Виртуализация данных: раскрытие силы федеративных запросов

В современном мире, управляемом данными, организации сталкиваются с все более сложными ландшафтами данных. Данные разбросаны по различным системам, базам данных, облачным платформам и географическим местоположениям. Эта фрагментация создает хранилища данных, препятствуя эффективному анализу данных, отчетности и принятию решений. Виртуализация данных становится мощным решением этой проблемы, обеспечивая унифицированный доступ к разрозненным источникам данных без необходимости физического перемещения данных.

Что такое виртуализация данных?

Виртуализация данных - это подход к интеграции данных, который создает виртуальный слой над несколькими разнородными источниками данных. Она обеспечивает унифицированное, абстрагированное представление данных, позволяя пользователям и приложениям получать доступ к данным, не зная их физического местоположения, формата или базовой технологии. Думайте об этом как об универсальном переводчике для данных, делающем их доступными для всех, независимо от их происхождения.

В отличие от традиционных методов интеграции данных, таких как ETL (Extract, Transform, Load), виртуализация данных не реплицирует и не перемещает данные. Вместо этого она получает доступ к данным в режиме реального времени из их исходных систем, предоставляя актуальную и последовательную информацию. Этот «доступ только для чтения» минимизирует задержку данных, снижает затраты на хранение и упрощает управление данными.

Сила федеративных запросов

Основным компонентом виртуализации данных является концепция федеративных запросов. Федеративные запросы позволяют пользователям отправлять один запрос, охватывающий несколько источников данных. Механизм виртуализации данных оптимизирует запрос, разбивает его на подзапросы для каждого соответствующего источника данных, а затем объединяет результаты в единый ответ.

Вот как работают федеративные запросы:

• Пользователь отправляет запрос: Пользователь или приложение отправляет запрос через уровень виртуализации данных, как если бы все данные находились в одной логической базе данных.
• Оптимизация и декомпозиция запроса: Механизм виртуализации данных анализирует запрос и определяет, какие источники данных необходимы. Затем он разбивает запрос на более мелкие подзапросы, оптимизированные для каждого отдельного источника данных.
• Выполнение подзапроса: Механизм виртуализации данных отправляет подзапросы в соответствующие источники данных. Каждый источник данных выполняет свой подзапрос и возвращает результаты в механизм виртуализации данных.
• Комбинация результатов: Механизм виртуализации данных объединяет результаты со всех источников данных в единый унифицированный набор данных.
• Доставка данных: Унифицированный набор данных доставляется пользователю или приложению в желаемом формате.

Рассмотрим международную розничную компанию с данными, хранящимися в различных системах:

• Данные о продажах в облачном хранилище данных (например, Snowflake или Amazon Redshift).
• Данные о клиентах в CRM-системе (например, Salesforce или Microsoft Dynamics 365).
• Данные об инвентаризации в локальной ERP-системе (например, SAP или Oracle E-Business Suite).

Используя виртуализацию данных с федеративными запросами, бизнес-аналитик может отправить один запрос для получения сводного отчета о продажах по демографии клиентов и уровням запасов. Механизм виртуализации данных обрабатывает сложность доступа к данным из этих разрозненных систем и их объединения, обеспечивая бесперебойную работу для аналитика.

Преимущества виртуализации данных и федеративных запросов

Виртуализация данных и федеративные запросы предлагают несколько существенных преимуществ для организаций любого размера:

• Упрощенный доступ к данным: Обеспечивает унифицированное представление данных, облегчая пользователям доступ к информации и ее анализ, независимо от ее местоположения или формата. Это снижает потребность в специальных технических навыках и дает бизнес-пользователям возможность выполнять самостоятельный анализ.
• Снижение задержки данных: Устраняет необходимость физического перемещения и репликации данных, обеспечивая доступ к актуальной информации в режиме реального времени. Это имеет решающее значение для приложений, чувствительных ко времени, таких как обнаружение мошенничества, оптимизация цепочки поставок и маркетинг в реальном времени.
• Снижение затрат: Снижает затраты на хранение, устраняя необходимость создания и поддержания избыточных копий данных. Это также снижает затраты, связанные с процессами ETL, такими как разработка, обслуживание и инфраструктура.
• Повышенная гибкость: Позволяет организациям быстро адаптироваться к меняющимся бизнес-требованиям, легко интегрируя новые источники данных и изменяя существующие представления данных. Эта гибкость необходима для сохранения конкурентоспособности в современной быстро меняющейся бизнес-среде.
• Улучшенное управление данными: Обеспечивает централизованную точку управления доступом к данным и безопасностью. Виртуализация данных позволяет организациям последовательно применять политики управления данными во всех источниках данных, обеспечивая качество и соответствие данных.
• Повышенная демократизация данных: Предоставляет более широкому кругу пользователей возможность доступа к данным и их анализа, способствуя культуре, управляемой данными, в организации. Упрощая доступ к данным, виртуализация данных разрушает хранилища данных и способствует сотрудничеству между различными отделами.

