CDATA VIRTUALITY

Datensilos abbauen, Insights beschleunigen: CData Virtuality mit Hopmann.

WAS IST CDATA VIRTUALITY?

CData Virtuality ist ein Enterprise Semantic Layer, der Datenvirtualisierung und ETL/ELT-Prozesse in einer einzigen Plattform vereint. Die Lösung schafft eine einheitliche, governed Datenbasis über heterogene Quellen hinweg – ohne dass Daten unnötig repliziert werden müssen. Über 300 vorgefertigte Konnektoren verbinden Datenbanken, Cloud-Dienste, SaaS-Plattformen, APIs und Flat Files auf Basis von SQL.

Das zentrale Datenmodell stellt sicher, dass alle nachgelagerten Reportings – ob in Tableau, Power BI oder anderen BI-Tools – auf denselben, konsistenten KPI-Definitionen basieren. Gleichzeitig bildet CData Virtuality die Grundlage für KI-Anwendungen im Unternehmen: saubere, kontextualisierte und governed Daten sind die Voraussetzung für verlässliche AI-Insights.

Hopmann Marketing Analytics ist Partner für CData Virtuality und begleitet Sie umfassend – vom Lizenzverkauf über die Implementierung bis hin zum laufenden Betrieb.

UNSERE LEISTUNGEN RUND UM CDATA VIRTUALITY

MACHBARKEITSANALYSE

Als Grundlage für Ihre Entscheidung analysieren wir, ob und wie CData Virtuality in Ihrer bestehenden Datenarchitektur eingesetzt werden kann – inklusive Bewertung Ihrer Datenquellen, Anforderungen und Integrationspotenziale.

LIZENZBERATUNG & -VERKAUF

Wir beraten Sie bei der Auswahl des passenden Lizenzmodells – ob Cloud, On-Premise oder Hybrid – und übernehmen den gesamten Lizenzierungsprozess für Sie.

IMPLEMENTIERUNG

Wir führen die technische Implementierung von CData Virtuality durch: von der Installation über die Konfiguration des Semantic Layers bis zur Anbindung Ihrer ersten Datenquellen.

AUFBAU EINES DATA HUBS

Wir konzipieren und bauen ein zentrales Data Hub auf Basis von CData Virtuality – mit einheitlichem Datenmodell, definierten KPIs und klarer Governance-Struktur.

INTEGRATION NEUER DATENQUELLEN

Wir integrieren Ihre bestehenden und neuen Datenquellen – von Legacy-Systemen über Cloud-Plattformen bis zu SaaS-Anwendungen – dank 300+ vorgefertigter Konnektoren schnell und ohne hohen Entwicklungsaufwand.

DATENINTEGRATION & -TRANSFORMATION

Wir begleiten Sie bei der Modellierung Ihrer Daten im Semantic Layer: von der Definition einheitlicher KPIs über die Transformation heterogener Quellstrukturen bis zur Bereitstellung als konsistente Views für Ihre BI-Tools.

DATA GOVERNANCE & DATENQUALITÄT

Wir richten feingranulare Berechtigungsstrukturen ein – auf Schema-, Tabellen-, Spalten- und Zeilenebene – und stellen sicher, dass Ihre Analysen auf vollständigen, konsistenten und compliance-konformen Daten basieren.

SCHULUNGEN & ENABLEMENT

Wir bieten individuell gestaltete Trainings an, die Ihre Teams befähigen, CData Virtuality selbstständig zu nutzen und weiterzuentwickeln. Themen, Umfang und Zeitrahmen definieren wir gemeinsam mit Ihnen.

FORTLAUFENDER SUPPORT & BETRIEB

Wir stehen Ihnen als langfristiger Partner zur Verfügung – für alle technischen Fragen, Weiterentwicklungen und den stabilen Betrieb Ihrer CData Virtuality Umgebung.

CDATA VIRTUALITY – VORTEILE IM ÜBERBLICK

Semantic Layer als zentrale Datenbasis

KPIs und Geschäftslogik werden zentral definiert – damit Tableau, Power BI und alle anderen BI-Tools dieselben, konsistenten Zahlen liefern. Schluss mit widersprüchlichen Reports aus unterschiedlichen Abteilungen.

