Datu virtualizācija: federatīvo vaicājumu jaudas atraisīšana

Mūsdienu datos balstītajā pasaulē organizācijas saskaras ar arvien sarežģītākām datu ainavām. Dati ir izkaisīti pa dažādām sistēmām, datubāzēm, mākoņplatformām un ģeogrāfiskām vietām. Šī sadrumstalotība rada datu silosus, kas traucē efektīvai datu analīzei, pārskatu veidošanai un lēmumu pieņemšanai. Datu virtualizācija parādās kā spēcīgs risinājums šim izaicinājumam, nodrošinot vienotu piekļuvi atšķirīgiem datu avotiem, neprasot fizisku datu pārvietošanu.

Kas ir datu virtualizācija?

Datu virtualizācija ir datu integrācijas pieeja, kas izveido virtuālu slāni pār vairākiem neviendabīgiem datu avotiem. Tā nodrošina vienotu, abstraktu datu skatu, ļaujot lietotājiem un lietojumprogrammām piekļūt datiem, nezinot to fizisko atrašanās vietu, formātu vai pamatā esošo tehnoloģiju. Uztveriet to kā universālu datu tulku, kas padara tos pieejamus ikvienam, neatkarīgi no to izcelsmes.

Atšķirībā no tradicionālajām datu integrācijas metodēm, piemēram, ETL (Extract, Transform, Load), datu virtualizācija nedublē un nepārvieto datus. Tā vietā tā piekļūst datiem reāllaikā no to avota sistēmām, nodrošinot aktuālu un konsekventu informāciju. Šī "tikai lasīšanas" piekļuve samazina datu latentitāti, mazina uzglabāšanas izmaksas un vienkāršo datu pārvaldību.

Federatīvo vaicājumu spēks

Datu virtualizācijas pamatkomponents ir federatīvo vaicājumu koncepcija. Federatīvie vaicājumi ļauj lietotājiem iesniegt vienu vaicājumu, kas aptver vairākus datu avotus. Datu virtualizācijas dzinējs optimizē vaicājumu, sadala to apakšvaicājumos katram attiecīgajam datu avotam un pēc tam apvieno rezultātus vienotā atbildē.

Lūk, kā darbojas federatīvie vaicājumi:

• Lietotājs iesniedz vaicājumu: Lietotājs vai lietojumprogramma iesniedz vaicājumu caur datu virtualizācijas slāni, it kā visi dati atrastos vienā, loģiskā datubāzē.
• Vaicājumu optimizācija un sadalīšana: Datu virtualizācijas dzinējs analizē vaicājumu un nosaka, kuri datu avoti ir nepieciešami. Pēc tam tas sadala vaicājumu mazākos apakšvaicājumos, kas optimizēti katram atsevišķam datu avotam.
• Apakšvaicājumu izpilde: Datu virtualizācijas dzinējs nosūta apakšvaicājumus uz atbilstošajiem datu avotiem. Katrs datu avots izpilda savu apakšvaicājumu un atgriež rezultātus datu virtualizācijas dzinējam.
• Rezultātu apvienošana: Datu virtualizācijas dzinējs apvieno rezultātus no visiem datu avotiem vienā, vienotā datu kopā.
• Datu piegāde: Vienotā datu kopa tiek piegādāta lietotājam vai lietojumprogrammai vēlamajā formātā.

Apsveriet starptautisku mazumtirdzniecības uzņēmumu ar datiem, kas glabājas dažādās sistēmās:

• Pārdošanas dati mākoņpakalpojumā bāzētā datu noliktavā (piem., Snowflake vai Amazon Redshift).
• Klientu dati CRM sistēmā (piem., Salesforce vai Microsoft Dynamics 365).
• Krājumu dati lokālā ERP sistēmā (piem., SAP vai Oracle E-Business Suite).

Izmantojot datu virtualizāciju ar federatīvajiem vaicājumiem, biznesa analītiķis var iesniegt vienu vaicājumu, lai iegūtu konsolidētu pārskatu par pārdošanas apjomiem pēc klientu demogrāfijas un krājumu līmeņiem. Datu virtualizācijas dzinējs pārvalda sarežģīto piekļuvi un datu apvienošanu no šīm atšķirīgajām sistēmām, nodrošinot analītiķim netraucētu pieredzi.

