Virtualizacija podatkov: Sprostitev moči združenih poizvedb

V današnjem, s podatki vodenem svetu, se organizacije spopadajo z vse bolj zapletenimi podatkovnimi krajinami. Podatki so razpršeni po različnih sistemih, podatkovnih bazah, platformah v oblaku in geografskih lokacijah. Ta razdrobljenost ustvarja podatkovne silose, ki ovirajo učinkovito analizo podatkov, poročanje in sprejemanje odločitev. Virtualizacija podatkov se pojavlja kot močna rešitev za ta izziv, saj omogoča enoten dostop do različnih virov podatkov brez potrebe po fizičnem premikanju podatkov.

Kaj je virtualizacija podatkov?

Virtualizacija podatkov je pristop k integraciji podatkov, ki ustvari virtualni sloj nad več heterogenimi viri podatkov. Zagotavlja enoten, abstrakten pogled na podatke, kar uporabnikom in aplikacijam omogoča dostop do podatkov, ne da bi morali poznati njihovo fizično lokacijo, obliko ali osnovno tehnologijo. Predstavljajte si jo kot univerzalni prevajalnik za podatke, ki jih naredi dostopne vsem, ne glede na njihov izvor.

Za razliko od tradicionalnih metod integracije podatkov, kot je ETL (Extract, Transform, Load), virtualizacija podatkov ne podvaja ali premika podatkov. Namesto tega dostopa do podatkov v realnem času iz njihovih izvornih sistemov, kar zagotavlja ažurne in dosledne informacije. Ta dostop "samo za branje" zmanjšuje zakasnitev podatkov, znižuje stroške shranjevanja in poenostavlja upravljanje podatkov.

Moč združenih poizvedb

Osrednja komponenta virtualizacije podatkov je koncept združenih poizvedb. Združene poizvedbe omogočajo uporabnikom, da pošljejo eno samo poizvedbo, ki zajema več virov podatkov. Motor za virtualizacijo podatkov optimizira poizvedbo, jo razčleni na podpoizvedbe za vsak ustrezen vir podatkov in nato združi rezultate v enoten odgovor.

Združene poizvedbe delujejo takole:

• Uporabnik odda poizvedbo: Uporabnik ali aplikacija odda poizvedbo prek sloja za virtualizacijo podatkov, kot da bi se vsi podatki nahajali v eni sami, logični podatkovni bazi.
• Optimizacija in razčlenitev poizvedbe: Motor za virtualizacijo podatkov analizira poizvedbo in določi, kateri viri podatkov so potrebni. Nato poizvedbo razčleni na manjše podpoizvedbe, optimizirane za vsak posamezen vir podatkov.
• Izvedba podpoizvedb: Motor za virtualizacijo podatkov pošlje podpoizvedbe ustreznim virom podatkov. Vsak vir podatkov izvede svojo podpoizvedbo in vrne rezultate motorju za virtualizacijo podatkov.
• Združevanje rezultatov: Motor za virtualizacijo podatkov združi rezultate vseh virov podatkov v enoten, poenoten nabor podatkov.
• Dostava podatkov: Enoten nabor podatkov se dostavi uporabniku ali aplikaciji v želeni obliki.

Predstavljajte si mednarodno maloprodajno podjetje s podatki, shranjenimi v različnih sistemih:

• Podatki o prodaji v podatkovnem skladišču v oblaku (npr. Snowflake ali Amazon Redshift).
• Podatki o strankah v sistemu CRM (npr. Salesforce ali Microsoft Dynamics 365).
• Podatki o zalogah v lokalnem sistemu ERP (npr. SAP ali Oracle E-Business Suite).

Z uporabo virtualizacije podatkov z združenimi poizvedbami lahko poslovni analitik odda eno samo poizvedbo za pridobitev konsolidiranega poročila o prodaji po demografskih podatkih strank in ravneh zalog. Motor za virtualizacijo podatkov obravnava kompleksnost dostopa in združevanja podatkov iz teh različnih sistemov, kar analitiku zagotavlja brezhibno izkušnjo.

