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Virtualización de datos: arquitectura, herramientas y características explicadas

Marzo 28th, 2024

Debido a sus operaciones generalizadas, las empresas recurren a diferentes tipos de sistemas que administran datos heterogéneos. Estos sistemas están conectados a través de una infraestructura de datos intrincadamente unida, que comprende bases de datos, almacenes de datos, mercados y lagos, que almacenan piezas clave de información inteligible. Sin embargo, facilitar el movimiento de datos y extraer información empresarial requiere el uso de una gran variedad de tecnologías de gestión de datos, que pueden ser complejas de aprender y gestionar. Aquí es donde entran en juego las herramientas de virtualización de datos.

Exploremos la tecnología de virtualización de datos y cómo permite a las empresas maximizar las capacidades operativas de su infraestructura de datos integral.

¿Qué es la virtualización de datos?

El sistema de virtualización de datos crea una capa de abstracción que trae datos de diferentes fuentes sin realizar todo el proceso. Proceso de extracción-transformación-carga (ETL) o creando una plataforma separada e integrada para ver datos. En su lugar, se conecta virtualmente a diferentes bases de datos, integra toda la información para proporcionar vistas virtuales y las publica como un servicio de datos, como REST. Esto mejora la accesibilidad de los datos, haciendo que bits específicos de información estén disponibles para informes, análisis y toma de decisiones.

Al crear una capa de abstracción, los datos herramientas de virtualización exponga solo los datos requeridos a los usuarios sin requerir detalles técnicos sobre la ubicación o estructura de la fuente de datos. Como resultado, las organizaciones pueden restringir el acceso a los datos a usuarios autorizados solo para garantizar la seguridad y cumplir con los requisitos de gobierno de datos.

La tecnología de virtualización de datos simplifica los procesos clave, como la integración de datos, la federación y la transformación, haciendo que los datos sean accesibles para tableros, portales, aplicaciones y otras soluciones de front-end. Además, al comprimir o deduplicar datos en todos los sistemas de almacenamiento, las empresas pueden satisfacer sus necesidades de infraestructura de manera más eficiente, lo que se traduce en ahorros de costos sustanciales.

Arquitectura de virtualización de datos

La virtualización de datos se utiliza para manejar grandes volúmenes de datos de diversas fuentes, incluidas bases de datos tradicionales y modernas, lagos de datos, fuentes en la nube y otros repositorios de datos empresariales. Sin embargo, la arquitectura de virtualización de datos muestra que integrar fuentes de datos mediante una capa lógica es mucho más eficaz que recopilar datos sin procesar en un único lago de datos.

Virtualización de datos

Explicación de la arquitectura de virtualización de datos

En lugar de extraer y cargar datos directamente en una sola plataforma como Enterprise Service Bus (ESB), Extraer-Transformar-Cargar (ETL), la virtualización de datos integra datos de varias fuentes, lo que la convierte en una plataforma de datos poderosa. Cuando se utiliza correctamente, una herramienta de virtualización de datos puede servir como parte integral del estrategia de integración de datos. Puede proporcionar una mayor flexibilidad en el acceso a los datos, limitar los silos de datos y automatizar la ejecución de consultas para un tiempo de comprensión más rápido. 

¿Qué es la capa de virtualización de datos? ¿Como funciona?

Un componente importante de la arquitectura de virtualización de datos es la capa de virtualización de datos, entonces, ¿qué es una capa de virtualización de datos?

La virtualización de datos es una capa de datos lógica para integrar los datos empresariales disponibles en distintas fuentes de datos. La capa de virtualización de datos consolida los datos en una sola capa centralizada mediante la creación de una imagen replicada. Esto permite al usuario modificar los datos de origen sin acceder a ellos, lo que permite el acceso a los datos en tiempo real para las operaciones comerciales, al tiempo que mantiene seguros los datos de origen.

Hoy en día, las empresas hacen del software de virtualización de datos una parte integral de su enfoque de la gestión de datos, ya que permite complementar procesos como el almacenamiento de datos, preparación de datos, gestión de la calidad de los datose integración de datos.

Virtualización de datos frente a almacenamiento de datos

La virtualización de datos permite a los usuarios integrar datos de múltiples fuentes. Esto ayuda a los usuarios a crear paneles e informes para el valor empresarial. Este enfoque es una alternativa al almacén de datos, donde los datos se recopilan de diferentes fuentes y almacenan un duplicado de los datos en un nuevo almacén de datos. La principal ventaja de la virtualización de datos sobre el almacenamiento de datos es la optimización de la velocidad y el acceso en tiempo real: se necesita una fracción del tiempo para crear una solución y brinda a los usuarios acceso a los datos en tiempo real.

