Virtualização de dados: arquitetura, ferramentas e recursos explicados

Devido às suas operações generalizadas, as empresas recorrem a diferentes tipos de sistemas que gerenciam dados heterogêneos. Esses sistemas são conectados por meio de uma infraestrutura de dados intrincada, composta por bancos de dados, data warehouses, marts e lagos, armazenando peças-chave de percepções inteligíveis. No entanto, para facilitar a movimentação de dados e extrair percepções de negócios, é necessário usar uma infinidade de tecnologias de gerenciamento de dados, que podem ser complexas de aprender e gerenciar. É aqui que as ferramentas de virtualização de dados entram em jogo.

Vamos explorar a tecnologia de virtualização de dados e como ela permite que as empresas maximizem os recursos operacionais de sua infraestrutura de dados abrangente.

O que é virtualização de dados?

O sistema de virtualização de dados cria uma camada de abstração que traz dados de diferentes fontes sem executar todo o Processo Extract-Transform-Load (ETL) ou criar uma plataforma integrada e separada para visualizar dados. Em vez disso, ele virtualmente se conecta a bancos de dados diferentes, integra todas as informações para fornecer visualizações virtuais e as publica como um serviço de dados, como o REST. Isso aprimora a acessibilidade dos dados, disponibilizando bits específicos de informações prontamente para geração de relatórios, análises e tomada de decisão.

Ao criar uma camada de abstração, os dados ferramentas de virtualização expor apenas os dados necessários aos usuários sem exigir detalhes técnicos sobre o local ou a estrutura da fonte de dados. Como resultado, as organizações podem restringir o acesso a dados a usuários autorizados apenas para garantir a segurança e atender aos requisitos de governança de dados.

A tecnologia de virtualização de dados simplifica os principais processos, como integração, federação e transformação de dados, tornando os dados acessíveis para painéis, portais, aplicativos e outras soluções de front-end. Além disso, compactando ou desduplicando dados em sistemas de armazenamento, as empresas podem atender às suas necessidades de infraestrutura com mais eficiência, resultando em economia de custos substancial.

Arquitetura de virtualização de dados

A virtualização de dados é usada para lidar com grandes volumes de dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados tradicionais e modernos, data lakes, fontes de nuvem e outros repositórios de dados corporativos. No entanto, a arquitetura de virtualização de dados mostra que integrar fontes de dados usando uma camada lógica é muito mais eficaz do que coletar dados brutos em um único data lake.

Arquitetura de virtualização de dados explicada

Em vez de extrair e carregar dados diretamente em uma única plataforma, como Enterprise Service Bus (ESB), Extract-Transform-Load (ETL), a virtualização de dados integra dados de várias fontes, tornando-a uma poderosa plataforma de dados. Quando utilizada corretamente, uma ferramenta de virtualização de dados pode servir como parte integrante do estratégia de integração de dados. Ele pode fornecer maior flexibilidade no acesso a dados, limitar silos de dados e automatizar a execução de consultas para obter um tempo de percepção mais rápido. 

O que é a camada de virtualização de dados? Como funciona?

Um componente importante da arquitetura de virtualização de dados é a camada de virtualização de dados, então o que é uma camada de virtualização de dados?

A virtualização de dados é uma camada de dados lógica para integrar os dados corporativos disponíveis em fontes de dados distintas. A camada de virtualização de dados consolida os dados em uma única camada centralizada, criando uma imagem replicada. Isso permite que o usuário altere os dados de origem sem acessá-los, permitindo acesso a dados em tempo real para operações de negócios, enquanto mantém os dados de origem protegidos.

As empresas hoje em dia fazem do software de virtualização de dados uma parte integrante de sua abordagem de gerenciamento de dados, pois permite complementar processos como data warehousing, preparação de dados, gerenciamento de qualidade de dadose integração de dados.

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Virtualização de dados vs data warehouse

A virtualização de dados permite que os usuários integrar dados de múltiplas fontes. Isso ajuda os usuários a criar painéis e relatórios de valor comercial. Esta abordagem é uma alternativa ao data warehouse, onde os dados são coletados de diferentes fontes e armazenam uma duplicata dos dados em um novo armazenamento de dados. A principal vantagem da virtualização de dados sobre o armazenamento de dados é a otimização da velocidade e o acesso em tempo real: leva uma fração do tempo para construir uma solução e oferece aos usuários acesso aos dados em tempo real.

