Andmete virtualiseerimine: föderaalsete päringute võimsuse vallandamine

Tänapäeva andmepõhises maailmas maadlevad organisatsioonid üha keerukamate andmemaastikega. Andmed on hajutatud erinevate süsteemide, andmebaaside, pilveplatvormide ja geograafiliste asukohtade vahel. See killustatus loob andmesiilosid, takistades tõhusat andmeanalüüsi, aruandlust ja otsuste tegemist. Andmete virtualiseerimine on sellele väljakutsele võimas lahendus, mis võimaldab ühtset juurdepääsu erinevatele andmeallikatele, ilma et oleks vaja andmeid füüsiliselt liigutada.

Mis on andmete virtualiseerimine?

Andmete virtualiseerimine on andmete integreerimise lähenemisviis, mis loob virtuaalse kihi mitme heterogeense andmeallika peale. See pakub ühtset, abstraktset vaadet andmetest, võimaldades kasutajatel ja rakendustel andmetele juurde pääseda, ilma et nad peaksid teadma nende füüsilist asukohta, vormingut või aluseks olevat tehnoloogiat. Mõelge sellest kui universaalsest andmete tõlkijast, mis muudab andmed kättesaadavaks kõigile, sõltumata nende päritolust.

Erinevalt traditsioonilistest andmete integreerimise meetoditest nagu ETL (Extract, Transform, Load), ei kopeeri ega liiguta andmete virtualiseerimine andmeid. Selle asemel pääseb see andmetele juurde reaalajas nende lähtesüsteemidest, pakkudes ajakohast ja järjepidevat teavet. See "ainult lugemiseks" juurdepääs minimeerib andmete latentsusaega, vähendab salvestuskulusid ja lihtsustab andmehaldust.

Föderaalsete päringute võimsus

Andmete virtualiseerimise põhikomponent on föderaalsete päringute kontseptsioon. Föderaalsed päringud võimaldavad kasutajatel esitada ühe päringu, mis hõlmab mitut andmeallikat. Andmete virtualiseerimise mootor optimeerib päringu, jagab selle iga asjakohase andmeallika jaoks alampäringuteks ja seejärel ühendab tulemused ühtseks vastuseks.

Föderaalsed päringud toimivad järgmiselt:

• Kasutaja esitab päringu: Kasutaja või rakendus esitab päringu läbi andmete virtualiseerimise kihi, justkui asuksid kõik andmed ühes, loogilises andmebaasis.
• Päringu optimeerimine ja jagamine: Andmete virtualiseerimise mootor analüüsib päringut ja määrab, milliseid andmeallikaid on vaja. Seejärel jagab see päringu väiksemateks alampäringuteks, mis on optimeeritud iga üksiku andmeallika jaoks.
• Alampäringu täitmine: Andmete virtualiseerimise mootor saadab alampäringud sobivatele andmeallikatele. Iga andmeallikas täidab oma alampäringu ja tagastab tulemused andmete virtualiseerimise mootorile.
• Tulemuste ühendamine: Andmete virtualiseerimise mootor ühendab kõigi andmeallikate tulemused üheks, ühtseks andmestikuks.
• Andmete edastamine: Ühtne andmestik edastatakse kasutajale või rakendusele soovitud vormingus.

Kujutage ette rahvusvahelist jaemüügiettevõtet, mille andmed on salvestatud erinevatesse süsteemidesse:

• Müügiandmed pilvepõhises andmelaos (nt Snowflake või Amazon Redshift).
• Kliendiandmed CRM-süsteemis (nt Salesforce või Microsoft Dynamics 365).
• Laoandmed kohapealses ERP-süsteemis (nt SAP või Oracle E-Business Suite).

Kasutades andmete virtualiseerimist föderaalsete päringutega, saab ärianalüütik esitada ühe päringu, et saada konsolideeritud aruanne müügi kohta kliendi demograafia ja laoseisude lõikes. Andmete virtualiseerimise mootor tegeleb nendest erinevatest süsteemidest andmetele juurdepääsu ja nende kombineerimise keerukusega, pakkudes analüütikule sujuvat kogemust.

