La virtualización de datos es una tecnología que permite a las organizaciones administrar, integrar y analizar sus datos al proporcionar una vista lógica de los datos a la que se puede acceder desde múltiples fuentes como si fuera una única base de datos unificada.
En el entorno empresarial digital actual, los datos empresariales se generan y recopilan a partir de una amplia gama de fuentes, incluidos los sistemas y procesos internos, socios y clientes externos y fuentes de datos de terceros. Estos datos pueden ser estructurados, como los datos almacenados en una base de datos tradicional, o no estructurados, como documentos, imágenes y archivos de video.
Estos datos a menudo se almacenan en una variedad de ubicaciones diferentes, incluidos servidores y sistemas de almacenamiento locales, así como en la nube. Como resultado, puede ser un desafío para las organizaciones obtener una visión integral de sus datos y administrarlos y analizarlos de manera efectiva. La virtualización de datos puede ser una herramienta útil para abordar este desafío.
What is Data Virtualization?
La virtualización de datos es un concepto en el que los datos de múltiples fuentes dispares se integran y se ponen a disposición para el acceso como si fueran un único almacén de datos unificado. Permite la creación de una capa de datos virtuales (VDL) a la que las aplicaciones y los usuarios pueden acceder y consultar sin necesidad de replicar o mover físicamente los datos desde su fuente original.
Esta capa virtual es responsable de abstraer los datos de las fuentes de datos físicos subyacentes, haciendo que parezca que provienen de una única fuente de datos.
La virtualización de datos a menudo se usa junto con otras tecnologías de gestión e integración de datos, como lagos de datos, almacenes de datos y herramientas de integración de datos. Puede ser particularmente útil para organizaciones que tienen un entorno de datos grande y diverso, con datos almacenados en una variedad de formatos y ubicaciones.
La virtualización de datos tiene una serie de beneficios que la hacen útil para una variedad de industrias:
- Mayor agilidad: La virtualización de datos permite a las organizaciones acceder rápida y fácilmente a datos de múltiples fuentes sin requerir procesos de integración de datos complejos y lentos. Esto puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas e informadas basadas en una vista más completa de sus datos.
- Complejidad reducida: Simplifica el proceso de acceso e integración de datos de múltiples fuentes, lo que puede ayudar a reducir la complejidad y mejorar la eficiencia.
- Seguridad mejorada: También ayuda a mejorar seguridad de datos al permitir que las organizaciones accedan a los datos sin moverlos ni copiarlos físicamente. Esto puede ayudar a reducir el riesgo de violaciones de datos y acceso no autorizado a datos confidenciales.
- Mayor escalabilidad Permite que las organizaciones amplíen fácilmente su integración de datos y los esfuerzos de análisis a medida que cambien sus necesidades sin necesidad de hardware o infraestructura adicional.
- Duplicación de datos reducida: La virtualización de datos puede ayudar a reducir la necesidad de replicar datos físicamente, lo que puede ahorrar recursos informáticos y de almacenamiento. También puede ayudar a reducir el riesgo de errores e inconsistencias que pueden surgir de la duplicación de datos.
Y también el concepto de virtualización de datos se puede utilizar para habilitar el análisis en tiempo real, la toma de decisiones basada en datos y la gestión ágil de datos. Esto puede ser particularmente útil en industrias donde los datos cambian constantemente, como las finanzas o el comercio electrónico.
La virtualización de datos también puede respaldar los esfuerzos de cumplimiento y gobernanza de datos al permitir que las organizaciones rastreen y controlen más fácilmente el acceso a los datos, así como también aseguren que los datos se utilicen de manera compatible. Por ejemplo, puede permitir que las organizaciones hagan cumplir los controles de acceso a los datos y apliquen enmascaramiento o redacción de datos a datos sensibles.
