På grund af deres udbredte operationer tyer virksomheder til forskellige typer systemer, der håndterer heterogene data. Disse systemer er forbundet via en indviklet datainfrastruktur, der består af databaser, datavarehuse, marts og søer, og lagrer vigtige dele af forståelig indsigt. At lette databevægelse og udvinde forretningsindsigt kræver dog brug af et utal af datastyringsteknologier, som kan være komplekse at lære og administrere. Det er her datavirtualiseringsværktøjer kommer i spil.

Lad os udforske datavirtualiseringsteknologien, og hvordan den giver virksomheder mulighed for at maksimere de operationelle muligheder i deres omfattende datainfrastruktur.

Hvad er datavirtualisering?

Datavirtualiseringssystem skaber et abstraktionslag, der bringer data ind fra forskellige kilder uden at udføre det hele Extract-Transform-Load (ETL) proces eller skabe en separat, integreret platform til visning af data. I stedet forbindes det virtuelt med forskellige databaser, integrerer al information for at give virtuelle visninger og udgiver dem som en datatjeneste, som REST. Dette forbedrer datatilgængeligheden, hvilket gør specifikke stykker information let tilgængelige til rapportering, analyse og beslutningstagning.

Ved at skabe et abstraktionslag kan data virtualiseringsværktøjer eksponerer kun de nødvendige data for brugerne uden at kræve tekniske detaljer om datakildens placering eller struktur. Som følge heraf er organisationer kun i stand til at begrænse dataadgang til autoriserede brugere for at sikre sikkerhed og opfylde datastyringskrav.

Datavirtualiseringsteknologien forenkler nøgleprocesser, såsom dataintegration, federation og transformation, hvilket gør data tilgængelige for dashboards, portaler, applikationer og andre frontend-løsninger. Desuden kan virksomheder ved at komprimere eller deduplikere data på tværs af lagersystemer opfylde deres infrastrukturbehov mere effektivt, hvilket resulterer i betydelige omkostningsbesparelser.

Datavirtualiseringsarkitektur

Datavirtualisering bruges til at håndtere store mængder data fra forskellige kilder, herunder traditionelle og moderne databaser, datasøer, cloud-kilder og andre virksomhedsdatalagre. Datavirtualiseringsarkitekturen viser dog, at integration af datakilder ved hjælp af et logisk lag er langt mere effektivt end at indsamle rådata på en enkelt datasø.

Datavirtualiseringsarkitektur forklaret

I stedet for at udtrække og indlæse data direkte på en enkelt platform som Enterprise Service Bus (ESB), Extract-Transform-Load (ETL), integrerer datavirtualisering data fra forskellige kilder, hvilket gør det til en kraftfuld dataplatform. Når det bruges korrekt, kan et datavirtualiseringsværktøj tjene som en integreret del af dataintegrationsstrategi. Det kan give større fleksibilitet i dataadgang, begrænse datasiloer og automatisere udførelse af forespørgsler for hurtigere tid til indsigt. 

Hvad er datavirtualiseringslag? Hvordan virker det?

En vigtig komponent i datavirtualiseringsarkitekturen er datavirtualiseringslaget, så hvad er et datavirtualiseringslag?

Datavirtualisering er et logisk datalag til at integrere virksomhedsdata, der er tilgængelige på tværs af forskellige datakilder. Datavirtualiseringslaget konsoliderer data til et enkelt centraliseret lag ved at skabe et replikeret billede. Dette giver brugeren mulighed for at ændre kildedataene uden at få adgang til dem, hvilket giver realtidsdataadgang til forretningsdrift, samtidig med at kildedata holdes sikre.

Virksomheder gør i dag datavirtualiseringssoftware til en integreret del af deres tilgang til datahåndtering, da det tillader at komplementere processer som data warehousing, dataforberedelse, datakvalitetsstyringog dataintegration.

Opdag bedste praksis til effektiv håndtering af store datavarehuse

Download hvidbog

Datavirtualisering vs datavarehus

Datavirtualisering giver brugerne mulighed for integrere data fra flere kilder. Dette hjælper brugere med at oprette dashboards og rapporter for forretningsværdi. Denne tilgang er et alternativ til data warehouse, hvor dataene indsamles fra forskellige kilder og gemmer en duplikat af dataene i et nyt datalager. Den største fordel ved datavirtualisering frem for data warehousing er dens hastighedsoptimering og realtidsadgang: det tager en brøkdel af tiden at bygge en løsning og giver brugerne realtidsadgang til data.

