Wat is datavirtualisatie en waarom hebben we het nodig?

Datavirtualisatie is een technologie waarmee organisaties hun data kunnen beheren, integreren en analyseren door een logische weergave van de data te bieden die toegankelijk is vanuit meerdere bronnen alsof het een enkele, uniforme database is.

In de huidige digitale bedrijfsomgeving worden bedrijfsgegevens gegenereerd en verzameld uit een breed scala aan bronnen, waaronder interne systemen en processen, externe partners en klanten, en gegevensbronnen van derden. Deze gegevens kunnen gestructureerd zijn, zoals gegevens die zijn opgeslagen in een traditionele database, of ongestructureerd, zoals documenten, afbeeldingen en videobestanden.

Deze gegevens worden vaak op verschillende locaties opgeslagen, waaronder on-premises servers en opslagsystemen, maar ook in de cloud. Als gevolg hiervan kan het voor organisaties een uitdaging zijn om een ​​volledig beeld van hun gegevens te krijgen en deze effectief te beheren en te analyseren. Datavirtualisatie kan een handig hulpmiddel zijn om deze uitdaging aan te gaan.

Wat is datavirtualisatie?

Datavirtualisatie is een concept waarbij gegevens uit meerdere, ongelijksoortige bronnen worden geïntegreerd en toegankelijk worden gemaakt alsof het een enkele, uniforme gegevensopslag betreft. Hiermee kan een virtuele gegevenslaag (VDL) worden gemaakt die kan worden geopend en opgevraagd door toepassingen en gebruikers zonder dat de gegevens van de oorspronkelijke bron fysiek hoeven te worden gerepliceerd of verplaatst.

Deze virtuele laag is verantwoordelijk voor het abstraheren van de gegevens van de onderliggende fysieke gegevensbronnen, waardoor het lijkt alsof ze uit één enkele gegevensbron komen.

Datavirtualisatie wordt vaak gebruikt in combinatie met andere databeheer- en integratietechnologieën, zoals datalakes, datawarehouses en data-integratietools. Het kan met name handig zijn voor organisaties met een grote en diverse gegevensomgeving, met gegevens die zijn opgeslagen in verschillende indelingen en locaties.

Datavirtualisatie heeft een aantal voordelen die het nuttig maken voor verschillende industrieën:

  • Verhoogde flexibiliteit: Datavirtualisatie stelt organisaties in staat om snel en gemakkelijk toegang te krijgen tot data uit meerdere bronnen zonder complexe en tijdrovende data-integratieprocessen. Dit kan organisaties helpen snellere en beter geïnformeerde beslissingen te nemen op basis van een vollediger beeld van hun gegevens.
  • Verminderde complexiteit: vereenvoudigt het proces van toegang tot en integratie van gegevens uit meerdere bronnen, wat kan helpen de complexiteit te verminderen en de efficiëntie te verbeteren.
  • Verbeterde beveiliging: het helpt ook de gegevensbeveiliging te verbeteren door organisaties toegang te geven tot gegevens zonder deze fysiek te verplaatsen of te kopiëren. Dit kan het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang tot gevoelige gegevens helpen verminderen.
  • Grotere schaalbaarheid Stelt organisaties in staat om hun data-integratie eenvoudig op te schalen en analyse-inspanningen uit te voeren wanneer hun behoeften veranderen, zonder dat er extra hardware of infrastructuur nodig is.
  • Minder gegevensduplicatie: gegevensvirtualisatie kan helpen om de noodzaak om gegevens fysiek te repliceren te verminderen, wat kan besparen op opslag- en computerbronnen. Het kan ook helpen om het risico op fouten en inconsistenties die kunnen voortvloeien uit het dupliceren van gegevens te verkleinen.
  10 redenen waarom je voor Kinsta zou moeten kiezen om WordPress-sites te hosten

En ook het datavirtualisatieconcept kan worden gebruikt om real-time analyse, datagestuurde besluitvorming en agile databeheer mogelijk te maken. Dit kan met name handig zijn in sectoren waar gegevens voortdurend veranderen, zoals financiën of e-commerce.

Datavirtualisatie kan ook inspanningen op het gebied van gegevensbeheer en naleving ondersteunen door organisaties in staat te stellen de toegang tot gegevens gemakkelijker te volgen en te controleren, en ervoor te zorgen dat gegevens op een conforme manier worden gebruikt. Het kan organisaties bijvoorbeeld in staat stellen om gegevenstoegangscontroles af te dwingen en gegevensmaskering of redactie toe te passen op gevoelige gegevens.