Andmete virtualiseerimise ja föderaalsete päringute eelised

Andmete virtualiseerimine ja föderaalsed päringud pakuvad mitmeid olulisi eeliseid igas suuruses organisatsioonidele:

• Lihtsustatud andmetele juurdepääs: Pakub ühtset vaadet andmetest, muutes kasutajatel teabe leidmise ja analüüsimise lihtsamaks, olenemata selle asukohast või vormingust. See vähendab vajadust spetsiaalsete tehniliste oskuste järele ja annab ärikasutajatele võimaluse teostada iseteeninduslikku analüütikat.
• Vähendatud andmete latentsusaeg: Kaotab vajaduse andmete füüsiliseks liigutamiseks ja kopeerimiseks, pakkudes reaalajas juurdepääsu ajakohasele teabele. See on ülioluline ajatundlike rakenduste jaoks, nagu pettuste tuvastamine, tarneahela optimeerimine ja reaalajas turundus.
• Madalamad kulud: Vähendab salvestuskulusid, kaotades vajaduse luua ja hallata üleliigseid andmekoopiaid. Samuti vähendab see ETL-protsessidega seotud kulusid, nagu arendus, hooldus ja infrastruktuur.
• Parem paindlikkus: Võimaldab organisatsioonidel kiiresti kohaneda muutuvate ärinõuetega, integreerides hõlpsalt uusi andmeallikaid ja muutes olemasolevaid andmevaateid. See paindlikkus on tänapäeva kiires ärikeskkonnas konkurentsis püsimiseks hädavajalik.
• Täiustatud andmehalduse järelevalve: Pakub tsentraliseeritud kontrollpunkti andmetele juurdepääsu ja turvalisuse tagamiseks. Andmete virtualiseerimine võimaldab organisatsioonidel järjepidevalt rakendada andmehalduse poliitikaid kõigis andmeallikates, tagades andmete kvaliteedi ja vastavuse.
• Suurenenud andmete demokratiseerimine: Annab laiemale kasutajaskonnale võimaluse andmetele juurde pääseda ja neid analüüsida, soodustades organisatsioonis andmepõhist kultuuri. Lihtsustades andmetele juurdepääsu, murrab andmete virtualiseerimine andmesiilod ja edendab koostööd erinevate osakondade vahel.

Andmete virtualiseerimise arhitektuur

Tüüpiline andmete virtualiseerimise arhitektuur koosneb järgmistest põhikomponentidest:

• Andmeallikad: Need on aluseks olevad süsteemid, mis salvestavad tegelikke andmeid. Need võivad hõlmata andmebaase (SQL ja NoSQL), pilvesalvestust, rakendusi, faile ja muid andmehoidlaid.
• Andmeadapterid: Need on tarkvarakomponendid, mis ühenduvad andmeallikatega ja tõlgivad andmeid andmeallika omavormingu ja andmete virtualiseerimise mootori sisemise vormingu vahel.
• Andmete virtualiseerimise mootor: See on andmete virtualiseerimise platvormi tuum. See töötleb kasutajapäringuid, optimeerib neid, jagab need alampäringuteks, täidab alampäringud andmeallikates ja ühendab tulemused.
• Semantiline kiht: See kiht pakub ärisõbralikku vaadet andmetest, abstraheerides aluseks olevate andmeallikate tehnilised detailid. See võimaldab kasutajatel andmetele juurde pääseda, kasutades tuttavaid termineid ja kontseptsioone, mis muudab nende mõistmise ja analüüsimise lihtsamaks.
• Turvakiht: See kiht jõustab andmetele juurdepääsu kontrolli poliitikaid, tagades, et ainult volitatud kasutajad pääsevad tundlikele andmetele juurde. See toetab erinevaid autentimis- ja autoriseerimismehhanisme, nagu rollipõhine juurdepääsukontroll (RBAC) ja atribuudipõhine juurdepääsukontroll (ABAC).
• Andmeedastuskiht: See kiht pakub erinevaid liideseid virtualiseeritud andmetele juurdepääsuks, nagu SQL, REST API-d ja andmete visualiseerimise tööriistad.

