ihre Unternehmensarchitekturen von der Last der Datenreplikation zu befreien und die Aufgaben der Datenbereinigung, -integration, -föderation, -transformation und -präsentation zu beschleunigen.
Laut Gartner werden bis 2022 60 % aller Unternehmen die Datenvirtualisierung als einen wichtigen Bereitstellungsstil in ihrer Datenintegrationsarchitektur implementieren.
Datenvirtualisierung (DV) ist eine Datenzugriffsplattform, die unterschiedliche Datenquellen aggregiert, um eine einheitliche Version des Datensatzes für die Nutzung zu erstellen. Sie bietet eine einheitliche, abstrahierte, organisierte und gekapselte Sicht auf die Daten aus ähnlichen oder heterogenen (unterschiedlichen) Datenquellen, während die Daten in den Quellsystemen verbleiben.
Datenvirtualisierungslösungen begegnen der Herausforderung der Datenbewegung, indem sie sicherstellen, dass die Daten an der Quelle verbleiben – und dennoch in Echtzeit für die nutzenden Anwendungen verfügbar sind.
Der Ansatz der Datenkollaboration ermöglicht es einer Anwendung, Daten als einzelne Ansichtskomponente abzurufen, ohne dass der Benutzer deren technische Details wie physischen Speicherort, Quellformatinformationen, Sicherheitsparameter, Konfigurationseinstellungen usw. benötigt. Diese Plattform ersetzt ETL-Prozesse (Extract-Transform-Load) und Data Warehousing in Bereichen wie Business Intelligence und Analytics, Anwendungsentwicklung und Big-Data-Nutzung.
Traditionell haben Unternehmen auf konventionelle Datenintegrationslösungen gesetzt, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Angesichts der rasant gestiegenen Komplexität von IT-Infrastrukturen und des wachsenden Bedarfs an Echtzeitzugriff auf Daten für effektive Entscheidungsfindung und Analysen sind Unternehmen jedoch gezwungen, nach Lösungen wie der Datenvirtualisierung zu suchen, um ihren Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.
Anwendungsfälle der Datenvirtualisierung ermöglichen es Organisationen, auf Daten aus unterschiedlichen Quellen wie Data Warehouses, Data Lakes und NoSQL-Datenbanken zuzugreifen, ohne dass physische Datenbewegungen erforderlich sind. Dies geschieht über eine virtuelle Schicht, die die Komplexität der Quelldaten vor dem Endbenutzer verbirgt.
Da Datenvirtualisierung keine umfangreiche Infrastruktur erfordert, sind die Implementierungskosten vergleichsweise niedrig. Laut Forrester entwickelt sich Datenvirtualisierung zu einem entscheidenden Vorteil für Unternehmen, die die Herausforderungen von Big Data meistern wollen. Darüber hinaus prognostizierte Gartner in einem Bericht, dass Unternehmen, die Datenvirtualisierung einsetzen, 40 % weniger für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen ausgeben würden als solche, die traditionelle Datenintegrationsverfahren anwenden. Diese Zahlen belegen, dass viele große Unternehmen Datenvirtualisierung in Betracht ziehen, um ihre Datenintegrationsprozesse zu optimieren.
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Ermöglicht schnelle und einfache Abfragen über mehrere Datenquellen hinweg, ohne dass Ihre Daten verschoben werden müssen. Dank des Echtzeitzugriffs auf umfassende Informationen können Unternehmen verschiedenster Branchen komplexe Prozesse effizient durchführen.
1. Einheitliche Datenerfassung
Bei der Verarbeitung großer Datenmengen besteht die Schwierigkeit, eine einheitliche, standardisierte Methode zur Erfassung und Verwaltung zu finden. Diese Daten können aus einer Vielzahl von Quellen stammen (sowohl webbasiert als auch aus Ihren verschiedenen Anwendungen). Als Unternehmer verstehen Sie daher die Notwendigkeit der Integration und des Datenaustauschs zwischen all diesen Daten. Die Datenspeichervirtualisierung bietet eine softwarebasierte virtuelle Umgebung, die sich über Cloud-Infrastrukturen erstrecken kann und sich dennoch wie ein einzelnes Gerät oder Speichermedium verhält. Neben mehr Stabilität und Sicherheit bietet sie eine Art Frontend zur Steuerung ein- und ausgehender Daten.
2. Erhöhte betriebliche Effizienz
Durch Datenvirtualisierung wird die Zusammenarbeit an Daten in Echtzeit möglich. Berichte, Angebote, komplexe Projekte und vieles mehr lassen sich auf allen Geräten spiegeln, wobei Änderungen innerhalb von Sekunden für alle sichtbar sind. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, lokale Kopien zu verwalten und diese anschließend hochzuladen, wodurch Versionskonflikte vermieden werden.
