Mehr über Datenvirtualisierungssoftware erfahren
Was ist Datenvirtualisierungssoftware?
Datenvirtualisierung bietet agile Datenspeicherung, -abruf und -integration. Dies wird durch Datenebenen erreicht, die als Abstraktion dieser Daten dienen und es ermöglichen, Daten auf einfache und übersichtliche Weise zuzugreifen und zu verstehen. Mit dieser Software können Unternehmen auf unterschiedliche Daten über eine einzige Ansicht zugreifen und diese ändern.
Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie zugänglich sind. Ein immer wiederkehrendes Problem in Organisationen, insbesondere in größeren, ist, dass Geschäftsbereiche und Abteilungen isoliert werden können. In diesen Fällen sind Unternehmensdaten nicht leicht über Abteilungen hinweg zugänglich, was oft zu unterschiedlichen Datenquellen für dieselben Datensätze führt. Darüber hinaus kommunizieren Personen innerhalb einer bestimmten Abteilung (z. B. Marketing) möglicherweise nicht mit einer anderen Abteilung (z. B. Finanzen) und pflegen daher dieselben Daten in unterschiedlichen Systemen.
Was sind die häufigsten Merkmale von Datenvirtualisierungssoftware?
Die folgenden sind einige Kernfunktionen innerhalb der Datenvirtualisierungssoftware, die Benutzern bei der Verwaltung, Föderation und Transformation ihrer Daten helfen können:
Datenverwaltung: Diese Software hilft Benutzern, ihre Daten zu verstehen und zu verwalten. Daher sind Verwaltungsfunktionen wie Datenbankmanagement, Zugriffskontrolle und Datensicherheit ein Muss. Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie zugänglich und verständlich sind, daher ist es entscheidend, dass Benutzer die Datenvirtualisierung nutzen können, um verschiedene Arten von Datenbanken und Integrationsmethoden zu verwalten.
Darüber hinaus geht es nicht nur um das „Was“ (z. B. Datentypen und -quellen), sondern auch um das „Wer“ (d. h. wer auf die Daten zugreifen kann). Datenvirtualisierungstools müssen Administratoren die Kontrolle über datenbezogene Berechtigungen und Zugänglichkeit geben. Schließlich muss es den Benutzern ermöglichen, den Zugriff auf Daten zu sichern und zusätzliche Unterstützung für Sicherheitspraktiken wie IP-Whitelisting, Angriffsminderung und Datenverschlüsselung bieten.
Datenföderation: Datenföderation bezieht sich auf die Fähigkeit, Daten oder Metadaten aus mehreren autonomen Datenbanken in eine einzige (d. h. föderierte) Datenbank oder Datenansicht zu überführen. Mit der Datenföderation können Unternehmen beginnen, Speicher, Netzwerke und Rechenzentren zu verwalten und zu organisieren sowie diese Daten in verschiedene Systeme und Anwendungen zu integrieren.
Datentransformation: Daten müssen nicht und sollten nicht stagnieren, in Datenbanken feststecken und nur gelegentlich betrachtet werden. Stattdessen ist es wichtig, sie zu analysieren, verschiedene Datensätze zu kombinieren und Trends über sie hinweg zu entdecken. Datenvirtualisierungssoftware kann dabei durch Datenmodellierung und Datenvisualisierung helfen. Ersteres unterstützt die Strukturierung von Daten in einer Weise, die es ermöglicht, schnell und genau Erkenntnisse zu gewinnen, und letzteres bietet die Möglichkeit, Daten in einer Vielzahl von grafischen Formaten darzustellen.
Was sind die Vorteile von Datenvirtualisierungssoftware?
Rentabilität: Datenvirtualisierung kann helfen, Daten zu konsolidieren und einen Überblick über die Daten eines Unternehmens zu bieten. Infolgedessen können diese Plattformen dabei helfen, doppelte Datensätze zu identifizieren und zu entfernen und sicherzustellen, dass die Daten konsistent und sauber sind. Unsaubere Daten können außerordentlich kostspielig sein, sowohl in Bezug auf die Kosten für die Bereinigung als auch auf die Kosten für die Behebung von Problemen, die durch inkonsistente Daten entstehen.
