# Beste Datenvirtualisierungssoftware - Seite 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Datenvirtualisierungssoftware wird von Teams verwendet, um agile Datenlagerungs-, Abruf- und Integrationsprozesse durch die Verwendung virtueller Datenschichten zu erleichtern. Um in die Kategorie der Datenvirtualisierung aufgenommen zu werden, muss ein Produkt: - Daten durch eine virtualisierte Schicht abstrahieren - Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren - Datenabruf und -manipulation erleichtern ## How Many Datenvirtualisierungssoftware Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 37 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.39/5 - **New Reviews This Quarter**: 19 - **Buyer Segments**: Unternehmen mittlerer Größe 42% │ Kleinunternehmen 35% │ Unternehmen 23% - **Top Trending Product**: Querona (+0.138) *Last updated: May 21, 2026* ## How Does G2 Rank Datenvirtualisierungssoftware Products? **Warum Sie den Software-Rankings von G2 vertrauen können:** - 30 Analysten und Datenexperten - 2,000+ Authentische Bewertungen - 37+ Produkte - Unvoreingenommene Rankings Die Software-Rankings von G2 basieren auf verifizierten Benutzerbewertungen, strenger Moderation und einer konsistenten Forschungsmethodik, die von einem Team von Analysten und Datenexperten gepflegt wird. Jedes Produkt wird nach denselben transparenten Kriterien gemessen, ohne bezahlte Platzierung oder Einflussnahme durch Anbieter. Während Bewertungen reale Benutzererfahrungen widerspiegeln, die subjektiv sein können, bieten sie wertvolle Einblicke, wie Software in den Händen von Fachleuten funktioniert. Zusammen bilden diese Eingaben den G2 Score, eine standardisierte Methode, um Tools innerhalb jeder Kategorie zu vergleichen. ## Which Datenvirtualisierungssoftware Is Best for Your Use Case? - **Führer:** [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) - **Höchste Leistung:** [Accelario](https://www.g2.com/de/products/accelario-accelario/reviews) - **Am einfachsten zu bedienen:** [Denodo](https://www.g2.com/de/products/denodo/reviews) - **Top-Trending:** [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) - **Beste kostenlose Software:** [AWS Glue](https://www.g2.com/de/products/aws-glue/reviews) --- **Sponsored** ### CData Connect AI CData Connect AI ist die erste verwaltete MCP-Plattform, die für Enterprise AI entwickelt wurde. Sie bietet Live-Zugriff auf Hunderte von Datenquellen – Datenbanken, SaaS-Apps, ERPs und APIs – über eine standardisierte relationale Schnittstelle. Sie schließt drei kritische Lücken: Konnektivität mit Echtzeit-Datenzugriff vor Ort und vollständigen Lese-/Schreibfähigkeiten; Kontext durch semantische Intelligenz, damit AI Ihre Geschäftstermine und Datenbeziehungen versteht; und Kontrolle durch Passthrough-Authentifizierung, Prüfpfade und Richtliniendurchsetzung. Das Ergebnis ist AI, die auf Unternehmensdaten sicher, genau und in großem Maßstab agieren kann. 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Die semantische Layer-Plattform des Unternehmens vereinfacht, beschleunigt und erweitert die Business-Intelligence- und Data-Science-Fähigkeiten für Unternehmenskunden in allen Branchen. Funktionen: -Design-Canvas: AtScales Design-Canvas verbindet sich visuell und intuitiv mit beliebigen Daten. -Autonomes Data Engineering—Just-in-time-Abfrageoptimierung, die die Bedürfnisse des Datenkonsumenten antizipiert. -Universelle Semantische Schicht—Ein Arbeitsbereich mit einem Design-Canvas für Ihre Datenkonsumenten, um geschäftliche Bedeutungen zu definieren und eine einzige Quelle der Wahrheit zu erhalten. -Sicherheit & Datenverwaltung—Zentralisierte Sicherheitsrichtlinie zur Dezentralisierung des Zugriffs unter Verwendung der Prinzipien von Zero Trust. -Virtueller Würfelkatalog—Ein Zugang zu Daten, der leicht auffindbar und reibungslos ist—und täglich in großem Umfang genutzt werden kann. Vorteile: -Keine Datenbewegung: AtScale ist unabhängig von Datenplattformen und Datenstandorten, sei es vor Ort oder in der Cloud, in einem Data Lake oder einem Data Warehouse. -Automatische „intelligente“ Aggregaterstellung: Die intelligenten Aggregate von AtScale passen sich dem Datenmodell und seiner Nutzung an, automatisieren die erforderlichen Datenengineering-Aufgaben zur Unterstützung dieser Aktivitäten und verkürzen die benötigte Zeit von Wochen auf Stunden. -Verwenden Sie Ihre vorhandenen BI- und AI-Tools: AtScale bietet Zugriff auf Live-Daten auf atomarer Ebene, ohne dass der Benutzer verstehen