How Data Virtualization is Done
La virtualización de datos generalmente se realiza utilizando software o herramientas especializadas o mediante la creación de soluciones personalizadas. Existen varios enfoques para implementar la virtualización de datos, que incluyen:
Usando un servidor de virtualización de datos:
Un enfoque común para implementar la virtualización de datos es usar un servidor de virtualización de datos. Se puede acceder a los servidores de virtualización de datos a través de una interfaz basada en web o mediante API.
Se pueden usar junto con varias fuentes de datos, incluidas bases de datos, archivos planos y almacenes de datos basados en la nube. Esto puede ser útil en situaciones donde los datos deben compartirse entre departamentos u organizaciones o donde los datos de múltiples fuentes deben integrarse para análisis o informes.
Creación de una solución de virtualización de datos personalizada:
En algunos casos, las organizaciones pueden optar por crear su propia solución de virtualización de datos utilizando software o herramientas personalizadas. Esto puede implicar la creación de una capa de integración de datos personalizada que se encuentra entre las fuentes de datos y los usuarios o aplicaciones que necesitan acceder a los datos.
Uso de servicios de virtualización de datos basados en la nube:
Los servicios de virtualización de datos basados en la nube, como los que ofrecen Amazon Web Services (AWS) o Microsoft Azure, permiten a las organizaciones acceder e integrar datos de múltiples fuentes sin necesidad de construir o mantener su propia infraestructura de virtualización de datos.
Steps in Data Virtualization
El proceso de virtualización de datos normalmente implica los siguientes pasos:
#1. Identificar fuentes de datos
El primer paso para implementar la virtualización de datos es identificar las fuentes de datos a las que se debe acceder e integrar. Estas fuentes de datos pueden ser bases de datos, archivos, aplicaciones u otras fuentes de datos.
#2. Conectarse a fuentes de datos
El siguiente paso es conectarse a las fuentes de datos y extraer los datos que deben virtualizarse. Esto puede implicar el uso de conectores o controladores para acceder a los datos y puede requerir la configuración de permisos de acceso y autenticación.
#3. Transformar y limpiar los datos
Una vez que se han extraído los datos, es posible que sea necesario transformarlos y limpiarlos para garantizar que estén en un formato utilizable. Esto puede implicar la aplicación de transformaciones o reglas de calidad de datos a los datos o la eliminación de duplicados o registros no válidos.
#4. Crear la capa de datos virtuales
La capa de datos virtuales es el componente central de una solución de virtualización de datos. Implica crear una vista virtual de los datos a los que se puede acceder y consultar sin moverlos ni copiarlos de su ubicación original. Esto puede implicar la creación de modelos de datos lógicos o vistas que se correspondan con las fuentes de datos subyacentes.
#5. Acceder y consultar los datos virtuales
Una vez que se ha creado la capa de datos virtuales, los usuarios y las aplicaciones pueden acceder y consultar los datos utilizando SQL estándar u otros lenguajes de consulta. La capa de datos virtuales traduce las consultas al formato adecuado para las fuentes de datos subyacentes y devuelve los resultados al usuario o la aplicación.
#6. Supervisar y mantener la capa de datos virtuales
Las soluciones de virtualización de datos suelen incluir herramientas y procesos para monitorear y mantener la capa de datos virtuales. Esto puede implicar el seguimiento de cambios en las fuentes de datos subyacentes y la actualización de la capa de datos virtuales para reflejar estos cambios. También puede implicar optimizar la capa de datos virtuales para el rendimiento y garantizar que esté alineado con las necesidades y los requisitos comerciales cambiantes.