Zum Beispiel könnte ein Unternehmen ohne jegliche Form der Datenkonsolidierung eine metaphorische Mauer zwischen den Finanz- und Marketingabteilungen haben. Wenn das Marketingteam, basierend auf seinen Datensätzen und Quellen, glaubt, dass das Unternehmen erfolgreich ist, könnte es enorme Summen in seine Kampagnen investieren. Wenn sie jedoch einen ordentlichen Überblick über die Unternehmensdaten hätten, könnten sie erkennen, dass die Dinge nicht so gut sind, wie sie dachten. Die Überausgaben des Marketingteams könnten in diesem Fall mit Datenvirtualisierungstools verhindert werden, die ihnen helfen, ihre Daten über Teams und Funktionen hinweg besser zu verstehen.
Produktivität: Wie bei anderen Datentools, wie z. B. Self-Service-Analytics, kann die Effizienz mit Datenvirtualisierungssoftware erheblich gesteigert werden. Historisch gesehen war der Datenzugriff und die Datenanalyse das Vorrecht spezialisierter Personen und Teams, wie z. B. der IT. Infolgedessen mussten andere, die Interesse an der Analyse oder sogar am Zugriff auf diese Daten hatten, in der Schlange warten und sie von den Datentorwächtern übergeben bekommen. Dies war keine schnelle und effiziente Lösung und war auch kostspielig, sowohl in Bezug auf die Notwendigkeit spezialisierter Arbeitskräfte als auch auf die Tatsache, dass die Daten möglicherweise veraltet waren, wenn sie präsentiert wurden.
Skalierbarkeit: Als agile Lösung kann die Datenvirtualisierung leicht mit einem Unternehmen skalieren. Darüber hinaus kann sie in On-Premises-, Cloud- oder Hybrid-Infrastrukturen eingesetzt werden.
Wer nutzt Datenvirtualisierungssoftware?
Datenbankadministratoren: Diejenigen, die für die Speicherung und Organisation von Daten verantwortlich sind, werden typischerweise eine Vielzahl von Softwareangeboten und -kategorien nutzen oder bewerten. Zuerst konzentrieren sie sich in der Regel auf Datenspeicherlösungen wie Datenbanksoftware. Gleichzeitig oder danach sollten sie Datenvirtualisierungstechnologie in Betracht ziehen, die ihnen helfen kann, eine robuste Datenspeicherlösung zu entwickeln, die ihren Kollegen den Zugriff auf die Unternehmensdaten ermöglicht.
Datenanalyst: Datenanalysten arbeiten mit einer Vielzahl von Datenquellen und -ressourcen und müssen oft auf verschiedene Systeme zugreifen, um Daten zu extrahieren. Mit Datenvirtualisierungssoftware erhalten sie eine logische Datenextraktionsebene, die ihre Arbeit erleichtert. Jetzt müssen sie keine Daten mehr verschieben und können stattdessen Zeiger auf Datenblöcke verwenden, um ihre Analyse durchzuführen.
Dateningenieur: Ähnlich wie Datenbankadministratoren konzentrieren sich Dateningenieure auf die Konsolidierung und Integration von Daten. Sie unterstützen andere Teammitglieder, wie Analysten. Mit ihrem Fokus auf die Daten innerhalb von Datenbanken, im Gegensatz zu den Daten selbst, können Dateningenieure erheblich von Virtualisierungstools profitieren, die ihnen helfen können, Probleme mit Unternehmensdaten zu reduzieren.
Was sind die Alternativen zur Datenvirtualisierungssoftware?
Alternativen zur Datenvirtualisierungssoftware können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Datenreplikationssoftware: Im Gegensatz zur Datenvirtualisierungssoftware, die als Schicht dient, die unterschiedliche Datenquellen verbindet, hilft Datenreplikationssoftware Unternehmen, Daten an mehr als einem Ort zu speichern, um sowohl die Verfügbarkeit als auch die Zugänglichkeit zu verbessern. Beide Softwaretypen können die Arbeitslast auf Datenbanken (z. B. Transaktionsdatenbanken) reduzieren, bei denen die Leistung entscheidend ist.