Prednosti virtualizacije podatkov in združenih poizvedb

Virtualizacija podatkov in združene poizvedbe ponujajo več pomembnih prednosti za organizacije vseh velikosti:

• Poenostavljen dostop do podatkov: Zagotavlja enoten pogled na podatke, kar uporabnikom olajša dostop in analizo informacij, ne glede na njihovo lokacijo ali obliko. To zmanjšuje potrebo po specializiranih tehničnih znanjih in poslovnim uporabnikom omogoča izvajanje samopostrežne analitike.
• Zmanjšana zakasnitev podatkov: Odpravlja potrebo po fizičnem premikanju in podvajanju podatkov, kar zagotavlja dostop do ažurnih informacij v realnem času. To je ključnega pomena za časovno občutljive aplikacije, kot so odkrivanje prevar, optimizacija dobavne verige in trženje v realnem času.
• Nižji stroški: Zmanjšuje stroške shranjevanja z odpravo potrebe po ustvarjanju in vzdrževanju odvečnih kopij podatkov. Prav tako zmanjšuje stroške, povezane s procesi ETL, kot so razvoj, vzdrževanje in infrastruktura.
• Izboljšana agilnost: Organizacijam omogoča hitro prilagajanje spreminjajočim se poslovnim zahtevam z enostavno integracijo novih virov podatkov in spreminjanjem obstoječih pogledov podatkov. Ta agilnost je bistvena za ohranjanje konkurenčnosti v današnjem hitrem poslovnem okolju.
• Izboljšano upravljanje podatkov: Zagotavlja centralizirano točko nadzora za dostop do podatkov in varnost. Virtualizacija podatkov organizacijam omogoča dosledno uveljavljanje politik upravljanja podatkov v vseh virih podatkov, kar zagotavlja kakovost podatkov in skladnost.
• Povečana demokratizacija podatkov: Omogoča širšemu krogu uporabnikov dostop in analizo podatkov, kar spodbuja kulturo, ki temelji na podatkih, znotraj organizacije. S poenostavitvijo dostopa do podatkov virtualizacija podatkov odpravlja podatkovne silose in spodbuja sodelovanje med različnimi oddelki.

Arhitektura virtualizacije podatkov

Tipična arhitektura virtualizacije podatkov je sestavljena iz naslednjih ključnih komponent:

• Viri podatkov: To so osnovni sistemi, ki shranjujejo dejanske podatke. Vključujejo lahko podatkovne baze (SQL in NoSQL), shrambo v oblaku, aplikacije, datoteke in druge repozitorije podatkov.
• Podatkovni adapterji: To so programske komponente, ki se povezujejo z viri podatkov in prevajajo podatke med izvornim formatom vira podatkov in notranjim formatom motorja za virtualizacijo podatkov.
• Motor za virtualizacijo podatkov: To je jedro platforme za virtualizacijo podatkov. Obdeluje uporabniške poizvedbe, jih optimizira, razčleni na podpoizvedbe, izvede podpoizvedbe v virih podatkov in združi rezultate.
• Semantični sloj: Ta sloj zagotavlja poslovno prijazen pogled na podatke, ki abstrahira tehnične podrobnosti osnovnih virov podatkov. Uporabnikom omogoča dostop do podatkov z uporabo znanih izrazov in konceptov, kar olajša razumevanje in analizo.
• Varnostni sloj: Ta sloj uveljavlja politike nadzora dostopa do podatkov in zagotavlja, da lahko do občutljivih podatkov dostopajo samo pooblaščeni uporabniki. Podpira različne mehanizme preverjanja pristnosti in avtorizacije, kot sta nadzor dostopa na podlagi vlog (RBAC) in nadzor dostopa na podlagi atributov (ABAC).
• Sloj za dostavo podatkov: Ta sloj ponuja različne vmesnike za dostop do virtualiziranih podatkov, kot so SQL, REST API-ji in orodja za vizualizacijo podatkov.

