Datavirtualisering representerer en teknologi som gir virksomheter mulighet til å håndtere, samordne og analysere sine dataressurser ved å skape en logisk presentasjon av data. Denne presentasjonen tillater tilgang til informasjon fra en rekke kilder som om de var en del av en enkelt, enhetlig database.
I det nåværende digitale landskapet genereres og akkumuleres bedriftsdata fra et mangfold av steder. Dette inkluderer interne systemer og prosesser, eksterne samarbeidspartnere og kunder, samt datakilder fra tredjeparter. Disse dataene kan være strukturert, som informasjon lagret i en tradisjonell database, eller ustrukturert, som dokumenter, bilder og videofiler.
Denne informasjonen lagres ofte på ulike steder, inkludert lokale servere og lagringssystemer, samt i skyen. Dette skaper utfordringer for organisasjoner når de forsøker å skape et helhetlig bilde av sine data, og administrere og analysere dem effektivt. Datavirtualisering kan være et verdifullt verktøy for å adressere denne problematikken.
Hva er datavirtualisering?
Datavirtualisering er et konsept der data fra flere, separate kilder integreres og presenteres som om de var en del av ett enkelt, enhetlig datalager. Dette muliggjør opprettelsen av et virtuelt datalag (VDL) som applikasjoner og brukere kan aksessere og hente informasjon fra, uten at dataene må fysisk replikeres eller flyttes fra deres opprinnelige kilde.
Dette virtuelle laget er ansvarlig for å abstrahere dataene fra de underliggende fysiske datakildene, og presentere dem som om de kom fra en enkelt datakilde.
Datavirtualisering brukes ofte i kombinasjon med andre databehandlings- og integrasjonsteknologier, som datasjøer, datavarehus og verktøy for dataintegrasjon. Dette kan være spesielt nyttig for organisasjoner som håndterer store og komplekse datamiljøer, hvor data er lagret i en rekke formater og på ulike steder.
Datavirtualisering gir en rekke fordeler som gjør den verdifull for mange bransjer:
- Økt fleksibilitet: Datavirtualisering gir organisasjoner rask og enkel tilgang til data fra en rekke kilder, uten at det er nødvendig med kompliserte og tidkrevende dataintegrasjonsprosesser. Dette kan bidra til raskere og mer informerte beslutninger basert på en mer komplett oversikt over eksisterende data.
- Redusert kompleksitet: Den forenkler prosessen med å aksessere og samordne data fra flere kilder, noe som kan redusere kompleksiteten og forbedre effektiviteten.
- Forbedret sikkerhet: Det bidrar også til å forbedre datasikkerheten ved å gi organisasjoner tilgang til data uten å måtte flytte eller kopiere dem fysisk. Dette kan bidra til å redusere risikoen for datainnbrudd og uautorisert tilgang til sensitiv informasjon.
- Økt skalerbarhet: Gjør det mulig for organisasjoner å utvide dataintegrasjonen og analysere innsats etter behov, uten å måtte investere i ekstra maskinvare eller infrastruktur.
- Redusert dataduplisering: Datavirtualisering kan redusere behovet for fysisk replikering av data, noe som kan spare lagringsressurser og dataressurser. Det kan også bidra til å redusere risikoen for feil og inkonsekvens som kan oppstå ved duplisering av data.
Datavirtualiseringskonseptet kan også benyttes for å muliggjøre sanntidsanalyse, datadrevet beslutningstaking og smidig datahåndtering. Dette kan være spesielt nyttig i bransjer der data er i stadig forandring, som finans eller netthandel.
Datavirtualisering kan også støtte arbeidet med datastyring og samsvar ved å gi organisasjoner bedre mulighet til å spore og kontrollere tilgang til data, samt sikre at informasjonen brukes på en kompatibel måte. For eksempel kan det gi organisasjoner muligheten til å håndheve datatilgangskontroller og bruke datamaskering eller redaksjon på sensitiv informasjon.