Data Fabric Software: Unternehmen, die sich auf die Integration von Daten konzentrieren, können auf Data Fabric Software zurückgreifen, die eine einheitliche Datenplattform ist, die es Organisationen ermöglicht, ihre Daten und Datenmanagementprozesse zu integrieren. Diese Software bietet Vorteile wie die Möglichkeit, jeden Datentyp unabhängig vom Standort zu erkunden und Wert daraus zu ziehen, indem sie Speicher von strukturierten und unstrukturierten Daten verbindet. Sie bietet zentralisierten Zugriff über eine einzige, einheitliche Ansicht der Daten einer Organisation, die Zugriffs- und Governance-Beschränkungen erbt.
Software im Zusammenhang mit Datenvirtualisierungssoftware
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Datenvirtualisierungssoftware verwendet werden können, umfassen:
Datenbanksoftware: Um Datenvirtualisierungstools zu verwenden, müssen zunächst Daten vorhanden sein, die häufig in Repositories wie Datenbanken gespeichert werden, einschließlich relationaler, NoSQL- und nicht-nativer Datenbankmanagementsysteme. Bevor man eine Schicht über den eigenen Daten einführt, ist es wichtig, ein festes Verständnis und eine Strategie für das Datenmanagement zu haben.
Analytics-Plattformen: Datenvirtualisierung bietet die Möglichkeit, Daten zu analysieren, ohne direkten Zugriff auf die ursprünglichen Quelldaten zu benötigen. Daher sind die Daten bereit, analysiert und mit Tools wie Analytics-Plattformen untersucht zu werden, die ein Toolset für Unternehmen bieten, um Daten aufzunehmen, zu organisieren, zu entdecken und zu analysieren. Dies hilft, umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung verbessern und die Geschäftsstrategie informieren können.
DataOps-Plattformen: Obwohl Datenvirtualisierung bei einer Vielzahl von datenbezogenen Aufgaben helfen kann, bietet sie oft keine ganzheitliche End-to-End-Lösung für Datenoperationen. Für diese Aufgabe können DataOps-Plattformen helfen, den gesamten Workflow und die damit verbundenen Prozesse zu steuern und sicherzustellen, dass datengetriebene Entscheidungen getroffen werden; die Zykluszeiten werden erheblich verkürzt und Benutzer werden mit einem einzigen Zugangspunkt zur Verwaltung der Daten ausgestattet. Unternehmen können DataOps-Plattformen nutzen, um bedarfsgerechte Erkenntnisse für erfolgreiche Geschäftsentscheidungen zu gewinnen.
Herausforderungen mit Datenvirtualisierungssoftware
Softwarelösungen können mit ihren eigenen Herausforderungen einhergehen. Bei der Datenvirtualisierung ist es entscheidend, dass diejenigen, die mit Unternehmensdaten interagieren, diese teilen und analysieren, die Lösung übernehmen. Ohne Akzeptanz riskieren Geschäftsanwender, auf alte und veraltete Daten zuzugreifen oder überhaupt keinen Zugriff auf Daten zu haben.
Benutzerakzeptanz: Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengesteuertes Unternehmen zu verwandeln. Besonders in etablierten Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, den Mitarbeitern Analysetools aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie z. B. Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysesoftware verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn jedoch Manager und Führungskräfte sicherstellen, dass Analysetools im Alltag eines Mitarbeiters notwendig sind, werden die Akzeptanzraten steigen.
Datenorganisation: Big-Data-Lösungen sind nur so gut wie die Daten, die sie konsumieren. Um das Beste aus dem Tool herauszuholen, müssen diese Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data Warehouse erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichert. Unternehmen müssen möglicherweise auch eine dedizierte Datenvorbereitungssoftware erwerben, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verbunden und sauber sind, damit die Virtualisierungslösung sie auf die richtige Weise konsumieren kann. Dies erfordert oft einen erfahrenen Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist.
Datensicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die korrekten Daten sehen, um strenge Datensicherheit zu gewährleisten. Effektive Analyselösungen sollten Sicherheitsoptionen bieten, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen, basierend auf ihrer Sicherheitsfreigabe oder ihrem Dienstalter.
Welche Unternehmen sollten Datenvirtualisierungssoftware kaufen?
Unternehmen aus verschiedenen Branchen können von dieser Technologie profitieren.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen werden große Mengen an Daten produziert, wie z. B. Patientenakten, klinische Studiendaten und mehr. Darüber hinaus ist der Prozess der Medikamentenentwicklung besonders kostspielig und zeitaufwändig, weshalb Gesundheitsorganisationen Datenvirtualisierungssoftware verwenden, um den Prozess zu beschleunigen, indem sie Daten aus früheren Studien, Forschungspapieren und mehr nutzen. Es sollte beachtet werden, dass Datenschutzbedenken, die im Gesundheitswesen auftreten, auch bei der Implementierung dieser Lösungen relevant bleiben.
Mit Datenvirtualisierung können sie besser auf ihre Daten zugreifen, was Gesundheitsorganisationen hilft, effektiv und effizient zu innovieren. Manchmal wird diese Technologie mit synthetischer Datensoftware kombiniert, die es Organisationen ermöglicht, synthetische Daten zu teilen und zu verwenden, ohne Compliance-Bedenken oder die Offenlegung persönlicher Daten.
Einzelhandel: Im Einzelhandel, insbesondere im E-Commerce, ist Personalisierung wichtig. Top-Einzelhändler erkennen die Bedeutung der Datenvirtualisierung, um auf kundenbezogene Daten aus umfangreichen und unterschiedlichen Systemen zuzugreifen. Mit der richtigen Software können diese Unternehmen beginnen, ihre Daten zu ordnen und diese Daten in Datenwissenschafts- und maschinellen Lernplattformen sowie in Analyseplattformen zu integrieren.
Finanzen: Der Einsatz von Daten im Finanzdienstleistungssektor kann erhebliche Gewinne bringen, z. B. für Banken, die sie für alles von der Verarbeitung kreditbezogener Daten bis hin zur Verteilung von Identifikationsdaten nutzen können. Mit dieser Software können Datenteams auf Unternehmensdaten zugreifen und diese verarbeiten und sowohl in interne als auch externe Anwendungen einbinden.
Wie kauft man Datenvirtualisierungssoftware
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Datenvirtualisierungssoftware
Beim Bewerten von Tools müssen Käufer bedenken, dass es notwendig sein kann, Softwareoptionen im Laufe der Zeit neu zu bewerten, wenn das Unternehmen und seine Daten skalieren. Daher ist es, wenn möglich, am besten, skalierbare Lösungen in Betracht zu ziehen, die je nach Datenmenge und Nutzung unterschiedliche Optionen oder Stufen bieten. Außerdem sollte man sicherstellen, dass die heterogenen Datenquellen in ihrer Organisation berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass das Produkt mit ihnen integriert ist.
Darüber hinaus ist es wichtig, den Anwendungsfall zu berücksichtigen. Wenn ein Unternehmen einen operativen Anwendungsfall in Betracht zieht, könnte eine weniger funktionsreiche traditionelle Plattform ausreichen. Wenn man jedoch plant, die Software für Analyse-Workloads zu verwenden, die datenmäßig vielfältiger sein können, könnte es ratsam sein, robustere Lösungen in Betracht zu ziehen, die autonomes Leistungsmanagement unterstützen können.
Vergleich von Datenvirtualisierungssoftware-Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Um die Software zu bewerten, können Käufer damit beginnen, alle relevanten Datenquellen, Systeme und Datennutzungen aufzuschreiben. Mit diesen Informationen wird es einfacher sein, zu beurteilen, ob sie von einem bestimmten Produkt unterstützt werden. Unternehmen müssen darauf achten, ob ein Anbieter verschiedene Datentypen unterstützt, wie z. B. dateibasierte, relationale, API-basierte usw. Auch die Berücksichtigung der Entwicklungsumgebung ist entscheidend – ob das Produkt es ermöglicht, virtuelle Datenansichten oder semantische Modelle zu entwerfen und ob sie webbasierte Designumgebungen unterstützen, zum Beispiel.
