Qué es la virtualización de datos y por qué la necesitamos

La virtualización de datos es una tecnología que permite a las organizaciones gestionar, integrar y analizar sus datos proporcionando una visión lógica de los mismos a la que se puede acceder desde múltiples fuentes como si se tratara de una única base de datos unificada.

En el entorno empresarial digital actual, los datos de la empresa se generan y recopilan a partir de una amplia gama de fuentes, incluidos los sistemas y procesos internos, los socios y clientes externos y las fuentes de datos de terceros. Estos datos pueden ser estructurados, como los almacenados en una base de datos tradicional, o no estructurados, como documentos, imágenes y archivos de vídeo.

A menudo, estos datos se almacenan en diferentes ubicaciones, incluidos servidores y sistemas de almacenamiento locales, así como en la nube. Como resultado, puede resultar difícil para las organizaciones obtener una visión completa de sus datos y gestionarlos y analizarlos de forma eficaz. La virtualización de datos puede ser una herramienta útil para abordar este reto.

¿Qué es la virtualización de datos?

La virtualización de datos es un concepto en el que los datos procedentes de fuentes múltiples y dispares se integran y se ponen a disposición para su acceso como si se tratara de un único almacén de datos unificado. Permite crear una capa de datos virtual (VDL) a la que las aplicaciones y los usuarios pueden acceder y consultar sin necesidad de replicar o trasladar físicamente los datos desde su fuente original.

Esta capa virtual se encarga de abstraer los datos de las fuentes de datos físicas subyacentes, haciendo que parezcan proceder de una única fuente de datos.

La virtualización de datos suele utilizarse junto con otras tecnologías de gestión e integración de datos, como los lagos de datos, los almacenes de datos y las herramientas de integración de datos. Puede ser especialmente útil para las 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 ventajas que la hacen útil para diversos sectores:

• Mayor agilidad: La virtualización de datos permite a las organizaciones acceder rápida y fácilmente a los datos de múltiples fuentes sin necesidad de procesos de integración de datos complejos y lentos. Esto puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas e informadas basadas en una visión más completa de sus datos.
• Menor complejidad: Simplifica el proceso de acceso e integración de datos de múltiples fuentes, lo que puede ayudar a reducir la complejidad y mejorar la eficiencia.
• Mayor seguridad: También ayuda a mejorar la seguridad de los datos al permitir a las organizaciones acceder a los datos sin moverlos físicamente ni copiarlos. Esto puede ayudar a reducir el riesgo de violaciones de datos y el acceso no autorizado a datos sensibles.
• Mayor escalabilidad: Permite a las organizaciones ampliar fácilmente sus esfuerzos de integración y análisis de datos a medida que cambian sus necesidades, sin necesidad de hardware o infraestructuras adicionales.
• Reducción de la duplicación de datos: La virtualización de datos puede ayudar a reducir la necesidad de replicar físicamente los datos, lo que puede ahorrar en almacenamiento y recursos informáticos. También puede ayudar a reducir el riesgo de errores e incoherencias que pueden surgir de la duplicación de datos.

Y también el concepto de virtualización de datos puede utilizarse para permitir el análisis en tiempo real, la toma de decisiones basada en datos y la gestión ágil de datos. Esto puede resultar especialmente útil en sectores en los que los datos cambian constantemente, como las finanzas o el comercio electrónico.

La virtualización de datos también puede apoyar la gobernanza de datos y los esfuerzos de cumplimiento al permitir a las organizaciones rastrear y controlar más fácilmente el acceso a los datos, así como garantizar que los datos se están utilizando de una manera conforme. Por ejemplo, puede permitir a las organizaciones hacer cumplir los controles de acceso a los datos y aplicar el enmascaramiento o la redacción de datos sensibles.

Cómo se realiza la virtualización de datos

La virtualización de datos se realiza normalmente utilizando software o herramientas especializadas o creando soluciones a medida. Existen varios enfoques para aplicar la virtualización de datos, entre ellos:

Utilizando un servidor de virtual ización de datos:

Un enfoque común para implementar la virtualización de datos es utilizar 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.

Pueden utilizarse junto con diversas fuentes de datos, como bases de datos, archivos planos y almacenes de datos basados en la nube. Esto puede ser útil en situaciones en las que los datos deben compartirse entre departamentos u organizaciones o en las que los datos de múltiples fuentes deben integrarse para el análisis o la elaboración de informes.