Hvordan datavirtualisering utføres
Datavirtualisering utføres vanligvis ved hjelp av spesialiserte programvareløsninger eller verktøy, eller ved å utvikle skreddersydde løsninger. Det finnes flere tilnærminger for å implementere datavirtualisering, inkludert:
Bruke en datavirtualiseringsserver:
En vanlig metode for å implementere datavirtualisering er å bruke en datavirtualiseringsserver. Disse serverne kan aksesseres via et nettbasert grensesnitt eller via API-er.
De kan benyttes i forbindelse med ulike datakilder, som databaser, flate filer og skybaserte datalagre. Dette kan være nyttig i tilfeller der data må deles på tvers av avdelinger eller organisasjoner, eller der data fra flere kilder må integreres for analyse eller rapportering.
Utvikle en tilpasset datavirtualiseringsløsning:
I noen tilfeller velger organisasjoner å utvikle sin egen datavirtualiseringsløsning ved hjelp av skreddersydd programvare eller verktøy. Dette kan innebære å lage et tilpasset dataintegreringslag som fungerer som et mellomledd mellom datakildene og brukerne eller applikasjonene som har behov for tilgang til dataene.
Bruke skybaserte datavirtualiseringstjenester:
Skybaserte datavirtualiseringstjenester, som de som tilbys av Amazon Web Services (AWS) eller Microsoft Azure, gir organisasjoner mulighet til å aksessere og samordne data fra flere kilder uten å måtte utvikle eller vedlikeholde sin egen datavirtualiseringsinfrastruktur.
Trinn i datavirtualisering
Prosessen med datavirtualisering innebærer vanligvis følgende trinn:
#1. Identifiser datakilder
Det første trinnet i implementeringen av datavirtualisering er å identifisere datakildene som skal aksesseres og samordnes. Disse datakildene kan omfatte databaser, filer, applikasjoner eller andre datakilder.
#2. Koble til datakilder
Neste trinn er å koble til datakildene og hente ut dataene som skal virtualiseres. Dette kan innebære bruk av koblinger eller drivere for å aksessere dataene, og det kan kreve konfigurasjon av tilgangstillatelser og autentisering.
#3. Transformer og rens dataene
Når dataene er hentet ut, kan det være nødvendig å transformere og rense dem for å sikre at de er i et brukbart format. Dette kan innebære bruk av transformasjoner eller datakvalitetsregler på dataene, eller fjerning av duplikater eller ugyldige poster.
#4. Lag det virtuelle datalaget
Det virtuelle datalaget er den sentrale komponenten i en datavirtualiseringsløsning. Det innebærer å lage en virtuell visning av dataene som kan aksesseres og hentes uten å flytte eller kopiere dem fra den opprinnelige plasseringen. Dette kan innebære å lage logiske datamodeller eller visninger som er tilordnet de underliggende datakildene.
#5. Få tilgang til og spør etter virtuelle data
Når det virtuelle datalaget er opprettet, kan brukere og applikasjoner aksessere og hente data ved hjelp av standard SQL eller andre spørringsspråk. Det virtuelle datalaget oversetter spørringene til riktig format for de underliggende datakildene, og returnerer resultatene til brukeren eller applikasjonen.
#6. Overvåk og vedlikehold det virtuelle datalaget
Datavirtualiseringsløsninger inkluderer vanligvis verktøy og prosesser for overvåking og vedlikehold av det virtuelle datalaget. Dette kan innebære sporing av endringer i de underliggende datakildene, og oppdatering av det virtuelle datalaget for å gjenspeile disse endringene. Det kan også innebære å optimalisere det virtuelle datalaget for ytelse, og sørge for at det er i tråd med endrede forretningsbehov og krav.