Архитектура виртуализации данных

Типичная архитектура виртуализации данных состоит из следующих ключевых компонентов:

• Источники данных: Это базовые системы, которые хранят фактические данные. Они могут включать базы данных (SQL и NoSQL), облачное хранилище, приложения, файлы и другие репозитории данных.
• Адаптеры данных: Это программные компоненты, которые подключаются к источникам данных и преобразуют данные между собственным форматом источника данных и внутренним форматом механизма виртуализации данных.
• Механизм виртуализации данных: Это ядро платформы виртуализации данных. Он обрабатывает пользовательские запросы, оптимизирует их, разбивает на подзапросы, выполняет подзапросы по источникам данных и объединяет результаты.
• Семантический слой: Этот слой предоставляет бизнес-ориентированное представление данных, абстрагируясь от технических деталей базовых источников данных. Он позволяет пользователям получать доступ к данным, используя знакомые термины и концепции, что упрощает понимание и анализ.
• Слой безопасности: Этот слой обеспечивает соблюдение политик контроля доступа к данным, гарантируя, что только авторизованные пользователи могут получать доступ к конфиденциальным данным. Он поддерживает различные механизмы аутентификации и авторизации, такие как контроль доступа на основе ролей (RBAC) и контроль доступа на основе атрибутов (ABAC).
• Слой доставки данных: Этот слой предоставляет различные интерфейсы для доступа к виртуализированным данным, такие как SQL, REST API и инструменты визуализации данных.

Варианты использования виртуализации данных

Виртуализация данных может применяться к широкому спектру вариантов использования в различных отраслях. Вот несколько примеров:

• Бизнес-аналитика и аналитика: Предоставляет унифицированное представление данных для отчетности, информационных панелей и расширенной аналитики. Это позволяет бизнес-пользователям получать информацию из данных, не понимая сложностей базовых источников данных. Для глобального финансового учреждения это может включать создание консолидированных отчетов о прибыльности клиентов в разных регионах и линейках продуктов.
• Хранилища данных и озера данных: Дополняет или заменяет традиционные процессы ETL для загрузки данных в хранилища данных и озера данных. Виртуализация данных может использоваться для доступа к данным в режиме реального времени из исходных систем, сокращая время и затраты, связанные с загрузкой данных.
• Интеграция приложений: Позволяет приложениям получать доступ к данным из нескольких систем, не требуя сложной интеграции «точка-точка». Это упрощает разработку и обслуживание приложений и снижает риск несоответствий данных. Представьте себе многонациональную производственную компанию, интегрирующую свою систему управления цепочкой поставок со своей системой управления взаимоотношениями с клиентами, чтобы обеспечить видимость выполнения заказов в режиме реального времени.
• Миграция в облако: Облегчает миграцию данных в облако, предоставляя виртуализированное представление данных, которое охватывает как локальные, так и облачные среды. Это позволяет организациям постепенно мигрировать данные, не прерывая работу существующих приложений.
• Управление основными данными (MDM): Предоставляет унифицированное представление основных данных в разных системах, обеспечивая согласованность и точность данных. Это имеет решающее значение для управления данными о клиентах, данными о продуктах и другой важной бизнес-информацией. Рассмотрим глобальную фармацевтическую компанию, поддерживающую единое представление данных о пациентах в различных клинических испытаниях и системах здравоохранения.
• Управление данными и соответствие требованиям: Обеспечивает соблюдение политик управления данными и обеспечивает соответствие таким нормам, как GDPR и CCPA. Виртуализация данных обеспечивает централизованную точку управления доступом к данным и безопасностью, упрощая мониторинг и аудит использования данных.
• Доступ к данным в реальном времени: Предоставляет непосредственную информацию лицам, принимающим решения, что имеет решающее значение в таких секторах, как финансы, где рыночные условия быстро меняются. Виртуализация данных позволяет немедленно анализировать и реагировать на возникающие возможности или риски.