muss, wo oder wie er auf die Daten zugreifen kann, sodass Sie Ihre bevorzugten Tools weiterhin verwenden können. -Keine Extrakte oder Schatten-IT mehr: AtScale eliminiert die Notwendigkeit von Extrakten mit einer einzigen, konsistenten, verwalteten Ansicht von Live-Daten, unabhängig davon, welche BI- und AI-Tools verwendet werden. -Daten-als-ein-Service: AtScale ermöglicht es, Metadaten einmal zu erstellen, mit zentral definierten Geschäftsregeln und Berechnungen, und Datenressourcen als Service bereitzustellen. -Datenplattform-Portabilität: In AtScale erstellte Modelle sind portabel, ohne dass sie für verschiedene Plattformen neu erstellt werden müssen. AtScale kann problemlos auf neue Datenplattformen umgestellt werden, was die Migration für Geschäftsanwender nahtlos macht. -Schnellere Zeit bis zur Erkenntnis: AtScale verkürzt die Zeit bis zur Erkenntnis von Wochen und Monaten auf Minuten und Stunden. AtScale-Virtual-Modelle können in kürzester Zeit erstellt und bereitgestellt werden, ohne ETL oder Datenengineering. -Zukunftssichere Ihre Datenarchitektur: AtScale verringert die Komplexität der Integration von Datenplattformen und Analysetools und macht Cloud-, Hybrid-Cloud- und Multi-Cloud-Datenarchitekturen ohne Kompromisse bei Leistung, Sicherheit, Agilität oder bestehenden Governance- und Sicherheitsrichtlinien zur Realität. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate AtScale?** - **Datensicherheit:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Orchestrierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Anwendungsleistung:** 9.2/10 (Category avg: 8.6/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind AtScale?** - **Verkäufer:** [AtScale](https://www.g2.com/de/sellers/atscale) - **Gründungsjahr:** 2013 - **Hauptsitz:** Boston, Massachusetts, United States - **Twitter:** @AtScale (1,109 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/atscale-inc-/ (128 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Kleinunternehmen ### 2. [FST Network- Logic Operating Centre](https://www.g2.com/de/products/fst-network-logic-operating-centre/reviews) FST Network zielt darauf ab, die Datenlandschaft zu revolutionieren, indem es die weltweit erste cloud-native und serverlose Daten-Mesh-Plattform schafft. Das Logic Operating Centre (LOC) ist voll in der Lage, Ihre Daten mit einfach zu implementierenden Datenpipelines zu „produktisieren“ und zu „eventifizieren“, die alles in Ihrer Organisation nahtlos verbinden und agile, zugängliche und vertrauenswürdige Geschäftseinblicke bieten. Das Datenzeitalter verändert sich ständig und das Rennen ist härter denn je - aber wir sind da, um Ihnen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate FST Network- Logic Operating Centre?** - **Datensicherheit:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Orchestrierung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Anwendungsleistung:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Einfache Bedienung:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind FST Network- Logic Operating Centre?** - **Verkäufer:** [FST NETWORK](https://www.g2.com/de/sellers/fst-network) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Singapore, SG - **Twitter:** @FSTNetworkTW (4,160 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/fstnetwork/ (14 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 60% Kleinunternehmen, 40% Unternehmen mittlerer Größe ### 3. [Spectrum Data Federation](https://www.g2.com/de/products/spectrum-data-federation/reviews) Spectrum Data Federation ermöglicht den Zugriff auf, die Integration, Virtualisierung und Synchronisierung von Daten aus einer Vielzahl von Anwendungen und Systemen für effektivere Business Intelligence, Analysen, Kundenerfahrung und operative Effizienz. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Spectrum Data Federation?** - **Datensicherheit:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Orchestrierung:** 6.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Anwendungsleistung:** 6.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Spectrum Data Federation?