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Virtualisation des données: architecture, outils et fonctionnalités expliqués
En raison de leurs opérations étendues, les entreprises ont recours à différents types de systèmes qui gèrent des données hétérogènes. Ces systèmes sont connectés via une infrastructure de données à mailles complexes, comprenant des bases de données, des entrepôts de données, des marchés et des lacs, stockant des éléments clés d'informations intelligibles. Cependant, faciliter le mouvement des données et extraire des informations commerciales nécessite l'utilisation d'une myriade de technologies de gestion des données, qui peuvent être complexes à apprendre et à gérer. C'est là que les outils de virtualisation des données entrent en jeu.
Explorons la technologie de virtualisation des données et comment elle permet aux entreprises de maximiser les capacités opérationnelles de leur infrastructure de données complète.
Qu'est-ce que la virtualisation des données?
Le système de virtualisation des données crée une couche d'abstraction qui apporte des données de différentes sources sans effectuer l'intégralité Processus d'extraction-transformation-chargement (ETL) ou créer une plateforme séparée et intégrée pour la visualisation des données. Au lieu de cela, il se connecte virtuellement à différentes bases de données, intègre toutes les informations pour fournir des vues virtuelles et les publie en tant que service de données, comme REST. Cela améliore l'accessibilité aux données, en rendant des éléments d'information spécifiques facilement disponibles pour les rapports, les analyses et la prise de décision.
En créant une couche d'abstraction, les données outils de virtualisation exposer uniquement les données requises aux utilisateurs sans exiger de détails techniques sur l'emplacement ou la structure de la source de données. En conséquence, les organisations peuvent limiter l'accès aux données aux utilisateurs autorisés uniquement pour garantir la sécurité et répondre aux exigences de gouvernance des données.
La technologie de virtualisation des données simplifie les processus clés, tels que l'intégration, la fédération et la transformation des données, rendant les données accessibles pour les tableaux de bord, les portails, les applications et autres solutions frontales. De plus, en compressant ou en dédupliquant les données sur les systèmes de stockage, les entreprises peuvent répondre plus efficacement à leurs besoins en infrastructure, ce qui se traduit par des économies substantielles.
Architecture de virtualisation des données
La virtualisation des données est utilisée pour traiter de gros volumes de données provenant de diverses sources, notamment des bases de données traditionnelles et modernes, des lacs de données, des sources cloud et d'autres référentiels de données d'entreprise. Cependant, l'architecture de virtualisation des données montre que l'intégration de sources de données à l'aide d'une couche logique est bien plus efficace que la collecte de données brutes sur un seul lac de données.
Architecture de virtualisation des données expliquée
Au lieu d'extraire et de charger des données directement sur une plate-forme unique comme Enterprise Service Bus (ESB), Extract-Transform-Load (ETL), la virtualisation des données intègre des données provenant de diverses sources, ce qui en fait une plate-forme de données puissante. Lorsqu'il est utilisé correctement, un outil de virtualisation des données peut faire partie intégrante du stratégie d'intégration de données. Il peut offrir une plus grande flexibilité dans l'accès aux données, limiter les silos de données et automatiser l'exécution des requêtes pour un temps de réponse plus rapide.
Qu'est-ce que la couche de virtualisation des données? Comment ça marche?
La couche de virtualisation des données est un composant important de l'architecture de virtualisation des données. Qu'est-ce qu'une couche de virtualisation des données?
La virtualisation des données est une couche de données logique pour intégrer les données d'entreprise disponibles sur des sources de données disparates. La couche de virtualisation des données consolide les données en une seule couche centralisée en créant une image répliquée. Cela permet à l'utilisateur de modifier les données sources sans y accéder, permettant un accès aux données en temps réel pour les opérations commerciales, tout en gardant les données sources en sécurité.
De nos jours, les entreprises intègrent les logiciels de virtualisation des données à leur approche de la gestion des données, car ils permettent de compléter des processus comme l'entreposage de données, préparation des données, gestion de la qualité des donnéeset l'intégration des données.
Virtualisation des données vs entrepôt de données
La virtualisation des données permet aux utilisateurs de intégrer des données provenant de plusieurs sources. Cela aide les utilisateurs à créer des tableaux de bord et des rapports pour une valeur commerciale. Cette approche est une alternative à l'entrepôt de données, dans lequel les données sont collectées à partir de différentes sources et stockent une copie des données dans un nouveau magasin de données. Le principal avantage de la virtualisation des données par rapport à l'entreposage de données réside dans l'optimisation de la vitesse et l'accès en temps réel : la création d'une solution prend une fraction du temps et donne aux utilisateurs un accès aux données en temps réel.
