Datavirtualisering är en teknik som ger företag möjligheten att hantera, samordna och utvärdera sin data genom att tillhandahålla en logisk överblick av informationen. Denna överblick tillgängliggörs från diverse källor, som om det vore en enda, sammanhängande databas.
I den moderna, digitala affärsvärlden alstras och samlas företagsdata från en mångfald av platser. Detta inkluderar interna system och rutiner, externa samarbetspartners och kunder, samt datakällor från tredje part. Denna data kan vara strukturerad, som den information som lagras i en traditionell databas, eller ostrukturerad, som dokument, bilder och video.
Ofta är denna data lagrad på olika platser, som lokala servrar, lagringsenheter eller molntjänster. Det kan därmed bli svårt för företag att få en fullständig bild av sin information och att effektivt hantera och analysera den. Datavirtualisering erbjuder en lösning på denna utmaning.
Vad innebär datavirtualisering?
Datavirtualisering är en metod där information från flera olika källor integreras och presenteras som om den vore en enda, sammanhållen datalager. Det möjliggör skapandet av ett virtuellt datalager (VDL) som kan nås och frågas av applikationer och användare, utan att det är nödvändigt att fysiskt flytta eller kopiera informationen från dess ursprungliga källa.
Detta virtuella lager ansvarar för att avskärma informationen från de underliggande, fysiska datakällorna, så att den ser ut att komma från en enda källa.
Datavirtualisering används ofta i kombination med andra tekniker för datahantering och integration, såsom datasjöar, datalager och verktyg för dataintegration. Det kan vara särskilt användbart för organisationer som hanterar en stor och diversifierad datamiljö, med information lagrad i olika format och på olika platser.
Datavirtualisering har många fördelar som gör den värdefull inom en rad olika branscher:
- Ökad flexibilitet: Datavirtualisering tillåter organisationer att snabbt och enkelt få tillgång till data från flera källor, utan att det krävs komplicerade och tidskrävande processer för dataintegration. Detta kan ge företag möjlighet att fatta snabbare och mer informerade beslut baserade på en mer komplett bild av deras data.
- Minskad komplexitet: Förenklar processen att komma åt och integrera information från flera platser, vilket kan bidra till att minska komplexitet och öka effektivitet.
- Förbättrad säkerhet: Det kan också hjälpa till att förbättra datasäkerheten genom att tillåta företag att komma åt data utan att fysiskt flytta eller kopiera den. Detta minskar risken för dataintrång och obehörig åtkomst av känslig information.
- Ökad skalbarhet: Ger organisationer möjligheten att enkelt skala upp sina insatser inom dataintegration och analys i takt med att deras behov förändras, utan att det krävs ytterligare hårdvara eller infrastruktur.
- Minskad dataduplicering: Datavirtualisering kan reducera behovet av fysisk datareplikering, vilket kan spara lagringsutrymme och beräkningsresurser. Detta kan också minska risken för fel och inkonsekvenser som kan uppstå vid duplicering av data.
Dessutom kan datavirtualiseringskoncept användas för att möjliggöra realtidsanalys, datadrivet beslutsfattande och flexibel datahantering. Detta är särskilt användbart i branscher där data ständigt förändras, som inom finans eller e-handel.
Datavirtualisering kan även stödja arbetet med datastyrning och efterlevnad genom att ge företag möjlighet att enklare spåra och kontrollera åtkomst till data, samt säkerställa att information används på ett ansvarsfullt sätt. Det kan till exempel ge organisationer möjlighet att tillämpa åtkomstkontroller och maskering eller redigering av känslig data.
Hur går datavirtualisering till?
Datavirtualisering genomförs vanligen med hjälp av specialanpassad programvara eller verktyg, alternativt genom att bygga skräddarsydda lösningar. Det finns flera metoder för att implementera datavirtualisering, inklusive:
Använda en datavirtualiseringsserver:
En vanlig metod för att implementera datavirtualisering är att använda en datavirtualiseringsserver. Datavirtualiseringsservrar kan nås via ett webbaserat gränssnitt eller via API:er.
De kan integreras med olika datakällor, inklusive databaser, platta filer och molnbaserade datalager. Detta kan vara användbart i situationer där data behöver delas mellan avdelningar eller organisationer, eller där data från flera källor behöver samordnas för analys eller rapportering.
Bygga en anpassad datavirtualiseringslösning:
I vissa fall kan företag välja att bygga sin egen datavirtualiseringslösning med hjälp av anpassad programvara eller verktyg. Det kan innebära att skapa ett anpassat dataintegrationslager som fungerar som en länk mellan datakällorna och de användare eller applikationer som behöver komma åt informationen.
Använda molnbaserade datavirtualiseringstjänster:
Molnbaserade datavirtualiseringstjänster, som de som erbjuds av Amazon Web Services (AWS) eller Microsoft Azure, ger företag möjlighet att komma åt och integrera data från flera källor, utan att behöva bygga eller underhålla sin egen datavirtualiseringsinfrastruktur.
Steg i datavirtualisering
Processen för datavirtualisering omfattar vanligen följande steg:
#1. Identifiera datakällor
Det första steget i att införa datavirtualisering är att identifiera de datakällor som ska nås och integreras. Dessa datakällor kan vara databaser, filer, applikationer eller andra informationskällor.
#2. Anslut till datakällor
Nästa steg är att ansluta till datakällorna och hämta ut den information som behöver virtualiseras. Detta kan innebära att man använder anslutningar eller drivrutiner för att komma åt datan och kan kräva konfiguration av åtkomstbehörigheter och autentisering.
