Data virtualization (original) (raw)
Virtualización de datos es la integración de datos de fuentes dispersas, en distintas localizaciones y formatos, sin replicar los datos, para construir una capa de datos virtual que facilita la provisión de servicios de datos unificados para dar soporte a múltiples aplicaciones y usuarios.
| Property | Value |
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| dbo:abstract | Unter dem Begriff Datenvirtualisierung werden gewisse Ansätze im Bereich des Datenmanagements als Teilmenge der Datenintegration zusammengefasst. Diese ermöglichen es, Daten aus Quellsystemen abzufragen und zu manipulieren, ohne dass deren technische Detailinformationen – wie die Struktur der Datenquelle oder der physische Speicherort – dem abfragenden System bekannt sein müssen. Die Datenvirtualisierung kann hierbei als Alternative zum Data-Warehouse-Ansatz mit seinen ETL-Prozessen angesehen werden, bei denen die Daten aus den Quellsystemen extrahiert, transformiert und schließlich in das analytische System geladen werden. Die Daten verbleiben im Gegensatz dazu in ihren ursprünglichen Systemen, die Virtualisierungskomponente greift direkt auf diese Daten zu und stellt sie zur weiteren Manipulation oder dem Konsum durch weitere Anwendungen bereit. Um die Heterogenität der Daten (Unterschiede in Datenquellen, Format und Semantik) aufzuheben, kommen verschiedene Abstraktions- und Transformationstechniken zum Einsatz. Mögliche Vorteile dieses Ansatzes sind die Reduzierung fehlerhafter Daten und – bei entsprechendem Entwurf der Virtualisierungskomponente – eine geringere Auslastung der beteiligten Systeme. Des Weiteren besteht die Möglichkeit, Daten wieder zurück in die Quellsysteme zu schreiben. Typische Einsatzgebiete des Konzeptes und entsprechender Software bestehen in der Business Intelligence, im Bereich der serviceorientierten Architektur, im Cloud Computing, bei der Enterprise Search und dem Stammdatenmanagement. (de) Data virtualization is an approach to data management that allows an application to retrieve and manipulate data without requiring technical details about the data, such as how it is formatted at source, or where it is physically located, and can provide a single customer view (or single view of any other entity) of the overall data. Unlike the traditional extract, transform, load ("ETL") process, the data remains in place, and real-time access is given to the source system for the data. This reduces the risk of data errors, of the workload moving data around that may never be used, and it does not attempt to impose a single data model on the data (an example of heterogeneous data is a federated database system). The technology also supports the writing of transaction data updates back to the source systems. To resolve differences in source and consumer formats and semantics, various abstraction and transformation techniques are used. This concept and software is a subset of data integration and is commonly used within business intelligence, service-oriented architecture data services, cloud computing, enterprise search, and master data management. (en) Virtualización de datos es la integración de datos de fuentes dispersas, en distintas localizaciones y formatos, sin replicar los datos, para construir una capa de datos virtual que facilita la provisión de servicios de datos unificados para dar soporte a múltiples aplicaciones y usuarios. (es) |
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