Datu virtualizācijas un federatīvo vaicājumu priekšrocības

Datu virtualizācija un federatīvie vaicājumi piedāvā vairākas būtiskas priekšrocības visu izmēru organizācijām:

• Vienkāršota datu piekļuve: Nodrošina vienotu datu skatu, padarot lietotājiem vieglāku piekļuvi un informācijas analīzi, neatkarīgi no tās atrašanās vietas vai formāta. Tas samazina nepieciešamību pēc specializētām tehniskām prasmēm un dod iespēju biznesa lietotājiem veikt pašapkalpošanās analīzi.
• Samazināta datu latentitāte: Novērš nepieciešamību pēc fiziskas datu pārvietošanas un replicēšanas, nodrošinot reāllaika piekļuvi aktuālai informācijai. Tas ir būtiski laika ziņā jutīgām lietojumprogrammām, piemēram, krāpšanas atklāšanai, piegādes ķēdes optimizācijai un reāllaika mārketingam.
• Zemākas izmaksas: Samazina uzglabāšanas izmaksas, novēršot nepieciešamību veidot un uzturēt liekas datu kopijas. Tas arī samazina izmaksas, kas saistītas ar ETL procesiem, piemēram, izstrādi, uzturēšanu un infrastruktūru.
• Uzlabota elastība: Ļauj organizācijām ātri pielāgoties mainīgajām biznesa prasībām, viegli integrējot jaunus datu avotus un modificējot esošos datu skatus. Šī elastība ir būtiska, lai saglabātu konkurētspēju mūsdienu straujajā biznesa vidē.
• Uzlabota datu pārvaldība: Nodrošina centralizētu kontroles punktu datu piekļuvei un drošībai. Datu virtualizācija ļauj organizācijām konsekventi ieviest datu pārvaldības politikas visos datu avotos, nodrošinot datu kvalitāti un atbilstību.
• Palielināta datu demokratizācija: Dod iespēju plašākam lietotāju lokam piekļūt un analizēt datus, veicinot uz datiem balstītu kultūru organizācijā. Vienkāršojot datu piekļuvi, datu virtualizācija nojauc datu silosus un veicina sadarbību starp dažādām nodaļām.

Datu virtualizācijas arhitektūra

Tipiskā datu virtualizācijas arhitektūra sastāv no šādām galvenajām sastāvdaļām:

• Datu avoti: Tās ir pamatā esošās sistēmas, kas glabā faktiskos datus. Tās var ietvert datubāzes (SQL un NoSQL), mākoņkrātuves, lietojumprogrammas, failus un citas datu repozitorijus.
• Datu adapteri: Tie ir programmatūras komponenti, kas savienojas ar datu avotiem un tulko datus starp datu avota sākotnējo formātu un datu virtualizācijas dzinēja iekšējo formātu.
• Datu virtualizācijas dzinējs: Tas ir datu virtualizācijas platformas kodols. Tas apstrādā lietotāju vaicājumus, tos optimizē, sadala apakšvaicājumos, izpilda apakšvaicājumus pret datu avotiem un apvieno rezultātus.
• Semantiskais slānis: Šis slānis nodrošina biznesam draudzīgu datu skatu, abstrahējot pamatā esošo datu avotu tehniskās detaļas. Tas ļauj lietotājiem piekļūt datiem, izmantojot pazīstamus terminus un jēdzienus, padarot to vieglāk saprotamu un analizējamu.
• Drošības slānis: Šis slānis nodrošina datu piekļuves kontroles politiku ieviešanu, garantējot, ka tikai autorizēti lietotāji var piekļūt sensitīviem datiem. Tas atbalsta dažādus autentifikācijas un autorizācijas mehānismus, piemēram, uz lomām balstītu piekļuves kontroli (RBAC) un uz atribūtiem balstītu piekļuves kontroli (ABAC).
• Datu piegādes slānis: Šis slānis nodrošina dažādas saskarnes virtualizēto datu piekļuvei, piemēram, SQL, REST APIs un datu vizualizācijas rīkus.