Data Virtualization vs. Data Visualization
La virtualización de datos y la visualización de datos son dos conceptos diferentes que a menudo se usan en conjunto, pero tienen propósitos diferentes. Estas son algunas diferencias clave entre la virtualización de datos y la visualización de datos:
| Virtualización De Datos | Visualización de datos |
| Permite el acceso y la integración de datos de múltiples fuentes | Presenta datos en un formato gráfico o visual para ayudar a las personas a comprender e interpretar los datos. |
| Implica crear una vista virtual de datos a la que se puede acceder y consultar sin mover o copiar los datos. | Implica seleccionar y transformar datos para crear tablas, gráficos u otras visualizaciones. |
| Proporciona una capa o interfaz de datos virtuales a la que pueden acceder los usuarios o las aplicaciones. | Produce resultados gráficos o visuales que pueden ser vistos por personas. |
| A menudo se usa en escenarios donde los datos se almacenan en múltiples ubicaciones, formatos o sistemas o donde no es práctico consolidar los datos físicamente. | A menudo se usa para comunicar ideas complejas, resaltar ideas clave o apoyar la toma de decisiones. |
| Esto puede implicar el uso de software o herramientas especializadas, la creación de soluciones personalizadas o el uso de servicios basados en la nube. | Esto puede implicar el uso de herramientas como tablas, gráficos, mapas o infografías, así como técnicas como la manipulación, agregación y transformación de datos. |
| Puede ayudar a reducir la duplicación y la latencia de los datos y mejorar la integración y la interoperabilidad de los datos. | Puede ayudar a revelar patrones, tendencias y relaciones que pueden no ser evidentes de inmediato en los datos sin procesar. |
| Se puede utilizar para apoyar el gobierno de datos y los esfuerzos de cumplimiento. | Se puede utilizar para presentar datos de una manera atractiva e interactiva. |
| Puede ayudar a habilitar la gestión ágil de datos | Puede ayudar a comunicar conocimientos basados en datos a un público más amplio |
En la práctica, la virtualización de datos y la visualización de datos a menudo se usan juntas. La virtualización de datos puede proporcionar los datos necesarios para la visualización, y la visualización puede proporcionar una forma más intuitiva e interactiva de explorar y comprender los datos.
Por ejemplo, una empresa podría usar la virtualización de datos para acceder e integrar datos de múltiples fuentes y luego usar la visualización de datos para crear gráficos, gráficos o paneles que ayudan a revelar información y tendencias en los datos.
Use Cases of Data Virtualization
Aquí hay algunos casos de uso de virtualización de datos.
Preparación de datos: La virtualización de datos se puede utilizar para preparar datos para análisis u otros fines al proporcionar una vista virtual de los datos a los que se puede acceder y transformar según sea necesario. Por ejemplo, un científico de datos podría usar la virtualización de datos para acceder e integrar datos de múltiples fuentes y luego aplicar transformaciones o reglas de calidad de datos a los datos para prepararlos para el análisis.
Uso compartido de datos en la nube: también se utiliza para compartir datos almacenados en la nube entre diferentes equipos o departamentos dentro de una organización. Esto puede ayudar a garantizar que todos tengan acceso a los datos que necesitan y, al mismo tiempo, reducir la necesidad de replicar los datos.
Habilitación del centro de datos: La virtualización de datos se puede utilizar para crear un centro de datos centralizado que permita a los usuarios acceder e integrar datos de múltiples fuentes.
Por ejemplo, una organización puede usar la virtualización de datos para crear un centro de datos que integre datos de varios sistemas comerciales, como ERP, CRMy sistemas de recursos humanos, para respaldar la toma de decisiones basada en datos.
Los usuarios y las aplicaciones pueden acceder al concentrador de datos a través de vistas virtualizadas, lo que puede ayudar a reducir la complejidad de acceder e integrar datos de múltiples fuentes.
Conclusión
La virtualización de datos puede mejorar la agilidad, la flexibilidad y la calidad de los datos al mismo tiempo que reduce los costos y mejora la seguridad. Tiene muchas aplicaciones y casos de uso en una amplia gama de industrias, incluidas las finanzas, la atención médica, el comercio minorista, la fabricación y el gobierno.
Al considerar la implementación de la virtualización de datos en su organización, es importante evaluar sus fuentes de datos cuidadosamente, elegir la herramienta de virtualización de datos adecuada y configurar y optimizar su sistema de virtualización de datos para satisfacer sus necesidades comerciales.
Espero que este artículo le haya resultado útil para aprender sobre virtualización de datos. También te puede interesar aprender sobre herramientas de monitoreo de virtualización.
