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Fünf häufige Mythen über Datenvirtualisierung

Plattformen für Datenvirtualisierung bieten zahlreiche Kontroll- und Governance-Funktionen
Lösungen für Datenvirtualisierung schreiben Anfragen so um, dass die Verarbeitung dorthin verlagert wird, wo sich die Daten befinden

Von Otto Neuer, Regional Vice President und General Manager bei Denodo

Unternehmen verfügen über immer größere Mengen an Daten und es werden täglich mehr. Herkömmliche Datenarchitekturen kommen daher an ihre Grenzen. Die Lösung: Datenvirtualisierung – eine logische Schicht, die Unternehmensdaten über alle Systeme hinweg integriert. Doch noch immer ranken sich einige Mythen um die Datenvirtualisierung.

1. Datenvirtualisierung ist mit komplexen Abfragen auf großen Datenmengen überfordert
Hintergrund: Noch vor einigen Jahren wurde Data Federation genutzt, um auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen, ohne diese dabei zu kopieren. Allerdings wurden die Daten dabei nicht remote verarbeitet, sondern dafür in den Federation Server gezogen. Dies funktionierte nur schlecht bei der Verarbeitung großer Datenmengen oder komplexer Abfragen.

Realität: Lösungen für Datenvirtualisierung wie die Denodo Platform schreiben Anfragen so um, dass die Verarbeitung dorthin verlagert wird, wo sich die Daten befinden. Deshalb müssen große Datenmengen erst gar nicht erst durch das System bewegt werden. Zudem wird die Performance bei Abfragen für langsamere Datenquellen verbessert, indem zwischengespeicherte Daten aus dem Cache verwendet werden. Moderne Plattformen für Datenvirtualisierung sind daher durchaus in der Lage, komplexe Abfragen auf großen Datenmengen sehr schnell zu verarbeiten.

2. BI-Tools und Datenvirtualisierung sind austauschbar
Hintergrund: Business-Intelligence-Tools bieten heute Funktionen für Data Blending, also um Daten aus verschiedenen Quellen miteinander zu kombinieren, zu bearbeiten und zu analysieren sowie daraus Reports für das Business zu erstellen. Zudem verfügen manche Tools auch über Funktionen für Data Modeling.

Realität: Zwar ermöglichen BI-Tools Data Blending und Reports. Sie sind aber in ihrer Funktionalität eingeschränkt, denn jedes Tool benötigt sein eigenes semantisches Datensilo. Die Verbindung zwischen unterschiedlichen Tools ist nicht gegeben, sodass Data Blending auf das Tool eines spezifischen Anbieters ausgerichtet ist. Datenvirtualisierung ist jedoch in der Lage, Daten aus nahezu allen Quellen mit einer Vielzahl von Konsumenten und Tools in einem unternehmensweiten Data-Fabric-Layer zu verbinden.

3. Wer einen Data Lake hat, braucht Datenvirtualisierung nicht
Hintergrund: Data Lakes waren ursprünglich als Möglichkeit gedacht, um Daten, die typischerweise nicht in Datenbanken gespeichert sind, zu explorieren und nutzbar zu machen. Heute werden dort dagegen alle Unternehmensdaten gespeichert, analysiert und verarbeitet.

Realität: Data Lakes sind äußerst komplex. So sind dort häufig gar nicht alle Daten gespeichert, auch weil sich nicht alle Daten hineinkopieren lassen. Zudem verfügen Unternehmen oft über mehrere Data Lakes. Außerdem fehlt ihnen eine entscheidende Komponente, um für eine breite Anzahl an Nutzern überhaupt hilfreich zu sein – Data Delivery Services. Statt einfach auf die Daten zugreifen zu können, müssen Nutzer sie erst selbst im Data Lake finden. Datenvirtualisierung bietet dagegen Zugriff auf Daten aus Data Lakes und anderen Quellen in einer einzigen einheitlichen Schicht und hilft Nutzern mit einem Data Catalog, Daten im Data Lake zu finden und verstehen.

4. Wer ETL-Tools nutzt, braucht Datenvirtualisierung nicht
Hintergrund: Unternehmen können mithilfe von ETL-Tools Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, transformieren und dann in eine Datenbank oder ein Data Warehouse laden.

Realität: ETL-Pipelines sind fragile Strukturen – kommt beispielsweise eine neue Datenquelle hinzu, bauen Unternehmen lieber eine neue Pipeline als die bestehenden zu verändern. Das führt einerseits zu Datensilos, was es für Nutzer schwieriger macht, benötigte Daten schnell zu finden und zu verarbeiten. Andererseits führt es zu Datenduplikaten, ein durchschnittliches Unternehmen hat zwölf oder mehr Kopien seiner Daten, die verteilt in der gesamten Architektur liegen. Bei Datenvirtualisierung verbleiben die Daten dagegen dort, wo sie sind, und werden nur in einer virtuellen Schicht dargestellt. Das spart Arbeit, Zeit und Speicherplatz.