As 3 principais ferramentas de virtualização de dados são as seguintes:

• Azul
• Ferramenta de virtualização de dados da Microsoft
• IBMSQL

Virtualização de dados vs ETL

Embora dvirtualização ata e ETL são duas soluções diferentes, são consideradas tecnologias complementares. Como ETL / EDW, a implantação pode ser melhorada usando uma tecnologia de virtualização de dados. No entanto, as duas principais diferenças entre virtualização de dados e ETL são:

1. ETL duplica os dados do sistema de origem e os salva em outro armazenamento de dados copiados, por outro lado, os dados a virtualização não se envolve com os dados de origem e simplesmente delega a solicitação aos sistemas de origem. 
2. Um projeto ETL / EDW típico requer vários meses de planejamento dedicado e modelagem de dados antes de qualquer consolidação de dados em um data warehouse e, uma vez implantado, é difícil fazer alterações. Enquanto dA virtualização de ata é uma abordagem ágil quando se trata de lidar com mudanças no modelo lógico de dados. Também facilita iterações de desenvolvimento rápido. 

Aplicativos de virtualização de dados para empresas

As empresas podem usar a tecnologia de virtualização de dados para otimizar seus sistemas e operações de várias maneiras, como:

• Entrega de dados: Permite publicar conjuntos de dados (solicitados pelos usuários ou gerados por meio do aplicativo cliente) como serviços de dados ou visualizações de dados corporativos.
• Federação de dados: Ele funciona em conjunto com o software de federação de dados para fornecer visualizações integradas de fontes de dados de bancos de dados diferentes.
• Transformação de Dados: Ele permite que os usuários apliquem a lógica de transformação na camada de apresentação, melhorando assim a qualidade geral dos dados.
• Movimentação de dados e replicação: As ferramentas de virtualização de dados não copiam ou movem dados do sistema principal ou local de armazenamento, evitando que os usuários executem processos de extração e mantendo várias cópias de dados desatualizados e inconsistentes.
• Acesso a dados virtualizados: Ele permite quebrar os armazenamentos de dados estabelecendo um ponto de acesso lógico a dados para fontes diferentes.
• Abstração: Ele cria uma camada de abstração que oculta os aspectos técnicos, como tecnologia de armazenamento, idioma do sistema, APIs, estrutura de armazenamento e localização dos dados.

Como o software de virtualização de dados oferece um conjunto abrangente de recursos, ele se mostrou útil para fins de gerenciamento, operacionais e de desenvolvimento.

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Benefícios da virtualização de dados

De acordo com o Gartner, em 2020, cerca de 35 por cento das empresas farão da virtualização de dados uma parte de sua estratégia de integração de dados. Aqui está o motivo pelo qual as empresas estão optando cada vez mais por ferramentas de virtualização de dados que oferecem os seguintes benefícios:

• Acesso a dados multimodo e multi-fonte, tornando mais fácil para os usuários de negócios em diferentes níveis usar dados de acordo com seus requisitos.
• Segurança aprimorada e governança de dados para manter os dados críticos protegidos contra usuários não autorizados
• Escondendo a complexidade das fontes de dados subjacentes, enquanto apresenta os dados como se fossem de um único banco de dados ou sistema
• Agilidade da informação, que é essencial nos ambientes de negócios, pois os dados estão prontamente disponíveis para a rápida tomada de decisões
• Plataforma independente de infraestrutura, pois permite que os dados de uma variedade de bancos de dados e sistemas sejam facilmente integrados, levando a custos operacionais redundantes e redundância de dados
• Estrutura de tabela simplificada, o que pode otimizar o desenvolvimento de aplicativos e reduzir a necessidade de manutenção de aplicativos
• Fácil integração de novas fontes de nuvem aos sistemas de TI existentes com facilidade, permitindo que os usuários tenham uma imagem completa das informações externas e internas
• Otimização de consulta híbrida, permitindo que você simplifique as consultas para um push agendado, demanda-pull e outros tipos de solicitações de dados
• Maior velocidade de lançamento no mercado, pois reduz o tempo necessário para obter dados para melhorar produtos ou serviços novos ou existentes para atender às demandas dos consumidores

Outros benefícios das ferramentas de virtualização de dados incluem economia de custos devido a menos requisitos de hardware e menores custos operacionais e de manutenção associados ao desempenho Processos ETL para preencher e manter bancos de dados.