Hoe datavirtualisatie wordt gedaan

Datavirtualisatie wordt meestal gedaan met behulp van gespecialiseerde software of tools of door aangepaste oplossingen te bouwen. Er zijn verschillende benaderingen om datavirtualisatie te implementeren, waaronder:

Een datavirtualisatieserver gebruiken:

Een gebruikelijke benadering voor het implementeren van datavirtualisatie is het gebruik van een datavirtualisatieserver. Datavirtualisatieservers zijn toegankelijk via een webgebaseerde interface of via API’s.

Ze kunnen worden gebruikt in combinatie met verschillende gegevensbronnen, waaronder databases, platte bestanden en cloudgebaseerde gegevensarchieven. Dit kan handig zijn in situaties waarin gegevens moeten worden gedeeld tussen afdelingen of organisaties of waar gegevens uit meerdere bronnen moeten worden geïntegreerd voor analyse of rapportage.

Een oplossing voor gegevensvirtualisatie op maat bouwen:

In sommige gevallen kunnen organisaties ervoor kiezen om hun eigen oplossing voor datavirtualisatie te bouwen met behulp van aangepaste software of tools. Dit kan inhouden dat er een aangepaste gegevensintegratielaag moet worden gemaakt tussen de gegevensbronnen en de gebruikers of toepassingen die toegang tot de gegevens moeten hebben.

Cloudgebaseerde datavirtualisatieservices gebruiken:

Op de cloud gebaseerde services voor gegevensvirtualisatie, zoals aangeboden door Amazon Web Services (AWS) of Microsoft Azure, stellen organisaties in staat om gegevens uit meerdere bronnen te benaderen en te integreren zonder dat ze hun eigen infrastructuur voor gegevensvirtualisatie hoeven te bouwen of te onderhouden.

Stappen in datavirtualisatie

Het proces van datavirtualisatie omvat meestal de volgende stappen:

#1. Identificeer gegevensbronnen

De eerste stap bij het implementeren van datavirtualisatie is het identificeren van de databronnen die toegankelijk en geïntegreerd moeten worden. Deze gegevensbronnen kunnen databases, bestanden, applicaties of andere gegevensbronnen zijn.

#2. Maak verbinding met gegevensbronnen

De volgende stap is om verbinding te maken met de gegevensbronnen en de gegevens te extraheren die moeten worden gevirtualiseerd. Dit kan het gebruik van connectoren of stuurprogramma’s inhouden om toegang te krijgen tot de gegevens en het kan nodig zijn om toegangsmachtigingen en authenticatie te configureren.

#3. Transformeer en reinig de gegevens

Nadat de gegevens zijn geëxtraheerd, moet deze mogelijk worden getransformeerd en opgeschoond om ervoor te zorgen dat ze een bruikbaar formaat hebben. Hierbij kan het gaan om het toepassen van transformaties of datakwaliteitsregels op de data of het verwijderen van duplicaten of ongeldige records.

  Is PacSun legitiem?

#4. Maak de virtuele gegevenslaag

De virtuele datalaag is het centrale onderdeel van een oplossing voor datavirtualisatie. Het gaat om het creëren van een virtuele weergave van de gegevens die kunnen worden geopend en opgevraagd zonder deze daadwerkelijk van de oorspronkelijke locatie te verplaatsen of te kopiëren. Dit kan het creëren van logische gegevensmodellen of weergaven inhouden die verwijzen naar de onderliggende gegevensbronnen.

#5. Open en bevraag de virtuele gegevens

Zodra de virtuele gegevenslaag is gemaakt, kunnen gebruikers en toepassingen toegang krijgen tot de gegevens en er query’s op uitvoeren met behulp van standaard SQL of andere querytalen. De virtuele gegevenslaag vertaalt de query’s naar het juiste formaat voor de onderliggende gegevensbronnen en stuurt de resultaten terug naar de gebruiker of applicatie.

#6. Bewaak en onderhoud de virtuele datalaag

Oplossingen voor gegevensvirtualisatie omvatten doorgaans tools en processen voor het bewaken en onderhouden van de virtuele gegevenslaag. Dit kan betrekking hebben op het volgen van wijzigingen in de onderliggende gegevensbronnen en het bijwerken van de virtuele gegevenslaag om deze wijzigingen weer te geven. Het kan ook gaan om het optimaliseren van de virtuele gegevenslaag voor prestaties en ervoor zorgen dat deze is afgestemd op veranderende zakelijke behoeften en vereisten.