Las tres principales herramientas de virtualización de datos son las siguientes:

Virtualización de datos vs ETL

Aunque data virtualization y ETL son dos soluciones diferentes, se consideran tecnologías complementarias. Como ETL / EDW, la implementación se puede mejorar utilizando una tecnología de virtualización de datos. Sin embargo, las dos principales diferencias entre la virtualización de datos y ETL son:

  1. ETL duplica los datos del sistema de origen y los guarda en otro almacén de datos copiados, por otro lado, los datos La virtualización no se relaciona con los datos de origen y simplemente delega la solicitud a los sistemas de origen. 
  2. Un proyecto ETL / EDW típico requiere varios meses de planificación dedicada y modelado de datos antes de cualquier consolidación de datos en un almacén de datos y, una vez implementado, es difícil realizar cambios. Mientras dLa virtualización de ata es un enfoque ágil cuando se trata de lidiar con cambios en el modelo de datos lógicos. También facilita iteraciones de desarrollo rápido. 

Aplicaciones de virtualización de datos para empresas

Las empresas pueden utilizar la tecnología de virtualización de datos para optimizar sus sistemas y operaciones de varias formas, como:

  • Entrega de datos: Le permite publicar conjuntos de datos (solicitados por los usuarios o generados a través de la aplicación cliente) como servicios de datos o vistas de datos de negocios.
  • Federación de datos: Funciona al unísono con el software de federación de datos para proporcionar vistas integradas de las fuentes de datos desde bases de datos dispares.
  • Transformación de datos: Permite a los usuarios aplicar la lógica de transformación en la capa de presentación, mejorando así la calidad general de los datos.
  • Movimiento de datos y replicación: Las herramientas de virtualización de datos no copian ni mueven datos desde el sistema principal o la ubicación de almacenamiento, lo que evita que los usuarios realicen procesos de extracción y conservan múltiples copias de datos inconsistentes y desactualizados.
  • Acceso a datos virtualizados: Le permite desglosar los almacenes de datos estableciendo un punto de acceso de datos lógicos a fuentes dispares.
  • Abstracción: Crea una capa de abstracción que oculta los aspectos técnicos, como la tecnología de almacenamiento, el idioma del sistema, las API, la estructura de almacenamiento y la ubicación de los datos.

Dado que el software de virtualización de datos ofrece un conjunto completo de capacidades, se ha demostrado que es útil para fines de gestión, operativos y de desarrollo.

Beneficios de la virtualización de datos

Según la Gartner, para 2020, alrededor del 35 por ciento de las empresas harán que la virtualización de datos sea parte de su estrategia de integración de datos. A continuación, se explica por qué las empresas optan cada vez más por herramientas de virtualización de datos que ofrecen los siguientes beneficios:

  • Acceso a datos multimodo y multi-fuente., lo que facilita a los usuarios comerciales en diferentes niveles el uso de datos según sus requisitos.
  • Seguridad mejorada y gobierno de datos para mantener los datos críticos a salvo de usuarios no autorizados
  • Escondiendo la complejidad de las fuentes de datos subyacentes, al presentar los datos como si fueran de una sola base de datos o sistema
  • Agilidad de la información, que es integral en los entornos de negocios, ya que los datos están disponibles para tomar decisiones rápidamente
  • Plataforma agnóstica de infraestructura., ya que permite que los datos de una variedad de bases de datos y sistemas se integren fácilmente, lo que reduce los costos operativos y la redundancia de datos
  • Estructura de la tabla simplificada, que puede agilizar el desarrollo de aplicaciones y reducir la necesidad de mantenimiento de aplicaciones
  • Fácil integración de nuevas fuentes de nube a sistemas de TI existentes fácilmente, permitiendo a los usuarios tener una imagen completa de la información externa e interna
  • Optimización de consultas híbridas, lo que le permite agilizar las consultas para un envío programado, demanda-extracción y otros tipos de solicitudes de datos
  • Aumento de la velocidad de comercialización. ya que reduce el tiempo necesario para obtener datos para mejorar productos o servicios nuevos o existentes para satisfacer las demandas de los consumidores

Otros beneficios de las herramientas de virtualización de datos incluyen ahorros de costos debido a menos requisitos de hardware y menores costos operativos y de mantenimiento asociados con el desempeño. Procesos ETL para completar y mantener bases de datos.

