Datavirtualisering er en teknologi, der gør det muligt for organisationer at administrere, integrere og analysere deres data ved at give et logisk overblik over de data, der kan tilgås fra flere kilder, som om det var en enkelt, samlet database.
I nutidens digitale forretningsmiljø genereres og indsamles virksomhedsdata fra en lang række kilder, herunder interne systemer og processer, eksterne partnere og kunder og tredjepartsdatakilder. Disse data kan være strukturerede, såsom data gemt i en traditionel database, eller ustrukturerede, såsom dokumenter, billeder og videofiler.
Disse data gemmes ofte på en række forskellige steder, herunder lokale servere og lagersystemer, såvel som i skyen. Som følge heraf kan det være udfordrende for organisationer at få et samlet overblik over deres data og at administrere og analysere dem effektivt. Datavirtualisering kan være et nyttigt værktøj til at løse denne udfordring.
Hvad er datavirtualisering?
Datavirtualisering er et koncept, hvor data fra flere, forskellige kilder integreres og gøres tilgængelige for adgang, som om det var et enkelt, samlet datalager. Det giver mulighed for at skabe et virtuelt datalag (VDL), der kan tilgås og forespørges af applikationer og brugere uden at skulle replikere eller flytte data fra dens oprindelige kilde fysisk.
Dette virtuelle lag er ansvarlig for at abstrahere dataene fra de underliggende fysiske datakilder, så det ser ud som om det kommer fra en enkelt datakilde.
Datavirtualisering bruges ofte sammen med andre datahåndterings- og integrationsteknologier, såsom datasøer, datavarehuse og dataintegrationsværktøjer. Det kan være særligt nyttigt for organisationer, der har et stort og forskelligartet datamiljø med data gemt i en række forskellige formater og placeringer.
Datavirtualisering har en række fordele, der gør den nyttig for en række forskellige brancher:
- Øget smidighed: Datavirtualisering giver organisationer mulighed for hurtigt og nemt at få adgang til data fra flere kilder uden at kræve komplekse og tidskrævende dataintegrationsprocesser. Dette kan hjælpe organisationer med at træffe hurtigere og mere informerede beslutninger baseret på et mere komplet overblik over deres data.
- Reduceret kompleksitet: Forenkler processen med at få adgang til og integrere data fra flere kilder, hvilket kan hjælpe med at reducere kompleksiteten og forbedre effektiviteten.
- Forbedret sikkerhed: Det hjælper også med at forbedre datasikkerheden ved at give organisationer adgang til data uden fysisk at flytte eller kopiere dem. Dette kan hjælpe med at reducere risikoen for databrud og uautoriseret adgang til følsomme data.
- Øget skalerbarhed Giver organisationer mulighed for nemt at opskalere deres dataintegration og analysere indsatsen, efterhånden som deres behov ændrer sig, uden at have brug for yderligere hardware eller infrastruktur.
- Reduceret dataduplikering: Datavirtualisering kan hjælpe med at reducere behovet for fysisk at replikere data, hvilket kan spare på lager- og computerressourcer. Det kan også være med til at reducere risikoen for fejl og uoverensstemmelser, der kan opstå ved duplikering af data.
Og også datavirtualiseringskonceptet kan bruges til at muliggøre realtidsanalyse, datadrevet beslutningstagning og agil datastyring. Dette kan være særligt nyttigt i brancher, hvor data konstant ændrer sig, såsom finans eller e-handel.
Datavirtualisering kan også understøtte datastyring og compliance-indsats ved at give organisationer lettere mulighed for at spore og kontrollere adgang til data samt sikre, at data bruges på en kompatibel måde. For eksempel kan det gøre det muligt for organisationer at håndhæve dataadgangskontrol og anvende datamaskering eller redaktion på følsomme data.
