In einer Ära, in der Unternehmen mit rasant wachsenden Datenmengen aus unterschiedlichsten Quellen umgehen müssen, stoßen traditionelle Integrationsmethoden wie ETL und Data Warehouses zunehmend an ihre Grenzen. Die Zukunft liegt in der intelligenten Vernetzung, nicht im Kopieren. Datenvirtualisierung bietet hierfür eine agile, performante und zukunftsorientierte Lösung.
Was ist Datenvirtualisierung – und was macht sie so besonders?
Datenvirtualisierung ist ein Ansatz zur Datenintegration, bei dem kein physisches Kopieren von Daten erforderlich ist. Stattdessen wird eine virtuelle Datenschicht zwischen den verteilten Datenquellen und den Anwendungen eingeführt. Benutzer können so Daten aus unterschiedlichsten Quellen, SQL-Datenbanken, APIs, Cloud-Services oder Flat Files, in Echtzeit abfragen, ohne dass sie die Daten vorher physisch konsolidieren müssen.
CData Virtuality als Schlüsseltechnologie
Die Plattform CData Virtuality erlaubt genau das: Mit hunderten Konnektoren kann praktisch jede Datenquelle angebunden werden. Anwender können direkt per SQL auf diese zugreifen, Transformationen durchführen, Prozesse automatisieren und sogar replizierte Datenmodelle erstellen, um Performance zu optimieren.
Architekturüberblick von CData Virtuality
Das folgende Diagramm zeigt, wie CData Virtuality als zentrale Integrationsschicht zwischen den Datenquellen und Datenkonsumenten fungiert. Es illustriert die strukturierte Aufteilung in Raw-, Core- und Business-Layer sowie die übergeordnete Rolle von Data Governance innerhalb des CData Virtuality Servers.
Abgrenzung zu ETL, ELT und Data Warehouses
Vergleich von Datenintegrationsmethoden
Herausforderungen klassischer Datenvirtualisierung und warum Replikation ein Gamechanger ist
Zwar bietet Datenvirtualisierung viele Vorteile, doch in isolierter Form stößt sie bei leistungsintensiven oder komplexen Use Cases an Grenzen:
Weitere allgemeine Grenzen:
– Leistungsengpässe bei großen Datenmengen
– Fehlende Funktionen für Datenhistorisierung, Master Data Management oder komplexe Transformationen
– Eingeschränkte TTL-Logik bei Caching, was Systembelastungen in Peak-Zeiten erzeugen kann.
Die Lösung? Eine smarte Kombination aus Datenvirtualisierung und Replikation.
Virtuelle + Replizierte Daten = flexible Datenarchitektur
In modernen Datenarchitekturen wird nicht nur zwischen Echtzeit- und Batch-Prozessen unterschieden, sondern auch zwischen virtuellen Datenzugriffen und physischer Replikation. CData Virtuality integriert deshalb bewusst beide Ansätze:
– Virtuelle Abfragen für aktuelle, operative Einsichten
– Replizierte Datensätze (z. B. via CDC oder ETL/ELT) für analytische, historisierte oder regulierte Anforderungen
– Nutzerdefinierte Zeitpläne zur Steuerung der Last auf Quellsystemen
– Prozedurales SQL für Transformation, Cleansing und Harmonisierung
Diese hybride Architektur ermöglicht nicht nur Agilität, sondern auch Skalierbarkeit, Konsistenz und Governance, von Customer 360°-Ansätzen im Handel bis hin zu Compliance-getriebener Datenhistorisierung im Finanzsektor.
Vorteile der Datenvirtualisierung mit CData Virtuality im Überblick
- Echtzeit-Zugriff auf alle Datenquellen: ohne Kopieren
- Bis zu 80 % Kosteneinsparung durch Wegfall teurer ETL-Strecken
- Projektlaufzeiten signifikant verkürzen
- Hohe Produktivität dank Procedural SQL und Metadatenmanagement
- Self-Service-Fähigkeit für Data Fabric und Data Mesh Architekturen
- Unterstützt hybride und Multi-Cloud-Strategien
- Sofort einsetzbar: Cloud- oder On-Premises
Fazit: In einer Welt, in der Daten ständig in Bewegung sind und sich permanent verändern, ist das massenhafte Kopieren in zentrale Speicher nicht mehr zeitgemäß. Die Kombination aus Datenvirtualisierung und selektiver Replikation, wie sie CData Virtuality bietet, verbindet das Beste aus beiden Welten: Agilität und Kontrolle, Echtzeit und Historie, Skalierbarkeit und Effizienz.
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