Primeri uporabe virtualizacije podatkov

Virtualizacijo podatkov je mogoče uporabiti v širokem spektru primerov uporabe v različnih panogah. Tukaj je nekaj primerov:

• Poslovna inteligenca in analitika: Zagotavlja enoten pogled na podatke za poročanje, nadzorne plošče in napredno analitiko. To poslovnim uporabnikom omogoča pridobivanje vpogledov iz podatkov, ne da bi morali razumeti kompleksnost osnovnih virov podatkov. Za globalno finančno institucijo bi to lahko vključevalo ustvarjanje konsolidiranih poročil o donosnosti strank v različnih regijah in produktnih linijah.
• Podatkovna skladišča in podatkovna jezera: Dopolnjuje ali nadomešča tradicionalne procese ETL za nalaganje podatkov v podatkovna skladišča in podatkovna jezera. Virtualizacijo podatkov je mogoče uporabiti za dostop do podatkov v realnem času iz izvornih sistemov, kar zmanjšuje čas in stroške, povezane z nalaganjem podatkov.
• Integracija aplikacij: Aplikacijam omogoča dostop do podatkov iz več sistemov, ne da bi zahtevala kompleksne integracije od točke do točke. To poenostavlja razvoj in vzdrževanje aplikacij ter zmanjšuje tveganje za nedoslednosti podatkov. Predstavljajte si večnacionalno proizvodno podjetje, ki integrira svoj sistem za upravljanje dobavne verige s sistemom za upravljanje odnosov s strankami, da zagotovi vpogled v izpolnjevanje naročil v realnem času.
• Migracija v oblak: Olajša migracijo podatkov v oblak z zagotavljanjem virtualiziranega pogleda na podatke, ki zajema tako lokalna okolja kot okolja v oblaku. To organizacijam omogoča postopno migracijo podatkov brez motenja obstoječih aplikacij.
• Upravljanje matičnih podatkov (MDM): Zagotavlja enoten pogled na matične podatke v različnih sistemih, kar zagotavlja doslednost in točnost podatkov. To je ključnega pomena za upravljanje podatkov o strankah, izdelkih in drugih kritičnih poslovnih informacijah. Pomislite na globalno farmacevtsko podjetje, ki vzdržuje enoten pogled na podatke o pacientih v različnih kliničnih preskušanjih in zdravstvenih sistemih.
• Upravljanje podatkov in skladnost: Uveljavlja politike upravljanja podatkov in zagotavlja skladnost s predpisi, kot sta GDPR in CCPA. Virtualizacija podatkov zagotavlja centralizirano točko nadzora za dostop do podatkov in varnost, kar olajša spremljanje in revizijo uporabe podatkov.
• Dostop do podatkov v realnem času: Odločevalcem ponuja takojšnje vpoglede, kar je ključnega pomena v sektorjih, kot so finance, kjer se tržne razmere hitro spreminjajo. Virtualizacija podatkov omogoča takojšnjo analizo in odziv na nastajajoče priložnosti ali tveganja.

Implementacija virtualizacije podatkov: Strateški pristop

Implementacija virtualizacije podatkov zahteva strateški pristop za zagotovitev uspeha. Tukaj je nekaj ključnih premislekov:

• Opredelite jasne poslovne cilje: Določite specifične poslovne probleme, ki jih nameravate rešiti z virtualizacijo podatkov. To bo pomagalo osredotočiti implementacijo in meriti njen uspeh.
• Ocenite podatkovno krajino: Razumejte vire podatkov, formate podatkov in zahteve glede upravljanja podatkov. To bo pomagalo pri izbiri prave platforme za virtualizacijo podatkov in oblikovanju ustreznih podatkovnih modelov.
• Izberite pravo platformo za virtualizacijo podatkov: Izberite platformo, ki ustreza specifičnim potrebam in zahtevam organizacije. Upoštevajte dejavnike, kot so razširljivost, zmogljivost, varnost in enostavnost uporabe. Nekatere priljubljene platforme za virtualizacijo podatkov vključujejo Denodo, TIBCO Data Virtualization in IBM Cloud Pak for Data.
• Razvijte podatkovni model: Ustvarite logični podatkovni model, ki predstavlja enoten pogled na podatke. Ta model mora biti poslovno prijazen in enostaven za razumevanje.
• Implementirajte politike upravljanja podatkov: Uveljavite politike nadzora dostopa do podatkov ter zagotovite kakovost in skladnost podatkov. To je ključnega pomena za zaščito občutljivih podatkov in ohranjanje integritete podatkov.
• Spremljajte in optimizirajte delovanje: Nenehno spremljajte delovanje platforme za virtualizacijo podatkov in optimizirajte poizvedbe, da zagotovite optimalno delovanje.
• Začnite z majhnim in postopoma širite: Začnite z majhnim pilotnim projektom, da preizkusite platformo za virtualizacijo podatkov in potrdite podatkovni model. Nato postopoma razširite implementacijo na druge primere uporabe in vire podatkov.