Erstellen Sie eine Shortlist
Mit einer Matrix des Datenökosystems und der Anforderungen des Unternehmens im Vergleich zu den Fähigkeiten der Produkte, die durch die verifizierten Funktionen von G2 erleichtert werden können, kann ein Unternehmen bestimmen, wo die größte Überlappung besteht. Das Ideal ist, dass es eine vollständige Überlappung gibt (d. h. die Software kann alles unterstützen, was das Unternehmen erreichen möchte). Wenn es keine vollständige Überlappung gibt, wird empfohlen, zu versuchen, eine Lösung zu finden, die am besten passt und im Budget liegt.
Führen Sie Demos durch
Vor dem Kauf zu testen ist entscheidend. Käufer müssen Datenvirtualisierungsprodukte ausprobieren und sehen, wie sie aussehen und sich anfühlen. Man sollte notieren, wie schnell es funktioniert, ob Datenabfragen wie erwartet funktionieren und mehr. Es ist auch wichtig, Fragen zu stellen und Funktionen anzufordern, wenn sie noch nicht vorhanden sind.
Auswahl der Datenvirtualisierungssoftware
Wählen Sie ein Auswahlteam
Mehrere Interessengruppen sollten am Kaufprozess beteiligt sein, einschließlich derjenigen, die mit den Geschäftsdaten interagieren, sowie Datenanalysten und Datenbankadministratoren, die mit der Datenorganisation und der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten beauftragt sind. Diese Personen werden alle unterschiedliche Perspektiven haben und nützliche Einblicke in den Kaufprozess bieten.
Verhandlung
Wie bei jeder Softwarekategorie ist der Preis oft flexibel und sollte hinterfragt werden. Käufer können andere Preise und Angebote erwähnen, um einen fairen Preis zu erhalten. Verhandlungen können um Faktoren wie Vertragslänge, Anzahl der Benutzer und mehr stattfinden. Es wird empfohlen, sich mit den Auswirkungen dieser Faktoren auseinanderzusetzen, um einen fairen Preis zu erhalten.
Endgültige Entscheidung
In größeren Organisationen würde die endgültige Entscheidung wahrscheinlich vom Chief Information Officer (CIO) getroffen. In kleineren Organisationen könnte es der Chief Technology Officer (CTO) oder sogar das Datenanalyseteam sein, abhängig vom Anwendungsfall.
Trends in der Datenvirtualisierungssoftware
Cloud-Computing
Mit der Möglichkeit, Daten in entfernten Servern zu speichern und einfach darauf zuzugreifen, können sich Unternehmen weniger auf den Aufbau von Infrastruktur und mehr auf ihre Daten konzentrieren, sowohl in Bezug darauf, wie man Erkenntnisse daraus gewinnt, als auch um deren Qualität sicherzustellen. Mit dem Umzug in die Cloud haben Unternehmen leichteren Zugang zu ihren Daten, aber auch mehr Orte, an denen ihre Daten sein können. Dies macht das Datenmanagement noch wichtiger.
Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten
Wie bereits erwähnt, werden Daten in einem schnellen Tempo produziert. Darüber hinaus sind die Datentypen nicht alle von einer Sorte. Einzelne Unternehmen könnten eine Vielzahl von Datentypen produzieren, von Sensordaten und IoT-Geräten bis hin zu Ereignisprotokollen und Klickströmen. Daher müssen die Werkzeuge, die benötigt werden, um diese Daten zu verarbeiten und zu verteilen, in der Lage sein, diese Last auf eine skalierbare, kosteneffiziente und effektive Weise zu bewältigen. Fortschritte in KI-Techniken, wie maschinelles Lernen, helfen, dies besser handhabbar zu machen.