De 3 bedste værktøjer til datavirtualisering er som følger:

• Azure
• Microsoft datavirtualiseringsværktøj
• IBM SQL

Datavirtualisering vs ETL

Selvom data virtualisering og ETL er to forskellige løsninger, de betragtes som komplementære teknologier. Som ETL/EDW kan implementeringen forbedres ved at bruge en datavirtualiseringsteknologi. De to vigtigste forskelle mellem datavirtualisering og ETL er dog:

1. ETL duplikerer dataene fra kildesystemet og gemmer dem i et andet kopieret datalager, på den anden side data virtualisering engagerer sig ikke i kildedataene og uddelegerer blot anmodningen til kildesystemerne. 
2. Et typisk ETL/EDW-projekt kræver flere måneders dedikeret planlægning og datamodellering før enhver datakonsolidering i et datavarehus, og når det først er implementeret, er det svært at foretage ændringer. Mens data virtualisering er en agil tilgang, når det kommer til at håndtere ændringer i den logiske datamodel. Det letter også hurtige udviklingsiterationer. 

Datavirtualiseringsapplikationer til virksomheder

Virksomheder kan bruge datavirtualiseringsteknologi til at optimere deres systemer og drift på flere måder, såsom:

• Datalevering: Det giver dig mulighed for at udgive datasæt (anmodet af brugere eller genereret gennem klientapplikation) som datatjenester eller forretningsdatavisninger.
• Dataforbund: Det fungerer sammen med dataføderationssoftware for at give integrerede visninger af datakilder fra forskellige databaser.
• Datatransformation: Det giver brugerne mulighed for at anvende transformationslogik på præsentationslaget og dermed forbedre den overordnede kvalitet af data.
• Databevægelse og replikering: Datavirtualiseringsværktøjer kopierer eller flytter ikke data fra det primære system eller lagerplacering, hvilket sparer brugere for at udføre udtræksprocesser og opbevarer flere kopier af inkonsistente, forældede data.
• Virtualiseret dataadgang: Det giver dig mulighed for at nedbryde datalagre ved at etablere et logisk dataadgangspunkt til forskellige kilder.
• Abstraktion: Det skaber et abstraktionslag, der skjuler de tekniske aspekter, såsom lagringsteknologi, systemsprog, API'er, lagringsstruktur og placering af dataene.

Da datavirtualiseringssoftware tilbyder et omfattende sæt af muligheder, har det vist sig nyttigt til ledelses-, drifts- og udviklingsformål.

Begynd at bygge dit personlige datavarehus i dag

Se Demo

Fordele ved datavirtualisering

Ifølge Gartner, i 2020 vil omkring 35 procent af virksomhederne gøre datavirtualisering til en del af deres dataintegrationsstrategi. Her er grunden til, at virksomheder i stigende grad vælger datavirtualiseringsværktøjer, der tilbyder følgende fordele:

• Multi-mode og multi-source dataadgang, hvilket gør det nemt for forretningsbrugere på forskellige niveauer at bruge data i henhold til deres krav.
• Forbedret sikkerhed og datastyring for at beskytte kritiske data mod uautoriserede brugere
• Skjuler kompleksiteten af ​​underliggende datakilder væk, mens dataene præsenteres, som om de er fra en enkelt database eller et enkelt system
• Informations-agilitet, som er integreret i forretningsmiljøer, da data er let tilgængelige for hurtig beslutningstagning
• Infrastruktur agnostisk platform, da det gør det muligt at integrere data fra en række forskellige databaser og systemer nemt, hvilket fører til reducerede driftsomkostninger og dataredundans
• Forenklet tabelstruktur, som kan strømline applikationsudvikling og reducere behovet for applikationsvedligeholdelse
• Nem integration af nye cloud-kilder til eksisterende it-systemer nemt, giver brugerne mulighed for at få et komplet billede af ekstern og intern information
• Hybrid forespørgselsoptimering, gør det muligt for dig at strømline forespørgsler til en planlagt push, demand-pull og andre typer dataanmodninger
• Øget hastighed til markedet, da det skærer ned på den tid, der er nødvendig for at indhente data til at forbedre nye eller eksisterende produkter eller tjenester for at imødekomme forbrugernes krav

Andre fordele ved datavirtualiseringsværktøjer omfatter omkostningsbesparelser på grund af færre hardwarekrav og lavere drifts- og vedligeholdelsesomkostninger forbundet med at udføre ETL processer til udfyldning og vedligeholdelse af databaser.

Derudover gemmer datavirtualiseringsværktøjer metadataoplysninger og skaber virtuelle datalag, der kan genanvendes, så du kan opleve forbedret datakvalitet og reduceret dataforsinkelse.