Neben dieser Art von kollaborativer Leistungsfähigkeit ermöglicht die Virtualisierung von Big Data allen Geräten, Anwendungen und Benutzern, parallel auf dieselben Protokolle zuzugreifen. Dadurch wird verhindert, dass Zugriffswarteschlangen entstehen, weil überlastete herkömmliche Server versuchen, zu große Arbeitslasten zu bewältigen. Das Ergebnis ist eine massive Steigerung der betrieblichen Effizienz.
3. Geschwindigkeit
Da DV die Metadaten von Tabellen importiert und virtuelle Tabellen erstellt, die die Quellobjekte widerspiegeln, kann aufwendiges ETL für Echtzeitberichte vermieden werden. Das Hinzufügen neuer Tabellen oder Felder in ETL-Prozessen kann aufgrund der notwendigen Erstellung und des Designs von Sternschemata Wochen bis Monate dauern. Mit Data Center oder Storage Virtualization bleibt die Datenstruktur jedoch erhalten und entspricht der der Quelle. Dadurch wird das Hinzufügen neuer Felder oder Tabellen deutlich einfacher und schneller.
4. Bessere Geschäftsergebnisse
Datenvirtualisierung ermöglicht es Nutzern, neue Ideen zur Datengewinnung und -nutzung zu erproben. Dies fördert das Unternehmenswachstum. Zudem sinkt das Risiko schwerwiegender Ausfallzeiten, da Nutzer auftretende Datenprobleme schnell und einfach erkennen, analysieren und beheben können. Individuell anpassbare virtuelle Ansichten ermöglichen es Anwendern, neue Daten anzufordern und diese umgehend zu nutzen.
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Pfizer
Pfizer ist der weltweit größte Arzneimittelhersteller. Angesichts eines komplexen und sich ständig verändernden Projektportfolios benötigte das Unternehmen eine einfache Möglichkeit, integrierte Informationen zu gewinnen, die Portfolioentscheidungen, Analysen und die Ressourcenallokation unterstützen. Durch den Einsatz von Datenvirtualisierung konnte Pfizer die Zeit für die Gewinnung neuer Informationen von Monaten auf Tage verkürzen, was die Datenqualität verbesserte und die Anzahl verpasster F&E-Projekttermine um 60 Prozent reduzierte.
Qualcomm
Qualcomm ist ein weltweit führender Anbieter von Mobiltechnologien der nächsten Generation. Um mit den volatilen Märkten Schritt halten zu können, musste das Unternehmen seine Effizienz steigern und mehrere Terabytes an Daten besser verwalten. Qualcomm implementierte Data View (DV) und verbesserte die Effizienz des Datenmanagements , was zu einer Reduzierung der Entwicklungskosten für erste Projekte um mehr als 2 Millionen US-Dollar führte.
Comcast
Millionen von Comcast- Kunden verwalten ihre Dienste online. Comcast wollte die Genauigkeit und Effizienz von Kontoinhaberänderungen verbessern. Durch den Einsatz von Datenvirtualisierungstools konnte Comcast die Bearbeitungszeit von Kundenanfragen zu Inhaberänderungen von 10 Sekunden auf 1,2 Sekunden verkürzen, die Kundendienstkosten um 2.000 US-Dollar pro Tag senken und die Kundenzufriedenheit steigern.
Global 50 Energieunternehmen
Einer der weltweit größten Öl- und Gasproduzenten benötigte eine Möglichkeit, um auf Informationen zuzugreifen, die in verschiedenen Systemen und an unterschiedlichen Standorten gespeichert und verwaltet werden, um Analysen, Berichte und Entscheidungen zu erstellen. Mithilfe von Datenvirtualisierungslösungen konnte das Unternehmen die gesamten Entwicklungskosten um 40 Prozent senken, Risiken minimieren, den Umsatz steigern und die Effizienz sowie die Ressourcenzuweisung verbessern, um seine Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.
Fortune-50-Computerhersteller
Die ausgelagerte Fertigung erforderte globale Transparenz über Bestellungen und Lagerbestände in sechs regionalen Beschaffungssystemen. Das Unternehmen entschied sich für Datenvirtualisierung, um die globalen Beschaffungsdaten für Analyse und Reporting zu integrieren. Diese Lösung war schneller einsatzbereit als eine Data-Warehouse-Alternative und senkte die Infrastruktur- und Entwicklungskosten um mehr als 1 Million US-Dollar jährlich. Schnellere Lagerumschläge und eine höhere Kundenzufriedenheit sorgen zudem für einen kontinuierlichen Return on Investment in Millionenhöhe pro Jahr.
Die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Verwaltung und effektiven Nutzung massiver Datenspeicher werden weiter zunehmen. Datenvirtualisierung ist der einzige Ansatz, der nachweislich Unternehmen hilft, schneller bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen. Weltweit führende Unternehmen nutzen das Potenzial ihrer Daten, um eine deutlich größere Wirkung zu erzielen.
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