5. Datenvirtualisierung führt zu einem Kontrollverlust bei den Daten
Hintergrund: Datenvirtualisierung gibt allen Mitarbeitern Zugriff auf Unternehmensdaten, damit sie Analysen per Self-Service schnell und einfach selbst ausführen können. Damit geht aber der Überblick verloren, wer welche Daten wie nutzt. Außerdem fehlt vielen Mitarbeitern das Verständnis dafür, wie sich Anfragen auf Backend-Systeme auswirken und welche Kosten sie womöglich verursachen.

Realität: Plattformen für Datenvirtualisierung bieten zahlreiche Kontroll- und Governance-Funktionen, um den Zugang auf granularer Ebene zu regeln, für die Einschränkung von Anfragen – was beispielsweise Dauer, Prioritäten oder Zeilen im Ergebnis betrifft – und um den Umfang von Anfragen einzugrenzen, etwa durch die Nutzung von Filtern. Unternehmen können auch standardisierte, kuratierte Daten für die Analysen ihrer Mitarbeiter bereitstellen. (Denodo: ra)

eingetragen: 09.08.22
Newsletterlauf: 27.09.22

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Datenbank sollte Cloud-agnostisch sein Die IT-Branche will umweltfreundlicher werden

Fachbeiträge: Hintergrund

Künstliche Intelligenz in der Cloud
Die Giganten der Tech-Branche planen in diesem Jahr mehr als 300 Milliarden US-Dollar auszugeben, um im KI-Wettrüsten wettbewerbsfähig zu bleiben. Allein Amazon hat über 100 Milliarden US-Dollar angekündigt, während Microsoft, Alphabet und Meta jeweils weitere Dutzende Milliarden für den Bau riesiger Rechenzentren, den Ausbau von GPU-Clustern und die Sicherung ihrer Dominanz im Bereich der Cloud-basierten KI ausgeben wollen. Investitionen in dieser Größenordnung sorgen für Schlagzeilen und viele Unternehmen, die selbst dabei sind, ihre KI-Strategie zu planen, sehen sich gezwungen, ihrerseits hohe Budgets einzuplanen. Für die meisten Unternehmen ist es jedoch weder praktikabel noch notwendig, den Plänen der Hyperscaler zu folgen. IT-Führungskräfte fragen sich deshalb zurecht, was für den Einsatz der KI im Unternehmen tatsächlich benötigt wird.
Tape hat ausgedient, Public Cloud ist verzichtbar
Zwei in der Datensicherung eingesetzte Technologien stehen derzeit bei vielen Unternehmen und Behörden auf dem Prüfstand. Bei Tape sind mit der Einführung von LTO-10 die Verbindungen zu Vorgängergenerationen komplett abgeschnitten worden, was eine vollständige Migration aller Systeme und Daten notwendig macht. Die Public Cloud entpuppt sich in vielen Fällen als wesentlich teurer als angenommen und zudem bestimmen rechtlichen Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datenhoheit die Diskussion.

Fachbeiträge: Grundlagen

Beispiel für die 3-2-1-Backup-Regel
Die 3-2-1-Backup-Regel ist ein einfacher, aber wirkungsvoller Ansatz zur Datensicherung. Diese Strategie gewährleistet, dass Daten unter nahezu allen Umständen sicher und wiederherstellbar sind. Sie minimiert Risiken und maximiert die Ausfallsicherheit, indem mehrere Kopien der Daten an verschiedenen Orten aufbewahrt werden. Interessant wird das Thema jedoch, wenn Cloud-Ressourcen bzw. Cloud-Tools mieteinbezogen werden.
Cloud-Repatriierung richtig planen
Lange galt die Cloud als Endpunkt der IT-Modernisierung. Doch mit dem Aufkommen rechenintensiver KI-Workloads, neuen regulatorischen Pflichten und intransparenten Kostenmodellen stellt sich für viele Unternehmen die Frage neu: Welche Workloads gehören wirklich in die Cloud und welche besser zurück ins eigene Rechenzentrum? Dieser Leitfaden gibt Orientierung für die Rückverlagerung geschäftskritischer Anwendungen.