#3. Bearbeta och rensa data
När informationen har hämtats ut kan den behöva bearbetas och rensas för att säkerställa att den är i ett användbart format. Det kan innebära att omvandlingar eller datakvalitetsregler tillämpas på datan eller att dubbletter eller ogiltiga poster tas bort.
#4. Skapa det virtuella datalagret
Det virtuella datalagret är den centrala komponenten i en datavirtualiseringslösning. Det innebär att skapa en virtuell vy av informationen som kan nås och frågas utan att faktiskt flytta eller kopiera den från dess ursprungliga plats. Det kan innebära att skapa logiska datamodeller eller vyer som relaterar till de underliggande datakällorna.
#5. Åtkomst och frågehantering av virtuell data
När det virtuella datalagret har skapats kan användare och applikationer komma åt och fråga data med standard SQL eller andra frågespråk. Det virtuella datalagret översätter frågorna till ett lämpligt format för de underliggande datakällorna och returnerar resultaten till användaren eller applikationen.
#6. Övervaka och underhåll det virtuella datalagret
Datavirtualiseringslösningar inkluderar vanligtvis verktyg och processer för övervakning och underhåll av det virtuella datalagret. Det kan innebära att spåra förändringar i de underliggande datakällorna och att uppdatera det virtuella datalagret för att återspegla dessa ändringar. Det kan också innebära att optimera det virtuella datalagret för prestanda och se till att det anpassas till ändrade affärsbehov och krav.
Datavirtualisering vs. datavisualisering
Datavirtualisering och datavisualisering är två olika koncept som ofta används i samband med varandra, men de fyller olika syften. Här är några viktiga skillnader mellan datavirtualisering och datavisualisering:
| Datavirtualisering | Datavisualisering |
| Möjliggör åtkomst till och integrering av data från flera källor | Presenterar data i ett grafiskt eller visuellt format för att underlätta förståelse och tolkning av information |
| Innebär att skapa en virtuell vy av informationen som kan nås och frågas utan att flytta eller kopiera datan | Innebär att välja och omvandla data för att skapa diagram, grafer eller andra visualiseringar |
| Skapar ett virtuellt datalager eller gränssnitt som kan nås av användare eller applikationer | Producerar grafiska eller visuella resultat som kan betraktas av människor |
| Används ofta i situationer där data lagras på flera platser, i olika format eller system, eller där det inte är praktiskt att fysiskt konsolidera datan | Används ofta för att förmedla komplexa idéer, lyfta fram viktiga insikter eller underlätta beslutsfattande |
| Detta kan innebära att använda specialanpassad programvara eller verktyg, bygga anpassade lösningar eller använda molnbaserade tjänster | Detta kan innebära att använda verktyg som diagram, grafer, kartor eller infografik, samt tekniker som kan hjälpa till att minska dataduplicering och latens, samt förbättra dataintegration och interoperabilitet |
| Kan bidra till att avslöja mönster, trender och relationer som kanske inte är omedelbart uppenbara i rådata | Kan hjälpa till att presentera information på ett engagerande och interaktivt sätt. |
| Kan användas för att stödja datastyrning och efterlevnadsinsatser | Kan hjälpa till att kommunicera datadrivna insikter till en bredare publik |
| Kan bidra till att möjliggöra flexibel datahantering |
I praktiken används ofta datavirtualisering och datavisualisering tillsammans. Datavirtualisering kan tillhandahålla den data som behövs för visualisering, och visualisering kan ge ett mer intuitivt och interaktivt sätt att utforska och förstå informationen.
Ett företag kan exempelvis använda datavirtualisering för att komma åt och integrera data från flera källor och sedan använda datavisualisering för att skapa diagram, grafer eller instrumentpaneler som hjälper till att avslöja insikter och trender i datan.
Användningsområden för datavirtualisering
Här är några användningsområden för datavirtualisering.
Dataförberedelse: Datavirtualisering kan användas för att förbereda information för analys eller andra ändamål genom att tillhandahålla en virtuell vy av datan som kan nås och bearbetas efter behov. En dataanalytiker kan till exempel använda datavirtualisering för att komma åt och integrera data från flera källor och sedan tillämpa bearbetningar eller datakvalitetsregler på datan för att förbereda den för analys.
Molndatadelning: Det används även för att dela data som lagras i molnet mellan olika team eller avdelningar inom ett företag. Det kan bidra till att säkerställa att alla har tillgång till den information de behöver, samtidigt som behovet av att replikera data minskas.
Aktivering av datahubb: Datavirtualisering kan användas för att skapa en centraliserad datahubb som ger användare tillgång till och möjlighet att integrera information från flera källor.
En organisation kan till exempel använda datavirtualisering för att skapa en datahubb som integrerar information från olika affärssystem, såsom ERP-, CRM- och HR-system, för att stödja datadrivet beslutsfattande.
Datahubben kan nås av användare och applikationer via virtualiserade vyer, vilket kan bidra till att minska komplexiteten i att komma åt och integrera information från flera källor.
Slutsats
Datavirtualisering kan förbättra smidigheten, flexibiliteten och datakvaliteten samtidigt som kostnaderna minskas och säkerheten förbättras. Det har många applikationer och användningsområden inom ett brett spektrum av branscher, inklusive finans, hälsovård, detaljhandel, tillverkning och myndigheter.
När du överväger att implementera datavirtualisering i din organisation, är det viktigt att noggrant utvärdera dina datakällor, välja rätt datavirtualiseringsverktyg och konfigurera och optimera ditt datavirtualiseringssystem för att uppfylla dina affärsbehov.
Jag hoppas att du tyckte att den här artikeln var hjälpsam för att lära dig mer om datavirtualisering. Du kanske också är intresserad av att lära dig mer om verktyg för övervakning av virtualisering.