Les 3 principaux outils de virtualisation des données sont les suivants:
Virtualisation des données vs ETL
Bien que data virtualisation et ETL sont deux solutions différentes, elles sont considérées comme des technologies complémentaires. Comme ETL / EDW, le déploiement peut être amélioré en utilisant une technologie de virtualisation des données. Cependant, les deux principales différences entre la virtualisation des données et ETL sont:
- ETL duplique les données du système source et les enregistre dans un autre magasin de données copié, d'autre part, les données la virtualisation n'intervient pas avec les données sources et délègue simplement la demande aux systèmes sources.
- Un projet ETL / EDW typique nécessite plusieurs mois de planification et de modélisation de données dédiées avant toute consolidation de données dans un entrepôt de données et une fois déployé, il est difficile d'apporter des modifications. Alors que data virtualization est une approche agile lorsqu'il s'agit de gérer les changements dans le modèle de données logique. Il facilite également les itérations de développement rapides.
Applications de virtualisation de données pour les entreprises
Les entreprises peuvent utiliser la technologie de virtualisation des données pour optimiser leurs systèmes et leurs opérations de plusieurs manières, telles que:
- Livraison des données: Il vous permet de publier des ensembles de données (demandés par les utilisateurs ou générés via une application client) sous forme de services de données ou de vues de données métiers.
- Fédération de données: Il fonctionne avec le logiciel de fédération de données pour fournir des vues intégrées des sources de données provenant de bases de données disparates.
- Transformation des données: Il permet aux utilisateurs d'appliquer une logique de transformation sur la couche de présentation, améliorant ainsi la qualité globale des données.
- Mouvement de données et réplication : Les outils de virtualisation des données ne copient ni ne déplacent les données du système principal ou de l'emplacement de stockage, ce qui évite aux utilisateurs d'effectuer des processus d'extraction et conserve plusieurs copies de données incohérentes et obsolètes.
- Accès aux données virtualisé: Il vous permet de décomposer les magasins de données en établissant un point d'accès logique aux sources disparates.
- Abstraction: Il crée une couche d'abstraction qui masque les aspects techniques, tels que la technologie de stockage, le langage système, les API, la structure de stockage et l'emplacement des données.
Étant donné que le logiciel de virtualisation des données offre un ensemble complet de fonctionnalités, il s'est avéré utile à des fins de gestion, d'exploitation et de développement.
Avantages de la virtualisation des données
Selon Gartner, d'ici 2020, environ 35% des entreprises intégreront la virtualisation des données à leur stratégie d'intégration de données. Voici pourquoi les entreprises optent de plus en plus pour des outils de virtualisation de données offrant les avantages suivants:
- Accès aux données multi-mode et multi-source, ce qui permet aux utilisateurs professionnels à différents niveaux d'utiliser facilement les données en fonction de leurs besoins.
- Sécurité renforcée et gouvernance des données pour protéger les données critiques des utilisateurs non autorisés
- Cacher la complexité des sources de données sous-jacentes, tout en présentant les données comme s'il s'agissait d'une seule base de données ou d'un seul système
- Agilité de l'information, qui fait partie intégrante des environnements d’affaires, car les données sont facilement disponibles pour une prise de décision rapide
- Plateforme agnostique d'infrastructure, car elle permet d’intégrer facilement les données d’une variété de bases de données et de systèmes, ce qui permet de réduire les coûts opérationnels et la redondance des données.
- Structure de table simplifiée, qui peut rationaliser le développement d'applications et réduire le besoin de maintenance des applications
- Intégration facile de nouvelles sources de cloud dans les systèmes informatiques existants, permettant aux utilisateurs d'avoir une image complète de l'information interne et externe
- Optimisation des requêtes hybrides, vous permettant de rationaliser les requêtes pour un push planifié, une extraction de demande et d'autres types de demandes de données
- Augmentation de la vitesse de mise sur le marché, car il réduit le temps nécessaire pour obtenir des données permettant d'améliorer les produits ou services nouveaux ou existants afin de répondre aux demandes des consommateurs
Les autres avantages des outils de virtualisation des données comprennent des économies de coûts en raison de la réduction des exigences matérielles et des coûts d'exploitation et de maintenance inférieurs associés à la performance. Processus ETL pour peupler et maintenir les bases de données.
En outre, les outils de virtualisation des données stockent les informations de métadonnées et créent des couches virtuelles de données réutilisables, ce qui vous permet de bénéficier d'une qualité de données améliorée et d'une latence de données réduite.
