データ仮想化とは何か、なぜ必要なのか

データ仮想化は、複数のソースから単一の統合データベースであるかのようにアクセスできるデータの論理ビューを提供することにより、組織がデータを管理、統合、および分析できるようにするテクノロジーです。

今日のデジタル ビジネス環境では、企業データは、内部のシステムやプロセス、外部のパートナーや顧客、サード パーティのデータ ソースなど、さまざまなソースから生成および収集されています。 このデータは、従来のデータベースに格納されているデータのように構造化されている場合もあれば、ドキュメント、画像、ビデオ ファイルなどの構造化されていない場合もあります。

多くの場合、このデータは、オンプレミスのサーバーやストレージ システム、クラウドなど、さまざまな場所に保存されます。 その結果、組織がデータを包括的に把握し、効果的に管理および分析することは困難な場合があります。 データの仮想化は、この課題に対処するための便利なツールになる可能性があります。

データ仮想化とは?

データ仮想化は、複数の異なるソースからのデータを統合し、単一の統合されたデータ ストアであるかのようにアクセスできるようにする概念です。 これにより、元のソースからデータを物理的に複製または移動する必要なく、アプリケーションやユーザーがアクセスしてクエリできる仮想データ層 (VDL) を作成できます。

この仮想レイヤーは、基礎となる物理データ ソースからデータを抽象化し、データが単一のデータ ソースから来ているかのように見せる役割を果たします。

データの仮想化は、多くの場合、データ レイク、データ ウェアハウス、データ統合ツールなど、他のデータ管理および統合テクノロジと組み合わせて使用​​されます。 これは、データがさまざまな形式や場所に保存されている、大規模で多様なデータ環境を持つ組織に特に役立ちます。

データ仮想化には、さまざまな業界で役立つ多くの利点があります。

• 俊敏性の向上 : データ仮想化により、組織は、複雑で時間のかかるデータ統合プロセスを必要とせずに、複数のソースからデータにすばやく簡単にアクセスできます。 これにより、組織はデータのより完全なビューに基づいて、より迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
• 複雑さの軽減: 複数のソースからのデータにアクセスして統合するプロセスが簡素化されるため、複雑さが軽減され、効率が向上します。
• 強化されたセキュリティ: 組織がデータを物理的に移動またはコピーすることなくデータにアクセスできるようにすることで、データ セキュリティの向上にも役立ちます。 これにより、データ侵害や機密データへの不正アクセスのリスクを軽減できます。
• スケーラビリティの向上組織は、追加のハードウェアやインフラストラクチャを必要とせずに、ニーズの変化に応じてデータ統合と分析作業を簡単にスケールアップできます。
• データ重複の削減: データ仮想化は、データを物理的に複製する必要性を減らし、ストレージとコンピューティング リソースを節約するのに役立ちます。 また、データの複製によって発生する可能性のあるエラーや不整合のリスクを軽減するのにも役立ちます。

また、データ仮想化の概念を使用して、リアルタイム分析、データ主導の意思決定、および機敏なデータ管理を実現できます。 これは、金融や電子商取引など、データが絶えず変化する業界で特に役立ちます。

データの仮想化は、組織がデータへのアクセスをより簡単に追跡および制御できるようにするだけでなく、データが準拠した方法で使用されていることを確認できるようにすることで、データ ガバナンスとコンプライアンスの取り組みをサポートすることもできます。 たとえば、組織はデータ アクセス制御を実施し、機密データにデータ マスキングまたはリダクションを適用できます。

データ仮想化の仕組み

通常、データの仮想化は、専用のソフトウェアやツールを使用するか、カスタム ソリューションを構築することによって行われます。 データ仮想化を実装するには、次のようないくつかのアプローチがあります。

データ仮想化サーバーの使用:

データ仮想化を実装するための一般的なアプローチの 1 つは、データ仮想化サーバーを使用することです。 データ仮想化サーバーには、Web ベースのインターフェースまたは API を介してアクセスできます。

これらは、データベース、フラット ファイル、クラウドベースのデータ ストアなど、さまざまなデータ ソースと組み合わせて使用​​できます。 これは、部門や組織間でデータを共有する必要がある場合や、分析やレポートのために複数のソースからのデータを統合する必要がある場合に役立ちます。

カスタム データ仮想化ソリューションの構築:

組織によっては、カスタム ソフトウェアまたはツールを使用して独自のデータ仮想化ソリューションを構築することを選択する場合があります。 これには、データ ソースと、データにアクセスする必要があるユーザーまたはアプリケーションとの間に位置するカスタム データ統合レイヤーの作成が含まれる場合があります。

クラウドベースのデータ仮想化サービスの使用:

