A virtualização de informações é uma tecnologia que faculta às empresas a capacidade de gerenciar, unificar e analisar seus dados, apresentando uma perspectiva lógica das informações que podem ser obtidas de diversas origens, como se fossem uma única base de dados coesa.
No cenário empresarial digital contemporâneo, os dados corporativos são gerados e reunidos a partir de uma vasta gama de fontes, incluindo sistemas e processos internos, parceiros e clientes externos, bem como fontes de informações de terceiros. Esses dados podem ser estruturados, como aqueles armazenados em uma base de dados tradicional, ou não estruturados, como documentos, imagens e arquivos de vídeo.
Frequentemente, essas informações são armazenadas em variados locais distintos, incluindo servidores e sistemas de armazenamento locais, bem como na nuvem. Consequentemente, pode ser desafiador para as organizações obter uma visão abrangente de seus dados e administrá-los e analisá-los de forma eficaz. A virtualização de dados pode ser um recurso útil para enfrentar esse problema.
O que Significa Virtualização de Dados?
A virtualização de dados é um conceito onde informações de várias fontes diferentes são unificadas e disponibilizadas para acesso como se fossem um único repositório de dados consolidado. Ela possibilita a criação de uma camada de dados virtual (LDV) que pode ser acessada e consultada por aplicativos e usuários sem a necessidade de replicar ou mover fisicamente os dados de sua fonte primária.
Essa camada virtual tem a função de abstrair os dados das fontes de dados físicas subjacentes, fazendo com que pareçam vir de uma única fonte de informações.
A virtualização de dados é comumente utilizada em conjunto com outras tecnologias de gerenciamento e unificação de dados, como data lakes, data warehouses e ferramentas de integração de dados. Ela pode ser especialmente útil para organizações que possuem um ambiente de dados extenso e diversificado, com informações armazenadas em múltiplos formatos e locais.
A virtualização de dados oferece diversos benefícios que a tornam valiosa para vários setores:
- Maior agilidade: a virtualização de dados permite que as organizações acessem informações de diversas fontes de maneira rápida e fácil, sem a necessidade de processos de integração de dados complexos e demorados. Isso pode auxiliar as organizações a tomar decisões mais rápidas e informadas, com base em uma visão mais completa de seus dados.
- Complexidade reduzida: simplifica o processo de acesso e unificação de dados de diversas fontes, o que pode ajudar a diminuir a complexidade e aumentar a eficiência.
- Segurança aprimorada: também auxilia a melhorar a segurança das informações, permitindo que as organizações acessem os dados sem movê-los ou copiá-los fisicamente. Isso pode contribuir para a redução do risco de violações de dados e acesso não autorizado a informações confidenciais.
- Maior escalabilidade: Possibilita que as organizações expandam facilmente sua unificação de dados e esforços de análise, à medida que suas necessidades mudam, sem a necessidade de hardware ou infraestrutura adicional.
- Duplicação de dados reduzida: A virtualização de dados pode auxiliar na redução da necessidade de replicação física dos dados, o que pode economizar armazenamento e recursos computacionais. Também pode ajudar a diminuir o risco de erros e inconsistências que podem surgir da duplicação de dados.
Ademais, o conceito de virtualização de dados pode ser utilizado para habilitar análises em tempo real, tomada de decisões baseada em dados e gerenciamento ágil de informações. Isso pode ser particularmente útil em setores onde as informações estão em constante transformação, como finanças ou comércio eletrônico.
A virtualização de dados também pode dar suporte aos esforços de governança e conformidade de dados, possibilitando que as organizações monitorem e controlem o acesso às informações com maior facilidade, além de assegurar que os dados sejam utilizados de maneira compatível. Por exemplo, ela pode permitir que as organizações implementem controles de acesso a dados e apliquem mascaramento ou redação de dados a informações confidenciais.