Datu virtualizācijas lietošanas gadījumi

Datu virtualizāciju var pielietot plašam lietošanas gadījumu klāstam dažādās nozarēs. Šeit ir daži piemēri:

• Biznesa inteliģence un analīze: Nodrošina vienotu datu skatu pārskatu, informācijas paneļu un progresīvas analīzes veikšanai. Tas ļauj biznesa lietotājiem gūt ieskatu no datiem, neizprotot pamatā esošo datu avotu sarežģītību. Globālai finanšu iestādei tas varētu nozīmēt konsolidētu pārskatu veidošanu par klientu rentabilitāti dažādos reģionos un produktu līnijās.
• Datu noliktavas un datu ezeri: Papildina vai aizstāj tradicionālos ETL procesus datu ielādei datu noliktavās un datu ezeros. Datu virtualizāciju var izmantot, lai piekļūtu datiem reāllaikā no avota sistēmām, samazinot laiku un izmaksas, kas saistītas ar datu ielādi.
• Lietojumprogrammu integrācija: Ļauj lietojumprogrammām piekļūt datiem no vairākām sistēmām, neprasot sarežģītas punkts-punkts integrācijas. Tas vienkāršo lietojumprogrammu izstrādi un uzturēšanu un samazina datu neatbilstību risku. Iedomājieties starptautisku ražošanas uzņēmumu, kas integrē savu piegādes ķēdes vadības sistēmu ar klientu attiecību pārvaldības sistēmu, lai nodrošinātu reāllaika redzamību pasūtījumu izpildē.
• Mākoņa migrācija: Atvieglo datu migrāciju uz mākoni, nodrošinot virtualizētu datu skatu, kas aptver gan lokālās, gan mākoņa vides. Tas ļauj organizācijām pakāpeniski migrēt datus, nepārtraucot esošo lietojumprogrammu darbību.
• Pamatdatu pārvaldība (MDM): Nodrošina vienotu pamatdatu skatu dažādās sistēmās, garantējot datu konsekvenci un precizitāti. Tas ir būtiski, lai pārvaldītu klientu datus, produktu datus un citu svarīgu biznesa informāciju. Apsveriet globālu farmācijas uzņēmumu, kas uztur vienotu pacientu datu skatu dažādos klīniskajos pētījumos un veselības aprūpes sistēmās.
• Datu pārvaldība un atbilstība: Ievieš datu pārvaldības politikas un nodrošina atbilstību tādiem noteikumiem kā GDPR un CCPA. Datu virtualizācija nodrošina centralizētu kontroles punktu datu piekļuvei un drošībai, padarot vieglāku datu lietošanas uzraudzību un auditu.
• Reāllaika datu piekļuve: Piedāvā tūlītējus ieskatus lēmumu pieņēmējiem, kas ir būtiski tādās nozarēs kā finanses, kur tirgus apstākļi strauji mainās. Datu virtualizācija ļauj nekavējoties analizēt un reaģēt uz jaunām iespējām vai riskiem.

Datu virtualizācijas ieviešana: stratēģiska pieeja

Datu virtualizācijas ieviešana prasa stratēģisku pieeju, lai nodrošinātu panākumus. Šeit ir daži galvenie apsvērumi:

• Definējiet skaidrus biznesa mērķus: Identificējiet konkrētās biznesa problēmas, kuras paredzēts atrisināt ar datu virtualizāciju. Tas palīdzēs koncentrēt ieviešanu un izmērīt tās panākumus.
• Novērtējiet datu ainavu: Izprotiet datu avotus, datu formātus un datu pārvaldības prasības. Tas palīdzēs izvēlēties pareizo datu virtualizācijas platformu un izstrādāt atbilstošus datu modeļus.
• Izvēlieties pareizo datu virtualizācijas platformu: Izvēlieties platformu, kas atbilst organizācijas īpašajām vajadzībām un prasībām. Apsveriet tādus faktorus kā mērogojamība, veiktspēja, drošība un lietošanas ērtums. Dažas populāras datu virtualizācijas platformas ietver Denodo, TIBCO Data Virtualization un IBM Cloud Pak for Data.
• Izstrādājiet datu modeli: Izveidojiet loģisku datu modeli, kas attēlo vienoto datu skatu. Šim modelim jābūt biznesam draudzīgam un viegli saprotamam.
• Ieviesiet datu pārvaldības politikas: Ieviesiet datu piekļuves kontroles politikas un nodrošiniet datu kvalitāti un atbilstību. Tas ir būtiski, lai aizsargātu sensitīvus datus un uzturētu datu integritāti.
• Pārraugiet un optimizējiet veiktspēju: Nepārtraukti pārraugiet datu virtualizācijas platformas veiktspēju un optimizējiet vaicājumus, lai nodrošinātu optimālu veiktspēju.
• Sāciet ar mazu un pakāpeniski paplašiniet: Sāciet ar nelielu izmēģinājuma projektu, lai pārbaudītu datu virtualizācijas platformu un apstiprinātu datu modeli. Pēc tam pakāpeniski paplašiniet ieviešanu uz citiem lietošanas gadījumiem un datu avotiem.