300+ Konnektoren für schnelle Integration

Neue Datenquellen lassen sich oft in wenigen Minuten anbinden – ohne aufwendige Custom-Entwicklung. Alle Quellen werden einheitlich über SQL adressiert, von Legacy-Systemen bis zu modernen SaaS-Plattformen.

Datenvirtualisierung & ETL/ELT kombiniert

CData Virtuality kombiniert Echtzeit-Datenvirtualisierung mit physischer Datenbewegung in einer Plattform. Ein KI-basierter Engine empfiehlt automatisch, welche Daten für optimale Performance materialisiert werden sollten.

Data Governance & Compliance

Feingranulare Berechtigungsstrukturen auf Schema-, Tabellen-, Spalten- und Zeilenebene. Das integrierte Metadata Management und Data Lineage ermöglichen vollständige Nachvollziehbarkeit aller Datenzugriffe.

AI-ready Datenfundament

CData Virtuality liefert die verlässliche Datenbasis, auf der KI-Anwendungen, GenAI-Modelle und RAG-Systeme aufgebaut werden können – saubere, kontextualisierte und governed Daten ohne Qualitätskompromisse.

Flexible Deployment-Optionen

Cloud-native ausgelegt, mit Unterstützung für On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen gleichermaßen. Eine vollständig verwaltete SaaS-Option ermöglicht einen schnellen Start mit minimalem Infrastrukturaufwand.

Was unsere Kunden häufig wissen möchten.

FAQ zu CData Virtuality

Was ist der Unterschied zwischen Data Virtuality und CData Virtuality?

Data Virtuality wurde 2024 von CData Software übernommen und läuft seitdem unter dem Namen CData Virtuality. Das Produkt wurde strategisch weiterentwickelt: Aus dem Datenintegrationstool ist ein vollständiger Enterprise Semantic Layer geworden – mit erweiterter Governance, AI-Readiness und 300+ Konnektoren aus dem CData-Ökosystem.

Was ist ein Semantic Layer und warum brauche ich ihn?

Ein Semantic Layer ist eine virtuelle Schicht zwischen Ihren Rohdaten und den Tools, die darauf zugreifen. Er standardisiert Geschäftsbegriffe und KPI-Definitionen, sodass Tableau, Power BI und alle anderen BI-Tools dieselben Zahlen anzeigen. Ohne Semantic Layer entstehen häufig widersprüchliche Reports – ein verbreitetes Problem in gewachsenen Datenlandschaften.

Wie lange dauert eine CData Virtuality Implementierung?

Das hängt von der Anzahl der Datenquellen, der Komplexität der Datenmodelle und dem Scope ab. Eine erste Machbarkeitsanalyse mit konkreten Ergebnissen ist in wenigen Wochen möglich. Die vollständige Implementierung inklusive Semantic Layer und erster produktiver Views dauert typischerweise zwei bis vier Monate. Wir empfehlen, mit einem klar begrenzten Pilotprojekt zu starten.

Kann CData Virtuality mit unserer bestehenden Infrastruktur arbeiten?

Ja. CData Virtuality ist so konzipiert, dass es sich in bestehende Architekturen integriert, ohne grundlegende Änderungen zu erfordern. Es verbindet sich mit Datenbanken, Data Warehouses wie Snowflake, Cloud-Diensten, SaaS-Plattformen und Legacy-Systemen gleichermaßen – und unterstützt On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen.

Wann lohnt sich CData Virtuality gegenüber einem klassischen Data Warehouse?

Ein Data Warehouse repliziert Daten physisch in einem zentralen System. CData Virtuality lässt die Daten dort, wo sie sind, und schafft stattdessen eine virtuelle, einheitliche Sicht. Das lohnt sich besonders bei schnell wechselnden Anforderungen, vielen heterogenen Quellen oder wenn unnötige Datenbewegungen vermieden werden sollen. Viele Unternehmen kombinieren beide Ansätze – CData Virtuality unterstützt das nativ.

Wie unterstützt CData Virtuality KI-Initiativen im Unternehmen?

KI-Anwendungen brauchen saubere, konsistente und kontextualisierte Daten. CData Virtuality liefert genau das: eine governed Datenbasis mit einheitlichen Definitionen, die als Grundlage für GenAI-Modelle, RAG-Systeme und Predictive-Analytics-Anwendungen dient. Wer heute einen soliden Semantic Layer aufbaut, schafft die Voraussetzung dafür, KI morgen verlässlich im Betrieb einzusetzen.