Віртуалізація даних: розкриття потужності федеративних запитів

У сучасному світі, що керується даними, організації стикаються з дедалі складнішими ландшафтами даних. Дані розкидані по різноманітних системах, базах даних, хмарних платформах та географічних локаціях. Ця фрагментація створює розрізненість даних, що перешкоджає ефективному аналізу, звітності та прийняттю рішень. Віртуалізація даних постає як потужне рішення цієї проблеми, що дозволяє уніфіковано отримувати доступ до розрізнених джерел даних, не вимагаючи їх фізичного переміщення.

Що таке віртуалізація даних?

Віртуалізація даних — це підхід до інтеграції даних, який створює віртуальний шар над кількома гетерогенними джерелами даних. Він забезпечує уніфіковане, абстраговане представлення даних, дозволяючи користувачам і додаткам отримувати доступ до даних, не знаючи їх фізичного розташування, формату чи базової технології. Уявіть це як універсальний перекладач для даних, який робить їх доступними для всіх, незалежно від походження.

На відміну від традиційних методів інтеграції даних, таких як ETL (Extract, Transform, Load), віртуалізація даних не копіює та не переміщує дані. Натомість, вона отримує доступ до даних у реальному часі з їхніх джерельних систем, надаючи актуальну та послідовну інформацію. Цей доступ "тільки для читання" мінімізує затримку даних, зменшує витрати на зберігання та спрощує керування даними.

Потужність федеративних запитів

Основним компонентом віртуалізації даних є концепція федеративних запитів. Федеративні запити дозволяють користувачам надсилати єдиний запит, що охоплює кілька джерел даних. Рушій віртуалізації даних оптимізує запит, розкладає його на підзапити для кожного відповідного джерела даних, а потім об'єднує результати в єдину відповідь.

Ось як працюють федеративні запити:

• Користувач надсилає запит: Користувач або додаток надсилає запит через шар віртуалізації даних, ніби всі дані знаходяться в одній логічній базі даних.
• Оптимізація та декомпозиція запиту: Рушій віртуалізації даних аналізує запит і визначає, які джерела даних потрібні. Потім він розкладає запит на менші підзапити, оптимізовані для кожного окремого джерела даних.
• Виконання підзапитів: Рушій віртуалізації даних надсилає підзапити до відповідних джерел даних. Кожне джерело даних виконує свій підзапит і повертає результати рушію віртуалізації даних.
• Об'єднання результатів: Рушій віртуалізації даних об'єднує результати з усіх джерел даних в єдиний набір даних.
• Доставка даних: Об'єднаний набір даних доставляється користувачеві або додатку в потрібному форматі.

Розглянемо міжнародну роздрібну компанію, дані якої зберігаються в різних системах:

• Дані про продажі у хмарному сховищі даних (наприклад, Snowflake або Amazon Redshift).
• Дані клієнтів у CRM-системі (наприклад, Salesforce або Microsoft Dynamics 365).
• Дані про запаси у локальній ERP-системі (наприклад, SAP або Oracle E-Business Suite).

Використовуючи віртуалізацію даних з федеративними запитами, бізнес-аналітик може надіслати єдиний запит для отримання консолідованого звіту про продажі за демографічними показниками клієнтів та рівнем запасів. Рушій віртуалізації даних справляється зі складністю доступу та об'єднання даних з цих розрізнених систем, забезпечуючи безперебійну роботу для аналітика.

Переваги віртуалізації даних та федеративних запитів

Віртуалізація даних та федеративні запити пропонують кілька значних переваг для організацій будь-якого розміру:

• Спрощений доступ до даних: Надає уніфіковане уявлення про дані, полегшуючи користувачам доступ та аналіз інформації, незалежно від її розташування чи формату. Це зменшує потребу у спеціалізованих технічних навичках та надає бізнес-користувачам можливість самостійно проводити аналітику.
• Зменшена затримка даних: Усуває необхідність у фізичному переміщенні та реплікації даних, забезпечуючи доступ до актуальної інформації в реальному часі. Це критично важливо для чутливих до часу додатків, таких як виявлення шахрайства, оптимізація ланцюга поставок та маркетинг у реальному часі.
• Зниження витрат: Зменшує витрати на зберігання, усуваючи необхідність створювати та підтримувати надлишкові копії даних. Це також зменшує витрати, пов'язані з процесами ETL, такі як розробка, обслуговування та інфраструктура.
• Підвищена гнучкість: Дозволяє організаціям швидко адаптуватися до мінливих бізнес-вимог, легко інтегруючи нові джерела даних та змінюючи існуючі представлення даних. Ця гнучкість є важливою для збереження конкурентоспроможності в сучасному динамічному бізнес-середовищі.
• Покращене управління даними: Забезпечує централізовану точку контролю для доступу до даних та їх безпеки. Віртуалізація даних дозволяє організаціям послідовно застосовувати політики управління даними для всіх джерел, забезпечуючи якість та відповідність даних.
• Посилена демократизація даних: Надає ширшому колу користувачів можливість доступу та аналізу даних, сприяючи формуванню культури, орієнтованої на дані, в організації. Спрощуючи доступ до даних, віртуалізація даних руйнує розрізненість даних та сприяє співпраці між різними відділами.

