Что такое виртуализация данных?

Программное обеспечение для виртуализации данных действует как мост между множеством разнообразных источников данных, объединяя критически важные данные для принятия решений в одном виртуальном месте для обеспечения анализа.

Виртуализация данных обеспечивает современный уровень данных, который позволяет пользователям получать доступ, объединять, преобразовывать и доставлять наборы данных с невероятной скоростью и экономичностью. Технология виртуализации данных предоставляет пользователям быстрый доступ к данным, хранящимся на предприятии, в том числе в традиционных базах данных, больших источниках данных, облачных и IoT-системах, за небольшую долю времени физического хранения и извлечения / преобразования / загрузки (ETL) и затрат.

Благодаря виртуализации данных пользователи могут применять различные аналитические средства, в том числе визуализированную, прогнозирующую и потоковую аналитику, в отношении свежих, актуальных обновлений данных.Благодаря интегрированному управлению и безопасности пользователи виртуализации данных уверены, что их данные являются согласованными, высококачественными и защищенными. Кроме того, виртуализация данных позволяет получать более удобные для бизнеса данные, превращая собственные ИТ-структуры и синтаксис в простые для понимания ИТ-службы данных, которые легко найти и использовать через бизнес-каталог самообслуживания.

 

Виртуализация данных поддерживает множество направлений бизнеса, сотни проектов и тысячи пользователей, которые могут увеличиваться от масштаба проекта до уровня предприятия.

Что виртуализация данных дает для пользователей?

Благодаря виртуализации данных пользователи получают не только актуальные, но и самые последние данные, которые легко найти, использовать и понять. Данные доступны везде и всегда, когда вам это нужно. Виртуализация данных может предоставить пользователям любой набор данных, который им может понадобиться, даже из новых уникальных ресурсов.Это дает пользователям данные, которым они могут доверять, и больше времени для анализа, в отличие от погони за ним.

 

Виртуализация данных предоставляет пользователям полный спектр возможностей для применения нескольких инструментов аналитики. Данные доступны во всех структурах и форматах, что позволяет для многих типов аналитики пользователей и уровней квалификации. В результате пользователи могут срочно отвечать на каждый запрос, сохранять лучшую безопасность данных, размещать свои данные в облаке и соответствовать требованиям управления и соответствия.

Общие источники данных, виртуализированные с помощью программного обеспечения для виртуализации данных

  • Упакованные приложения
  • RDBMS
  • Excel и плоские файлы
  • Хранилища данных
  • Озера данных
  • Большие данные
  • XML документы
  • Облачные данные
  • Веб-сервисы
  • Данные Интернета вещей

Общие системы, используемые с виртуализацией данных

  • Oracle
  • SQL Server
  • Teradata
  • Netezza
  • DB2
  • mpala
  • Sharepoint
  • плоские файлы
  • Amazon Redshift
  • Google Big Query
  • OData

Лучшие 4 возможности, которые должна иметь система виртуализации данных

Четыре компонента необходимы для удовлетворения насущных потребностей бизнеса с виртуализацией данных

Гибкое проектирование и разработка. Вы должны уметь анализировать доступные данные, обнаруживать скрытые отношения, моделировать отдельные виды / сервисы, проверять виды / сервисы и изменять по мере необходимости. Эти возможности автоматизируют сложную работу, сокращают время решения и увеличивают повторное использование объекта.

 

Высокопроизводительная среда выполнения: приложение вызывает запрос, оптимизированный запрос выполняет один оператор, и результат доставляется в правильной форме. Эта возможность позволяет получать самые последние данные, оптимизировать производительность и сокращать тиражирование.

 

Использование кэширования при необходимости: кэшируя важные данные, приложение вызывает запрос, выполняется оптимизированный запрос (используя кэшированные данные), и данные доставляются в правильной форме. Эта возможность повышает производительность, устраняет сетевые ограничения и обеспечивает доступность 24×7.

 

Бизнес-каталог / каталог для облегчения поиска данных: эта возможность включает функции поиска и категоризации данных, просмотра всех доступных данных, выбора из каталога представлений и сотрудничества с ИТ-отделами для повышения качества и полезности данных. Эта возможность дает бизнес-пользователям больше данных, повышает эффективность ИТ / бизнес-пользователей и позволяет шире использовать виртуализацию данных.

Узнайте о других решениях

Каковы некоторые случаи использования виртуализации данных?

