Datavirtualisering er en teknologi som gjør det mulig for organisasjoner å administrere, integrere og analysere dataene sine ved å gi en logisk oversikt over dataene som kan nås fra flere kilder som om det var en enkelt, enhetlig database.
I dagens digitale forretningsmiljø genereres og samles bedriftsdata fra et bredt spekter av kilder, inkludert interne systemer og prosesser, eksterne partnere og kunder, og tredjeparts datakilder. Disse dataene kan være strukturert, for eksempel data lagret i en tradisjonell database, eller ustrukturert, for eksempel dokumenter, bilder og videofiler.
Disse dataene lagres ofte på en rekke forskjellige steder, inkludert lokale servere og lagringssystemer, så vel som i skyen. Som et resultat kan det være utfordrende for organisasjoner å få et helhetlig syn på dataene deres og å administrere og analysere dem effektivt. Datavirtualisering kan være et nyttig verktøy for å møte denne utfordringen.
Innholdsfortegnelse
Hva er datavirtualisering?
Datavirtualisering er et konsept der data fra flere, forskjellige kilder integreres og gjøres tilgjengelig for tilgang som om det var et enkelt, enhetlig datalager. Det gjør det mulig å lage et virtuelt datalag (VDL) som applikasjoner og brukere kan få tilgang til og spørre etter uten å måtte replikere eller flytte dataene fra den opprinnelige kilden fysisk.
Dette virtuelle laget er ansvarlig for å abstrahere dataene fra de underliggende fysiske datakildene, slik at det ser ut som om det kommer fra en enkelt datakilde.
Datavirtualisering brukes ofte sammen med andre databehandlings- og integreringsteknologier, for eksempel datainnsjøer, datavarehus og dataintegrasjonsverktøy. Det kan være spesielt nyttig for organisasjoner som har et stort og mangfoldig datamiljø, med data lagret i en rekke formater og steder.
Datavirtualisering har en rekke fordeler som gjør den nyttig for en rekke bransjer:
- Økt smidighet: Datavirtualisering lar organisasjoner raskt og enkelt få tilgang til data fra flere kilder uten å kreve komplekse og tidkrevende dataintegrasjonsprosesser. Dette kan hjelpe organisasjoner med å ta raskere og mer informerte beslutninger basert på en mer fullstendig oversikt over dataene deres.
- Redusert kompleksitet: Forenkler prosessen med å få tilgang til og integrere data fra flere kilder, noe som kan bidra til å redusere kompleksiteten og forbedre effektiviteten.
- Forbedret sikkerhet: Det bidrar også til å forbedre datasikkerheten ved å la organisasjoner få tilgang til data uten å fysisk flytte eller kopiere dem. Dette kan bidra til å redusere risikoen for datainnbrudd og uautorisert tilgang til sensitive data.
- Økt skalerbarhet Gjør det mulig for organisasjoner å skalere opp dataintegrasjonen enkelt og analysere innsats etter hvert som behovene deres endrer seg uten å trenge ekstra maskinvare eller infrastruktur.
- Redusert dataduplisering: Datavirtualisering kan bidra til å redusere behovet for fysisk replikering av data, noe som kan spare lagrings- og dataressurser. Det kan også bidra til å redusere risikoen for feil og inkonsekvenser som kan oppstå ved duplisering av data.
Og også datavirtualiseringskonsept kan brukes til å muliggjøre sanntidsanalyse, datadrevet beslutningstaking og smidig dataadministrasjon. Dette kan være spesielt nyttig i bransjer der data er i konstant endring, for eksempel finans eller e-handel.
Datavirtualisering kan også støtte innsats for datastyring og samsvar ved å la organisasjoner lettere spore og kontrollere tilgang til data, samt sikre at data brukes på en kompatibel måte. For eksempel kan det gjøre det mulig for organisasjoner å håndheve datatilgangskontroller og bruke datamaskering eller redaksjon på sensitive data.
Hvordan datavirtualisering gjøres
Datavirtualisering gjøres vanligvis ved hjelp av spesialisert programvare eller verktøy eller ved å bygge tilpassede løsninger. Det er flere tilnærminger for å implementere datavirtualisering, inkludert:
Bruke en datavirtualiseringsserver:
En vanlig tilnærming til implementering av datavirtualisering er å bruke en datavirtualiseringsserver. Datavirtualiseringsservere kan nås via et nettbasert grensesnitt eller via APIer.
De kan brukes sammen med ulike datakilder, inkludert databaser, flate filer og skybaserte datalagre. Dette kan være nyttig i situasjoner der data må deles på tvers av avdelinger eller organisasjoner eller der data fra flere kilder må integreres for analyse eller rapportering.