Como a Virtualização de Dados é Realizada
A virtualização de dados geralmente é realizada usando software ou ferramentas especializadas, ou através da criação de soluções personalizadas. Existem diversas abordagens para implementar a virtualização de dados, incluindo:
Utilização de um servidor de virtualização de dados:
Uma abordagem comum para implementar a virtualização de dados é utilizar um servidor de virtualização de dados. Os servidores de virtualização de dados podem ser acessados por meio de uma interface baseada na web ou através de APIs.
Eles podem ser usados em conjunto com diversas fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos simples e armazenamentos de dados baseados em nuvem. Isso pode ser útil em situações onde os dados precisam ser compartilhados entre departamentos ou organizações, ou onde dados de várias fontes precisam ser integrados para análise ou geração de relatórios.
Construção de uma solução personalizada de virtualização de dados:
Em certos casos, as organizações podem optar por criar sua própria solução de virtualização de dados utilizando ferramentas ou software personalizado. Isso pode envolver a criação de uma camada de integração de dados personalizada que se encontra entre as fontes de dados e os usuários ou aplicativos que precisam acessar os dados.
Utilização de serviços de virtualização de dados baseados em nuvem:
Os serviços de virtualização de dados baseados em nuvem, como os oferecidos pela Amazon Web Services (AWS) ou Microsoft Azure, permitem que as organizações acessem e unifiquem dados de diversas fontes, sem a necessidade de construir ou manter sua própria infraestrutura de virtualização de dados.
Etapas na Virtualização de Dados
O processo de virtualização de dados geralmente envolve as seguintes etapas:
#1. Identificação de fontes de dados
A primeira etapa na implementação da virtualização de dados é identificar as fontes de dados que precisam ser acessadas e integradas. Essas fontes de dados podem ser bancos de dados, arquivos, aplicativos ou outras fontes de informação.
#2. Conexão com as fontes de dados
A etapa seguinte é conectar-se às fontes de dados e extrair as informações que precisam ser virtualizadas. Isso pode envolver o uso de conectores ou drivers para acessar os dados, e pode requerer a configuração de permissões de acesso e autenticação.
#3. Transformação e limpeza dos dados
Após a extração dos dados, pode ser necessário transformá-los e limpá-los para assegurar que estejam em um formato utilizável. Isso pode envolver a aplicação de transformações ou regras de qualidade de dados aos dados, ou a remoção de duplicatas ou registros inválidos.
#4. Criação da camada de dados virtual
A camada de dados virtuais é o componente central de uma solução de virtualização de dados. Envolve a criação de uma visão virtual dos dados que podem ser acessados e consultados sem realmente movê-los ou copiá-los de sua localização original. Isso pode envolver a criação de modelos de dados lógicos ou visualizações que mapeiam as fontes de dados subjacentes.
#5. Acesso e consulta aos dados virtuais
Após a criação da camada de dados virtual, os usuários e aplicativos podem acessar e consultar os dados usando SQL padrão ou outras linguagens de consulta. A camada de dados virtuais traduz as consultas para o formato apropriado para as fontes de dados subjacentes e retorna os resultados para o usuário ou aplicativo.
#6. Monitoramento e manutenção da camada de dados virtual
As soluções de virtualização de dados geralmente incluem ferramentas e processos para monitorar e manter a camada de dados virtuais. Isso pode envolver o acompanhamento de alterações nas fontes de dados subjacentes e a atualização da camada de dados virtual para refletir essas alterações. Também pode envolver a otimização da camada de dados virtuais para desempenho, e assegurar que ela esteja alinhada com as necessidades e requisitos de negócios em constante mudança.
