A virtualização de dados é uma tecnologia que permite que as organizações gerenciem, integrem e analisem seus dados, fornecendo uma visão lógica dos dados que podem ser acessados de várias fontes, como se fossem um único banco de dados unificado.
No atual ambiente de negócios digital, os dados corporativos são gerados e coletados de uma ampla variedade de fontes, incluindo sistemas e processos internos, parceiros e clientes externos e fontes de dados de terceiros. Esses dados podem ser estruturados, como dados armazenados em um banco de dados tradicional, ou não estruturados, como documentos, imagens e arquivos de vídeo.
Esses dados geralmente são armazenados em vários locais diferentes, incluindo servidores locais e sistemas de armazenamento, bem como na nuvem. Como resultado, pode ser um desafio para as organizações obter uma visão abrangente de seus dados e gerenciá-los e analisá-los com eficácia. A virtualização de dados pode ser uma ferramenta útil para enfrentar esse desafio.
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O que é Virtualização de Dados?
A virtualização de dados é um conceito no qual dados de várias fontes diferentes são integrados e disponibilizados para acesso como se fossem um único armazenamento de dados unificado. Ele permite a criação de uma camada de dados virtual (VDL) que pode ser acessada e consultada por aplicativos e usuários sem a necessidade de replicar ou mover fisicamente os dados de sua fonte original.
Essa camada virtual é responsável por abstrair os dados das fontes de dados físicas subjacentes, fazendo parecer que vêm de uma única fonte de dados.
A virtualização de dados geralmente é usada em conjunto com outras tecnologias de gerenciamento e integração de dados, como data lakes, data warehouses e ferramentas de integração de dados. Pode ser particularmente útil para organizações que possuem um ambiente de dados grande e diversificado, com dados armazenados em vários formatos e locais.
A virtualização de dados tem vários benefícios que a tornam útil para vários setores:
- Maior agilidade: a virtualização de dados permite que as organizações acessem dados de várias fontes com rapidez e facilidade, sem a necessidade de processos de integração de dados complexos e demorados. Isso pode ajudar 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 integração de dados de várias fontes, o que pode ajudar a reduzir a complexidade e melhorar a eficiência.
- Segurança aprimorada: também ajuda a melhorar a segurança dos dados, permitindo que as organizações acessem os dados sem movê-los ou copiá-los fisicamente. Isso pode ajudar a reduzir o risco de violações de dados e acesso não autorizado a dados confidenciais.
- Maior escalabilidade Permite que as organizações ampliem facilmente sua integração 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 ajudar a reduzir a necessidade de replicar dados fisicamente, o que pode economizar em armazenamento e recursos de computação. Também pode ajudar a reduzir o risco de erros e inconsistências que podem surgir da duplicação de dados.
E também o conceito de virtualização de dados pode ser usado para permitir análises em tempo real, tomada de decisão baseada em dados e gerenciamento ágil de dados. Isso pode ser particularmente útil em setores onde os dados mudam constantemente, como finanças ou comércio eletrônico.
A virtualização de dados também pode oferecer suporte aos esforços de governança e conformidade de dados, permitindo que as organizações rastreiem e controlem o acesso aos dados com mais facilidade, além de garantir que os dados sejam usados de maneira compatível. Por exemplo, pode permitir que as organizações imponham controles de acesso a dados e apliquem mascaramento ou redação de dados a dados confidenciais.
Como é feita a virtualização de dados
A virtualização de dados geralmente é feita usando software ou ferramentas especializadas ou criando soluções personalizadas. Existem várias abordagens para implementar a virtualização de dados, incluindo:
Usando um servidor de virtualização de dados:
Uma abordagem comum para implementar a virtualização de dados é usar um servidor de virtualização de dados. Os servidores de virtualização de dados podem ser acessados por meio de uma interface baseada na Web ou por meio de APIs.
Eles podem ser usados em conjunto com várias fontes de dados, incluindo bancos de dados, arquivos simples e armazenamentos de dados baseados em nuvem. Isso pode ser útil em situações em que os dados precisam ser compartilhados entre departamentos ou organizações ou em que dados de várias fontes precisam ser integrados para análise ou geração de relatórios.
Construindo uma solução personalizada de virtualização de dados:
Em alguns casos, as organizações podem optar por criar sua própria solução de virtualização de dados usando ferramentas ou software personalizados. Isso pode envolver a criação de uma camada de integração de dados personalizada que fica entre as fontes de dados e os usuários ou aplicativos que precisam acessar os dados.
Usando 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 integrem dados de várias 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. Identificar 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 dados.
