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Virtual Data Warehousing: Datenverarbeitung noch effizienter

Verfasst am 09.08.2017 von Michaela Fränzer

Virtual Data Warehousing macht Datenverarbeitung noch effizienter

Die richtige und effiziente Verarbeitung von Daten ist heute wichtiger denn je, um im Zuge der technischen Erneuerung im digitalen Lead zu bleiben. Eine Möglichkeit, alle Daten gesammelt aufzubewahren, sind Data Lakes. Hier stellen wir eine noch weitreichendere Methode vor, die Leistung und Effizienz der eintreffenden Datenströme zu erhalten und äußerst flexibel in deren Verarbeitung zu sein: Virtual Data Warehouses

Was ist ein Virtual Data Warehouse?

Bereits seit den 80er Jahren sorgen Data Warehouses für eine strukturierte Ablage von Daten – damals allerdings noch in analoger Form. Heute, da Big Data große Mengen unstrukturierter Daten virtuell zuliefert, wurde das System umgestellt. Statt die eintreffenden Daten in einzelnen Silos zu lagern, führen Data Warehouses sie in einer Datenbank zusammen. Im Gegensatz zu Data Lakes legen sie diese jedoch in hierachische Dateien und Ordner. 

Seit 2014 finden Virtual Data Warehouses Verwendung in Unternehmen und nehmen mittlerweile zunehmend eine zentrale Rolle in einer traditionellen Business Intelligence-Architektur (BI) ein. So helfen sie immer dann, wenn eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden sowie eine konsolidierte Datenhaltung mit ausgeprägten ETL-Datenprozessen gefragt sind. 

Wie funktioniert Virtual Data Warehousing? 

Das Schlüsselwort lautet: Virtualisierung. Den Kern des Virtual Data Warehouses bildet die Virtualisierung der Daten – eine Technologie, mit welcher man eine physikalische Umgebung in logische Einheiten aufteilt und so die zahlreichen unterschiedlichen und meist verteilten Datenquellen durch eine integrierende Schicht von semantischen Metadaten und Logik abstrahiert. Auf dieser gemeinsamen Grundlage (Repository) beruhen künftig dann alle Anwendungen und Services. Das kann beispielsweise eine Cloud sein, in der über einfache Möglichkeiten der Datenverwaltung unterschiedlichen Nutzern Metadaten und  Zugriff auf jegliche Datenquellen bereitgestellt, diese Zugriffe orchestriert und gleichzeitig die Performance der Abfragen und sonstigen Operationen auf den virtualisierten Datenbeständen optimiert wird.

Dadurch sind sogar kleine Einheiten des Unternehmens, etwa einzelne Fachbereiche, in der Lage, bereits katalogisierte Daten aus einem Data Warehouse, aber auch Echtzeitdaten aus Sensorik, Cloud, Mobile oder Fertigung miteinander zu verbinden und somit umfassende Analysen durchzuführen. Die Analyseprozesse lassen sich durch Machine Learning sogar noch beschleunigen und individuell auf die Bedürfnisse des eigenen Unternehmens anpassen. 

Welche Vorteile bringt Virtual Data Warehousing im Unternehmen? 

Virtual Data Warehousing unterstützt nicht nur die Self-Service BI und das Umsetzen datengetriebener Lösungen, sondern auch die Arbeit der Entwickler, z.B. durch abgesicherte Sandboxes. Laut Gartner lassen sich durch die Virtualisierung der Datenquellen zahlreiche wirtschaftliche Vorteile erzielen. So ist z.B. gleichermaßen die agile Anwendungsentwicklung für Big Data- und Business-Analytics möglich. Auf dieser Grundlage ist ein Unternehmen auch bestens auf Internet of Things-, Machine Learning- und kommende technologische Neuerungen vorbereitet. Vor allem der Einsatz von Machine Learning in Unternehmen ist auf dem Vormarsch – und ein Muss, um in Zukunft seine Marktposition zu halten oder noch auszubauen, wie unsere aktuelle Studie zeigt.


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