Andmete virtualiseerimise kasutusjuhud

Andmete virtualiseerimist saab rakendada laias valikus kasutusjuhtudel erinevates tööstusharudes. Siin on mõned näited:

• Ärianalüüs ja analüütika: Pakub ühtset vaadet andmetest aruandluse, armatuurlaudade ja täiustatud analüütika jaoks. See võimaldab ärikasutajatel saada andmetest ülevaateid, ilma et nad peaksid mõistma aluseks olevate andmeallikate keerukust. Globaalse finantsasutuse jaoks võib see hõlmata konsolideeritud aruannete loomist klientide kasumlikkuse kohta erinevates piirkondades ja tootesarjades.
• Andmeladustus ja andmejärved: Täiendab või asendab traditsioonilisi ETL-protsesse andmete laadimiseks andmeladudesse ja andmejärvedesse. Andmete virtualiseerimist saab kasutada reaalajas andmetele juurdepääsuks lähtesüsteemidest, vähendades andmete laadimisega seotud aega ja kulusid.
• Rakenduste integreerimine: Võimaldab rakendustel pääseda juurde andmetele mitmest süsteemist, ilma et oleks vaja keerukaid punktist-punkti integratsioone. See lihtsustab rakenduste arendamist ja hooldamist ning vähendab andmete ebakõlade riski. Kujutage ette rahvusvahelist tootmisettevõtet, mis integreerib oma tarneahela haldussüsteemi kliendisuhete haldussüsteemiga, et pakkuda reaalajas nähtavust tellimuste täitmise kohta.
• Pilvemigratsioon: Hõlbustab andmete migreerimist pilve, pakkudes virtualiseeritud vaadet andmetest, mis hõlmavad nii kohapealseid kui ka pilvekeskkondi. See võimaldab organisatsioonidel andmeid järk-järgult migreerida, häirimata olemasolevaid rakendusi.
• Põhiandmete haldus (MDM): Pakub ühtset vaadet põhiandmetest erinevates süsteemides, tagades andmete järjepidevuse ja täpsuse. See on ülioluline kliendiandmete, tooteandmete ja muu kriitilise äriteabe haldamiseks. Kujutage ette globaalset farmaatsiaettevõtet, mis säilitab ühtse vaate patsiendiandmetest erinevate kliiniliste uuringute ja tervishoiusüsteemide vahel.
• Andmehalduse järelevalve ja vastavus: Jõustab andmehalduse poliitikaid ja tagab vastavuse määrustega nagu GDPR ja CCPA. Andmete virtualiseerimine pakub tsentraliseeritud kontrollpunkti andmetele juurdepääsu ja turvalisuse tagamiseks, muutes andmekasutuse jälgimise ja auditeerimise lihtsamaks.
• Reaalajas andmetele juurdepääs: Pakub otsustajatele koheseid ülevaateid, mis on ülioluline sellistes sektorites nagu rahandus, kus turutingimused muutuvad kiiresti. Andmete virtualiseerimine võimaldab tekkivatele võimalustele või riskidele kohest analüüsi ja reageerimist.

Andmete virtualiseerimise rakendamine: strateegiline lähenemine

Andmete virtualiseerimise rakendamine nõuab edu tagamiseks strateegilist lähenemist. Siin on mõned peamised kaalutlused:

• Määratlege selged ärieesmärgid: Tuvastage konkreetsed äriprobleemid, mida andmete virtualiseerimine on mõeldud lahendama. See aitab keskenduda rakendamisele ja mõõta selle edukust.
• Hinnake andmemaastikku: Mõistke andmeallikaid, andmevorminguid ja andmehalduse järelevalve nõudeid. See aitab valida õige andmete virtualiseerimise platvormi ja kujundada sobivad andmemudelid.
• Valige õige andmete virtualiseerimise platvorm: Valige platvorm, mis vastab organisatsiooni spetsiifilistele vajadustele ja nõuetele. Arvestage selliste teguritega nagu skaleeritavus, jõudlus, turvalisus ja kasutusmugavus. Mõned populaarsed andmete virtualiseerimise platvormid on Denodo, TIBCO Data Virtualization ja IBM Cloud Pak for Data.
• Arendage andmemudel: Looge loogiline andmemudel, mis esindab ühtset vaadet andmetest. See mudel peaks olema ärisõbralik ja kergesti mõistetav.
• Rakendage andmehalduse järelevalve poliitikaid: Jõustage andmetele juurdepääsu kontrolli poliitikad ning tagage andmete kvaliteet ja vastavus. See on tundlike andmete kaitsmiseks ja andmete terviklikkuse säilitamiseks ülioluline.
• Jälgige ja optimeerige jõudlust: Jälgige pidevalt andmete virtualiseerimise platvormi jõudlust ja optimeerige päringuid, et tagada optimaalne jõudlus.
• Alustage väikeselt ja skaleerige järk-järgult: Alustage väikese pilootprojektiga, et testida andmete virtualiseerimise platvormi ja valideerida andmemudelit. Seejärel skaleerige rakendust järk-järgult teistele kasutusjuhtudele ja andmeallikatele.

