Wie Datenvirtualisierung das Digital Business stärkt

Wie Datenvirtualisierung das Digital Business stärkt

Die Verbreitung unterschiedlicher Datenquellen zeichnet die heutige Datenlandschaft aus. Waren leicht zugängliche, gut strukturierte Daten früher der Normalfall, so wurde dieser „Status quo” durch multistrukturierte Daten aus Maschinen und dem Internet of Things (IoT) sowie externen, anwendungsorientierten, Cloud basierten und lokalen Quellen gestört. Denn deren Vielfalt und Volumen hat sich in den letzten Jahren explosionsartig vergrößert. Als Folge dieser digitalen Disruption entsteht eine Datenzentrierung, die von vielen Unternehmen geteilt wird, von schnell wachsenden KMUs bis hin zu globalen E-Commerce-Konzernen. All diese digitalen Unternehmen verfolgen ein gemeinsame Ziel: Rohdaten schnell in prozessfähige Erkenntnisse umzuwandeln. Doch herkömmliche ETL-Ansätze zur Datenintegration reichen nicht aus, um die Anforderungen heutiger digitale Unternehmen zu erfüllen. Denn diese benötigen schnelle und agile Integrationsfunktionen, um in einem hart umkämpften Markt die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu unterstützen. Anbieter für Datenintegrationssoftware müssen Unternehmen in die Lage versetzen, Daten schnell und interaktiv integrieren und modellieren zu können, um digitale Geschäftsanwendungen wie die rechts aufgeführten zu unterstützen. In seinem Bericht „Cool Vendors in Pervasive Integration” (2016) plädiert Gartner deshalb für die „Datenvirtualisierung” als die go-to-Technologie für die digitale Integration von Geschäftsdaten.

Egal ob IoT, digitales Business oder andere: Use Cases erfordern Datenvirtualisierungsansätze für die Integration, um eine schnelle Time-to-Value für die Unterstützung von Analyse und Betrieb zu erreichen.

Die Technologie der Datenvirtualisierung bietet genau diese Flexibilität, innerhalb eines Logical Data Warehouses schnell multistrukturierte Daten aus praktisch jedem Datenspeicher, jeder Anwendung oder anderen Quelle zu integrieren. Die Daten können in einem physischen oder virtuellen Speicher gelagert werden, je nachdem was für  eine optimale Leistung erforderlich ist. Die Datenvirtualisierung bietet die Möglichkeit, Änderungen an den Daten aus den Datenquellen in Echtzeit abzurufen. Außerdem können so Datenmodelle erstellt werden, um Beziehungen zwischen den Datenelementen widerzuspiegeln und die Daten über unterschiedliche Datenquellen hinweg zu harmonisieren. Die Datenmodelle sind „dynamisch”, d. h. sie sind in der Lage, Änderungen schnell zu übernehmen. Die Datenvirtualisierung abstrahiert Datenkonsumenten von Datenanbietern. Sie zeigt  die Datenherkunft, integriert die Datenaufbereitung und ermöglicht eine unternehmensübergreifende Datenintegration. Sie verbessert die Datenqualität und dient als gemeinsamer Bereitstellungspunkt, von dem aus auf alle autoritativen Datenquellen zugegriffen werden kann. Außerdem unterstützt die Datenvirtualisierungt beispielsweise auch BI-/Analytics-Anwender und andere Applikationen.

Erfahre mehr über die wichtigsten Anbieter, die mit ihren Innovationen eine umfassende Integrationsstrategie unterstützen, in Gardnerns „Cool Vendors in Pervasive Integration”-Report. Hier geht’s zum Report.