Exemples de virtualisation de données et cas d'utilisation
Selon Forrester, les logiciels de virtualisation des données sont devenus un atout essentiel pour toute entreprise cherchant à relever les défis croissants liés aux données. Avec des innovations telles que le refoulement des requêtes, l'optimisation des requêtes, la mise en cache, l'automatisation des processus, catalogue de données, et d'autres, la technologie de virtualisation des données progresse dans la résolution de divers problèmes liés à l'intégration de données multi-sources.
Voici quelques cas d'utilisation et applications de virtualisation de bases de données qui montrent comment elle aide les entreprises à relever les défis de la gestion des données de base:
1. Améliore la fonctionnalité de l'entrepôt de données logique
La virtualisation des données sert de carburant pour architecture d'entrepôt de données logique. Cette technologie permet de fédérer des requêtes entre des référentiels de données d'entreprise et des utilitaires logiciels traditionnels et modernes, tels que des entrepôts de données, des data lacs, des services Web, Hadoop, NoSQL, etc., en les faisant apparaître aux utilisateurs comme provenant d'une seule base de données / emplacement de stockage. .
Dans une architecture d'entrepôt de données logique, la virtualisation des données vous permet de créer un emplacement logique unique permettant aux utilisateurs d'acquérir des données analytiques, quelle que soit l'application ou la source. Il permet un transfert de données rapide via plusieurs protocoles et API couramment utilisés, tels que REST, JDBC, ODBC, etc. Il vous permet également d'affecter automatiquement des charges de travail afin de garantir la conformité avec les exigences du contrat de niveau de service.
2. Aborde la complexité de l'analyse des mégadonnées
La virtualisation des mégadonnées aide les entreprises à utiliser des formes prédictives, cognitives, en temps réel et historiques d'analyses de mégadonnées pour prendre un avantage sur la concurrence. Cependant, en raison du volume et de la complexité croissants des données, les entreprises doivent adopter un large éventail de technologies, telles que les systèmes Hadoop, les entrepôts de données, les plates-formes d'analyse en temps réel et autres pour tirer parti des opportunités qui se présentent.
Grâce à la fédération et à l'abstraction des données, vous pouvez créer des vues logiques des données résidant dans des sources disparates, ce qui vous permet d'utiliser les données dérivées pour des analyses avancées plus rapidement. De plus, les outils de virtualisation du Big Data permettent une intégration facile avec votre entrepôt de données, vos outils de business intelligence et d'autres plates-formes d'analyse au sein de votre infrastructure de données d'entreprise pour l'agilité des informations.
3. Facilite l'accès aux données des applications
Les systèmes et les applications nécessitent des données pour produire les informations nécessaires à la prise de décision. Cependant, un défi majeur lors de l'utilisation d'applications est l'accès aux types et sources de données distribuées. De plus, vous devrez peut-être écrire des lignes de code étendues pour faciliter le partage des actifs de données entre les systèmes et les applications. Certaines opérations peuvent également nécessiter des transformations complexes, qui ne sont réalisables que par des techniques ou des outils spécialisés.
Par exemple, si vous avez deux ensembles de données résidant dans IBM DB2 et PostgreSQL, l'outil sera mappé aux bases de données cibles, exécutera automatiquement des requêtes distinctes (pour chaque base de données) pour récupérer les données requises et les fédérera dans une plateforme intégrée unique, fournissant vues virtuelles à travers une couche de présentation sémantique. Il effectuera également des jointures, des filtres ou d'autres transformations sur la couche canonique pour présenter les données au format souhaité.
4. Optimise l'entrepôt de données d'entreprise (EDW)
Les entrepôts de données jouent un rôle crucial en aidant les entreprises à gérer d'énormes quantités de données entrantes provenant de plusieurs sources et en les préparant pour les requêtes et les analyses. Alors que ETL et autres traditionnels méthodes d'intégration de données sont utiles pour le transfert de masse de données, les utilisateurs doivent travailler avec des données obsolètes de la dernière opération ETL. De plus, le transfert de gros volumes de données (en pétaoctets et en zettaoctets) prend beaucoup de temps et nécessite du matériel et des logiciels plus puissants et plus avancés.
La virtualisation des données rationalise le processus d'intégration des données. Il utilise un mécanisme de fédération pour homogénéiser les données de différentes bases de données et créer une plate-forme intégrée unique qui devient un point d'accès unique pour les utilisateurs. Il offre une intégration à la demande, fournissant des données en temps réel pour les rapports et les analyses.
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