Datavirtualisatie is een technologie waarmee organisaties hun gegevens kunnen beheren, integreren en analyseren door een logisch overzicht van de gegevens te bieden dat toegankelijk is vanuit meerdere bronnen alsof het één 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 companions 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 lokale servers en opslagsystemen, maar ook in de cloud. Als gevolg hiervan kan het voor organisaties een uitdaging zijn om een alomvattend beeld van hun gegevens te krijgen en deze effectief te beheren en analyseren. Datavirtualisatie kan een nuttig hulpmiddel zijn om deze uitdaging aan te pakken.
Wat is datavirtualisatie?
Datavirtualisatie is een idea waarbij gegevens uit meerdere, ongelijksoortige bronnen worden geïntegreerd en beschikbaar worden gemaakt voor toegang alsof het één enkele, uniforme gegevensopslag is. Het maakt de creatie mogelijk van een virtuele datalaag (VDL) die toegankelijk is en kan worden bevraagd door applicaties en gebruikers zonder de noodzaak om de gegevens fysiek van de oorspronkelijke bron te repliceren of te verplaatsen.
Deze virtuele laag is verantwoordelijk voor het abstraheren van de gegevens uit de onderliggende fysieke gegevensbronnen, waardoor het lijkt alsof deze uit één enkele gegevensbron komen.
Datavirtualisatie wordt vaak gebruikt in combinatie met andere databeheer- en integratietechnologieën, zoals datameren, datawarehouses en data-integratietools. Het kan met identify handig zijn voor organisaties met een grote en numerous dataomgeving, waarin gegevens in verschillende formaten en locaties zijn opgeslagen.
Datavirtualisatie heeft een aantal voordelen die het bruikbaar maken voor uiteenlopende sectoren:
- Verhoogde wendbaarheid: Datavirtualisatie stelt organisaties in staat snel en eenvoudig toegang te krijgen tot gegevens uit meerdere bronnen zonder dat daarvoor complexe en tijdrovende data-integratieprocessen nodig zijn. Dit kan organisaties helpen snellere en beter geïnformeerde beslissingen te nemen op foundation van een completer 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 doordat organisaties toegang krijgen tot gegevens zonder deze fysiek te verplaatsen of te kopiëren. Dit kan het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang tot gevoelige gegevens helpen verminderen.
- Verhoogde schaalbaarheid Hiermee kunnen organisaties hun data-integratie en analyse-inspanningen eenvoudig opschalen naarmate hun behoeften veranderen, zonder dat daarvoor additional {hardware} of infrastructuur nodig is.
- Verminderde gegevensduplicatie: Datavirtualisatie kan de noodzaak helpen verminderen om gegevens fysiek te repliceren, waardoor er kan worden bespaard op opslag- en computerbronnen. Het kan ook helpen het risico op fouten en inconsistenties die kunnen voortvloeien uit het dupliceren van gegevens te verminderen.
En ook het datavirtualisatieconcept kan worden gebruikt om realtime analyses, datagestuurde besluitvorming en flexibel databeheer mogelijk te maken. Dit kan met identify handig zijn in sectoren waar gegevens voortdurend veranderen, zoals de financiële sector of de e-commerce.
Datavirtualisatie kan ook de inspanningen op het gebied van databeheer en compliance ondersteunen, doordat organisaties de toegang tot information gemakkelijker kunnen volgen en controleren, en ervoor kunnen zorgen dat information op een conforme manier worden gebruikt. Het kan organisaties bijvoorbeeld in staat stellen controles op gegevenstoegang af te dwingen en gegevensmaskering of -redactie toe te passen op gevoelige gegevens.
Hoe datavirtualisatie wordt uitgevoerd
Datavirtualisatie wordt doorgaans gedaan met behulp van gespecialiseerde software program of instruments of door oplossingen op maat te bouwen. Er zijn verschillende benaderingen voor het implementeren van datavirtualisatie, waaronder:
Een datavirtualisatieserver gebruiken:
Een veel voorkomende benadering voor het implementeren van datavirtualisatie is het gebruik van een datavirtualisatieserver. Datavirtualisatieservers zijn toegankelijk through een webgebaseerde interface of through API’s.