  • Варианты использования Google Analytics
    • Физическое прототипирование интеграции данных
    • Доступ к данным / семантический уровень для аналитики
    • Логическое хранилище данных
    • Подготовка данных
    • Нормативные ограничения на перемещение данных
  • Оперативные варианты использования
    • Абстрактный уровень доступа к данным / виртуальное хранилище операционных данных (ODS)
    • Управление основными данными в стиле реестра
    • Миграция устаревшей системы
    • Доступ к данным приложения
    • Нормативные ограничения на перемещение данных
  • Новые варианты использования
    • Обмен данными в облаке
    • Пограничный доступ к данным в интеграции IoT
    • Активация концентратора данных
    • Интеграция данных и контента
    • Нормативные ограничения на перемещение данных

Преимущества виртуализации данных

Ускорение стоимости бизнеса: аналитические приложения могут быть применены раньше, и большая ценность может быть достигнута быстрее, когда происходят изменения

 

Улучшение бизнес-понимания: более полная, актуальная, простая в доступе и понимании данных, требующая меньших усилий, чем ETL

 

Отсутствие затрат на разработку: многоразовые службы данных, интерактивная разработка и проверка улучшают качество и избегают переделок для новых проектов.

 

Снижение затрат на инфраструктуру управления данными: снижение затрат на инфраструктуру и уменьшение количества лицензий на покупку и амортизацию, что приводит к снижению затрат на поддержку и обслуживание

Как различные отрасли промышленности используют виртуализацию данных?

  • Связь и технологии
    • Дифференциация услуг по исследованию рынка
    • Увеличение дохода на одного клиента
    • Создание виртуального озера данных клиента
    • Внедрение передовых инноваций
    • Создание ODS в реальном времени для выставления счетов и маркетинга
    • Оптимизация обслуживания клиентов
    • Управление правами клиентов
    • Улучшение понимания клиентов
  • энергии
    • Оптимизация производства энергии вверх по течению
    • Улучшение обслуживания и ремонта скважин
    • Анализ данных офшорной платформы
    • Оптимизация межперерабатывающих процессов
    • Обеспечение качества основных данных SAP
  • Финансовые Услуги
    • Управление доходами с фиксированным риском
    • Улучшение торгового примирения
    • Ускорение подключения нового клиента
    • Решение проблемы сложности ипотечных данных
    • Обогащение клиентов по управлению денежными средствами
    • Расширение возможностей демократии данных
  • Правительство
    • Защита окружающей среды
  • Здравоохранение
    • Вождение новых продуктов инноваций
    • Ускорение синергии M & A
    • Обеспечение более эффективного анализа претензий
    • Улучшение ухода за пациентами
  • производство
    • Оптимизация глобальной цепочки поставок
    • Оптимизация заводов и логистики
    • Дифференцирование через оцифровку
    • Улучшение использования ИТ-активов

Начало работы с виртуализацией данных

Реализация виртуализации данных с наивысшей ценностью – это высокоскоростной виртуализированный уровень данных.Такой уровень обеспечивает надежное управление и управление, одновременно обеспечивая самообслуживаемый доступ к критически важным данным, организуя их для масштабирования и делая их доступными с точки зрения затрат для приложений и аналитических систем.

 

Однако большинство реализаций виртуализации данных начинаются с малого и расширяются. Обычный способ начать с небольшой и целенаправленной команды, ответственной за один или несколько проектов. Небольшая команда может быть разносторонней, но при этом принимать некоторую неопределенность. (Команды должны быть быстрыми, чтобы быстро двигаться и выполнить несколько итераций проектов данных.)

 

Следующий шаг – доставка наборов данных проекта по мере создания слоя данных. Этот шаг решает несколько проблем с данными, включая меняющиеся требования, несколько источников, смешанные типы данных, самые последние данные, данные за пределами хранилища данных, данные, которые слишком велики для физической интеграции, и данные за пределами брандмауэра.

 

Команды также должны расставлять приоритеты в своих проектах по виртуализации данных на основе бизнес-ценности и простоты внедрения виртуализации данных. Чем выше ценность для бизнеса и легкость реализации, тем выше приоритет проекта. Виртуализация данных и люди, которые ее реализуют, также должны развиваться, чтобы повторно использовать различные службы данных на уровне приложений, бизнес-уровне и уровне исходного кода.

Sorry, we couldn't find any posts. Please try a different search.

Нет загрузок по выбранному критерию

Инструменты анализа и визуализации данных

Решения аналитики данных

Напишите нам

и мы ответим в течении часа

support@asu-analitika.ru

Несколько видео о наших продуктах

085 - Что такое виртуализация данных?
Проиграть видео
Презентация аналитической платформы Tibco Spotfire
106 - Что такое виртуализация данных?
Проиграть видео
Отличительные особенности Tibco Spotfire 10X
1 11 - Что такое виртуализация данных?
Проиграть видео
Как аналитика данных помогает менеджерам компании