Marktforschung

Datenvirtualisierung: Was sie ist, Vorteile und Nutzen

Jedes Unternehmen benötigt Echtzeitdaten, um schnelle Geschäftsentscheidungen treffen und Kunden schneller bedienen zu können. Diese Daten sind über die Cloud, Social-Media-Plattformen, Betriebssysteme und Websites verstreut. Datenvirtualisierung hilft, Datensilos zu beseitigen und den Zugriff auf Unternehmensdaten zu optimieren.

Datenvirtualisierung ist eine Art von Datenintegrationstechnologie, die den Zugriff auf Daten in Echtzeit ermöglicht. In diesem Artikel werden wir mehr darüber erfahren und die Vor- und Nachteile anhand einiger Anwendungsfälle diskutieren.

Was ist Datenvirtualisierung?

Datenvirtualisierung ist eine Methode der Datenverarbeitung, bei der eine Extraktionsschicht auf logischer Ebene hinzugefügt wird. Dadurch können die Nutzer auf unterschiedliche Datensätze zugreifen und diese ändern, ohne sich um technische Details wie das ursprüngliche Format oder den Speicherort der Daten kümmern zu müssen.

Die Benutzer können über eine einzige Schnittstelle auf alle ihre Daten zugreifen. Große Datenblöcke müssen nicht mehr physisch bewegt werden; stattdessen werden Zeiger auf die eigentlichen Daten verwendet. Dadurch sind die Daten einfacher zu speichern und schneller abrufbar.

Vorteile und Nachteile der Datenvirtualisierung

Die Datenvirtualisierung ermöglicht schnellere, flexiblere und bessere Business Intelligence-Operationen. Es gibt einige Vorteile, aber auch potenzielle Nachteile, die damit verbunden sind.

Vorteile der Datenvirtualisierung

• Echtzeit-Zugriff: Datenvirtualisierung ermöglicht den Echtzeit-Zugriff und die Manipulation von Quelldaten über die virtuelle oder logische Ebene, ohne dass die Daten physisch an einen neuen Ort verschoben werden müssen.
• Kosteneffizienz: Die Implementierung der Datenvirtualisierung erfordert weniger Ressourcen und Kosten als der Aufbau eines separaten konsolidierten Warehouse.
• Verbesserte Datenverwaltung und -sicherheit: Die Datenvirtualisierung ermöglicht es Administratoren, eine zentralisierte Datenverwaltung und -sicherheit durch die einzigartige virtuelle Datenstruktur durchzusetzen. Es ist nicht erforderlich, Hardware zu verlagern, und die Zugriffsebenen können kontrolliert werden.
• Geringere Komplexität: Alle Unternehmensdaten werden über eine einzige virtuelle Ebene zugänglich gemacht, so dass sie für eine Vielzahl von Benutzern und Anwendungen geeignet sind.
• Selbstbedienungsfunktionen: Die Benutzer müssen sich keine Gedanken über das Format oder den Speicherort der Daten machen, um die benötigten Berichte und Analysen zu erstellen und auszuführen.

Nachteile der Datenvirtualisierung

• Zeitaufwand für das Auffinden von Testergebnissen: Virtuelle Datenbanken können viel Zeit bei der Einrichtung von Testumgebungen sparen, aber dabei wird auch viel Zeit verschwendet. QA-Ingenieure sind oft damit beschäftigt, Testdaten zu sammeln. Eine Datenbank mit Millionen oder Milliarden von Datensätzen wird diese Zeit nur verkürzen.
• Hohe Netzwerkverkehrskosten: Die kompletten Produktionsdateien werden auf dem Datenserver gespeichert. Allerdings werden sie komprimiert, um Platz zu sparen. Durch die Anzahl und Intensität dieser Prozesse entsteht ein erheblicher Netzwerkverkehr mit allen möglichen Kosten.
• Single Point of Failure: Ein Single Point of Failure ist in der Regel der einzige Zugriffspunkt des Virtualisierungsservers auf alle Datenquellen. Alle Betriebssysteme laufen Gefahr, ihre Datenquellen zu verlieren, wenn der Server ausfällt.
• Keine Unterstützung von Batch-Daten: Die Integrationsmethode unterstützt keinen Batch- oder Bulk-Datentransport, der unter verschiedenen Umständen erforderlich sein kann.

Einsatzmöglichkeiten der Datenvirtualisierung

Sie besteht darin, eine Schicht zwischen den verschiedenen Datenquellen und den Personen, die sie nutzen, einzubauen. Es gibt mehr als eine Anwendung in der Geschäftswelt. Lassen Sie uns einige Anwendungsfälle untersuchen:

Datenintegration

Die häufigste Anwendung der Virtualisierung ist wahrscheinlich die Datenintegration. Big Data, Cloud-Informationen und soziale Medien sind nur einige Beispiele für die vielen Arten von Unternehmensdaten.