Ze kunnen worden gebruikt in combinatie met verschillende gegevensbronnen, waaronder databases, platte bestanden en cloudgebaseerde gegevensopslag. 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 op maat gemaakte datavirtualisatie-oplossing bouwen:
In sommige gevallen kunnen organisaties ervoor kiezen om hun eigen datavirtualisatie-oplossing te bouwen met behulp van aangepaste software program of instruments. Dit kan het creëren van een aangepaste data-integratielaag inhouden die zich bevindt tussen de databronnen en de gebruikers of applicaties die toegang moeten hebben tot de information.
Met behulp van cloudgebaseerde datavirtualisatiediensten:
Cloudgebaseerde datavirtualisatiediensten, zoals die aangeboden door Amazon Net Companies (AWS) of Microsoft Azure, stellen organisaties in staat information uit meerdere bronnen te benaderen en te integreren zonder dat ze hun eigen datavirtualisatie-infrastructuur hoeven te bouwen of te onderhouden.
Stappen in datavirtualisatie
Het proces van datavirtualisatie omvat doorgaans 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 het verbinden met de gegevensbronnen en het extraheren van de gegevens die moeten worden gevirtualiseerd. Dit kan het gebruik van connectoren of stuurprogramma’s met zich meebrengen om toegang te krijgen tot de gegevens, en het kan zijn dat toegangsrechten en authenticatie moeten worden geconfigureerd.
#3. Transformeer en schoon de gegevens op
Nadat de gegevens zijn geëxtraheerd, moet deze mogelijk worden getransformeerd en opgeschoond om ervoor te zorgen dat deze een bruikbaar formaat hebben. Dit kan het toepassen van transformaties of datakwaliteitsregels op de information inhouden, of het verwijderen van duplicaten of ongeldige information.
#4. Maak de virtuele gegevenslaag
De virtuele datalaag is het centrale onderdeel van een datavirtualisatieoplossing. Het gaat om het creëren van een virtuele weergave van de gegevens die toegankelijk zijn en opgevraagd kunnen worden zonder deze daadwerkelijk van de oorspronkelijke locatie te verplaatsen of te kopiëren. Dit kan het creëren van logische datamodellen of views inhouden die verwijzen naar de onderliggende databronnen.
#5. Toegang tot en opvragen van de virtuele gegevens
Zodra de virtuele gegevenslaag is gemaakt, kunnen gebruikers en applicaties de gegevens openen en opvragen met behulp van standaard SQL of andere querytalen. De virtuele datalaag vertaalt de queries naar het juiste formaat voor de onderliggende databronnen en retourneert de resultaten naar de gebruiker of applicatie.
#6. Bewaak en onderhoud de virtuele datalaag
Datavirtualisatieoplossingen omvatten doorgaans instruments en processen voor het monitoren en onderhouden van de virtuele datalaag. Dit kan inhouden dat wijzigingen in de onderliggende gegevensbronnen worden gevolgd en dat de virtuele gegevenslaag wordt bijgewerkt om deze wijzigingen weer te geven. Het kan ook gaan om het optimaliseren van de virtuele datalaag voor prestaties en ervoor zorgen dat deze is afgestemd op de veranderende zakelijke behoeften en vereisten.
