Leitfaden zu Data Federation
Mit Data Federation können Sie auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese nutzen (als ob sie alle in einer einzigen Datenbank gespeichert wären), ohne sie dabei zu verschieben.
Mit Data Federation können Sie Daten aus mehreren Quellen anzeigen und abfragen, ohne sie physisch zu verschieben oder zusammenzuführen. Da keine doppelten Daten gespeichert werden, vermeiden Sie zusätzliche Speicherkosten und reduzieren Datenredundanzen. Indem Verbindungen zwischen Datenquellen wie CRM-Plattformen, Datenbanken und Data Warehouses geschaffen werden, vereinfacht Data Federation Analysen und Entscheidungsprozesse.
Dieser Leitfaden erklärt, wie Data Federation funktioniert und wie sie sich von der Datenintegration unterscheidet.
So funktioniert Data Federation
Data Federation vereint Daten aus verschiedenen Speichersystemen und Programmiersprachen. Der Mehrwert liegt darin, die Daten so darzustellen, als befänden sie sich an einem einzigen Ort, ohne sie dabei zu kopieren.
Grundprinzipien
Im Folgenden finden Sie einige zentrale Prinzipien, auf die Data Federation setzt, um Ihnen nahtlosen Zugriff auf verteilte Daten zu ermöglichen.
- Datenvirtualisierung: Anstatt Daten physisch zu verschieben oder zu replizieren, erstellt Data Federation eine virtuelle Schicht (Federation Layer), die Nutzern eine einheitliche Ansicht bietet. Dieser Ansatz reduziert Datenduplizierung und das Fehlerrisiko und vermeidet gleichzeitig die Infrastrukturkosten für die Speicherung redundanter Daten.
- Datenzugriff in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit: Abfragen bei Data Federation werden in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit ausgeführt. Das bedeutet: Sie erhalten stets Zugriff auf die aktuellsten Daten, ohne auf einen langwierigen Extraktions- und Transformationsprozess warten zu müssen.
- Der Federation Layer: Eine einzige Zugriffsschicht verbindet alle Datenquellen und liefert die Ergebnisse an Endnutzer oder Anwendungen. So interagieren Nutzer auf konsistente Weise mit den Daten, unabhängig davon, wie die zugrunde liegende Quelle oder das Format beschaffen ist.
- Data Governance und Sicherheit: Data Federation wahrt die Governance, indem der ursprüngliche Speicherort der Daten sowie alle damit verbundenen Kontrollen erhalten bleiben. So werden Compliance-Risiken minimiert und gleichzeitig der unternehmensweite Zugriff auf relevante Informationen ermöglicht.
Architektur
Eine vereinfachte Architektur von Data Federation lässt sich in drei klar abgegrenzte Schichten unterteilen: Datenquellen, Federation Layer und Datenkonsumenten.
- Datenquellen sind die Datenspeichersysteme, die die Federation virtualisiert: Datenbanken, Data Warehouses, CRM-Systeme und weitere.
- Der Federation Layer vernetzt die Datenquellen zu einem einheitlichen Zugriffsframework. Er übernimmt Aufgaben wie die Verteilung und Optimierung von Abfragen und stellt sicher, dass die richtigen Daten aus den passenden Systemen abgerufen werden.
- Die Datenkonsumenten können Personen oder Anwendungen sein, die Daten abfragen, z. B. Datenanalyse-Teams, Architektur-Teams oder Machine-Learning-Modelle.
Abfrageverarbeitung
Im Folgenden sind die Schritte beschrieben, die bei einer föderierten Abfrage ablaufen.
- Abfrageübermittlung: Eine Person oder Anwendung sendet eine Anfrage über die Federation-Schnittstelle, häufig unter Verwendung standardisierter Abfragesprachen wie SQL.
- Optimierung durch den Federation Layer: Der Federation Layer analysiert und zerlegt die Abfrage, identifiziert die relevanten Datenquellen und optimiert die Abfrage für mehr Effizienz.
- Datenabruf: Die Abfragen werden an die jeweiligen Quellen weitergeleitet und die angeforderten Daten abgerufen. Das System stellt sicher, dass nur die notwendigen Daten abgerufen werden, um Verzögerungen zu minimieren.
- Daten-„Zusammenführung“: Die Ergebnisse aus mehreren Quellen werden im Federation Layer zusammengeführt.
- Ergebnisse: Die verarbeiteten Abfrageergebnisse werden an den Datenkonsumenten zurückgeliefert, sei es ein Dashboard, ein Bericht oder eine Anwendung.
Vorteile der Data Federation
Die Data Federation bietet zahlreiche Vorteile. Hier sind nur einige davon.