Väljakutsed ja kaalutlused

Kuigi andmete virtualiseerimine pakub arvukalt eeliseid, on oluline olla teadlik potentsiaalsetest väljakutsetest:

• Jõudlus: Andmete virtualiseerimine tugineb reaalajas andmetele juurdepääsule, seega võib jõudlus olla murekoht, eriti suurte andmestike või keerukate päringute puhul. Päringute optimeerimine ja õige andmete virtualiseerimise platvormi valimine on optimaalse jõudluse tagamiseks üliolulised.
• Andmeturvalisus: Tundlike andmete kaitsmine on esmatähtis. Tugevate turvameetmete, nagu andmete maskeerimine ja krüpteerimine, rakendamine on hädavajalik.
• Andmekvaliteet: Andmete virtualiseerimine paljastab andmeid mitmest allikast, seega võivad andmekvaliteedi probleemid muutuda ilmsemaks. Andmekvaliteedi kontrollide ja andmete puhastamise protsesside rakendamine on andmete täpsuse ja järjepidevuse tagamiseks ülioluline.
• Andmehalduse järelevalve: Selgete andmehalduse poliitikate ja protseduuride kehtestamine on andmetele juurdepääsu, turvalisuse ja kvaliteedi haldamiseks hädavajalik.
• Tarnija sõltuvus: Mõned andmete virtualiseerimise platvormid võivad olla omandiõigusega kaitstud, mis võib potentsiaalselt viia tarnija sõltuvuseni. Avatud standardeid toetava platvormi valimine võib seda riski leevendada.

Andmete virtualiseerimise tulevik

Andmete virtualiseerimine areneb kiiresti, mida ajendab andmemaastike üha suurenev keerukus ja kasvav nõudlus reaalajas andmetele juurdepääsu järele. Tulevased suundumused andmete virtualiseerimises hõlmavad:

• Tehisintellektil põhinev andmete virtualiseerimine: Tehisintellekti ja masinõppe kasutamine andmete integreerimise, päringute optimeerimise ja andmehalduse järelevalve automatiseerimiseks.
• Andmekanga arhitektuur: Andmete virtualiseerimise integreerimine teiste andmehaldustehnoloogiatega, nagu andmekataloogid, andmete päritolu ja andmekvaliteedi tööriistad, et luua terviklik andmekangas.
• Pilvepõhine andmete virtualiseerimine: Andmete virtualiseerimise platvormide juurutamine pilves, et ära kasutada pilveinfrastruktuuri skaleeritavust, paindlikkust ja kulutõhusust.
• Ääreandmete virtualiseerimine: Andmete virtualiseerimise laiendamine äärearvutuse keskkondadesse, et võimaldada reaalajas andmetöötlust ja analüüsi võrgu serval.

Kokkuvõte

Andmete virtualiseerimine föderaalsete päringutega pakub võimsa lahenduse organisatsioonidele, kes soovivad oma andmevarade väärtust avada. Pakkudes ühtset vaadet andmetest ilma füüsilise andmeliikumise vajaduseta, lihtsustab andmete virtualiseerimine andmetele juurdepääsu, vähendab kulusid, parandab paindlikkust ja tõhustab andmehalduse järelevalvet. Kuna andmemaastikud muutuvad üha keerukamaks, mängib andmete virtualiseerimine üha olulisemat rolli, võimaldades organisatsioonidel teha andmepõhiseid otsuseid ja saavutada konkurentsieelis globaalsel turul.

Ükskõik, kas olete väikeettevõte, kes soovib aruandlust sujuvamaks muuta, või suur ettevõte, mis haldab keerulist andmeökosüsteemi, pakub andmete virtualiseerimine kaasaegse andmehalduse jaoks köitvat lähenemist. Mõistes selles juhendis kirjeldatud kontseptsioone, eeliseid ja rakendusstrateegiaid, saate alustada oma andmete virtualiseerimise teekonda ja avada oma andmete täieliku potentsiaali.