Что такое виртуализация данных и зачем она нам нужна

Виртуализация данных — это технология, которая позволяет организациям управлять, интегрировать и анализировать свои данные, предоставляя логическое представление данных, к которым можно получить доступ из нескольких источников, как если бы это была единая унифицированная база данных.

В современной цифровой бизнес-среде корпоративные данные генерируются и собираются из самых разных источников, включая внутренние системы и процессы, внешних партнеров и клиентов, а также сторонние источники данных. Эти данные могут быть структурированными, например данные, хранящиеся в традиционной базе данных, или неструктурированными, например документы, изображения и видеофайлы.

Эти данные часто хранятся в разных местах, включая локальные серверы и системы хранения, а также в облаке. В результате организациям может быть сложно получить всестороннее представление о своих данных, а также эффективно управлять ими и анализировать их. Виртуализация данных может быть полезным инструментом для решения этой проблемы.

Что такое виртуализация данных?

Виртуализация данных — это концепция, в которой данные из нескольких разрозненных источников интегрируются и становятся доступными для доступа, как если бы они были единым унифицированным хранилищем данных. Это позволяет создать виртуальный уровень данных (VDL), к которому могут обращаться и запрашивать приложения и пользователи без необходимости физически реплицировать или перемещать данные из исходного источника.

Этот виртуальный уровень отвечает за абстрагирование данных от базовых физических источников данных, создавая впечатление, что они поступают из одного источника данных.

Виртуализация данных часто используется в сочетании с другими технологиями управления данными и интеграции, такими как озера данных, хранилища данных и инструменты интеграции данных. Это может быть особенно полезно для организаций с большой и разнообразной средой данных, где данные хранятся в различных форматах и ​​в разных местах.

Виртуализация данных имеет ряд преимуществ, которые делают ее полезной для различных отраслей:

• Повышенная гибкость . Виртуализация данных позволяет организациям быстро и легко получать доступ к данным из нескольких источников, не требуя сложных и трудоемких процессов интеграции данных. Это может помочь организациям принимать более быстрые и обоснованные решения на основе более полного представления своих данных.
• Уменьшенная сложность : упрощает процесс доступа к данным из нескольких источников и их интеграции, что может помочь снизить сложность и повысить эффективность.
• Повышенная безопасность : это также помогает повысить безопасность данных, позволяя организациям получать доступ к данным без их физического перемещения или копирования. Это может помочь снизить риск утечки данных и несанкционированного доступа к конфиденциальным данным.
• Повышенная масштабируемость Позволяет организациям легко масштабировать интеграцию данных и анализировать их по мере изменения их потребностей без необходимости в дополнительном оборудовании или инфраструктуре.
• Уменьшение дублирования данных. Виртуализация данных может помочь уменьшить потребность в физической репликации данных, что позволяет сэкономить ресурсы хранения и вычислительные ресурсы. Это также может помочь снизить риск ошибок и несоответствий, которые могут возникнуть из-за дублирования данных.

А также концепция виртуализации данных может использоваться для обеспечения аналитики в реальном времени, принятия решений на основе данных и гибкого управления данными. Это может быть особенно полезно в отраслях, где данные постоянно меняются, таких как финансы или электронная коммерция.

Виртуализация данных также может способствовать управлению данными и обеспечению соответствия требованиям, позволяя организациям более легко отслеживать и контролировать доступ к данным, а также обеспечивать использование данных в соответствии с требованиями. Например, это может позволить организациям применять контроль доступа к данным и применять маскирование или редактирование данных к конфиденциальным данным.

Как осуществляется виртуализация данных

Виртуализация данных обычно выполняется с использованием специализированного программного обеспечения или инструментов или путем создания пользовательских решений. Существует несколько подходов к реализации виртуализации данных, в том числе:

Использование сервера виртуализации данных:

Одним из распространенных подходов к реализации виртуализации данных является использование сервера виртуализации данных. Доступ к серверам виртуализации данных можно получить через веб-интерфейс или через API.

Их можно использовать в сочетании с различными источниками данных, включая базы данных, плоские файлы и облачные хранилища данных. Это может быть полезно в ситуациях, когда необходимо совместно использовать данные между отделами или организациями или когда данные из нескольких источников необходимо интегрировать для анализа или отчетности.

Создание собственного решения для виртуализации данных:

В некоторых случаях организации могут выбрать собственное решение для виртуализации данных с использованием специального программного обеспечения или инструментов. Это может включать создание пользовательского уровня интеграции данных, который находится между источниками данных и пользователями или приложениями, которым необходим доступ к данным.

Использование облачных сервисов виртуализации данных:

Облачные сервисы виртуализации данных, такие как сервисы Amazon Web Services (AWS) или Microsoft Azure, позволяют организациям получать доступ к данным из нескольких источников и интегрировать их без необходимости создавать или поддерживать собственную инфраструктуру виртуализации данных.