Izaicinājumi un apsvērumi

Lai gan datu virtualizācija piedāvā daudzas priekšrocības, ir svarīgi apzināties iespējamos izaicinājumus:

• Veiktspēja: Datu virtualizācija balstās uz reāllaika datu piekļuvi, tāpēc veiktspēja var radīt bažas, īpaši lielu datu kopu vai sarežģītu vaicājumu gadījumā. Vaicājumu optimizēšana un pareizās datu virtualizācijas platformas izvēle ir būtiska, lai nodrošinātu optimālu veiktspēju.
• Datu drošība: Sensitīvu datu aizsardzība ir vissvarīgākā. Būtiski ir ieviest stingrus drošības pasākumus, piemēram, datu maskēšanu un šifrēšanu.
• Datu kvalitāte: Datu virtualizācija atklāj datus no vairākiem avotiem, tāpēc datu kvalitātes problēmas var kļūt acīmredzamākas. Datu kvalitātes pārbaudes un datu tīrīšanas procesu ieviešana ir būtiska, lai nodrošinātu datu precizitāti un konsekvenci.
• Datu pārvaldība: Skaidru datu pārvaldības politiku un procedūru izveide ir būtiska, lai pārvaldītu datu piekļuvi, drošību un kvalitāti.
• Piegādātāja piesaiste: Dažas datu virtualizācijas platformas var būt patentētas, kas potenciāli var novest pie piegādātāja piesaistes. Platformas izvēle, kas atbalsta atvērtos standartus, var mazināt šo risku.

Datu virtualizācijas nākotne

Datu virtualizācija strauji attīstās, ko veicina pieaugošā datu ainavu sarežģītība un pieaugošais pieprasījums pēc reāllaika datu piekļuves. Nākotnes tendences datu virtualizācijā ietver:

• Ar mākslīgo intelektu darbināta datu virtualizācija: Mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās izmantošana, lai automatizētu datu integrāciju, vaicājumu optimizāciju un datu pārvaldību.
• Datu auduma arhitektūra: Datu virtualizācijas integrēšana ar citām datu pārvaldības tehnoloģijām, piemēram, datu katalogiem, datu ciltskoku un datu kvalitātes rīkiem, lai izveidotu visaptverošu datu audumu.
• Mākonim pielāgota datu virtualizācija: Datu virtualizācijas platformu izvietošana mākonī, lai izmantotu mākoņa infrastruktūras mērogojamību, elastību un izmaksu efektivitāti.
• Malu datu virtualizācija: Datu virtualizācijas paplašināšana uz malu skaitļošanas vidēm, lai nodrošinātu reāllaika datu apstrādi un analīzi tīkla malā.

Noslēgums

Datu virtualizācija ar federatīvajiem vaicājumiem nodrošina spēcīgu risinājumu organizācijām, kas vēlas atraisīt savu datu aktīvu vērtību. Nodrošinot vienotu datu skatu, neprasot fizisku datu pārvietošanu, datu virtualizācija vienkāršo datu piekļuvi, samazina izmaksas, uzlabo elastību un uzlabo datu pārvaldību. Tā kā datu ainavas kļūst arvien sarežģītākas, datu virtualizācijai būs arvien svarīgāka loma, ļaujot organizācijām pieņemt uz datiem balstītus lēmumus un gūt konkurences priekšrocības globālajā tirgū.

Neatkarīgi no tā, vai esat mazs uzņēmums, kas vēlas pilnveidot pārskatu veidošanu, vai liels uzņēmums, kas pārvalda sarežģītu datu ekosistēmu, datu virtualizācija piedāvā pārliecinošu pieeju modernai datu pārvaldībai. Izprotot šajā rokasgrāmatā izklāstītās koncepcijas, priekšrocības un ieviešanas stratēģijas, jūs varat sākt savu datu virtualizācijas ceļojumu un atraisīt pilnu savu datu potenciālu.