Архітектура віртуалізації даних

Типова архітектура віртуалізації даних складається з наступних ключових компонентів:

• Джерела даних: Це базові системи, що зберігають фактичні дані. Вони можуть включати бази даних (SQL та NoSQL), хмарні сховища, додатки, файли та інші репозиторії даних.
• Адаптери даних: Це програмні компоненти, які підключаються до джерел даних і перетворюють дані між власним форматом джерела даних та внутрішнім форматом рушія віртуалізації даних.
• Рушій віртуалізації даних: Це ядро платформи віртуалізації даних. Він обробляє запити користувачів, оптимізує їх, розкладає на підзапити, виконує підзапити до джерел даних та об'єднує результати.
• Семантичний шар: Цей шар надає бізнес-орієнтоване представлення даних, абстрагуючи технічні деталі базових джерел даних. Він дозволяє користувачам отримувати доступ до даних за допомогою звичних термінів та понять, що полегшує їх розуміння та аналіз.
• Шар безпеки: Цей шар забезпечує виконання політик контролю доступу до даних, гарантуючи, що тільки авторизовані користувачі можуть отримувати доступ до конфіденційних даних. Він підтримує різні механізми автентифікації та авторизації, такі як контроль доступу на основі ролей (RBAC) та контроль доступу на основі атрибутів (ABAC).
• Шар доставки даних: Цей шар надає різні інтерфейси для доступу до віртуалізованих даних, такі як SQL, REST API та інструменти візуалізації даних.

Варіанти використання віртуалізації даних

Віртуалізація даних може застосовуватися до широкого спектра варіантів використання в різних галузях. Ось кілька прикладів:

• Бізнес-аналітика та аналітика: Надає уніфіковане уявлення про дані для звітності, дашбордів та розширеної аналітики. Це дозволяє бізнес-користувачам отримувати інсайти з даних без необхідності розуміти складності базових джерел даних. Для глобальної фінансової установи це може включати створення консолідованих звітів про прибутковість клієнтів у різних регіонах та продуктових лініях.
• Сховища даних та озера даних: Доповнює або замінює традиційні процеси ETL для завантаження даних у сховища та озера даних. Віртуалізація даних може використовуватися для доступу до даних у реальному часі з джерельних систем, що скорочує час та витрати, пов'язані із завантаженням даних.
• Інтеграція додатків: Дозволяє додаткам отримувати доступ до даних з кількох систем, не вимагаючи складних інтеграцій «точка-точка». Це спрощує розробку та обслуговування додатків і знижує ризик невідповідності даних. Уявіть собі багатонаціональну виробничу компанію, яка інтегрує свою систему управління ланцюгом поставок із системою управління взаємовідносинами з клієнтами для забезпечення видимості виконання замовлень у реальному часі.
• Міграція в хмару: Сприяє міграції даних у хмару, надаючи віртуалізоване представлення даних, що охоплює як локальні, так і хмарні середовища. Це дозволяє організаціям поступово мігрувати дані, не порушуючи роботу існуючих додатків.
• Управління основними даними (MDM): Забезпечує єдине уявлення про основні дані в різних системах, гарантуючи їх узгодженість та точність. Це має вирішальне значення для управління даними клієнтів, даними про продукти та іншою важливою бізнес-інформацією. Розгляньте глобальну фармацевтичну компанію, що підтримує єдине уявлення про дані пацієнтів у різних клінічних випробуваннях та системах охорони здоров'я.
• Управління даними та відповідність вимогам: Забезпечує виконання політик управління даними та відповідність нормативним актам, таким як GDPR та CCPA. Віртуалізація даних надає централізовану точку контролю для доступу та безпеки даних, що полегшує моніторинг та аудит використання даних.
• Доступ до даних у реальному часі: Пропонує негайні інсайти для осіб, що приймають рішення, що є критично важливим у таких секторах, як фінанси, де ринкові умови швидко змінюються. Віртуалізація даних дозволяє негайно аналізувати та реагувати на нові можливості чи ризики.

