Das Konzept der Datenvirtualisierung besteht in der Konsolidierung von Daten mehrerer Typen und Quellen auf einer logischen Ebene, ohne dass die Daten selbst übertragen werden. Eine spezielle Middleware ermöglicht es den Nutzern, virtuell auf die Daten zuzugreifen und sie zu analysieren, wobei sie in ihren ursprünglichen Quellen verbleiben.
Herkömmliche Ansätze zur Datenintegration umfassen dagegen in der Regel Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL), um unterschiedliche Daten in einem einzigen Repository wie einem Data Warehouse oder Data Lake zusammenzuführen. Die Daten werden aus den ursprünglichen Quellen extrahiert, in ein Format und eine Struktur umgewandelt, die für das Zielsystem geeignet sind, und schließlich in dieses System geladen.
Der Prozess der Datenvirtualisierung
Die ersten Schritte im Prozess der Datenvirtualisierung bestehen darin, eine Verbindung zu den ursprünglichen Datenquellen herzustellen und eine virtuelle Darstellung der Daten zu erzeugen. Die Erstellung einer virtuellen Metadatenschicht beschreibt die Struktur und den Speicherort der Daten, ohne die Daten selbst physisch zu kopieren. Über diese zentralisierte logische Schicht kann auf Daten, die in mehreren heterogenen Quellen gespeichert sind, praktisch von überall aus in Echtzeit zugegriffen werden.
Mit Lösungen wie digitalen Wealth-Plattformen können Wealth-Profis die auf diese Weise abgerufenen Daten in Dashboards darstellen, die an die individuellen Anforderungen der Kunden angepasst werden können. Die Nutzer können aktuelle Berichte abrufen, Daten manipulieren und erweiterte Analysen durchführen.
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Top 3 Vorteile der Datenvirtualisierung Vorteile für Vermögensverwalter
01 Zugang in Echtzeit
Für viele Anwendungsfälle von Vermögensdaten ist ETL überflüssig. Anstatt Daten physisch an einen neuen Ort zu verschieben, ermöglicht die Datenvirtualisierung den Nutzern den Zugriff auf und die Bearbeitung von Quelldaten über eine virtuelle logische Ebene in Echtzeit, was schnellere und genauere Investitionsentscheidungen und eine höhere Produktivität ermöglicht.
02 Vergleichsweise geringe Kosten
Die Implementierung der Datenvirtualisierung erfordert weniger Ressourcen und Ausgaben als der Betrieb eines separaten Speichersystems für konsolidierte Daten. Außerdem müssen virtualisierte Daten im Vergleich zum ETL-Ansatz nicht repliziert und gespeichert werden, um zugänglich zu sein. Der Replikationsprozess ist oft teuer, kann zu doppelten oder ungenauen Daten führen, die die Analyse verfälschen können, und erfordert eine ständig wachsende Speicherkapazität. Daher sind die Erkenntnisse aus virtualisierten Daten oft genauer, schneller verfügbar und kostengünstiger zu erhalten.
03 Größere Beweglichkeit
Daten, die über eine einzige virtuelle Ebene verfügbar sind, können flexibel für eine Vielzahl von Wealth-Management-Anwendungsfällen genutzt werden. Je nach Bedarf können die Benutzer beliebige Berichte und Analysen entwerfen und ausführen, ohne sich um Datenformate kümmern zu müssen. In Verbindung mit Visualisierungstools ermöglicht die Virtualisierung den Nutzern die Anzeige von Echtzeit-Vermögensdaten in leicht verständlichen Formen wie Diagrammen oder Grafiken.
Strukturierte und unstrukturierte Daten
Die Virtualisierung sowohl strukturierter Daten - die in der Regel aus Zahlen und anderen Werten aus Quellen wie Vermögenskursen bestehen - als auch unstrukturierter Daten aus Quellen wie sozialen Medien ermöglicht Vermögensverwaltern den Zugriff auf eine Vielzahl von Informationen aus einer einzigen, leicht zugänglichen Ebene, die eine einzige Wahrheitsquelle darstellt.
Herausforderungen bei der Datenvirtualisierung
Die Nutzung von Datenvirtualisierungslösungen erfordert, wie alle anderen digitalen Transformationswerkzeuge, Investitionen. Neben den Kosten für den Zugang zu einer Datenvirtualisierungslösung selbst können auch Mitarbeiterschulungen und professionelle Beratung bei der Auswahl einer Lösung erforderlich sein.
Dennoch lohnen sich solche Investitionen oft. Langfristig kann die Datenvirtualisierung einen kosteneffizienten Weg zu besseren Erkenntnissen aus mehreren Datenquellen, zentraler Datensicherheit, effektiver Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien und einem Wettbewerbsvorteil für datengetriebene Vermögensverwalter bieten.
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