Virtualização de Dados versus Visualização de Dados
A virtualização de dados e a visualização de dados são dois conceitos diferentes que costumam ser utilizados em conjunto, mas servem a propósitos distintos. Aqui estão algumas diferenças importantes entre a virtualização de dados e a visualização de dados:
| Virtualização de Dados | Visualização de Dados |
| Permite o acesso e a unificação de dados de diversas fontes | Apresenta dados em um formato gráfico ou visual para auxiliar as pessoas a compreender e interpretar os dados |
| Envolve a criação de uma visão virtual de dados que pode ser acessada e consultada sem mover ou copiar os dados | Envolve a seleção e a transformação de dados para criar tabelas, gráficos ou outras visualizações |
| Fornece uma camada ou interface de dados virtual que pode ser acessada por usuários ou aplicativos | Produz saídas gráficas ou visuais que podem ser visualizadas por pessoas |
| Frequentemente utilizado em cenários onde os dados são armazenados em múltiplos locais, formatos ou sistemas, ou onde não é prático consolidar os dados fisicamente | Frequentemente utilizado para comunicar ideias complexas, destacar insights importantes ou apoiar a tomada de decisões |
| Pode envolver a utilização de software ou ferramentas especializadas, a criação de soluções personalizadas ou a utilização de serviços baseados em nuvem | Pode envolver a utilização de ferramentas como tabelas, gráficos, mapas ou infográficos, bem como técnicas como manipulação, agregação e transformação de dados |
| Pode auxiliar na redução da duplicação e da latência de dados, e melhorar a unificação e a interoperabilidade de dados | Pode auxiliar a revelar padrões, tendências e relações que podem não ser imediatamente evidentes em dados brutos |
| Pode ser utilizada para dar suporte à governança de dados e esforços de conformidade | Pode ser utilizada para apresentar dados de forma envolvente e interativa |
| Pode auxiliar na habilitação do gerenciamento ágil de dados | Pode auxiliar a comunicar insights baseados em dados para um público mais amplo |
Na prática, a virtualização de dados e a visualização de dados são frequentemente utilizadas em conjunto. A virtualização de dados pode fornecer os dados necessários para a visualização, e a visualização pode fornecer uma maneira mais intuitiva e interativa de explorar e compreender os dados.
Por exemplo, uma empresa pode utilizar a virtualização de dados para acessar e integrar informações de diversas fontes e, em seguida, usar a visualização de dados para criar tabelas, gráficos ou painéis que auxiliem na revelação de insights e tendências nos dados.
Casos de Uso da Virtualização de Dados
Aqui estão alguns casos de uso da virtualização de dados:
Preparação de dados: a virtualização de dados pode ser utilizada para preparar dados para análise ou outros fins, fornecendo uma visão virtual dos dados que podem ser acessados e transformados conforme necessário. Por exemplo, um cientista de dados pode utilizar a virtualização de dados para acessar e unificar dados de diversas fontes e, em seguida, aplicar transformações ou regras de qualidade de dados para prepará-los para análise.
Compartilhamento de dados na nuvem: também é utilizada para compartilhar dados armazenados na nuvem entre diferentes equipes ou departamentos de uma organização. Isso pode auxiliar a garantir que todos tenham acesso aos dados de que necessitam, além de reduzir a necessidade de replicar os dados.
Ativação do hub de dados: a virtualização de dados pode ser utilizada para criar um hub de dados centralizado que permite aos usuários acessar e unificar dados de diversas fontes.
Por exemplo, uma organização pode utilizar a virtualização de dados para criar um hub de dados que integra dados de vários sistemas de negócios, como ERP, CRM e sistemas de RH, para dar suporte à tomada de decisões orientada por dados.
O hub de dados pode ser acessado por usuários e aplicativos por meio de visualizações virtualizadas, o que pode auxiliar na redução da complexidade de acesso e unificação de dados de diversas fontes.
Conclusão
A virtualização de dados pode melhorar a agilidade, a flexibilidade e a qualidade dos dados, reduzindo custos e melhorando a segurança. Ela possui diversas aplicações e casos de uso em uma ampla gama de setores, incluindo finanças, saúde, varejo, manufatura e governo.
Ao considerar a implementação da virtualização de dados em sua organização, é importante avaliar cuidadosamente suas fontes de dados, escolher a ferramenta de virtualização de dados correta e configurar e otimizar seu sistema de virtualização de dados para atender às suas necessidades de negócios.
Espero que este artigo tenha sido útil para o seu aprendizado sobre a virtualização de dados. Você também pode estar interessado em aprender sobre ferramentas de monitoramento de virtualização.