Этапы виртуализации данных

Процесс виртуализации данных обычно включает следующие этапы:

№1. Определите источники данных

Первым шагом в реализации виртуализации данных является определение источников данных, к которым необходимо получить доступ и которые необходимо интегрировать. Этими источниками данных могут быть базы данных, файлы, приложения или другие источники данных.

№ 2. Подключиться к источникам данных

Следующим шагом является подключение к источникам данных и извлечение данных, которые необходимо виртуализировать. Это может включать использование соединителей или драйверов для доступа к данным и может потребовать настройки разрешений на доступ и проверки подлинности.

№3. Преобразование и очистка данных

После извлечения данных может потребоваться их преобразование и очистка, чтобы убедиться, что они находятся в пригодном для использования формате. Это может включать в себя применение преобразований или правил качества данных к данным или удаление дубликатов или недействительных записей.

№ 4. Создайте виртуальный слой данных

Уровень виртуальных данных — это центральный компонент решения по виртуализации данных. Он включает в себя создание виртуального представления данных, к которым можно получить доступ и запросить их без фактического перемещения или копирования из исходного местоположения. Это может включать создание логических моделей данных или представлений, которые сопоставляются с базовыми источниками данных.

№ 5. Доступ и запрос к виртуальным данным

После создания виртуального уровня данных пользователи и приложения могут получать доступ к данным и запрашивать их, используя стандартный SQL или другие языки запросов. Уровень виртуальных данных преобразует запросы в соответствующий формат для базовых источников данных и возвращает результаты пользователю или приложению.

№ 6. Мониторинг и поддержка уровня виртуальных данных

Решения по виртуализации данных обычно включают инструменты и процессы для мониторинга и обслуживания виртуального уровня данных. Это может включать в себя отслеживание изменений в базовых источниках данных и обновление виртуального уровня данных для отражения этих изменений. Это может также включать в себя оптимизацию уровня виртуальных данных для повышения производительности и обеспечения его соответствия меняющимся потребностям и требованиям бизнеса.

Виртуализация данных против визуализации данных

Виртуализация данных и визуализация данных — это две разные концепции, которые часто используются вместе, но служат разным целям. Вот некоторые ключевые различия между виртуализацией данных и визуализацией данных:

На практике виртуализация данных и визуализация данных часто используются вместе. Виртуализация данных может предоставить данные, необходимые для визуализации, а визуализация может предоставить более интуитивно понятный и интерактивный способ изучения и понимания данных.

Например, компания может использовать виртуализацию данных для доступа к данным из нескольких источников и их интеграции, а затем использовать визуализацию данных для создания диаграмм, графиков или информационных панелей, которые помогают выявить идеи и тенденции в данных.

Варианты использования виртуализации данных

Вот несколько примеров использования виртуализации данных.

Подготовка данных. Виртуализацию данных можно использовать для подготовки данных для анализа или других целей, предоставляя виртуальное представление данных, к которым можно получить доступ и преобразовать по мере необходимости. Например, специалист по данным может использовать виртуализацию данных для доступа к данным из нескольких источников и их интеграции, а затем применять преобразования или правила качества данных к данным, чтобы подготовить их к анализу.

Обмен данными в облаке : он также используется для обмена данными, хранящимися в облаке, между различными командами или отделами внутри организации. Это может помочь гарантировать, что каждый имеет доступ к нужным им данным, а также уменьшить потребность в репликации данных.

Включение концентратора данных: виртуализацию данных можно использовать для создания централизованного концентратора данных, который позволяет пользователям получать доступ и интегрировать данные из нескольких источников.

Например, организация может использовать виртуализацию данных для создания центра данных, который интегрирует данные из различных бизнес-систем, таких как ERP, CRM и системы управления персоналом, для поддержки принятия решений на основе данных.

Пользователи и приложения могут получить доступ к концентратору данных через виртуализированные представления, что может помочь упростить доступ и интеграцию данных из нескольких источников.

Заключение

Виртуализация данных может повысить оперативность, гибкость и качество данных при одновременном снижении затрат и повышении безопасности. Он имеет множество приложений и вариантов использования в самых разных отраслях, включая финансы, здравоохранение, розничную торговлю, производство и правительство.

При внедрении виртуализации данных в вашей организации важно тщательно оценить источники данных, выбрать правильный инструмент виртуализации данных, а также настроить и оптимизировать систему виртуализации данных в соответствии с потребностями вашего бизнеса.

Я надеюсь, что вы нашли эту статью полезной для изучения виртуализации данных. Вам также может быть интересно узнать об инструментах мониторинга виртуализации.