Eksempler på datavirtualisering og anvendelsesmuligheder

Ifølge Forrester, er datavirtualiseringssoftware blevet et kritisk aktiv for enhver virksomhed, der ønsker at sejre over de voksende dataudfordringer. Med innovationer som forespørgsels-pushdown, forespørgselsoptimering, caching, procesautomatisering, datakatalog, og andre, er datavirtualiseringsteknologien ved at gøre fremskridt med hensyn til at håndtere en række smertepunkter for dataintegration med flere kilder.

Her er et par eksempler på brug af databasevirtualisering og applikationer, der viser, hvordan det hjælper virksomheder med at håndtere udfordringer med masterdatahåndtering:

1. Forbedrer logisk datavarehus-funktionalitet

Datavirtualisering fungerer som brændstof til logisk datavarehusarkitektur. Teknologien gør det muligt at samle forespørgsler på tværs af traditionelle og moderne virksomhedsdatalagre og softwareværktøjer, såsom datavarehuse, datasøer, webtjenester, Hadoop, NoSQL osv., hvilket får dem til at se ud for brugerne, som om de er hentet fra en enkelt database/lagerplacering .

I en logisk datavarehusarkitektur giver datavirtualisering dig mulighed for at skabe et enkelt logisk sted, hvor brugere kan erhverve analytiske data, uanset applikationen eller kilden. Det muliggør hurtig dataoverførsel gennem flere almindeligt anvendte protokoller og API'er, såsom REST, JDBC, ODBC og andre. Det giver dig også mulighed for at tildele arbejdsbelastninger automatisk for at sikre overholdelse af kravene til Service Level Agreement (SLA).

2. Omhandler kompleksiteten af ​​Big Data Analytics

Big data-virtualisering hjælper virksomheder med at bruge forudsigelige, kognitive, realtids- og historiske former for big data-analyse for at få et forspring i forhold til konkurrenterne. Men på grund af den stigende mængde og kompleksitet af data, skal virksomheder anvende en bred vifte af teknologier, såsom Hadoop-systemer, datavarehuse, realtidsanalyseplatforme og andre for at drage fordel af de opståede muligheder.

Gennem dataføderering og abstraktion kan du skabe logiske visninger af data, der findes i forskellige kilder, så du hurtigere kan bruge de afledte data til avanceret analyse. Derudover giver big data-virtualiseringsværktøjer nem integration med dit datavarehus, business intelligence-værktøjer og andre analyseplatforme inden for din virksomheds datainfrastruktur for agilitet af information.

 3. Letter adgang til applikationsdata

Systemer og applikationer kræver data for at producere den indsigt, der er nødvendig for beslutningstagning. En stor udfordring, når man arbejder med applikationer, er dog at få adgang til distribuerede datatyper og kilder. Desuden skal du muligvis skrive udvidede kodelinjer for at lette deling af dataaktiver mellem systemer og applikationer. Nogle operationer kan også kræve komplekse transformationer, som kun kan opnås gennem specialiserede teknikker eller værktøjer.

Hvis du f.eks. har to datasæt i IBM DB2 og PostgreSQL, vil værktøjet tilknyttes måldatabaserne, automatisk udføre separate forespørgsler (for hver database) for at hente de påkrævede data og samle dem til en enkelt integreret platform, hvilket giver virtuelle visninger gennem et semantisk præsentationslag. Det vil også udføre joinforbindelser, filtre eller andre transformationer på det kanoniske lag for at præsentere dataene i det ønskede format.

 4. Optimerer Enterprise Data Warehouse (EDW)

Datavarehuse spiller en afgørende rolle i at hjælpe virksomheder med at håndtere enorme mængder af indgående data fra flere kilder og forberede dem til forespørgsler og analyser. Mens ETL og andre traditionelle dataintegrationsmetoder er gode til bevægelse af massedata, skal brugerne arbejde med forældede data fra den sidste ETL-operation. Derudover bliver flytning af store mængder data (i petabyte og zettabyte) tidskrævende og kræver avanceret, mere kraftfuld hardware og software.

Datavirtualisering strømliner dataintegrationsprocessen. Den bruger en føderationsmekanisme til at homogenisere data fra forskellige databaser og skabe en enkelt integreret platform, der bliver et enkelt adgangspunkt for brugerne. Det tilbyder on-demand integration, der leverer realtidsdata til rapportering og analyser.

Omfavn datavirtualisering med No-Code Warehousing

14-dages gratis prøveperiode

Få et datawarehousingværktøj til din virksomhed

Uanset om du vil oprette, designe eller implementere et on-premise eller cloud data warehouse, Astera DW Builder kan gøre det for dig i et kodeløst miljø. Betroet af over 300 kunder på tværs af 30+ brancher, Astera tilbyder en kodefri datavirtualiseringsløsning til at integrere, rense og transformere data fra forskellige kilder og gør den tilgængelig for nøjagtig datarapportering og analyser.