Datenföderation: Idiotensicherer Leitfaden zur Datenverwaltung

Unternehmen verwalten eine Vielzahl von Daten, um ihre Abläufe effektiv zu steuern.

Sie sammeln und speichern verschiedene Datentypen wie Big Data, strukturierte oder unstrukturierte Daten und mehr. Mit dem Wachstum der Unternehmen wächst auch die Größe ihres Datenspeichers und damit die Silos innerhalb dieser.

In großen Organisationen sind Daten oft über Abteilungen hinweg isoliert, was es schwierig macht, einen Gesamtüberblick zu erhalten, während wichtige Geschäftsentscheidungen getroffen werden. Datenföderation beseitigt dieses Problem und ermöglicht den Zugriff auf alle Daten von einem einzigen Standort aus. Viele Organisationen implementieren Datenföderation durch Datenvirtualisierungssoftware , um nahtlosen Zugriff auf ihre verteilten heterogenen Daten zu erhalten.

Einfach ausgedrückt, ermöglicht die Datenföderation den Benutzern den Zugriff auf Daten von einem Ort aus. Sie müssen nicht zu separaten Datenbanken gehen und basierend auf ihrem Datentyp und Modell abfragen. Sie können einfach auf das Datenföderationssystem zugreifen.

Lassen Sie uns dies mit einem einfachen Beispiel verstehen. Betrachten Sie die Föderation der Staaten in den USA. Alle Staaten haben unterschiedliche Regeln und Vorschriften. Dennoch funktioniert die Föderation als ein Land, das von gemeinsamen Bundesgesetzen regiert wird. Ähnlich verhält es sich mit Organisationen mit mehreren Datenbanken (ERP, CRM und Data Lake), die unterschiedliche Datenmodelle haben, und die Datenföderation bringt sie unter einem Dach zusammen, sodass Benutzer ihre Daten von einem Ort aus anzeigen und darauf zugreifen können.

Datenföderationstechnologie hilft Unternehmen, diese Herausforderungen im Zusammenhang mit der Speicherung und dem Abrufen von Rohdaten zu bewältigen. Sie integriert alle Daten virtuell in einem Standardmodell und erfordert keine separate Speicherhardware, was Geld und Zeit spart.

Einige Organisationen verwenden Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL), um eine Kopie der in verschiedenen Datenbanken gespeicherten Daten zu erstellen und dann in ihrem Data Warehouse zu speichern. Dies ist keine neue Praxis. Aber wenn es einen Fehler oder eine Verzögerung beim Extrahieren von Daten aus einer Datenbank gibt, wird sich dies auf den ETL-Prozess auswirken und ihn zu einer zeitaufwändigen und ressourcenintensiven Methode machen.

Datenföderation in Organisationen

Organisationen haben mehrere Datenbanken, um Daten zu speichern und zu verwalten. Die meisten dieser Informationen sind über die Organisation hinweg isoliert, basierend auf dem System oder den Anwendungen, die sie verwenden.

Unternehmen, die riesige Datenmengen verwalten, müssen Datenintegrationstechniken einrichten, um Informationen schnell anzuzeigen und darauf zuzugreifen. Datenföderation ist eine solche Technik, die alle Unternehmensdaten zusammenbringt, ohne separate Speicherhardware.

Die Kontrolle über einzelne Datenbanken liegt bei den jeweiligen Abteilungen in der Datenföderation, was ihnen ermöglicht, die Datenqualität und -genauigkeit zu erhalten. Dies ermöglicht es ihnen auch, die politische Zustimmung aller beteiligten Stakeholder bei der Einführung und Implementierung zu erhalten.

Datenföderation hilft Benutzern, genaue Berichte zu erhalten, die den Entscheidungsprozess im Unternehmen unterstützen. Organisationen verwenden häufig Datenföderation und Data-Warehousing-Strategien in ihrer Datenmanagementstrategie, abhängig vom Datenvolumen und der Rechenkapazität.

Wenn beide zusammen verwendet werden, entsteht ein nahtloser Prozess zur Speicherung und zum Zugriff auf Daten. Data Warehouse adressiert die Herausforderungen oder Schwächen der Datenföderation, und beide zusammen bieten eine ideale Lösung für häufige Probleme im Datenmanagement von Unternehmen.

