Todas las empresas necesitan datos en tiempo real para tomar decisiones empresariales rápidas y atender a los clientes con mayor celeridad. Estos datos están dispersos en la nube, plataformas de redes sociales, sistemas operativos y sitios web. La virtualización de datos ayuda a eliminar los silos de datos y a agilizar el acceso a los datos de la empresa.
La virtualización de datos es un tipo de tecnología de integración de datos que permite acceder a los datos en tiempo real. En este artículo, aprenderemos sobre ella y discutiremos sus pros y sus contras con algunos casos de uso.
¿Qué es la virtualización de datos?
La virtualización de datos es un método de tratamiento de datos que consiste en añadir una capa de extracción a nivel lógico. Como resultado, los usuarios pueden acceder a conjuntos de datos dispares y modificarlos sin preocuparse de detalles técnicos como el formato original o la ubicación de almacenamiento de los datos.
Los usuarios pueden acceder a todos sus datos a través de una única interfaz. Elimina la necesidad de mover físicamente grandes bloques de datos; en su lugar, utiliza punteros a los datos reales. Esto facilita el almacenamiento de los datos y agiliza el acceso a ellos.
Ventajas y desventajas de la virtualización de datos
La virtualización de datos ofrece operaciones de inteligencia empresarial más rápidas, más flexibles y mejores. Su utilización conlleva algunas ventajas, así como posibles inconvenientes. A continuación se enumeran algunas de las ventajas de utilizar la virtualización de datos:
- Acceso en tiempo real: La virtualización de datos permite el acceso en tiempo real y la manipulación de los datos de origen a través de la capa virtual o lógica sin necesidad de trasladar físicamente los datos a una nueva ubicación.
- Rentabilidad: La implementación de la virtualización de datos necesita menos recursos y costos que la construcción de un almacén consolidado independiente.
- Mejora de la gobernanza y la seguridad de los datos: La virtualización de datos permite a los administradores imponer una gobernanza y una seguridad centralizada de los datos gracias a su tejido único de datos virtuales. No es necesario reubicar el material, y los niveles de acceso pueden controlarse.
- Menor complejidad: Todos los datos de la organización se hacen accesibles a través de una única capa virtual, lo que la hace apta para una amplia gama de usuarios y aplicaciones.
- Capacidades de autoservicio: Los usuarios no tienen que preocuparse por el formato o la ubicación de los datos para construir y ejecutar los informes y análisis que necesitan.
La virtualización de datos puede beneficiar a una empresa, pero tiene varias desventajas:
- El tiempo empleado en localizar los resultados de las pruebas: Las bases de datos virtuales pueden ahorrar mucho tiempo a la hora de configurar entornos de prueba, pero también se pierde mucho tiempo en el proceso. Los ingenieros de control de calidad suelen estar ocupados recopilando datos de prueba. Una base de datos con millones o miles de millones de registros sólo acortará este tiempo.
- Elevados costos de tráfico de red: Los archivos de producción completos se almacenan en el servidor de datos. Sin embargo, se comprimen para conservar espacio. El número y la intensidad de estos procesos generarán un tráfico de red considerable, con todos los costes posibles.
- Punto único de fallo: Un único punto de fallo suele ser el único punto de acceso del servidor de virtualización a todas las fuentes de datos. Todos los sistemas operativos corren el riesgo de perder sus fuentes de datos si el servidor se cae.
- No hay soporte de datos por lotes: El método de integración no admite el transporte de datos por lotes o en masa, que puede ser necesario en diversas circunstancias.
Usos de la virtualización de datos
Consiste en añadir una capa entre las distintas fuentes de datos y las personas que los utilizan. Tiene más de un uso en el mundo empresarial. Exploremos algunos casos de uso:
Integración de datos
La aplicación más común de la virtualización es probablemente la integración de datos. Big data, información en la nube y redes sociales son sólo algunos ejemplos de los muchos tipos de datos de las empresas.
La virtualización de datos elimina la necesidad de que los usuarios conozcan los detalles de la ubicación de almacenamiento o el formato de cada tipo de datos para acceder a los datos que necesitan.
Creación rápida de prototipos
El componente de virtualización de datos de Logical Data Warehouse permite una rápida configuración, iteración y materialización para pasar los datos a producción según sea necesario. El motor incorporado analiza cómo se utilizan los datos del prototipo y hace recomendaciones de almacenamiento para la producción, como la indexación automática de la base de datos.
Las empresas deben utilizar mejor sus activos de datos para tomar decisiones más acertadas, deleitar a los clientes y superar a la competencia.
Usos en operaciones de desarrollo
La mayoría de los equipos automatizan todo excepto los datos en el proceso de desarrollo de aplicaciones para cambiar la forma en que los clientes interactúan con las aplicaciones. La virtualización de datos facilita a estos equipos la conexión, el acceso y el uso de datos lo suficientemente buenos para la producción.
Ayuda a los equipos de desarrollo a eliminar las limitaciones de despliegue y gestión de datos y a reducir los recursos necesarios para computar y hacer copias de datos para developers y testers..
Análisis de grandes conjuntos de datos
La virtualización de datos se adapta especialmente bien a las necesidades de grandes datos y análisis, que dependen de diversas fuentes de datos.
El correo electrónico, las redes sociales y el uso del teléfono móvil son sólo algunos ejemplos de dónde se recopilan grandes datos que van más allá del alcance de una base de datos tradicional como Oracle. Por eso funciona con una gama tan amplia de metodologías.
Conclusión
La virtualización de datos es un método excelente para trabajar con datos alojados en plataformas separadas. Es un buen plan de negocio cuando se necesitan visualizaciones de datos fáciles de usar y bien diseñadas para los usuarios.
Te ayuda a obtener rápidamente información actualizada y a reunir datos de numerosas fuentes. TI puede desplegar y repetir rápidamente un nuevo conjunto de datos con él a medida que cambian los requisitos del cliente.
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