Datavirtualisatie versus datavisualisatie
Datavirtualisatie en datavisualisatie zijn twee verschillende concepten die vaak in combinatie met elkaar worden gebruikt, maar die verschillende doeleinden dienen. Hier zijn enkele belangrijke verschillen tussen datavirtualisatie en datavisualisatie:
| Datavirtualisatie | Information visualisatie |
| Maakt toegang tot en integratie van gegevens uit meerdere bronnen mogelijk | Presenteert gegevens in een grafisch of visueel formaat om mensen te helpen de gegevens te begrijpen en te interpreteren |
| Het gaat om het creëren van een virtuele weergave van gegevens die toegankelijk zijn en opgevraagd kunnen worden zonder de gegevens te verplaatsen of te kopiëren | Betreft het selecteren en transformeren van gegevens om diagrammen, grafieken of andere visualisaties te maken |
| Biedt een virtuele gegevenslaag of interface die toegankelijk is voor gebruikers of applicaties | Produceert grafische of visuele uitvoer die door mensen kan worden bekeken |
| Vaak gebruikt in situation’s waarin gegevens op meerdere locaties, formaten of systemen worden opgeslagen of waar het niet praktisch is om de gegevens fysiek te consolideren | Vaak gebruikt om complexe ideeën over te brengen, belangrijke inzichten te benadrukken of besluitvorming te ondersteunen |
| Dit kan het gebruik van gespecialiseerde software program of instruments inhouden, het bouwen van oplossingen op maat of het gebruik van cloudgebaseerde diensten | Dit kan het gebruik van instruments zoals grafieken, kaarten of infographics inhouden, maar ook technieken zoals gegevensmanipulatie, aggregatie en transformatie |
| Het kan helpen om gegevensduplicatie en latentie te verminderen en de gegevensintegratie en interoperabiliteit te verbeteren | Het kan helpen om patronen, tendencies en relaties bloot te leggen die misschien niet meteen zichtbaar zijn in onbewerkte gegevens |
| Het kan worden gebruikt ter ondersteuning van information governance en compliance-inspanningen | Het kan worden gebruikt om gegevens op een boeiende en interactieve manier te presenteren |
| Kan helpen om agile datamanagement mogelijk te maken | Kan helpen om datagestuurde inzichten over te brengen naar een breder publiek |
In de praktijk worden datavirtualisatie en datavisualisatie vaak samen gebruikt. Datavirtualisatie kan de gegevens opleveren 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 diagrammen, grafieken of dashboards te maken die inzichten en tendencies in de gegevens helpen onthullen.
Gebruiksscenario’s van datavirtualisatie
Hier zijn enkele gebruiksvoorbeelden van datavirtualisatie.
Information voorbereiding: Datavirtualisatie kan worden gebruikt om gegevens voor te bereiden voor analyse of andere doeleinden door een virtueel beeld van de gegevens te bieden dat indien nodig kan worden geopend en getransformeerd. Een datawetenschapper kan bijvoorbeeld datavirtualisatie gebruiken om toegang te krijgen tot information uit meerdere bronnen en deze te integreren en vervolgens transformaties of datakwaliteitsregels op de information toe te passen om deze voor te bereiden op analyse.
Cloudgegevens delen: Het wordt ook gebruikt om gegevens die in de cloud zijn opgeslagen, te delen met verschillende groups of afdelingen binnen een organisatie. Dit kan ertoe bijdragen dat iedereen toegang heeft tot de gegevens die ze nodig hebben, terwijl ook de noodzaak om de gegevens te repliceren wordt verminderd.
Datahub-inschakeling: Datavirtualisatie kan worden gebruikt om een gecentraliseerde datahub te creëren waarmee gebruikers toegang kunnen krijgen tot gegevens uit meerdere bronnen en deze kunnen integreren.
Een organisatie kan bijvoorbeeld datavirtualisatie gebruiken om een datahub te creëren die gegevens uit verschillende bedrijfssystemen, zoals ERP-, CRM- en HR-systemen, integreert om datagestuurde besluitvorming te ondersteunen.
De datahub is toegankelijk voor gebruikers en applicaties through gevirtualiseerde weergaven, wat de complexiteit van de toegang tot en integratie van gegevens uit meerdere bronnen kan helpen verminderen.
Conclusie
Datavirtualisatie kan de flexibiliteit, flexibiliteit en datakwaliteit verbeteren, terwijl de kosten worden verlaagd en de beveiliging wordt verbeterd. Het heeft vele toepassingen en toepassingen in een breed scala van sectoren, waaronder de financiële sector, de gezondheidszorg, de detailhandel, de productie en de overheid.
Als u overweegt datavirtualisatie in uw organisatie te implementeren, is het belangrijk om uw databronnen zorgvuldig te evalueren, de juiste datavirtualisatietool te kiezen en uw datavirtualisatiesysteem in te richten 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 instruments voor monitoring van virtualisatie.