Hvordan datavirtualisering udføres
Datavirtualisering udføres typisk ved hjælp af specialiseret software eller værktøjer eller ved at bygge skræddersyede løsninger. Der er flere tilgange til implementering af datavirtualisering, herunder:
Brug af en datavirtualiseringsserver:
En almindelig tilgang til implementering af datavirtualisering er at bruge en datavirtualiseringsserver. Datavirtualiseringsservere kan tilgås via en webbaseret grænseflade eller via API’er.
De kan bruges sammen med forskellige datakilder, herunder databaser, flade filer og skybaserede datalagre. Dette kan være nyttigt i situationer, hvor data skal deles på tværs af afdelinger eller organisationer, eller hvor data fra flere kilder skal integreres til analyse eller rapportering.
Opbygning af en brugerdefineret datavirtualiseringsløsning:
I nogle tilfælde kan organisationer vælge at bygge deres egen datavirtualiseringsløsning ved hjælp af tilpasset software eller værktøjer. Dette kan involvere at skabe et tilpasset dataintegrationslag, der sidder mellem datakilderne og de brugere eller applikationer, der skal have adgang til dataene.
Brug af skybaserede datavirtualiseringstjenester:
Cloud-baserede datavirtualiseringstjenester, såsom dem, der tilbydes af Amazon Web Services (AWS) eller Microsoft Azure, giver organisationer mulighed for at få adgang til og integrere data fra flere kilder uden at skulle bygge eller vedligeholde deres egen datavirtualiseringsinfrastruktur.
Trin i datavirtualisering
Processen med datavirtualisering involverer typisk følgende trin:
#1. Identificer datakilder
Det første skridt i implementeringen af datavirtualisering er at identificere de datakilder, der skal tilgås og integreres. Disse datakilder kan være databaser, filer, applikationer eller andre datakilder.
#2. Opret forbindelse til datakilder
Det næste trin er at oprette forbindelse til datakilderne og udtrække de data, der skal virtualiseres. Dette kan involvere brug af stik eller drivere til at få adgang til dataene og kan kræve konfiguration af adgangstilladelser og godkendelse.
#3. Transformer og rens dataene
Når dataene er blevet udtrukket, skal de muligvis transformeres og renses for at sikre, at de er i et brugbart format. Dette kan involvere anvendelse af transformationer eller datakvalitetsregler på dataene eller fjernelse af dubletter eller ugyldige poster.
#4. Opret det virtuelle datalag
Det virtuelle datalag er den centrale komponent i en datavirtualiseringsløsning. Det involverer at skabe en virtuel visning af dataene, som kan tilgås og forespørges uden faktisk at flytte eller kopiere dem fra dens oprindelige placering. Dette kan involvere at skabe logiske datamodeller eller visninger, der knytter sig til de underliggende datakilder.
#5. Få adgang til og forespørg de virtuelle data
Når det virtuelle datalag er blevet oprettet, kan brugere og applikationer få adgang til og forespørge dataene ved hjælp af standard SQL eller andre forespørgselssprog. Det virtuelle datalag oversætter forespørgslerne til det passende format for de underliggende datakilder og returnerer resultaterne til brugeren eller applikationen.
#6. Overvåg og vedligehold det virtuelle datalag
Datavirtualiseringsløsninger omfatter typisk værktøjer og processer til overvågning og vedligeholdelse af det virtuelle datalag. Dette kan involvere sporing af ændringer af de underliggende datakilder og opdatering af det virtuelle datalag for at afspejle disse ændringer. Det kan også involvere at optimere det virtuelle datalag til ydeevne og sikre, at det er tilpasset skiftende forretningsbehov og krav.