Внедрение виртуализации данных: стратегический подход

Внедрение виртуализации данных требует стратегического подхода для обеспечения успеха. Вот некоторые ключевые моменты:

• Определите четкие бизнес-цели: Определите конкретные бизнес-проблемы, которые предполагается решить с помощью виртуализации данных. Это поможет сосредоточить реализацию и измерить ее успех.
• Оцените ландшафт данных: Поймите источники данных, форматы данных и требования к управлению данными. Это поможет выбрать правильную платформу виртуализации данных и спроектировать соответствующие модели данных.
• Выберите правильную платформу виртуализации данных: Выберите платформу, которая соответствует конкретным потребностям и требованиям организации. Учитывайте такие факторы, как масштабируемость, производительность, безопасность и простота использования. Некоторые популярные платформы виртуализации данных включают Denodo, TIBCO Data Virtualization и IBM Cloud Pak for Data.
• Разработайте модель данных: Создайте логическую модель данных, представляющую унифицированное представление данных. Эта модель должна быть удобной для бизнеса и понятной.
• Внедрите политики управления данными: Обеспечьте соблюдение политик контроля доступа к данным и обеспечьте качество данных и соответствие требованиям. Это имеет решающее значение для защиты конфиденциальных данных и поддержания целостности данных.
• Контролируйте и оптимизируйте производительность: Постоянно контролируйте производительность платформы виртуализации данных и оптимизируйте запросы для обеспечения оптимальной производительности.
• Начните с малого и масштабируйте постепенно: Начните с небольшого пилотного проекта, чтобы протестировать платформу виртуализации данных и проверить модель данных. Затем постепенно масштабируйте реализацию до других вариантов использования и источников данных.

Проблемы и соображения

Хотя виртуализация данных предлагает многочисленные преимущества, важно знать о потенциальных проблемах:

• Производительность: Виртуализация данных зависит от доступа к данным в режиме реального времени, поэтому производительность может вызывать беспокойство, особенно для больших наборов данных или сложных запросов. Оптимизация запросов и выбор правильной платформы виртуализации данных имеют решающее значение для обеспечения оптимальной производительности.
• Безопасность данных: Защита конфиденциальных данных имеет первостепенное значение. Внедрение надежных мер безопасности, таких как маскирование данных и шифрование, имеет важное значение.
• Качество данных: Виртуализация данных предоставляет данные из нескольких источников, поэтому проблемы с качеством данных могут стать более очевидными. Внедрение проверок качества данных и процессов очистки данных имеет решающее значение для обеспечения точности и согласованности данных.
• Управление данными: Установление четких политик и процедур управления данными имеет важное значение для управления доступом к данным, безопасностью и качеством.
• Привязка к поставщику: Некоторые платформы виртуализации данных могут быть проприетарными, что потенциально может привести к привязке к поставщику. Выбор платформы, поддерживающей открытые стандарты, может снизить этот риск.

Будущее виртуализации данных

Виртуализация данных быстро развивается, что обусловлено растущей сложностью ландшафтов данных и растущим спросом на доступ к данным в реальном времени. Будущие тенденции в виртуализации данных включают:

• Виртуализация данных на основе искусственного интеллекта: Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации интеграции данных, оптимизации запросов и управления данными.
• Архитектура структуры данных: Интеграция виртуализации данных с другими технологиями управления данными, такими как каталоги данных, происхождение данных и инструменты качества данных, для создания комплексной структуры данных.
• Облачная виртуализация данных: Развертывание платформ виртуализации данных в облаке для использования масштабируемости, гибкости и экономической эффективности облачной инфраструктуры.
• Виртуализация данных на периферии: Расширение виртуализации данных до сред периферийных вычислений для обеспечения обработки данных и анализа в реальном времени на периферии сети.

Заключение

Виртуализация данных с федеративными запросами предоставляет мощное решение для организаций, стремящихся раскрыть ценность своих активов данных. Обеспечивая унифицированное представление данных без необходимости физического перемещения данных, виртуализация данных упрощает доступ к данным, снижает затраты, повышает гибкость и улучшает управление данными. По мере того, как ландшафты данных становятся все более сложными, виртуализация данных будет играть все более важную роль в предоставлении организациям возможности принимать решения, основанные на данных, и получать конкурентное преимущество на мировом рынке.

Независимо от того, являетесь ли вы малым бизнесом, стремящимся оптимизировать отчетность, или крупным предприятием, управляющим сложной экосистемой данных, виртуализация данных предлагает убедительный подход к современному управлению данными. Понимая концепции, преимущества и стратегии реализации, изложенные в этом руководстве, вы можете приступить к своему пути виртуализации данных и раскрыть весь потенциал ваших данных.