Впровадження віртуалізації даних: стратегічний підхід

Впровадження віртуалізації даних вимагає стратегічного підходу для забезпечення успіху. Ось кілька ключових міркувань:

• Визначте чіткі бізнес-цілі: Визначте конкретні бізнес-проблеми, які має вирішити віртуалізація даних. Це допоможе сфокусувати впровадження та виміряти його успіх.
• Оцініть ландшафт даних: Зрозумійте джерела даних, формати даних та вимоги до управління даними. Це допоможе вибрати правильну платформу віртуалізації даних та розробити відповідні моделі даних.
• Оберіть правильну платформу віртуалізації даних: Виберіть платформу, яка відповідає конкретним потребам та вимогам організації. Враховуйте такі фактори, як масштабованість, продуктивність, безпека та простота використання. Деякі популярні платформи віртуалізації даних включають Denodo, TIBCO Data Virtualization та IBM Cloud Pak for Data.
• Розробіть модель даних: Створіть логічну модель даних, яка представляє уніфіковане уявлення про дані. Ця модель має бути зручною для бізнесу та легкою для розуміння.
• Впровадьте політики управління даними: Забезпечте виконання політик контролю доступу до даних та гарантуйте якість та відповідність даних. Це критично важливо для захисту конфіденційних даних та підтримки їх цілісності.
• Моніторте та оптимізуйте продуктивність: Постійно відстежуйте продуктивність платформи віртуалізації даних та оптимізуйте запити для забезпечення оптимальної продуктивності.
• Починайте з малого та поступово масштабуйте: Почніть з невеликого пілотного проєкту, щоб протестувати платформу віртуалізації даних та перевірити модель даних. Потім поступово розширюйте впровадження на інші варіанти використання та джерела даних.

Виклики та міркування

Хоча віртуалізація даних пропонує численні переваги, важливо знати про потенційні проблеми:

• Продуктивність: Віртуалізація даних покладається на доступ до даних у реальному часі, тому продуктивність може бути проблемою, особливо для великих наборів даних або складних запитів. Оптимізація запитів та вибір правильної платформи віртуалізації даних є вирішальними для забезпечення оптимальної продуктивності.
• Безпека даних: Захист конфіденційних даних є першочерговим. Впровадження надійних заходів безпеки, таких як маскування та шифрування даних, є обов'язковим.
• Якість даних: Віртуалізація даних відкриває дані з кількох джерел, тому проблеми з якістю даних можуть стати більш очевидними. Впровадження перевірок якості даних та процесів очищення даних є вирішальними для забезпечення точності та узгодженості даних.
• Управління даними: Встановлення чітких політик та процедур управління даними є важливим для керування доступом, безпекою та якістю даних.
• Залежність від постачальника: Деякі платформи віртуалізації даних можуть бути пропрієтарними, що потенційно може призвести до залежності від постачальника. Вибір платформи, яка підтримує відкриті стандарти, може зменшити цей ризик.

Майбутнє віртуалізації даних

Віртуалізація даних швидко розвивається, що зумовлено зростаючою складністю ландшафтів даних та зростаючим попитом на доступ до даних у реальному часі. Майбутні тенденції у віртуалізації даних включають:

• Віртуалізація даних на основі ШІ: Використання штучного інтелекту та машинного навчання для автоматизації інтеграції даних, оптимізації запитів та управління даними.
• Архітектура тканини даних (Data Fabric): Інтеграція віртуалізації даних з іншими технологіями управління даними, такими як каталоги даних, відстеження походження даних та інструменти якості даних, для створення комплексної тканини даних.
• Хмарно-орієнтована віртуалізація даних: Розгортання платформ віртуалізації даних у хмарі для використання масштабованості, гнучкості та економічної ефективності хмарної інфраструктури.
• Периферійна віртуалізація даних: Розширення віртуалізації даних на периферійні обчислювальні середовища для забезпечення обробки та аналізу даних у реальному часі на краю мережі.

Висновок

Віртуалізація даних з федеративними запитами надає потужне рішення для організацій, які прагнуть розкрити цінність своїх даних. Забезпечуючи уніфіковане уявлення про дані без необхідності фізичного переміщення, віртуалізація даних спрощує доступ до них, зменшує витрати, підвищує гнучкість та покращує управління даними. Оскільки ландшафти даних стають дедалі складнішими, віртуалізація даних відіграватиме все більш важливу роль, дозволяючи організаціям приймати рішення на основі даних та отримувати конкурентну перевагу на світовому ринку.

Незалежно від того, чи є ви малим бізнесом, що прагне оптимізувати звітність, чи великим підприємством, що керує складною екосистемою даних, віртуалізація даних пропонує переконливий підхід до сучасного керування даними. Розуміючи концепції, переваги та стратегії впровадження, викладені в цьому посібнику, ви можете розпочати свій шлях до віртуалізації даних та розкрити весь їхній потенціал.