Datenvirtualisierung

In vielen Organisationen werden Daten in Silos gespeichert, die über traditionelle Data-Warehouses, Enterprise-Anwendungen, Big-Data-Lakes, operative Datenspeicher, die Cloud und andere Quellen hinweg verteilt sind – für operative Teams eine echte Herausforderung.

Mithilfe der Datenvirtualisierung können Sie Datensilos aufbrechen und all Ihre Daten zentral abrufen, kombinieren und bereitstellen. Durch benutzerfreundliche Datenansichten ist ein einfacherer Zugriff auf Erkenntnisse ohne die zugrunde liegende IT-Komplexität möglich. Zudem lassen sich durch agiles Data Engineering Lösungen schneller umsetzen, Kosten reduzieren und topaktuelle und vollständige Informationen für das ganze Unternehmen bereitstellen.

What is Data Virtualization?

Data virtualization makes complex data simple – placing a business-friendly layer over your data – that makes it easier to find, understand, and use. Your users focus on data’s business value, while your data engineers take care of the rest.

Anwendungsszenarien

Virtuelle Datenebene

Durch die Kombination unterschiedlicher verteilter Datenquellen – etwa On-Premises oder in der Cloud – können Sie eine virtuelle Datenebene mit semantischer Konsistenz erstellen.

Logisches Data Warehouse

Verwandeln Sie Vielfalt in eine echte Chance: Nutzen Sie eine einheitliche Analyse-Datenmanagement-Architektur für unterschiedliche Datentypen, Technologien, User und Anwendungsfälle.

Ermöglichen Sie einen schnellen und sicheren Mehrwert

Data-as-a-Service

Schaffen Sie eine Datengrundlage der Enterprise-Klasse, die eine Datenintegration über Silos hinweg ermöglicht, die Aufnahme von Daten externer Datenprovider gestattet, die Komplexität verbirgt und die API-Sicherheit, -Manageability und -Governance unterstützt.

Funktionen

Datenquellen und Discovery

Zugriff auf über 300 Datenquellen wie z.B. Anwendungen, Datenbanken, Big Data, Dateien, Webservices, Streaming-Daten und Cloud
Data- und Relationship-Discovery einschließlich Profiling

Datenansichten

Erstellen Sie benutzerfreundliche Datenansichten auf Basis mehrerer Datenquellen
Unterstützung syntaktischer und semantischer Transformationen einschließlich Anreicherung

Leistungsstarke Runtime

Schnellere Abfragen dank kosten- und regelbasierter Optimierer und einer Engine für die massiv-parallele Verarbeitung (Massively Parallel Processing, MPP)
Out-of-the-Box-Unterstützung für über 15 Cache-Targets
Clustering zur Erfüllung von SLAs zur Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit

Datenkatalog für Business-Anwender

Unterstützung von Selfservice-Funktionen für Business-Anwender (sowohl virtualisierte als auch nicht virtualisierte Quellen)
Umfassende Informationen zu Datenherkunft und Verwendungsort

Sicherheit

Regelbasierte, fein abgestimmte und mehrschichtige Sicherheit bis hin auf Zellebene
Flexible Authentifizierung, Autorisierung, Verschlüsselung und Datenmaskierung

Developer-Studio

Hoch entwickeltes Studio unterstützt den gesamten Entwicklungslebenszyklus sowie agile und DataOps-Prozesse
Native Unterstützung für SQL, SQL Script, Java, XQuery und XSLT

Zugehörige Produkte