#2. Conectar-se a fontes de dados
A próxima etapa é conectar-se às fontes de dados e extrair os dados que precisam ser virtualizados. Isso pode envolver o uso de conectores ou drivers para acessar os dados e pode exigir a configuração de permissões de acesso e autenticação.
#3. Transforme e limpe os dados
Após a extração dos dados, pode ser necessário transformá-los e limpá-los para garantir 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. Criar a 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 seu local original. Isso pode envolver a criação de modelos de dados lógicos ou exibições que mapeiam para as fontes de dados subjacentes.
#5. Acesse e consulte os 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 no formato apropriado para as fontes de dados subjacentes e retorna os resultados para o usuário ou aplicativo.
#6. Monitore e mantenha a 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 rastreamento 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 garantir 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 usados em conjunto, mas servem a propósitos diferentes. Aqui estão algumas diferenças importantes entre a virtualização de dados e a visualização de dados:
Virtualização de dadosVisualização de dadosPermite acesso e integração de dados de várias fontesApresenta dados em um formato gráfico ou visual para ajudar as pessoas a entender e interpretar os dadosEnvolve a criação de uma visão virtual de dados que pode ser acessada e consultada sem mover ou copiar os dadosEnvolve selecionar e transformar dados para criar tabelas, gráficos ou outras visualizaçõesFornece uma camada ou interface de dados virtual que pode ser acessada por usuários ou aplicativosProduz saídas gráficas ou visuais que podem ser visualizadas por pessoasMuitas vezes usado em cenários onde os dados são armazenados em vários locais, formatos ou sistemas ou onde não é prático consolidar os dados fisicamenteMuitas vezes usado para comunicar ideias complexas, destacar insights importantes ou apoiar a tomada de decisõesIsso pode envolver o uso de software ou ferramentas especializadas, criação de soluções personalizadas ou o uso de serviços baseados em nuvemIsso pode envolver o uso de ferramentas como tabelas, gráficos , mapas ou infográficos, bem como técnicas su ch como manipulação, agregação e transformação de dados Pode ajudar a reduzir a duplicação e latência de dados e melhorar a integração e interoperabilidade de dados Pode ajudar a revelar padrões, tendências e relacionamentos que podem não ser imediatamente aparentes em dados brutos Pode ser usado para dar suporte à governança de dados e esforços de conformidade
Pode ser usado para apresentar dados de forma envolvente e interativa Pode ajudar a habilitar o gerenciamento ágil de dados
Pode ajudar a comunicar insights baseados em dados para um público mais amplo
Na prática, a virtualização de dados e a visualização de dados costumam ser usadas juntas. A virtualização de dados pode fornecer os dados necessários para visualização, e a visualização pode fornecer uma maneira mais intuitiva e interativa de explorar e entender os dados.
Por exemplo, uma empresa pode usar a virtualização de dados para acessar e integrar dados de várias fontes e, em seguida, usar a visualização de dados para criar tabelas, gráficos ou painéis que ajudem a revelar insights e tendências nos dados.
Casos de uso de virtualização de dados
Aqui estão alguns casos de uso de virtualização de dados.
Preparação de dados: a virtualização de dados pode ser usada 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 usar a virtualização de dados para acessar e integrar dados de várias fontes e, em seguida, aplicar transformações ou regras de qualidade de dados aos dados para prepará-los para análise.
Compartilhamento de dados na nuvem: também é usado para compartilhar dados armazenados na nuvem entre diferentes equipes ou departamentos de uma organização. Isso pode ajudar a garantir que todos tenham acesso aos dados de que precisam, além de reduzir a necessidade de replicar os dados.
Ativação do hub de dados: a virtualização de dados pode ser usada para criar um hub de dados centralizado que permite aos usuários acessar e integrar dados de várias fontes.
Por exemplo, uma organização pode usar 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 exibições virtualizadas, o que pode ajudar a reduzir a complexidade de acessar e integrar dados de várias fontes.
Conclusão
A virtualização de dados pode melhorar a agilidade, a flexibilidade e a qualidade dos dados, reduzindo custos e melhorando a segurança. Ele tem muitas aplicações e casos de uso em uma ampla gama de setores, incluindo finanças, saúde, varejo, manufatura e governo.
Considerando a implementação da virtualização de dados em sua organização, é importante avaliar cuidadosamente suas fontes de dados, escolher a ferramenta de virtualização de dados certa e configurar e otimizar seu sistema de virtualização de dados para atender às suas necessidades de negócios.
Espero que você tenha achado este artigo útil para aprender a virtualização de dados. Você também pode estar interessado em aprender sobre ferramentas de monitoramento de virtualização.