Physisches Datenmanagement ist der Prozess der Implementierung und Pflege der physischen Speicherung, des Zugriffs und der Verarbeitung von Daten in einem Datenbankmanagementsystem oder einer anderen Datenspeichertechnologie. Dazu gehört die Implementierung des logischen Datenmodells in einer bestimmten Datenbanktechnologie und die Definition der physischen Merkmale der Datenspeicherung und des Datenzugriffs.
Wir alle sind mit relationalen, NoSQL- und Data-Warehouse-Verwaltungssystemen usw. vertraut. All dies sind Beispiele für die physische Datenverwaltung.
Die logische Datenverwaltung ist ein Prozess der Organisation und Verwaltung von Daten auf der Grundlage ihrer logischen Beziehungen, ihrer Semantik und ihres Kontexts. Der Schwerpunkt liegt auf der Definition von Datenelementen, ihren Beziehungen und Attributen in einer verständlichen und aussagekräftigen Weise sowohl für geschäftliche als auch für technische Benutzer.
Ziel des logischen Datenmanagements ist es, ein konzeptionelles Modell der Daten zu erstellen, das alle Beteiligten leicht verstehen und pflegen können. Dazu gehört die Definition von Dateneinheiten, ihren Attributen und den Beziehungen zwischen ihnen sowie die Festlegung von Geschäftsregeln und Datenqualitätsstandards. Das Ergebnis der logischen Datenverwaltung ist ein logisches Datenmodell, das eine übergeordnete Sicht auf die Daten darstellt und nicht von einer bestimmten Technologie oder Implementierung abhängt.
Das logische Datenmanagemen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Daten gut organisiert, verständlich und aussagekräftig sind, was für eine effektive Datenverwaltung, Integration und Analyse unerlässlich ist.
Während die physische Datenarchitektur jahrzehntelang das vorherrschende Modell war, erfreut sich die logische Datenverwaltung aufgrund ihrer Agilität zunehmender Beliebtheit. Eines der heißesten Themen im Bereich der Datenverwaltung sind Data Fabrics. Laut Definition ermöglichen Data Fabrics eine erweiterte Datenintegration und -freigabe über heterogene Datenquellen hinweg. Das Konzept der heterogenen Datenquellen bedeutet, dass Sie eine logische Datenzugriffsschicht über diesen verschiedenen Datenquellen einrichten. Ein weiteres, heute sehr beliebtes Architekturkonzept ist ein Data Mesh, das von Natur aus eine logische Datenarchitektur darstellt. Es baut auf einer verteilten Datenplattform auf, der Datenzugriff erfolgt über Domain-spezifische Datenprodukte, die die Abstraktionsebene der zugrunde liegenden Datenquellen darstellen. Die Nutzer der Datenprodukte sehen nicht notwendigerweise die zugrunde liegenden Datenquellen und wissen auch nichts über diese. Diese Links führen Sie zu weiteren Details über die Konzepte Data Fabric und Data Mesh.
Datenvirtualisierung implementiert eine logische Datenarchitektur und -verwaltung, die alle Unternehmensdaten, die sich in verschiedenen Systemen befinden, integriert, einheitliche Daten für zentralisierte Sicherheit und Governance verwaltet und sie Anwendern im Business in Echtzeit zur Verfügung stellt.
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