Datavirtualisering vs. datavisualisering
Datavirtualisering og datavisualisering er to ulike konsepter som ofte brukes sammen, men de tjener forskjellige formål. Her er noen sentrale forskjeller mellom datavirtualisering og datavisualisering:
| Datavirtualisering | Datavisualisering |
| Gir tilgang til og integrasjon av data fra flere kilder. | Presenterer data i et grafisk eller visuelt format for å hjelpe folk å forstå og tolke dataene. |
| Innebærer å lage en virtuell visning av data som kan åpnes og hentes uten å flytte eller kopiere dataene. | Innebærer å velge og transformere data for å lage diagrammer, grafer eller andre visualiseringer. |
| Gir et virtuelt datalag eller grensesnitt som kan aksesseres av brukere eller applikasjoner. | Produserer grafiske eller visuelle utdata som kan sees av folk. |
| Ofte brukt i scenarier der data lagres på flere steder, i forskjellige formater eller systemer, eller hvor det ikke er praktisk å konsolidere dataene fysisk. | Brukes ofte til å kommunisere komplekse ideer, fremheve nøkkelinnsikt eller støtte beslutningstaking. |
| Dette kan innebære bruk av spesialisert programvare eller verktøy, utvikling av tilpassede løsninger, eller bruk av skybaserte tjenester. | Dette kan innebære bruk av verktøy som diagrammer, grafer, kart eller infografikk, samt teknikker som datamanipulering, aggregering og transformasjon. |
| Kan bidra til å redusere dataduplisering og latens, og forbedre dataintegrasjon og interoperabilitet. Etterlevelsesinnsats. | Den kan brukes til å presentere data på en engasjerende og interaktiv måte. Kan bidra til å muliggjøre smidig databehandling. |
| Kan bidra til å kommunisere datadrevet innsikt til et bredere publikum. |
I praksis brukes ofte datavirtualisering og datavisualisering sammen. Datavirtualisering kan generere dataene som trengs for visualisering, og visualisering kan gi en mer intuitiv og interaktiv måte å utforske og forstå dataene på.
For eksempel kan en bedrift bruke datavirtualisering for å aksessere og samordne data fra flere kilder, og deretter bruke datavisualisering for å lage diagrammer, grafer eller dashboards som hjelper til med å avdekke innsikt og trender i dataene.
Anvendelsesområder for datavirtualisering
Her er noen eksempler på bruk av datavirtualisering:
Dataforberedelse: Datavirtualisering kan brukes til å forberede data for analyse eller andre formål ved å gi en virtuell visning av dataene som kan aksesseres og transformeres etter behov. For eksempel kan en dataforsker bruke datavirtualisering for å aksessere og samordne data fra flere kilder, og deretter bruke transformasjoner eller datakvalitetsregler på dataene for å forberede dem for analyse.
Skybasert datadeling: Den brukes også til å dele data som er lagret i skyen på tvers av ulike team eller avdelinger i en organisasjon. Dette kan bidra til å sikre at alle har tilgang til dataene de trenger, samtidig som det reduserer behovet for å replikere dataene.
Aktivering av datahub: Datavirtualisering kan brukes til å lage en sentralisert datahub som gir brukere mulighet til å aksessere og samordne data fra flere kilder.
For eksempel kan en organisasjon bruke datavirtualisering til å lage en datahub som integrerer data fra ulike forretningssystemer, som ERP-, CRM- og HR-systemer, for å støtte datadrevet beslutningstaking.
Datahuben kan aksesseres av brukere og applikasjoner via virtualiserte visninger, noe som kan bidra til å redusere kompleksiteten ved å aksessere og samordne data fra flere kilder.
Konklusjon
Datavirtualisering kan forbedre smidigheten, fleksibiliteten og datakvaliteten samtidig som kostnadene reduseres og sikkerheten forbedres. Den har mange bruksområder og anvendelsesområder innenfor et bredt spekter av bransjer, inkludert finans, helsevesen, detaljhandel, produksjon og offentlig sektor.
Dersom du vurderer å implementere datavirtualisering i din organisasjon, er det viktig å evaluere datakildene dine grundig, velge de rette datavirtualiseringsverktøyene, samt sette opp og optimalisere datavirtualiseringssystemet slik at det oppfyller dine forretningsmessige behov.
Jeg håper du fant denne artikkelen nyttig for å lære mer om datavirtualisering. Du kan også være interessert i å lære mer om verktøy for virtualiseringsovervåking.