Datavirtualisatie versus datavisualisatie

Datavirtualisatie en datavisualisatie zijn twee verschillende concepten die vaak in combinatie met elkaar worden gebruikt, maar ze dienen verschillende doelen. Hier zijn enkele belangrijke verschillen tussen datavirtualisatie en datavisualisatie:

DatavirtualisatieDatavisualisatieMaakt toegang tot en integratie van gegevens uit meerdere bronnen mogelijkPresenteert gegevens in een grafische of visuele indeling om mensen te helpen de gegevens te begrijpen en te interpreterenHet omvat het creëren van een virtuele weergave van gegevens die toegankelijk en opvraagbaar zijn zonder de gegevens te verplaatsen of kopiërenOmvat het selecteren en transformeren van gegevens om diagrammen, grafieken of andere visualisaties te maken Biedt een virtuele gegevenslaag of interface waartoe gebruikers of toepassingen toegang hebben Produceert grafische of visuele uitvoer die door mensen kan worden bekeken het is niet praktisch om de gegevens fysiek te consolideren Wordt vaak gebruikt om complexe ideeën over te brengen, belangrijke inzichten te benadrukken of besluitvorming te ondersteunen. Dit kan het gebruik van gespecialiseerde software of tools, het bouwen van aangepaste oplossingen of het gebruik van cloudgebaseerde services inhouden. , kaarten of infographics, evenals technieken su ch als gegevensmanipulatie, -aggregatie en -transformatieHet kan helpen om gegevensduplicatie en latentie te verminderen en de gegevensintegratie en interoperabiliteit te verbeteren. nalevingsinspanningen
Het kan worden gebruikt om gegevens op een boeiende en interactieve manier te presenteren. Kan helpen om flexibel gegevensbeheer mogelijk te maken
Kan helpen om datagedreven inzichten te communiceren naar een breder publiek

  Aangepaste kopstijlen maken in MS Word

In de praktijk worden datavirtualisatie en datavisualisatie vaak samen gebruikt. Datavirtualisatie kan de gegevens leveren die nodig zijn voor visualisatie, en visualisatie kan een meer intuïtieve en interactieve manier bieden om de gegevens te verkennen en te begrijpen.

Een bedrijf kan bijvoorbeeld datavirtualisatie gebruiken om toegang te krijgen tot gegevens uit meerdere bronnen en deze te integreren en vervolgens datavisualisatie gebruiken om grafieken, grafieken of dashboards te maken die helpen om inzichten en trends in de gegevens te onthullen.

Gebruik gevallen van gegevensvirtualisatie

Hier zijn een paar use-cases van datavirtualisatie.

Gegevensvoorbereiding: gegevensvirtualisatie kan worden gebruikt om gegevens voor te bereiden voor analyse of andere doeleinden door een virtueel beeld van de gegevens te bieden dat toegankelijk is en naar behoefte kan worden getransformeerd. Een datawetenschapper kan bijvoorbeeld datavirtualisatie gebruiken om toegang te krijgen tot data uit meerdere bronnen en deze te integreren en vervolgens transformaties of datakwaliteitsregels op de data toe te passen om deze voor te bereiden op analyse.

Cloud Data Sharing: Het wordt ook gebruikt om gegevens die in de cloud zijn opgeslagen, te delen met verschillende teams of afdelingen binnen een organisatie. Dit kan ervoor zorgen dat iedereen toegang heeft tot de gegevens die ze nodig hebben en tegelijkertijd de noodzaak verminderen om de gegevens te repliceren.

Activering van datahub: Datavirtualisatie kan worden gebruikt om een ​​gecentraliseerde datahub te creëren waarmee gebruikers toegang hebben tot gegevens uit meerdere bronnen en deze kunnen integreren.

Een organisatie kan bijvoorbeeld datavirtualisatie gebruiken om een ​​datahub te creëren die data integreert van verschillende bedrijfssystemen, zoals ERP-, CRM- en HR-systemen, om datagestuurde besluitvorming te ondersteunen.

De datahub is toegankelijk voor gebruikers en applicaties via gevirtualiseerde weergaven, wat kan helpen de complexiteit van toegang tot en integratie van gegevens uit meerdere bronnen te verminderen.

Conclusie

Datavirtualisatie kan de wendbaarheid, flexibiliteit en datakwaliteit verbeteren, terwijl de kosten worden verlaagd en de beveiliging wordt verbeterd. Het heeft veel toepassingen en toepassingen in een breed scala van industrieën, waaronder financiën, gezondheidszorg, detailhandel, productie en overheid.

Als u overweegt om datavirtualisatie in uw organisatie te implementeren, is het belangrijk om uw databronnen zorgvuldig te evalueren, de juiste tool voor datavirtualisatie te kiezen en uw datavirtualisatiesysteem in te stellen en te optimaliseren om aan uw zakelijke behoeften te voldoen.

Ik hoop dat je dit artikel nuttig vond bij het leren van datavirtualisatie. Mogelijk bent u ook geïnteresseerd in meer informatie over monitoringtools voor virtualisatie.

gerelateerde berichten