Creación de una solución de virtualización de datos personalizada:

En algunos casos, las organizaciones pueden optar por construir 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 sitúe entre las fuentes de datos y los usuarios o aplicaciones que necesitan acceder a los datos.

Utilizar 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.

Pasos en la virtualización de datos

El proceso de virtualización de datos suele implicar los siguientes pasos:

#1. Identificar las fuentes de datos

El primer paso para implantar la virtualización de datos es identificar las fuentes de datos a las que es necesario acceder e integrar. Estas fuentes de datos pueden ser bases de datos, archivos, aplicaciones u otras fuentes de datos.

#2. Conectar con las fuentes de datos

El siguiente paso consiste en 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 extraídos los datos, puede ser necesario transformarlos y limpiarlos para garantizar que estén en un formato utilizable. Esto puede implicar aplicar transformaciones o reglas de calidad de datos a los datos o eliminar duplicados o registros no válidos.

#4. Crear la capa de datos virtual

La capa de datos virtual es el componente central de una solución de virtualización de datos. Implica crear una vista virtual de los datos a la que se pueda acceder y consultar sin moverlos o copiarlos realmente 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 a los datos virtuales y consultarlos

Una vez creada la capa de datos virtual, los usuarios y las aplicaciones pueden acceder a los datos y consultarlos utilizando SQL estándar u otros lenguajes de consulta. La capa de datos virtual traduce las consultas al formato adecuado para las fuentes de datos subyacentes y devuelve los resultados al usuario o a la aplicación.

#6. Supervisar y mantener la capa de datos virtual

Las soluciones de virtualización de datos suelen incluir herramientas y procesos para supervisar y mantener la capa de datos virtual. Esto puede implicar el seguimiento de los cambios en las fuentes de datos subyacentes y la actualización de la capa de datos virtual para reflejar estos cambios. También puede implicar la optimización de la capa de datos virtual para el rendimiento y garantizar que esté alineada con las necesidades y requisitos empresariales cambiantes.

Virtualización de datos frente a visualización de datos

La virtualización de datos y la visualización de datos son dos conceptos diferentes que a menudo se utilizan conjuntamente, pero sirven para fines distintos. He aquí algunas diferencias clave entre la virtualización de datos y la visualización de datos:

En la práctica, la virtualización de datos y la visualización de datos suelen utilizarse juntas. La virtualización de datos puede proporcionar los datos necesarios para la visualización, y ésta puede ofrecer una forma más intuitiva e interactiva de explorar y comprender los datos.

Por ejemplo, una empresa puede utilizar la virtualización de datos para acceder e integrar datos de múltiples fuentes y, a continuación, utilizar la visualización de datos para crear cuadros, gráficos o paneles que ayuden a revelar las percepciones y tendencias de los datos.

Casos de uso de la virtualización de datos

He aquí algunos casos de uso de la virtualización de datos.

Preparación dedatos: La virtualización de datos puede utilizarse para preparar los datos para el análisis u otros fines, proporcionando una vista virtual de los datos a la que se puede acceder y transformar según sea necesario. Por ejemplo, un científico de datos podría utilizar 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.

Compartir datosen la nube: También se utiliza para compartir datos almacenados en la nube entre distintos equipos o departamentos de una organización. Esto puede ayudar a garantizar que todo el mundo tenga acceso a los datos que necesita, al tiempo que se reduce la necesidad de replicar los datos.

Habilitación de centros de datos: La virtualización de datos puede utilizarse para crear un hub de datos centralizado que permita a los usuarios acceder e integrar datos de múltiples fuentes.

Por ejemplo, una organización puede utilizar la virtualización de datos para crear un concentrador de datos que integre los datos de varios sistemas empresariales, como los sistemas ERP, CRM y de RR.HH., 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 tiempo que reduce los costes y mejora la seguridad. Tiene muchas aplicaciones y casos de uso en una amplia gama de sectores, como las finanzas, la sanidad, el comercio minorista, la fabricación y la administración pública.

Si se plantea implantar la virtualización de datos en su organización, es importante que evalúe cuidadosamente sus fuentes de datos, elija la herramienta de virtualización de datos adecuada y configure y optimice su sistema de virtualización de datos para satisfacer sus necesidades empresariales.

Espero que este artículo le haya resultado útil para conocer la virtualización de datos. Puede que también le interese conocer las herramientas de supervisión de la virtualización.