Além disso, as ferramentas de virtualização de dados armazenam informações de metadados e criam camadas virtuais de dados reutilizáveis, permitindo que você experimente uma qualidade de dados aprimorada e latência de dados reduzida.

Exemplos de virtualização de dados e caso de uso

De acordo com o Forrester, o software de virtualização de dados tornou-se um ativo essencial para qualquer empresa que queira vencer os crescentes desafios de dados. Com inovações como pushdown de consulta, otimização de consulta, cache, automação de processos, catálogo de dados, e outros, a tecnologia de virtualização de dados está avançando no tratamento de uma variedade de pontos problemáticos de integração de dados de múltiplas fontes.

Aqui estão alguns casos de uso de virtualização de banco de dados e aplicativos que mostram como isso está ajudando as empresas a enfrentar os desafios de gerenciamento de dados principais:

1. Melhora a funcionalidade do data warehouse lógico

A virtualização de dados atua como um combustível para arquitetura de armazém de dados lógicos. A tecnologia permite associar consultas entre repositórios de dados empresariais tradicionais e modernos e utilitários de software, como data warehouses, lagos de dados, serviços web, Hadoop, NoSQL, etc., fazendo com que pareçam aos usuários como se fossem originários de um único banco de dados / local de armazenamento .

Em uma arquitetura lógica de armazém de dados, a virtualização de dados permite criar um único local lógico para os usuários adquirirem dados analíticos, independentemente do aplicativo ou fonte. Ele permite a transferência rápida de dados por meio de vários protocolos e APIs comumente usados, como REST, JDBC, ODBC e outros. Também permite atribuir cargas de trabalho automaticamente para garantir a conformidade com os requisitos do SLA (Service Level Agreement).

2. Aborda a complexidade da análise de Big Data

A virtualização de big data ajuda as empresas a utilizar formas preditivas, cognitivas, em tempo real e históricas de análises de big data para obter uma vantagem sobre a concorrência. No entanto, devido ao crescente volume e complexidade dos dados, as empresas devem adotar uma ampla gama de tecnologias, como sistemas Hadoop, data warehouses, plataformas analíticas em tempo real e outros para aproveitar as oportunidades que surgem.

Por meio da federação e abstração de dados, você pode criar visualizações lógicas de dados que residem em fontes distintas, permitindo usar os dados derivados para análises avançadas com mais rapidez. Além disso, as ferramentas de virtualização de big data permitem fácil integração com seu data warehouse, ferramentas de business intelligence e outras plataformas analíticas dentro de sua infraestrutura de dados corporativos para agilidade das informações.

 3. Facilita o acesso aos dados do aplicativo

Os sistemas e aplicativos requerem dados para produzir os insights necessários para a tomada de decisões. No entanto, um grande desafio ao trabalhar com aplicativos é acessar fontes e tipos de dados distribuídos. Além disso, pode ser necessário escrever linhas estendidas de código para facilitar o compartilhamento de ativos de dados entre sistemas e aplicativos. Algumas operações também podem precisar de transformações complexas, que só são possíveis por meio de técnicas ou ferramentas especializadas.

Por exemplo, se você tiver dois conjuntos de dados residindo no IBM DB2 e PostgreSQL, a ferramenta mapeará para os bancos de dados de destino, executará automaticamente consultas separadas (para cada banco de dados) para buscar os dados necessários e os federará em uma única plataforma integrada, fornecendo o visualizações virtuais por meio de uma camada de apresentação semântica. Ele também executará junções, filtros ou outras transformações na camada canônica para apresentar os dados no formato desejado.

 4. Otimiza o Enterprise Data Warehouse (EDW)

Os data warehouses desempenham um papel crucial em ajudar as empresas a lidar com grandes quantidades de dados recebidos de várias fontes e a prepará-los para consulta e análise. Enquanto o ETL e outros métodos de integração de dados são bons para a movimentação de dados em massa, os usuários precisam trabalhar com dados desatualizados da última operação ETL. Além disso, a movimentação de grandes volumes de dados (em petabytes e zettabytes) torna-se demorada e requer hardware e software avançados e mais poderosos.

A virtualização de dados simplifica o processo de integração de dados. Ele utiliza um mecanismo de federação para homogeneizar dados de diferentes bancos de dados e criar uma única plataforma integrada que se torna um ponto de acesso único para os usuários. Oferece integração sob demanda, fornecendo dados em tempo real para relatórios e análises.

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