** - **Verkäufer:** [Precisely](https://www.g2.com/de/sellers/precisely-0b25c016-ffa5-4f51-9d9e-fcbc9f54cc55) - **Hauptsitz:** Burlington, Massachusetts - **Twitter:** @PreciselyData (3,967 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/64863146/ (2,962 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 4. [Spotfire Analytics](https://www.g2.com/de/products/spotfire-analytics/reviews) Spotfire® ist eine visuelle Datenwissenschaftsplattform, die entwickelt wurde, um Organisationen dabei zu helfen, komplexe, branchenspezifische Herausforderungen durch effektive Nutzung von Daten zu bewältigen. Diese Lösung bietet eine Reihe flexibler Verpackungsoptionen, die auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Teams in verschiedenen Phasen ihrer visuellen Datenwissenschaftsreise zugeschnitten sind. Verwandeln Sie Rohdaten in Echtzeitentscheidungen mit leistungsstarken, interaktiven visuellen Analysen mit Spotfire® Analytics. Spotfire Analytics ist für geschäftliche Agilität konzipiert und ermöglicht es jedem Benutzer, Daten visuell zu erkunden, Muster schnell zu erkennen und fundierte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Als Self-Service-Lösung für visuelle Datenwissenschaft befähigt es Teams in verschiedenen Rollen und Abteilungen, schnell umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen, die Wirkung zeigen. Mit seinen No-Code-Interaktiven Dashboards und reichhaltigen visuellen Erkundungsmöglichkeiten verbindet Spotfire Analytics nativ Hunderte von Cloud-, On-Premises- und Echtzeit-Datenquellen. Eingebaute Geoanalysen erweitern die Analyseleistung mit mehrschichtiger Kartierung und nahtloser Integration räumlicher Daten, während Datenaufbereitung und -transformation direkt innerhalb der visuellen Oberfläche durchgeführt werden können, was es einfach macht, Daten zu bereinigen, zu formen und zu mischen, während Sie analysieren. KI-gestützte Empfehlungen und Anomalieerkennung helfen, verborgene Muster aufzudecken, die bedeutendsten Visualisierungen vorzuschlagen und den Weg zur Entdeckung zu beschleunigen. Anpassbare Visualisierungen, Workflows und eine intuitive Benutzeroberfläche sorgen dafür, dass Erkenntnisse nicht nur einfacher zu erstellen, sondern auch einfacher zu teilen sind. Mit nahtlosen Kollaborationsfunktionen ermöglicht Spotfire Analytics Teams, zusammenzuarbeiten, sich auf Erkenntnisse abzustimmen und entschlossen zu handeln. Ob das Ziel darin besteht, Trends zu analysieren, Anomalien zu erkennen oder ortsbezogene Intelligenz freizuschalten, Spotfire Analytics liefert die Geschwindigkeit, Flexibilität und Tiefe, die benötigt werden, um klügere Entscheidungen mit Zuversicht zu treffen. Erkunden und verstehen Sie Ihre Daten visuell, entdecken Sie verborgene Erkenntnisse und erstellen Sie leistungsstarke Analyseanwendungen - alles ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Spotfire Analytics kombiniert fortschrittliche interaktive Visualisierungen und intuitive Datenaufbereitung in einer Umgebung. Verbinden Sie sich mit Hunderten von Datenquellen, von Dateien bis hin zu Echtzeit-Streaming-Daten, und transformieren Sie unordentliche Daten direkt innerhalb Ihrer Visualisierungen. Eingebaute KI-Empfehlungen helfen Ihnen, Muster, Anomalien und Trends schneller zu finden. Mit flexiblen Visualisierungen, räumlichen Analysen und benutzerdefinierten Anwendungen kann jeder Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse in Minuten verwandeln. Entwickelt für geschäftliche Agilität, befähigt Spotfire Analytics jeden Benutzer, Ergebnisse sicher zu erkunden, zu analysieren und zu teilen - und Fragen in Entscheidungen zu verwandeln. Am besten geeignet für: Analysten, datenaffine Fachleute und Teams, die Daten visuell mit maximaler Flexibilität erkunden und teilen möchten. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 328 **How Do G2 Users Rate Spotfire Analytics?** - **Datensicherheit:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Orchestrierung:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Anwendungsleistung:** 8.9/10 (Category avg: 8.6/10) - **Einfache Bedienung:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Spotfire Analytics?** - **Verkäufer:** [Spotfire](https://www.g2.com/de/sellers/spotfire-2d87c926-94f3-47ce-8a5d-44d930d7c744) - **Hauptsitz:** N/A - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/spotfire/ (103 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Manager - **Top Industries:** Öl & Energie, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 52% Unternehmen, 26% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are Spotfire Analytics's Pros and Cons? **Pros:** - Datenvisualisierung (15 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (15 reviews) - Einblicke (11 reviews) - Einfache Integrationen (10 reviews) - Merkmale (10 reviews) **Cons:** - Lernkurve (9 reviews) - Lernschwierigkeit (7 reviews) - Teuer (5 reviews) - Steile Lernkurve (4 reviews) - Komplexität (3 reviews) ### 5. [Trends & Technologies](https://www.g2.com/de/products/trends-technologies/reviews) Trends befähigt unsere Kunden mit technologiegestützten Geschäftsdiensten, die es ihnen ermöglichen, sich zu übertreffen. Unser breites Spektrum an Dienstleistungen, Lösungen und Produkten – von Netzwerkinfrastruktur, Virtualisierung, Speicher, Sicherheit, Cloud, Zusammenarbeit, Software-Dienstleistungen, Managed Services bis hin zu Business Analytics und Anwendungsentwicklung – bietet die richtigen Werkzeuge, damit unsere Kunden ihre Geschäftsziele erreichen und in einer sich ständig verändernden und wettbewerbsintensiven Landschaft gedeihen können. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate Trends & Technologies?** - **Datensicherheit:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Orchestrierung:** 5.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Anwendungsleistung:** 5.8/10 (Category avg: 8.6/10) - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Trends & Technologies?** - **Verkäufer:** [Trends & Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/trends-technologies) - **Gründungsjahr:** 1992 - **Hauptsitz:** Makati City, PH - **Twitter:** @_trendsph (109 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://ph.linkedin.com/company/trends (1,176 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Unternehmen, 50% Unternehmen mittlerer Größe ### 6. [Virtuoso](https://www.g2.com/de/products/openlink-software-virtuoso/reviews) Virtuoso ist ein plattformübergreifender Hybrid-Datenserver für SQL, RDF, XML und Freitext, allgemein bekannt als "Universal Server". Er bietet eine leistungsstarke plattformübergreifende und kosteneffiziente Lösung für Datenintegration, semantische Web-Präsenz, Erstellung und Bereitstellung von Webdiensten, Geschäftsprozessintegration und Content-Management. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 4 **How Do G2 Users Rate Virtuoso?** - **Datensicherheit:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Orchestrierung:** 10.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Anwendungsleistung:** 8.3/10 (Category avg: 8.6/10) - **Einfache Bedienung:** 7.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Virtuoso?** - **Verkäufer:** [OpenLink Software](https://www.g2.com/de/sellers/openlink-software) - **Gründungsjahr:** 1992 - **Hauptsitz:** Needham, US - **Twitter:** @OpenLink (1,941 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/openlink-software/ (27 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 75% Kleinunternehmen, 25% Unternehmen ### 7. [Enterprise Enabler®](https://www.g2.com/de/products/enterprise-enabler/reviews) Enterprise Enabler (EE) ist eine einzige integrierte Plattform, die es Kunden ermöglicht, Integrationen über verschiedene Modalitäten hinweg einfach zu erstellen, einschließlich ETL, EAI, ESB und Datenvirtualisierung (DV). Mit EE können Sie unterschiedliche Datenquellen für Projekte wie Webportale, BI-Dashboards und andere föderieren, transformieren und verbinden. Enterprise Enabler gibt Ihnen die Möglichkeit, Echtzeitdaten von ihren ursprünglichen Quellen zuzugreifen, zu föderieren und bereitzustellen und sie durch eine einzige Umgebung zu überprüfen, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden. Mit seiner außergewöhnlich benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche und seinem Integration Integrity Manager (IIM) können Sie Ihre Unternehmensdatenflüsse und -systeme mit keinem/minimalem benutzerdefinierten Code konfigurieren, ändern und verwalten. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 2 **How Do G2 Users Rate Enterprise Enabler®?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Enterprise Enabler®?** - **Verkäufer:** [Stone Bond Technologies](https://www.g2.com/de/sellers/stone-bond-technologies) - **Gründungsjahr:** 2002 - **Hauptsitz:** Houston, US - **Twitter:** @stonebond (1,083 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/stone-bond-technologies (17 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Kleinunternehmen ### 8. [DreamFactory](https://www.g2.com/de/products/dreamfactory/reviews) DreamFactory ist eine sichere, selbst gehostete Unternehmensplattform für den Datenzugriff, die geregelten API-Zugriff auf jede Datenquelle bietet und Unternehmensanwendungen sowie lokale LLMs mit rollenbasiertem Zugriff und Identitätsdurchleitung verbindet. Bereitstellung vor