Virtualisation des données

La virtualisation des données continue de transformer la manière dont les organisations abordent les stratégies en matière de données d'entreprise dans les domaines de la finance, des opérations et de la chaîne logistique. Alors que les entreprises gèrent des volumes croissants de données complexes réparties entre des systèmes sur site, des environnements de données dans le cloud et des applications tierces, le besoin d'une approche rationalisée de l'accès aux données n'a jamais été aussi grand. Les organisations qui lancent de nouvelles initiatives en matière de veille économique et d'analyse s'appuient de plus en plus sur la technologie de virtualisation des données pour fournir un accès en temps réel à l'information sans les retards associés à l'intégration traditionnelle des données. Que les équipes aient besoin d'accéder à des données provenant de magasins de données opérationnels, d'entrepôts de données ou de lacs de données, cette approche offre un moyen rentable d'obtenir plus rapidement des informations de haute qualité qui facilitent la prise de décision.

Qu'est-ce que la virtualisation des données ?

La virtualisation des données est une approche de gestion des données qui permet aux utilisateurs professionnels d'accéder à des données provenant de plusieurs sources sans les déplacer ni les répliquer physiquement. Au lieu de s'appuyer sur des processus ETL pour extraire, transformer et charger les informations dans un magasin de données central, une couche de virtualisation crée une vue unifiée des ensembles de données provenant de différents systèmes sources. Cette technologie de virtualisation des données utilise une couche d'abstraction qui présente les données virtualisées dans des formats cohérents, quel que soit l'emplacement physique des données.

• Se connecte aux bases de données, aux API, aux plateformes de données cloud et aux systèmes sur site via des connecteurs.
• Élimine le besoin de réplication des données ou de stockage redondant des données.
• Fournit une couche de données unique accessible via des requêtes SQL et des services de données.

Comment fonctionne la virtualisation des données ?

La virtualisation des données fonctionne en se situant entre les sources de données et les applications ou les utilisateurs qui demandent des informations. Lorsqu'une requête est soumise, la couche de virtualisation récupère et intègre les données provenant de systèmes de données disparates en temps réel, puis les fournit via une vue consolidée des données. Les mécanismes de mise en cache permettent d'optimiser les performances en stockant temporairement les ensembles de données fréquemment consultés, et les catalogues de métadonnées permettent de suivre la traçabilité dans tous les systèmes sources connectés.

• Les requêtes sont traduites et transmises à des magasins de données individuels pour exécution.
• Les résultats sont combinés et renvoyés dans un format unifié via la couche d'abstraction.
• Prend en charge les pipelines qui rationalisent les flux de travail sans nécessiter de transfert physique des données.

Pourquoi la virtualisation des données est-elle importante ?

La virtualisation des données est importante car elle élimine les silos qui empêchent les organisations d'accéder rapidement et de manière cohérente aux données de l'entreprise. Sans elle, les équipes dépendent souvent de processus ETL lents ou d'entrepôts de données cloisonnés qui ne peuvent pas répondre à la demande de données en temps réel. La possibilité d'accéder à des informations fiables et de haute qualité à partir de n'importe quel système source accélère la prise de décision basée sur les données et soutient les initiatives stratégiques dans les domaines financier et opérationnel.

• Élimine les goulots d'étranglement associés aux approches traditionnelles d'intégration des données.
• Fournit un accès en temps réel aux données opérationnelles et aux ensembles de données analytiques.
• Renforce la gouvernance des données en centralisant les politiques d'accès au niveau de la couche de virtualisation.

Composants clés de la virtualisation des données

Les composants clés d'une plateforme de virtualisation des données comprennent les couches d'abstraction qui dissocient les applications des magasins de données sous-jacents, le moteur de gestion des métadonnées qui catalogue toutes les sources connectées et les connecteurs qui relient les différentes sources de données. Ensemble, ces éléments créent une couche de données flexible qui prend en charge l'accès à l'échelle de l'entreprise sans dupliquer les données physiques. Chaque composant joue un rôle dans la garantie de la qualité et de la sécurité des données pour chaque requête.

• Couche d'abstraction traduisant les requêtes entre des modèles de données hétérogènes
• Catalogue de métadonnées pour la traçabilité, la découverte et la gouvernance
• Connecteurs prenant en charge SQL, les API, les données cloud et les systèmes sources sur site

Types de virtualisation des données

Il existe plusieurs types d'approches de virtualisation des données, et celle qui convient le mieux dépend du type de données auxquelles on accède et des cas d'utilisation concernés. Certaines plateformes se concentrent sur la fédération, combinant en temps réel les requêtes provenant de bases de données relationnelles et d'entrepôts de données. D'autres mettent l'accent sur une architecture de structure de données qui rassemble les vues de données provenant du cloud, des lacs de données et des systèmes sur site dans une expérience en libre-service pour les utilisateurs professionnels.