Izzivi in premisleki

Čeprav virtualizacija podatkov ponuja številne prednosti, se je pomembno zavedati morebitnih izzivov:

• Zmogljivost: Virtualizacija podatkov temelji na dostopu do podatkov v realnem času, zato je lahko zmogljivost problem, zlasti pri velikih naborih podatkov ali kompleksnih poizvedbah. Optimizacija poizvedb in izbira prave platforme za virtualizacijo podatkov sta ključnega pomena za zagotavljanje optimalne zmogljivosti.
• Varnost podatkov: Zaščita občutljivih podatkov je najpomembnejša. Nujna je uvedba robustnih varnostnih ukrepov, kot sta maskiranje in šifriranje podatkov.
• Kakovost podatkov: Virtualizacija podatkov izpostavlja podatke iz več virov, zato lahko težave s kakovostjo podatkov postanejo bolj očitne. Izvajanje preverjanj kakovosti podatkov in postopkov čiščenja podatkov je ključnega pomena za zagotavljanje točnosti in doslednosti podatkov.
• Upravljanje podatkov: Vzpostavitev jasnih politik in postopkov za upravljanje podatkov je bistvenega pomena za upravljanje dostopa do podatkov, varnosti in kakovosti.
• Vezanost na ponudnika: Nekatere platforme za virtualizacijo podatkov so lahko lastniške, kar lahko privede do vezanosti na ponudnika. Izbira platforme, ki podpira odprte standarde, lahko to tveganje zmanjša.

Prihodnost virtualizacije podatkov

Virtualizacija podatkov se hitro razvija, kar poganjata naraščajoča kompleksnost podatkovnih krajin in rastoče povpraševanje po dostopu do podatkov v realnem času. Prihodnji trendi na področju virtualizacije podatkov vključujejo:

• Virtualizacija podatkov, podprta z umetno inteligenco: Uporaba umetne inteligence in strojnega učenja za avtomatizacijo integracije podatkov, optimizacije poizvedb in upravljanja podatkov.
• Arhitektura podatkovne tkanine: Integracija virtualizacije podatkov z drugimi tehnologijami za upravljanje podatkov, kot so podatkovni katalogi, sledenje porekla podatkov in orodja za kakovost podatkov, za ustvarjanje celovite podatkovne tkanine.
• Virtualizacija podatkov, izvorna za oblak: Uvajanje platform za virtualizacijo podatkov v oblaku za izkoriščanje razširljivosti, prilagodljivosti in stroškovne učinkovitosti oblačne infrastrukture.
• Robna virtualizacija podatkov: Razširitev virtualizacije podatkov na okolja robnega računalništva za omogočanje obdelave in analize podatkov v realnem času na robu omrežja.

Zaključek

Virtualizacija podatkov z združenimi poizvedbami ponuja močno rešitev za organizacije, ki želijo odkleniti vrednost svojih podatkovnih sredstev. Z zagotavljanjem enotnega pogleda na podatke brez potrebe po fizičnem premikanju podatkov virtualizacija podatkov poenostavlja dostop do podatkov, zmanjšuje stroške, izboljšuje agilnost in krepi upravljanje podatkov. Ker postajajo podatkovne krajine vse bolj kompleksne, bo virtualizacija podatkov igrala vse pomembnejšo vlogo pri omogočanju organizacijam, da sprejemajo odločitve, ki temeljijo na podatkih, in si pridobijo konkurenčno prednost na globalnem trgu.

Ne glede na to, ali ste majhno podjetje, ki želi poenostaviti poročanje, ali veliko podjetje, ki upravlja kompleksen podatkovni ekosistem, virtualizacija podatkov ponuja prepričljiv pristop k sodobnemu upravljanju podatkov. Z razumevanjem konceptov, prednosti in strategij implementacije, opisanih v tem vodniku, se lahko podate na pot virtualizacije podatkov in sprostite polni potencial svojih podatkov.