Ort, luftdicht oder in der Cloud mit integrierten Sicherheitskontrollen auf Unternehmensebene, die Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Datenschicht ohne Kompromisse geben. DreamFactory unterstützt Identitätsdurchleitung und rollenbasierten Zugriff, sodass jede Anfrage authentifiziert, autorisiert und prüfbar ist, egal wo Ihre Daten gespeichert sind oder wer darauf zugreift. Egal, ob Sie moderne Cloud-Anwendungen, Altdatenbanken oder Unternehmens-LLMs mit Ihren internen Daten verbinden, DreamFactory bietet eine einzige geregelte Schicht, die Punkt-zu-Punkt-Integrationen und ausufernde Middleware eliminiert. Teams erhalten sofortigen, sicheren Zugriff auf die benötigten Daten, ohne auf kundenspezifische Entwicklungen warten oder die Compliance opfern zu müssen. Entwickeln Sie 4x schneller, sparen Sie 70% bei neuen Projekten, beseitigen Sie Unsicherheiten im Projektmanagement, konzentrieren Sie Talente auf wirklich kritische Themen, gewinnen Sie mehr Kunden und integrieren Sie sich bei Bedarf sofort mit neuen und alten Technologien. Mit DreamFactory verbringen Ihre Ingenieurteams weniger Zeit mit dem Aufbau und der Wartung von Datenleitungen und mehr Zeit mit der Wertschöpfung. Speziell für Unternehmen entwickelt, die Kontrolle verlangen, bietet DreamFactory IT- und Sicherheitsteams volle Transparenz darüber, wie Daten abgerufen werden, von wem und aus welchen Anwendungen – alles von einer zentralen Plattform aus. Egal, ob Sie KI-Initiativen mit sicherem LLM-Zugriff auf interne Daten ermöglichen oder die Konnektivität von Altsystemen modernisieren, DreamFactory skaliert mit Ihren Anforderungen. Starten Sie eine gehostete Testversion oder sprechen Sie mit unseren Ingenieuren, um Zugriff auf eine lokale Umgebung zu erhalten. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 46 **How Do G2 Users Rate DreamFactory?** - **Einfache Bedienung:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind DreamFactory?** - **Verkäufer:** [Integrate.io](https://www.g2.com/de/sellers/integrate-io) - **Gründungsjahr:** 2012 - **Hauptsitz:** San Francisco, CA - **Twitter:** @Integrateio (4,290 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/2709076/ (25 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** CEO - **Top Industries:** Computersoftware, Informationstechnologie und Dienstleistungen - **Company Size:** 45% Kleinunternehmen, 30% Unternehmen mittlerer Größe ### 9. [Portqii](https://www.g2.com/de/products/portqii/reviews) Treten Sie in eine datengesteuerte Zukunft ohne die Einschränkungen von Datenpipelines ein. EDI, unsere Datenvirtualisierungslösung, gibt Ihnen die Möglichkeit, Segmente zu erstellen und Echtzeit-Entscheidungen zu treffen, frei von den Beschränkungen traditioneller Datensynchronisationen. Optimieren Sie Ihre Datenprozesse und stärken Sie Ihren Marketing-Technologie-Stack für eine agile und effektive Strategie. **Who Is the Company Behind Portqii?** - **Verkäufer:** [Portqii](https://www.g2.com/de/sellers/portqii-1827e172-de50-497f-8bfb-78f8c50e516e) - **Gründungsjahr:** 1996 - **Hauptsitz:** Singapore, SG - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/28597019 (31 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) ### 10. [Promethium](https://www.g2.com/de/products/promethium/reviews) Promethium liefert Self-Service-Daten im AI-Maßstab durch sein revolutionäres Instant Data Fabric™ — die erste agentische Plattform, die speziell für moderne Unternehmen entwickelt wurde. Im Gegensatz zu traditionellen Datenarchitekturen, die komplexe ETL-Pipelines und Datenbewegungen erfordern, bietet Promethium Echtzeit-Zugriff ohne Kopien auf verteilte Daten über Cloud-, On-Premises- und SaaS-Plattformen. Die 360° Context Engine der Plattform aggregiert technische und geschäftliche Metadaten, um genaue, kontextbezogene Antworten zu gewährleisten, während Mantra™, unser Data Answer Agent, es Teams ermöglicht, sofort wiederverwendbare Datenprodukte zu erstellen und zu teilen. Promethium befähigt Datenteams, 10-mal schneller auf Geschäftsfragen zu reagieren und gleichzeitig Unternehmens-Governance und Sicherheit aufrechtzuerhalten. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 13 **How Do G2 Users Rate Promethium?** - **Einfache Bedienung:** 7.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Promethium?