Datenvirtualisierung vs. Datenföderation vs. Datenkonsolidierung

Datenföderation kann als Teil des Datenvirtualisierungs Rahmens betrachtet werden. Datenföderation und Virtualisierung reiften gleichzeitig, aber letztere gewann an Wert mit zusätzlichen Funktionen, Anwendungen und Funktionalitäten.

Obwohl Datenföderation ein Bestandteil des Datenvirtualisierungsrahmens ist, sind sie nicht unbedingt ähnlich.

Datenvirtualisierung ist ein Ansatz zur Datenverwaltung, der eine logische Extraktionsschicht erstellt. Es ermöglicht Benutzern, auf verschiedene Datensätze zuzugreifen und diese zu ändern, ohne sich um technische Details kümmern zu müssen, wie z.B. wie die Daten im Quellsystem formatiert sind oder wo sie gespeichert sind.

Datenvirtualisierung repliziert oder konvertiert keine verteilten Daten in ein gemeinsames Modell. Es hilft einem Benutzer, sich mit den benötigten Daten zu verbinden und liefert sie in Echtzeit. Datenvirtualisierung ermöglicht es Unternehmen auch, eine Reihe von Analysen wie prädiktive, visuelle und Streaming-Analysen auf die neuesten Datenaktualisierungen anzuwenden.

Auf der anderen Seite konvertiert die Datenföderation verschiedene Daten in ein gemeinsames Modell und bietet eine einzige Datenquelle für Front-End-Anwendungen, um auf verteilte Daten zuzugreifen.

Datenvirtualisierung und Datenföderation sind Möglichkeiten, Daten zu integrieren, was es einfacher macht, dass Front-End-Anwendungen darauf zugreifen können.

Datenkonsolidierung hingegen bedeutet, alle in mehreren Systemen gespeicherten Daten in ein einziges Repository zu bringen, auf das Unternehmen zugreifen können, um strategische und operative Entscheidungen zu treffen. Dieser Ansatz wird hauptsächlich im Data Warehousing und in Data Lakes verwendet.

Datenkonsolidierung stützt sich stark auf den ETL-Prozess. Daten werden aus mehreren Systemen extrahiert, umgewandelt, um dem gemeinsamen Datenmodell zu entsprechen, und dann in ein Data Warehouse geladen. Dieser Ansatz ermöglicht eine Hochgeschwindigkeitsanalyse, da er die Datenvorverarbeitung umfasst. Dennoch erhalten Sie keine Echtzeiteinblicke aus dem Data Warehouse, da es alte Informationen verwendet.

Im Gegensatz zur Datenkonsolidierung bringt die Datenföderation nicht alle Daten in ein Repository, sondern integriert die Daten virtuell und bietet eine einheitliche Ansicht mit Virtualisierung.

Herausforderungen der Datenföderation

Datenföderation stellt einige Herausforderungen für Benutzer dar. Diese Software ist je nach Komplexität der Architektur kostspielig zu implementieren.

Es gibt verschiedene andere Herausforderungen der Datenföderation, darunter:

• Unzureichende Bereinigung komplexer Daten: Obwohl Datenföderationslösungen Daten feinabstimmen und bereinigen, entsteht die Herausforderung beim Umgang mit zu inkonsistenten oder problematischen Daten. Ihre Daten sollten im relationalen oder XML-Format vorliegen, um die Datenföderation zu implementieren; andernfalls wäre es schwierig, komplizierte Datenbanken zu integrieren.
• Fehlende historische Daten: Datenföderation berichtet über die neuesten Daten und speichert keine historischen Daten in irgendeiner Form, was es schwierig macht, Fehler zu verfolgen, zu erkennen und zu beheben. Sie benötigen ein physisches Datenspeichersystem, um historische Daten zu speichern.
• Anforderung an Rechenleistung: Wenn Ihre Systeme mit maximaler Kapazität laufen, müssen Sie Ihre Systeme aufrüsten, um die Datenföderation auszuführen und sicherzustellen, dass sie keine wesentlichen Datenverarbeitungsaufgaben beeinträchtigt.

Abgesehen davon müssen Sie sicherstellen, dass Sie eine umfassende Governance in Bezug auf den Datenbesitz haben. Es ist besser zu überprüfen, ob Sie die Unterstützung aller Stakeholder haben, bevor Sie den Implementierungsprozess starten, da dies Zusammenarbeit und Koordination über Teams hinweg erfordert.