Datavirtualisering vs. datavisualisering
Datavirtualisering og datavisualisering er to forskellige koncepter, der ofte bruges sammen med hinanden, men de tjener forskellige formål. Her er nogle vigtige forskelle mellem datavirtualisering og datavisualisering:
DatavirtualiseringDatavisualisering Muliggør adgang til og integration af data fra flere kilder Præsenterer data i et grafisk eller visuelt format for at hjælpe folk med at forstå og fortolke dataeneDet involverer at skabe en virtuel visning af data, der kan tilgås og forespørges uden at flytte eller kopiere data. Indebærer udvælgelse og transformation af data at oprette diagrammer, grafer eller andre visualiseringer. Giver et virtuelt datalag eller en grænseflade, der kan tilgås af brugere eller applikationer. Producerer grafiske eller visuelle output, der kan ses af mennesker. Bruges ofte i scenarier, hvor data er lagret på flere steder, formater eller systemer, eller hvor det er ikke praktisk at konsolidere data fysisk. Bruges ofte til at kommunikere komplekse ideer, fremhæve nøgleindsigter eller støtte beslutningstagning. Dette kan involvere brug af specialiseret software eller værktøjer, bygning af tilpassede løsninger eller brug af cloud-baserede tjenester. Dette kan involvere brug af værktøjer såsom diagrammer, grafer , kort eller infografik, samt teknikker su ch som datamanipulation, aggregering og transformationDet kan hjælpe med at reducere dataduplikering og latens og forbedre dataintegration og interoperabilitet. compliance indsats
Det kan bruges til at præsentere data på en engagerende og interaktiv måde. Kan være med til at muliggøre agil datahåndtering
Kan hjælpe med at kommunikere datadrevet indsigt til et bredere publikum
I praksis bruges datavirtualisering og datavisualisering ofte sammen. Datavirtualisering kan give de nødvendige data til visualisering, og visualisering kan give en mere intuitiv og interaktiv måde at udforske og forstå dataene på.
For eksempel kan en virksomhed bruge datavirtualisering til at få adgang til og integrere data fra flere kilder og derefter bruge datavisualisering til at skabe diagrammer, grafer eller dashboards, der hjælper med at afsløre indsigt og tendenser i dataene.
Brugstilfælde af datavirtualisering
Her er et par eksempler på brug af datavirtualisering.
Dataforberedelse: Datavirtualisering kan bruges til at forberede data til analyse eller andre formål ved at give et virtuelt overblik over de data, der kan tilgås og transformeres efter behov. For eksempel kan en dataforsker bruge datavirtualisering til at få adgang til og integrere data fra flere kilder og derefter anvende transformationer eller datakvalitetsregler på dataene for at forberede dem til analyse.
Cloud Data Sharing: Det bruges også til at dele data gemt i skyen på tværs af forskellige teams eller afdelinger i en organisation. Dette kan hjælpe med at sikre, at alle har adgang til de data, de har brug for, samtidig med at behovet for at replikere dataene reduceres.
Aktivering af datahub: Datavirtualisering kan bruges til at skabe en centraliseret datahub, der giver brugerne adgang til og integrerer data fra flere kilder.
For eksempel kan en organisation bruge datavirtualisering til at skabe en datahub, der integrerer data fra forskellige forretningssystemer, såsom ERP-, CRM- og HR-systemer, for at understøtte datadrevet beslutningstagning.
Datahubben kan tilgås af brugere og applikationer gennem virtualiserede visninger, som kan hjælpe med at reducere kompleksiteten ved at få adgang til og integrere data fra flere kilder.
Konklusion
Datavirtualisering kan forbedre smidighed, fleksibilitet og datakvalitet, samtidig med at omkostningerne reduceres og sikkerheden forbedres. Det har mange applikationer og anvendelsessager på tværs af en bred vifte af industrier, herunder finans, sundhedspleje, detailhandel, fremstilling og regering.
Overvejer at implementere datavirtualisering i din organisation, er det vigtigt at evaluere dine datakilder omhyggeligt, vælge det rigtige datavirtualiseringsværktøj og opsætte og optimere dit datavirtualiseringssystem til at opfylde dine forretningsbehov.
Jeg håber, du fandt denne artikel nyttig til at lære datavirtualisering. Du kan også være interesseret i at lære om virtualiseringsovervågningsværktøjer.