• Moteurs de requêtes fédérés qui transfèrent le traitement vers des systèmes sources individuels
• Modèles de structure de données qui unifient l'accès dans les environnements hybrides et multicloud
• Couches de virtualisation intégrées dans les plateformes d'analyse de données et les outils BI

Avantages de la virtualisation des données

Les avantages de la virtualisation des données englobent l'efficacité opérationnelle, les économies de coûts et l'amélioration de la préparation à l'analyse. En supprimant le besoin d'une réplication étendue des données et d'un stockage redondant, les organisations réduisent leurs coûts d'infrastructure tout en accélérant le temps nécessaire à l'obtention d'informations. L'accès en libre-service aux données virtualisées permet aux utilisateurs professionnels d'explorer des ensembles de données, de créer des vues de données et de générer leurs propres rapports sans attendre l'intervention du service informatique, ce qui contribue à rationaliser la prise de décision dans tous les services.

• Alternative rentable à la construction et à la maintenance d'entrepôts de données physiques
• Permet aux utilisateurs professionnels d'effectuer des analyses en libre-service et de créer des rapports ad hoc.
• Accélère l'automatisation des pipelines de données et réduit les flux de travail manuels.

Exemples de virtualisation des données

On trouve des exemples de virtualisation des données dans tous les secteurs et cas d'utilisation. Une équipe financière peut utiliser une plateforme de virtualisation des données d'un fournisseur tel que Denodo ou IBM pour consolider les données du grand livre général provenant de plusieurs ERP dans une vue unique et unifiée afin de générer des rapports financiers en temps réel. Les équipes chargées de la chaîne d'approvisionnement exploitent souvent les données virtualisées pour combiner les ensembles de données relatives aux stocks, à la logistique et aux fournisseurs provenant de systèmes de données disparates sans attendre les chargements ETL par lots. Les données opérationnelles provenant des plateformes CRM, RH et ERP peuvent également être mises en évidence grâce à un logiciel de virtualisation des données à des fins d'analyse interfonctionnelle.

• Les équipes financières créent des vues consolidées des données provenant de plusieurs systèmes sources.
• Opérations de la chaîne logistique accédant en temps réel aux données cloud et aux ensembles de données sur site
• Tableaux de bord de veille économique tirés de bases de données d'entreprise virtualisées

Principaux défis de la virtualisation des données

Si la technologie de virtualisation des données offre des avantages considérables, les entreprises sont également confrontées à des défis lorsqu'elles la mettent en œuvre à grande échelle. Les performances peuvent être affectées lorsque les requêtes couvrent de nombreuses sources de données ou lorsque les stratégies de mise en cache ne sont pas optimisées pour réduire les temps de réponse aux requêtes de données complexes. La sécurité et la gouvernance des données doivent être gérées avec soin sur tous les systèmes connectés, et les équipes ont besoin de ressources qualifiées pour configurer les modèles de données, gérer les connecteurs et maintenir la couche de virtualisation.

• Risques liés à la latence lors de l'interrogation d'ensembles de données volumineux ou complexes dans des magasins de données distribués
• Garantir la cohérence des politiques de sécurité des données dans les environnements cloud et sur site
• Nécessite un investissement dans des ressources qualifiées pour gérer les logiciels de virtualisation des données.

Meilleures pratiques pour la virtualisation des données

Les meilleures pratiques en matière de virtualisation des données consistent à aligner la plateforme sur des cas d'utilisation métier clairs et à mettre en place une gouvernance solide dès le départ. Les entreprises doivent donner la priorité aux ensembles de données à forte valeur ajoutée, établir des politiques de mise en cache qui optimisent les performances des requêtes et intégrer la virtualisation des données dans des initiatives plus larges de gestion et d'analyse des données. La surveillance continue de la qualité des données, de l'exactitude des métadonnées et des modèles d'accès aux données aide les équipes à maintenir la confiance dans la couche de virtualisation au fil du temps.

• Commencez par des cas d'utilisation bien définis qui apportent une valeur mesurable aux utilisateurs professionnels.
• Mettre en œuvre la mise en cache et l'optimisation des requêtes pour gérer les performances entre les différentes sources de données.
• Aligner les plateformes de virtualisation des données sur les cadres de gouvernance des données d'entreprise et les workflows d'automatisation