Vorteile der Datenföderation

Mit dem wachsenden Fokus von Organisationen auf die Schaffung einer benutzerfreundlichen Datenzugriffslösung und der Beseitigung von Datensilos hat die Datenföderation in den letzten zehn Jahren an Popularität gewonnen.

Datenföderation bietet Organisationen mehrere Vorteile, darunter:

• Keine zusätzlichen Speicheranforderungen: Datenföderationssoftware kopiert keine Daten aus einzelnen Datenbanken in ein Repository. Da die Datenintegration virtuell erfolgt, müssen Sie keinen separaten Speicherplatz oder Hardware zuweisen.
• Schnellerer Zugriff auf Daten: Datenföderation bietet eine einzige Quelle, um auf alle Daten zuzugreifen. Es beseitigt den Aufwand, Abfragen in einzelnen Datenbanken zu stellen, um das zu erhalten, was Sie benötigen, indem es eine einzige Plattform bietet, die es Ihnen ermöglicht, nahtlos auf Daten zuzugreifen und Zeit zu sparen.
• Benutzerfreundlichkeit: Datenföderationstools erfordern nicht, dass Sie Kenntnisse in verschiedenen Programmiersprachen besitzen. Sie benötigen nur minimale Programmierkenntnisse, um Abfragen zu stellen und auf die Daten zuzugreifen.
• Günstigere Option mit minimalem Risiko: Da die Datenföderation keine separate Kopie der Daten erstellt, verhindert sie, dass Sie Geld für teure Speicherhardware ausgeben. Gleichzeitig minimiert sie das Risiko eines Datenverlusts, da keine physische Datenbewegung stattfindet.
• Erleichtert die Rolle des Datenwissenschaftlers: Datenföderation kümmert sich um die Datenbereinigung, was es Datenwissenschaftlern erleichtert, genaue und konsistente Daten zu verwenden und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.
• Verwendung genauer Daten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen: Datenföderation ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus Berichten über die neuesten Daten zu gewinnen. Es ermöglicht Geschäftsanwendern, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen, ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu benötigen, und diese für Business Intelligence sowie zur strategischen und operativen Entscheidungsfindung für ihre Organisation zu nutzen.

Datenföderation: häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was sind föderierte Datenbanken?

Föderierte Datenbanken sind Systeme, in denen mehrere Datenbanken als eine einzige Einheit fungieren und es Benutzern ermöglichen, auf heterogene Daten auf einheitliche Weise zuzugreifen.

Was ist der Unterschied zwischen Datenintegration und Datenföderation?

Datenintegration bietet sinnvolle Beziehungen zwischen Daten, die an mehreren Orten gespeichert sind, indem alle Daten aus verschiedenen Quellen repliziert und eine einzige Plattform bereitgestellt wird, um darauf zuzugreifen. Im Gegensatz dazu repliziert die Datenföderation keine Daten, sondern erstellt virtuell ein einziges Datenmodell und ermöglicht den Zugriff auf Daten, die in verschiedenen Systemen gespeichert sind, von einer einzigen Plattform aus.

Was sind Beispiele für Datenföderation?

Eine Unternehmensinformationsintegration (EII) ist ein Beispiel für Datenföderationstechnologie. Sie bietet eine universelle Datenzugriffsschicht, die es Benutzern ermöglicht, verteilte Datenquellen anzuzeigen.

Was ist eine föderierte Datenquelle?

Eine föderierte Datenquelle integriert mehrere Quellen und bietet Zugriff mit einer föderierten Abfrage.

Was sind föderierte Modelle?

Föderierte Modelle sind standardisierte Datenmodelle, die Daten aus verschiedenen DBMS-Plattformen beziehen und einen zentralisierten virtuellen Standort der Daten aufrechterhalten. Dies bietet dem Frontend eine frische Datenversorgung, und wenn während der Datenübertragung etwas schiefgeht, wird nur ein Teil des Modells überprüft und behoben, ohne die Daten an anderen Standorten zu beeinträchtigen. Es ist Teil eines Datenvirtualisierungsrahmens.

Daten sind nicht wartungsintensiv, sondern selbstwartend.

Mit einem Datenföderationssystem, das neben einem Data Warehouse und anderen Integrationslösungen arbeitet, können Sie in Ihrer Organisation nahtlosen Datenzugriff bereitstellen. Der Nachteil der Datenföderation wird durch die Vorteile von Data Warehouses ausgeglichen, die eine ideale Lösung für Datenbankprobleme darstellen.

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