Bygge en tilpasset datavirtualiseringsløsning:
I noen tilfeller kan organisasjoner velge å bygge sin egen datavirtualiseringsløsning ved å bruke tilpasset programvare eller verktøy. Dette kan innebære å lage et tilpasset dataintegreringslag som sitter mellom datakildene og brukerne eller applikasjonene som trenger tilgang til dataene.
Bruk av skybaserte datavirtualiseringstjenester:
Skybaserte datavirtualiseringstjenester, som de som tilbys av Amazon Web Services (AWS) eller Microsoft Azure, lar organisasjoner få tilgang til og integrere data fra flere kilder uten å måtte bygge eller vedlikeholde sin egen datavirtualiseringsinfrastruktur.
Trinn i datavirtualisering
Prosessen med datavirtualisering involverer vanligvis følgende trinn:
#1. Identifiser datakilder
Det første trinnet i implementeringen av datavirtualisering er å identifisere datakildene som må aksesseres og integreres. Disse datakildene kan være databaser, filer, applikasjoner eller andre datakilder.
#2. Koble til datakilder
Det neste trinnet er å koble til datakildene og trekke ut dataene som må virtualiseres. Dette kan innebære bruk av koblinger eller drivere for å få tilgang til dataene og kan kreve konfigurering av tilgangstillatelser og autentisering.
#3. Transformer og rens dataene
Når dataene er trukket ut, må de kanskje transformeres og renses 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 nås og søkes uten å flytte eller kopiere dem fra den opprinnelige plasseringen. Dette kan innebære å lage logiske datamodeller eller visninger som tilordnes de underliggende datakildene.
#5. Få tilgang til og spør etter virtuelle data
Når det virtuelle datalaget er opprettet, kan brukere og applikasjoner få tilgang til og spørre dataene ved å bruke 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 sikre at det er i tråd med endrede forretningsbehov og krav.
Datavirtualisering vs. datavisualisering
Datavirtualisering og datavisualisering er to forskjellige konsepter som ofte brukes sammen med hverandre, men de tjener forskjellige formål. Her er noen viktige forskjeller mellom datavirtualisering og datavisualisering:
DatavirtualiseringDatavisualisering Gir tilgang til og integrering av data fra flere kilder Presenterer data i et grafisk eller visuelt format for å hjelpe folk å forstå og tolke dataeneDet innebærer å lage en virtuell visning av data som kan åpnes og spørres etter uten å flytte eller kopiere dataene Innebærer å velge og transformere data å lage diagrammer, grafer eller andre visualiseringer Gir et virtuelt datalag eller grensesnitt som kan nås av brukere eller applikasjoner Produserer grafiske eller visuelle utdata som kan sees av folk. Ofte brukt i scenarier der data lagres på flere steder, formater eller systemer eller hvor det er ikke 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, bygge tilpassede løsninger eller bruk av skybaserte tjenester. Dette kan innebære bruk av verktøy som diagrammer, grafer , kart eller infografikk, samt teknikker su ch som datamanipulering, aggregering og transformasjon Det 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 gi 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 få tilgang til og integrere data fra flere kilder og deretter bruke datavisualisering til å lage diagrammer, grafer eller dashboards som bidrar til å avsløre innsikt og trender i dataene.
Bruk tilfeller av 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 nås og transformeres etter behov. For eksempel kan en dataforsker bruke datavirtualisering for å få tilgang til og integrere data fra flere kilder og deretter bruke transformasjoner eller datakvalitetsregler på dataene for å forberede dem for analyse.
Cloud Data Sharing: Den brukes også til å dele data som er lagret i skyen på tvers av forskjellige 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 lar brukere få tilgang til og integrere 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 nås av brukere og applikasjoner gjennom virtualiserte visninger, noe som kan bidra til å redusere kompleksiteten ved å få tilgang til og integrere data fra flere kilder.
Konklusjon
Datavirtualisering kan forbedre smidigheten, fleksibiliteten og datakvaliteten samtidig som kostnadene reduseres og sikkerheten forbedres. Den har mange applikasjoner og brukssaker på tvers av et bredt spekter av bransjer, inkludert finans, helsevesen, detaljhandel, produksjon og myndigheter.
Vurderer å implementere datavirtualisering i organisasjonen din, er det viktig å evaluere datakildene dine nøye, velge riktig datavirtualiseringsverktøy og sette opp og optimalisere datavirtualiseringssystemet for å møte dine forretningsbehov.
Jeg håper du fant denne artikkelen nyttig for å lære datavirtualisering. Du kan også være interessert i å lære om virtualiseringsovervåkingsverktøy.