** - **Verkäufer:** [Promethium](https://www.g2.com/de/sellers/promethium) - **Gründungsjahr:** 2018 - **Hauptsitz:** Menlo Park, US - **Twitter:** @PromethiumI (364 Twitter-Follower) - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/pm61data/ (38 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 46% Unternehmen mittlerer Größe, 31% Unternehmen #### What Are Promethium's Pros and Cons? **Pros:** - Einblicke (4 reviews) - Analytik (3 reviews) - Zusammenarbeit (2 reviews) - Datenverwaltung (2 reviews) - Datenvisualisierung (2 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Komplexe Nutzung (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Fehlende Funktionen (1 reviews) - Eingeschränkte Funktionen (1 reviews) ### 11. [VeloX Software Suite](https://www.g2.com/de/products/velox-software-suite/reviews) Velox Software Suite ermöglicht Datenmigration und Systemintegration im gesamten Unternehmen. Die Suite besteht aus zwei Anwendungen: Migration Studio (VXm) - für benutzerkontrollierte Datenmigrationen; Integration Server (VXi) - für automatisierte Datenverarbeitung und -integration. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **How Do G2 Users Rate VeloX Software Suite?** - **Einfache Bedienung:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind VeloX Software Suite?** - **Verkäufer:** [LeverX](https://www.g2.com/de/sellers/leverx) - **Gründungsjahr:** 2003 - **Hauptsitz:** Miami, FL - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/leverxglobal/ (1,638 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are VeloX Software Suite's Pros and Cons? **Pros:** - Datenvisualisierung (1 reviews) - Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Einfache Integrationen (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) - Integrationen (1 reviews) **Cons:** - Komplexität (1 reviews) - Komplexe Einrichtung (1 reviews) - Komplexe Benutzerfreundlichkeit (1 reviews) - Schwieriges Lernen (1 reviews) - Teuer (1 reviews) ### 12. [WinDocks](https://www.g2.com/de/products/windocks/reviews) Windocks durchbricht den Engpass bei Unternehmensdaten mit einer Reihe von Funktionen, darunter Datenbankvirtualisierung, Windows SQL Server Docker-Container, synthetische datenbasierte Maskierung, Datenbank-Subsetting und einzigartige codefreie und plattformnative Feature-Daten sowie eine einzige Quelle der Wahrheit. Windocks wird seit 2015 von Unternehmen auf der ganzen Welt vertraut, darunter Novartis, American Family Insurance, DoubleLine und viele mehr. Die Windocks-Software ist eine erschwingliche Lösung für kleine Unternehmen sowie für Abteilungen und Bereiche in großen Organisationen. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 3 **How Do G2 Users Rate WinDocks?** - **Einfache Bedienung:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind WinDocks?** - **Verkäufer:** [Windocks](https://www.g2.com/de/sellers/windocks) - **Gründungsjahr:** 2015 - **Hauptsitz:** Bellevue, US - **LinkedIn®-Seite:** https://www.linkedin.com/company/windocks (10 Mitarbeiter*innen auf LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Unternehmen, 33% Unternehmen mittlerer Größe #### What Are WinDocks's Pros and Cons? **Pros:** - Kundendienst (1 reviews) - Merkmale (1 reviews) - Integrationen (1 reviews) - Leistung (1 reviews) ## What Is Datenvirtualisierungssoftware? [Analysetools & Software](https://www.g2.com/de/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Datenvirtualisierungssoftware? - [ETL-Werkzeuge](https://www.g2.com/de/categories/etl-tools) - [Plattformen zur Integration von Big Data](https://www.g2.com/de/categories/big-data-integration-platforms) - [Maschinelles Lernen Datenkatalog Software](https://www.g2.com/de/categories/machine-learning-data-catalog) --- ## How Do You Choose the Right Datenvirtualisierungssoftware? ### Was Sie über Datenvirtualisierungssoftware wissen sollten ### 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](https://www.g2.com/categories/database-software). 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](https://www.g2.com/categories/data-replication) **:** 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](https://www.g2.com/categories/data-fabric): 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](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** 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](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** 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](https://www.g2.com/categories/dataops-platform) **:** 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](https://www.g2.com/categories/synthetic-data) 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.