Dank der Datenvirtualisierung müssen die Benutzer nicht mehr die Details des Speicherorts oder des Formats der einzelnen Datentypen kennen, um auf die benötigten Daten zugreifen zu können.

Schnelles Prototyping

Die Datenvirtualisierungskomponente von Logical Data Warehouse ermöglicht eine schnelle Konfiguration, Iteration und Materialisierung, um Daten nach Bedarf in die Produktion zu überführen. Die integrierte Engine analysiert, wie die Daten des Prototyps genutzt werden, und gibt Speicherempfehlungen für die Produktion, wie z. B. eine automatische Datenbankindizierung.

Unternehmen müssen ihre Datenbestände besser nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen, Kunden zu begeistern und die Konkurrenz auszustechen.

Verwendung im Entwicklungsbetrieb

Die meisten Teams automatisieren alles außer den Daten im Anwendungsentwicklungsprozess, um die Art und Weise zu ändern, wie Kunden mit Anwendungen interagieren. Die Datenvirtualisierung erleichtert diesen Teams die Verbindung, den Zugriff und die Nutzung von Daten, die für die Produktion geeignet sind.

Sie hilft den Entwicklungsteams, Einschränkungen bei der Bereitstellung und Datenverwaltung zu beseitigen und die für die Berechnung und das Kopieren von Daten für Entwickler und Tester erforderlichen Ressourcen zu reduzieren.

Analyse großer Datenmengen

Die Datenvirtualisierung eignet sich besonders gut für die Anforderungen von Big Data und Analysen, die sich auf eine Vielzahl von Datenquellen stützen.

E-Mails, soziale Medien und die Nutzung von Mobiltelefonen sind nur einige Beispiele dafür, dass große Datenmengen gesammelt werden, die den Rahmen einer herkömmlichen Datenbank wie Oracle sprengen. Deshalb eignet sich diese Lösung für eine so große Bandbreite an Methoden.

Fazit

Datenvirtualisierung ist eine hervorragende Methode für die Arbeit mit Daten, die auf verschiedenen Plattformen gehostet werden. Sie ist ein guter Geschäftsplan, wenn Sie einfach zu bedienende und gut gestaltete Datenvisualisierungen für Ihre Nutzer benötigen.

Sie hilft Ihnen, schnell aktuelle Informationen zu erhalten und Daten aus zahlreichen Quellen zu sammeln. Die IT-Abteilung kann einen neuen Datensatz schnell bereitstellen und iterieren, wenn sich die Kundenanforderungen ändern.

Bei QuestionPro stellen wir Forschern Tools für die Datenerfassung zur Verfügung, wie z. B. unsere Umfragesoftware – Sie können ein kostenloses Konto erstellen und damit beginnen, sie zu erkunden.

Wir verfügen auch über eine Bibliothek von Erkenntnissen, die auf jedes Forschungsprojekt angewendet werden können. Erfahren Sie mehr über die Vorteile unseres InsightsHub-Forschungsarchivs und fordern Sie eine Demo an, um mehr darüber zu erfahren.

1:1 Live Online-Präsentation:
QUESTIONPRO MARKTFORSCHUNGS-SOFTWARE

Vereinbaren Sie einen individuellen Termin und entdecken Sie unsere Marktforschungs-Software.

Software für Marktforschung und Experience Management jetzt 10 Tage kostenlos testen!

Sie haben Fragen zum Inhalt dieses Blogs? Kontaktieren Sie uns ganz einfach über das Kontaktformular. Wir freuen uns auf den Dialog mit Ihnen! Testen Sie zudem QuestionPro 10 Tage kostenlos und ohne Risiko in aller Ruhe und Tiefe!

WEITERFÜHRENDE STICHWORTE

Beobachtungsdaten | Datenfilterung | Datenanalyse

DIESEN ARTIKEL TEILEN

STICHWÖRTER DIESES BLOG-BEITRAGS

Datenvirtualisierung | Daten | Virtualisierung

• Synthetische Daten: Was sie sind, Arten, Methoden und Verwendung
• Tools zur Datenerfassung: Welche sind die besten?
• Datenkontrolle: Was sie ist, welche Arten es gibt und wie man sie durchführt
• Datenmodell: Was es ist, Arten, Techniken und bewährte Verfahren
• Digitale Verhaltensdaten: Was sie sind, ihre Bedeutung und Risiken
• Datenfilterung: Was sie ist, Vorteile und Beispiele
• Alle Infos zur Experience Management Plattform QuestionPro
• Querschnittsdaten: Was sind sie, Merkmale und Arten