Además, las herramientas de virtualización de datos almacenan información de metadatos y crean capas virtuales de datos reutilizables, lo que le permite experimentar una calidad de datos mejorada y una latencia de datos reducida.

Ejemplos de virtualización de datos y casos de uso

Según la Forrester, el software de virtualización de datos se ha convertido en un activo fundamental para cualquier empresa que busque superar los crecientes desafíos de los datos. Con innovaciones como envío de consultas, optimización de consultas, almacenamiento en caché, automatización de procesos, catálogo de datos, y otros, la tecnología de virtualización de datos está avanzando al abordar una variedad de puntos débiles de la integración de datos de múltiples fuentes.

A continuación, se muestran algunos casos de uso y aplicaciones de virtualización de bases de datos que muestran cómo está ayudando a las empresas a abordar los desafíos de la gestión de datos maestros:

1. Mejora la funcionalidad del almacén de datos lógicos

La virtualización de datos actúa como combustible para arquitectura de almacenamiento de datos lógicos. La tecnología permite la federación de consultas a través de repositorios de datos empresariales y utilidades de software tradicionales y modernas, como almacenes de datos, lagos de datos, servicios web, Hadoop, NoSQL, etc., haciéndolos parecer a los usuarios como si provengan de una única base de datos / ubicación de almacenamiento .

En una arquitectura de almacén de datos lógica, la virtualización de datos le permite crear un único lugar lógico para que los usuarios adquieran datos analíticos, independientemente de la aplicación o la fuente. Permite la transferencia rápida de datos a través de varios protocolos y API de uso común, como REST, JDBC, ODBC y otros. También le permite asignar cargas de trabajo automáticamente para garantizar el cumplimiento de los requisitos del Acuerdo de nivel de servicio (SLA).

2. Aborda la complejidad de la analítica de macrodatos

La virtualización de big data ayuda a las empresas a utilizar formas predictivas, cognitivas, en tiempo real e históricas de análisis de big data para obtener una ventaja sobre la competencia. Sin embargo, debido al creciente volumen y complejidad de los datos, las empresas deben adoptar una amplia gama de tecnologías, como sistemas Hadoop, almacenes de datos, plataformas de análisis en tiempo real y otras, para aprovechar las oportunidades que surgen.

A través de la abstracción y la federación de datos, puede crear vistas lógicas de datos que residen en fuentes dispares, lo que le permite utilizar los datos derivados para análisis avanzados más rápido. Además, las herramientas de virtualización de big data permiten una fácil integración con su almacén de datos, herramientas de inteligencia empresarial y otras plataformas de análisis dentro de la infraestructura de datos de su empresa para agilidad de la información.

 3. Facilita el acceso a los datos de la aplicación

Los sistemas y las aplicaciones requieren datos para producir los conocimientos necesarios para la toma de decisiones. Sin embargo, un desafío importante al trabajar con aplicaciones es acceder a fuentes y tipos de datos distribuidos. Además, es posible que deba escribir líneas de código extendidas para facilitar el intercambio de activos de datos entre sistemas y aplicaciones. Algunas operaciones también pueden necesitar transformaciones complejas, que solo se pueden lograr mediante técnicas o herramientas especializadas.

Por ejemplo, si tiene dos conjuntos de datos que residen en IBM DB2 y PostgreSQL, la herramienta se correlacionará con las bases de datos de destino, ejecutará automáticamente consultas separadas (para cada base de datos) para obtener los datos requeridos y los federará en una única plataforma integrada, proporcionando la vistas virtuales a través de una capa de presentación semántica. También realizará uniones, filtros u otras transformaciones en la capa canónica para presentar los datos en el formato deseado.

 4. Optimiza Enterprise Data Warehouse (EDW)

Los almacenes de datos juegan un papel crucial para ayudar a las empresas a manejar grandes cantidades de datos entrantes de múltiples fuentes y prepararlos para consultas y análisis. Mientras ETL y otros tradicionales métodos de integración de datos son buenos para el movimiento masivo de datos, los usuarios tienen que trabajar con datos desactualizados de la última operación de ETL. Además, mover grandes volúmenes de datos (en petabytes y zettabytes) requiere mucho tiempo y requiere hardware y software más avanzados y más potentes.

La virtualización de datos agiliza el proceso de integración de datos. Utiliza un mecanismo de federación para homogeneizar datos de diferentes bases de datos y crear una única plataforma integrada que se convierte en un único punto de acceso para los usuarios. Ofrece integración bajo demanda, proporcionando datos en tiempo real para informes y análisis.

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