アマゾン ウェブ サービス (AWS) や Microsoft Azure が提供するようなクラウドベースのデータ仮想化サービスを使用すると、組織は、独自のデータ仮想化インフラストラクチャを構築または維持する必要なく、複数のソースからのデータにアクセスして統合できます。

データ仮想化の手順

通常、データ仮想化のプロセスには、次の手順が含まれます。

＃1。 データ ソースの特定

データ仮想化を実装するための最初のステップは、アクセスして統合する必要があるデータ ソースを特定することです。 これらのデータ ソースには、データベース、ファイル、アプリケーション、またはその他のデータ ソースがあります。

＃2。 データ ソースに接続する

次のステップは、データ ソースに接続し、仮想化する必要があるデータを抽出することです。 これには、コネクタまたはドライバーを使用してデータにアクセスすることが含まれる場合があり、アクセス許可と認証の構成が必要になる場合があります。

＃3。 データの変換とクレンジング

データが抽出されたら、変換してクレンジングして、使用可能な形式にする必要がある場合があります。 これには、データへの変換またはデータ品質ルールの適用、または重複または無効なレコードの削除が含まれる場合があります。

＃4。 仮想データ層を作成する

仮想データ層は、データ仮想化ソリューションの中心的なコンポーネントです。 これには、データを元の場所から実際に移動またはコピーすることなく、アクセスしてクエリできるデータの仮想ビューを作成することが含まれます。 これには、基になるデータ ソースにマップする論理データ モデルまたはビューの作成が含まれる場合があります。

＃5。 仮想データへのアクセスとクエリ

仮想データ層が作成されると、ユーザーとアプリケーションは、標準 SQL またはその他のクエリ言語を使用してデータにアクセスし、クエリを実行できます。 仮想データ レイヤーは、クエリを基になるデータ ソースに適した形式に変換し、結果をユーザーまたはアプリケーションに返します。

＃6。 仮想データ層を監視および維持する

通常、データ仮想化ソリューションには、仮想データ層を監視および維持するためのツールとプロセスが含まれています。 これには、基盤となるデータ ソースへの変更を追跡し、これらの変更を反映するために仮想データ レイヤーを更新することが含まれる場合があります。 また、仮想データ レイヤーのパフォーマンスを最適化し、変化するビジネス ニーズと要件に合わせることも必要になる場合があります。

データの仮想化とデータの視覚化

データの仮想化とデータの視覚化は、互いに組み合わせて使用​​されることが多い 2 つの異なる概念ですが、目的は異なります。 データ仮想化とデータ視覚化の主な違いは次のとおりです。

実際には、データの仮想化とデータの視覚化は一緒に使用されることがよくあります。 データ仮想化は視覚化に必要なデータを提供でき、視覚化はデータを探索して理解するためのより直感的でインタラクティブな方法を提供できます。

たとえば、企業はデータの仮想化を使用して複数のソースからのデータにアクセスして統合し、データの視覚化を使用して、データの洞察と傾向を明らかにするのに役立つチャート、グラフ、またはダッシュボードを作成する場合があります。

データ仮想化のユースケース

データ仮想化のユースケースをいくつか紹介します。

データ準備: データ仮想化を使用して、必要に応じてアクセスおよび変換できるデータの仮想ビューを提供することにより、分析またはその他の目的でデータを準備できます。 たとえば、データ サイエンティストはデータ仮想化を使用して、複数のソースからのデータにアクセスして統合し、データに変換またはデータ品質ルールを適用して、分析用に準備することができます。

クラウド データ共有: 組織内のさまざまなチームや部門間で、クラウドに保存されているデータを共有するためにも使用されます。 これにより、誰もが必要なデータに確実にアクセスできるようになると同時に、データを複製する必要性を減らすことができます。

データ ハブの有効化 : データの仮想化を使用して、ユーザーが複数のソースからのデータにアクセスして統合できる集中型のデータ ハブを作成できます。

たとえば、組織はデータ仮想化を使用して、ERP、CRM、人事システムなどのさまざまなビジネス システムからのデータを統合するデータ ハブを作成し、データ駆動型の意思決定をサポートすることができます。

仮想化されたビューを介してユーザーとアプリケーションがデータ ハブにアクセスできるため、複数のソースからのデータへのアクセスと統合の複雑さを軽減できます。

結論

データの仮想化により、コストを削減し、セキュリティを向上させながら、俊敏性、柔軟性、およびデータ品質を向上させることができます。 金融、ヘルスケア、小売、製造、政府など、幅広い業界で多くのアプリケーションとユースケースがあります。

組織にデータ仮想化を実装することを検討する場合、データ ソースを慎重に評価し、適切なデータ仮想化ツールを選択し、ビジネス ニーズを満たすようにデータ仮想化システムをセットアップして最適化することが重要です。

この記事がデータ仮想化の学習に役立つことを願っています。 仮想化監視ツールについて学ぶことにも興味があるかもしれません。