Geringerer Speicherbedarf
Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen heute ist das schiere Volumen an Daten, die gesammelt, gespeichert und analysiert werden müssen, um fundierte Entscheidungen zu treffen oder KI-Agenten mit den richtigen Informationen auszustatten. Bei der Data Federation werden Daten weder dupliziert noch in zentralisierte Plattformen kopiert. Das bedeutet: Sie sparen Infrastrukturkosten, reduzieren den Verwaltungsaufwand redundanter Datensätze und minimieren die Risiken, die mit Datenübertragungen verbunden sind.
Einheitlicher Datenzugriff
Die Data Federation schafft eine einheitliche Sicht und macht es überflüssig, in getrennten Systemen zu suchen und zu navigieren, was wertvolle Zeit kostet. So kann die Data Federation beispielsweise Marketing- und Vertriebsteams helfen, indem sie ihnen einen einheitlichen Überblick über Kundeninteraktionen gibt. Und IT-Teams können das Unternehmen unterstützen, indem sie Datenstrategien umsetzen, die Redundanzen beseitigen und die Datenintegrität wahren.
Flexibilität und Effizienz
Da die Data Federation die Abfrage von Datensätzen in Echtzeit ermöglicht, entfallen die Verzögerungen, die mit herkömmlichen Prozessen wie Extract, Transform, Load (ETL) oder Extract, Load, Transform (ELT) verbunden sind, bei denen Daten erst verschoben und transformiert werden müssen, bevor sie genutzt werden können.
Die Data Federation vereinfacht außerdem Ad-hoc-Analysen. Datenanalyse-Teams können Abfragen spontan durchführen, was schnellere Entscheidungen und eine bessere Reaktionsfähigkeit auf Markttrends ermöglicht.
Data Federation vs. Datenintegration
Datenintegration beinhaltet in der Regel das Verschieben und Konsolidieren von Daten in einem zentralen Repository, häufig mithilfe von ETL- (Extract, Transform, Load) oder ELT-Prozessen (Extract, Load, Transform). Bei der Data Federation verbleiben die Daten in ihrer ursprünglichen Quelle und werden bei Bedarf abgerufen.
Ein weiterer Unterschied liegt in der Speichernutzung. Die Data Federation bietet eine virtualisierte Ansicht vorhandener Datenquellen. Datenintegration hingegen kann zu doppelten Datensätzen führen.
Was sollten Sie wählen?
Wenn Sie zwischen Data Federation und Datenintegration wählen müssen, analysieren Sie zunächst Ihre Datenarchitektur und die Anforderungen Ihres Projekts.
Data Federation empfiehlt sich:
- Für Echtzeit-Kundeneinblicke aus mehreren Systemen
- Für Ad-hoc-Analysen ohne aufwendige ETL-Prozesse
- Beim Zugriff auf häufig aktualisierte Daten aus verteilten Systemen
Beispiel: Ein Finanzinstitut, das Oracle zur Speicherung von Verkaufstransaktionen und Salesforce CRM zur Speicherung von Kundendaten nutzt, kann mithilfe von Data Federation eine einheitliche Ansicht aller Kundeninteraktionen erstellen.
Datenintegration empfiehlt sich:
- Um Daten in einer einzigen Quelle zu konsolidieren
- Um langfristige Trends zu analysieren und Prognosen auf Basis historischer Daten zu erstellen
Beispiel: Ein Einzelhändler nutzt MySQL zur Speicherung von Bestandsdaten und Salesforce als CRM. Über Datenintegration lädt der Einzelhändler alle Kundendaten in einen Data Lake, um Abfragen auszuführen oder agentische KI einzusetzen.
So unterstützt Salesforce Data 360 die Data Federation
Salesforce Data 360 vereinheitlicht Daten und aktiviert sie direkt in den Apps, Workflows und KI-Agenten, die Ihr Unternehmen antreiben. Die Data 360 zero-copy-Data-Federation ermöglicht es Ihnen, Daten aus mehreren Quellen abzufragen, ohne sie zu duplizieren.
FAQs zu Data Federation
Data Federation erstellt einen Federation Layer, über den Sie Daten aus mehreren Quellen anzeigen und abfragen können, ohne sie physisch zu verschieben oder zusammenzuführen.
Mit Data Federation können Sie Daten abfragen und analysieren, ohne ETL- oder ELT-Pipelines implementieren zu müssen. So erkennen Sie Trends schnell und können rasch auf Marktveränderungen reagieren.
Bei der Datenintegration werden Daten in der Regel in ein zentrales Repository verschoben und konsolidiert. Bei der Data Federation verbleiben die Daten in ihrer ursprünglichen Quelle und werden bei Bedarf abgerufen.
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