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.
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Ответы на вопросы
- Что такое виртуализация данных?
Оглавление
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.
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.
Почитать еще
Что такое нейронные сети (ANN)
Человеческий мозг является сложным и интеллектуальным “компьютером”. Взяв за основу принцип образования нейронных связей в
Что такое когнитивные вычисления? Особенности, объем и ограничения
Человеческое мышление выходит за рамки воображения. Может ли компьютер развить такую способность мыслить и рассуждать
Количественный анализ данных
Количественный анализ данных – одна из тех вещей, которые часто вселяют страх в студентов, когда
Качественный анализ данных
Перво-наперво – давайте сделаем шаг назад и зададим вопрос: «Что такое качественные данные?» Что ж,
Краткое введение в прогнозирование
Маркетолог может заметить, что данная формула не зависит напрямую от размера выборки. Иными словами, человек, обладающий
Структурированные и неструктурированные данные: сравнение и объяснение
По данным IBM, прогнозировалось , что глобальный объем данных достигнет 35 зеттабайт в 2020 году. Поскольку
Что такое моделирование ценообразования
Концепция моделирования ценообразования тесно связана с идеей тестирования цен. Они работают с одинаковыми базовыми категориями,
Что такое отток клиентов
Тема оттока клиентов достаточно обширная и многогранная. В данной статье мы попытались в сжатой форме
Что такое виртуализация данных?
Программное обеспечение для виртуализации данных действует как мост между множеством разнообразных источников данных, объединяя критически важные