IT Security

Ausbau strategischer Partnerschaften
Armis, das Unternehmen für Cyber-Exposure Management und -Sicherheit, hat einen weiteren wichtigen Meilenstein bekannt gegeben: Der jährliche wiederkehrende Umsatz (ARR) hat die Marke von 300 Millionen US-Dollar überschritten - ein Wachstum von 200 auf 300 Millionen in weniger als zwölf Monaten.
Schutz für Private-Cloud-Workloads
Scale Computing gab eine strategische Partnerschaft mit Bitdefender bekannt. Ziel der Kooperation ist es, fortschrittlichen, integrierten Schutz vor Bedrohungen für private Cloud- und Edge-Umgebungen bereitzustellen. Die neue gemeinsame Lösung kombiniert die selbstheilende Automatisierung und Virtualisierungstechnologie von Scale Computing Hypercore (SC//Hypercore) mit Bitdefender GravityZone, einer führenden Endpoint-Protection-Plattform (EPP). Unternehmen profitieren dadurch von mehrschichtigem Schutz für Workloads, virtuelle Desktops und Daten - unabhängig vom Standort. Gemeinsam bieten beide Unternehmen einen klaren Weg, moderne IT-Umgebungen sicherer, einfacher und effizienter zu gestalten, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

IT Security - Angriffe & Lecks

Neue Backdoor im Einsatz
Seit Mitte 2024 beobachten die Bitdefender Labs ein neues Muster bösartiger gezielter Attacken mit dem Ziel, langfristigen Zugriff auf die Opfernetze zu erlangen. Die neuen Akteure, von Bitdefender Curly COMrades benannt, unterstützen offensichtlich russische Interessen und attackieren Unternehmen und Betreiber kritischer Infrastrukturen. Die Opfer befinden sich vor allem in Krisengebieten der aktuellen Geopolitik - darunter Justiz- und Regierungsbehörden in Georgien sowie Energieversorgungsunternehmen in Moldawien.
Attacke gegen Krypto-Währungen
Sicherheitsforscher von Check Point sind einer weiteren Attacke gegen Krypto-Währungen auf die Spur gekommen. Betrügerische Werbeanzeigen über Social Media, die sich als vermeintliche Apps und Finanzdienstleister ausgeben, sollen Nutzer in die Falle locken. Die Kampagne läuft erfolgreich, vor allem in der Europäischen Union, mit über 35000 verseuchten Werbeanzeigen.

IT Security - Fachbeiträge

Malware in Dokumenten
Die Digitalisierung des Finanzsektors und die Verarbeitung großer Mengen sensibler Daten machen Finanzdienstleister zunehmend zur Zielscheibe für Cyberkriminelle. Angreifer setzen dabei auf bewährte Methoden wie Social Engineering, Phishing oder Ransomware, um Systeme zu kompromittieren, Informationen abzugreifen, Unternehmen zu erpressen oder Betriebsstörungen zu verursachen. Besonders häufig wählen sie Angriffspfade, die sich im Arbeitsalltag etabliert haben. Mit Malware infizierte Dokumente stellen immer noch eine oft unterschätzte Bedrohung dar. Der folgende Beitrag erläutert die Gefahr, die von diesem Angriffsvektor ausgeht und wie ein mehrschichtiger Schutzansatz die Cybersicherheit im Finanzumfeld stärken kann.
Aufgaben einer DORA-Compliance lösen
Der Digital Operational Resilience Act (DORA), welcher am 17. Januar 2025 in Kraft getreten ist, betrifft nicht nur Anbieter von Finanzdiensten, sondern auch deren IT-Dienstleister: Dazu gehören sowohl Partner und Distributoren, aber auch indirekte IT-Dienstanbieter, wie die Anbieter von IT-Sicherheitsplattformen. Der Kreis der Unternehmen, für die sich aus dem Gesetz neue Hausaufgaben ergeben, ist also größer als vermutet. Für alle ist DORA aber eine Chance, die Resilienz ihrer IT-Infrastruktur gegen Cyberangriffe jetzt zu erhöhen.

IT Security - Tipps / Hintergrund / Wissen

Grenze des Risikomanagements
Mit der KI befinden wir uns an einem interessanten Wendepunkt, an dem neue Möglichkeiten Gestalt annehmen: Lebensrettende Fortschritte im Gesundheitswesen und im Transportwesen sowie die Nachbildung von Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens, wie der verstorbenen Suzanne Somers, sind keine Science-Fiction mehr. Gleichzeitig waren die Sicherheitsbedenken in Bezug auf KI noch nie so groß wie heute. Es besteht ein enormer Bedarf an mehr Bewusstsein und Schutz vor Cyberkriminellen, die in KI-Systeme und -Tools eindringen. Zwar kann KI zur Bekämpfung dieser Betrüger eingesetzt werden, doch ist ein gemischter Ansatz, bei dem herkömmliche Tools mit KI kombiniert werden, die effektivere Strategie.
Sicherheit in die Entwicklung integrieren
Der zunehmende Einsatz von KI-gestützten Tools in der Softwareentwicklung verspricht schnelleres Programmieren, weniger Routineaufgaben und eine gesteigerte Produktivität. Eine aktuelle Analyse von Armis Labs zeigt jedoch, welche Sicherheitsrisiken entstehen, wenn sich Entwickler zu stark auf KI-generierten Code verlassen - insbesondere dann, wenn manuelle Prüfungen entfallen und automatisierte Vorschläge ungeprüft übernommen werden.