Toutes les entreprises ont besoin de données en temps réel pour prendre des décisions rapides et servir leurs clients plus rapidement. Ces données sont dispersées dans le nuage, sur les plateformes de médias sociaux, dans les systèmes opérationnels et sur les sites web. La virtualisation des données permet de supprimer les silos de données et d’accélérer l’accès aux données de l’entreprise. Il s’agit d’un type de technologie d’intégration de données qui permet un accès en temps réel aux données.
Dans ce blog, nous en apprendrons davantage sur ce sujet et nous discuterons de ses avantages et de ses inconvénients à l’aide de quelques cas d’utilisation.
Qu’est-ce que la virtualisation des données ?
La virtualisation des données est une méthode de traitement des données qui consiste à ajouter une couche d’extraction au niveau logique. Les utilisateurs peuvent ainsi accéder à des ensembles de données disparates et les modifier sans se soucier de détails techniques tels que le format d’origine des données ou leur lieu de stockage.
Les utilisateurs peuvent accéder à toutes leurs données via une interface unique. Il n’est pas nécessaire de déplacer physiquement de grands blocs de données. Au lieu de cela, il utilise des pointeurs vers les données réelles. Il est ainsi plus facile de stocker les données et plus rapide d’y accéder.
Comment effectuer la virtualisation des données
La virtualisation des données est une technique qui permet d’accéder à des données provenant de diverses sources et de les manipuler sans avoir à les déplacer ou à les copier physiquement dans un référentiel centralisé. Il offre une vue unifiée de vos données, ce qui facilite le travail avec des sources de données distribuées et hétérogènes. Voici les étapes à suivre pour réaliser et mettre en œuvre la virtualisation des données :
1. Définissez vos objectifs :
Commencez par définir clairement vos objectifs et comprenez pourquoi vous avez besoin de la virtualisation des données. Quels sont les problèmes que vous essayez de résoudre ? Quelles sont les sources de données que vous souhaitez virtualiser ? Connaître vos objectifs vous aidera à choisir les bons outils et les bonnes approches.
2. Choisir les bons outils :
Sélectionnez un outil ou une plate-forme de virtualisation des données qui réponde à vos besoins. Diverses options commerciales et open-source, telles que Denodo, Informatica, TIBCO Data Virtualization et Apache Drill, sont disponibles. Évaluez ces outils en fonction de facteurs tels que la compatibilité avec les sources de données, l’évolutivité, les performances et la facilité d’utilisation.
3. Découverte des sources de données :
Identifiez et répertoriez toutes vos sources de données. Cela comprend les bases de données, les entrepôts de données, le stockage en nuage, les services web, les API et les fichiers plats. Comprendre la structure et le schéma de chaque source pour déterminer comment les intégrer.
4. Modélisation et cartographie des données :
Créez un modèle de données logique qui représente la vue intégrée de vos données. Ce modèle doit définir comment les données provenant de différentes sources seront mises en correspondance avec un schéma commun. Tenez compte des types de données, des relations et de la logique de transformation au cours de ce processus.
5. Accès aux données et intégration :
Utilisez le logiciel de virtualisation des données pour vous connecter à vos différentes sources de données. Configurez les connexions, définissez les transformations spécifiques à la source de données si nécessaire et définissez les autorisations d’accès aux données.
6. Requête et transformation :
Écrire SQL ou d’autres langages de requête pris en charge par votre système de virtualisation des données pour accéder aux données virtualisées et les manipuler. Vous pouvez effectuer en toute transparence des transformations de données, des opérations de filtrage, d’agrégation et de jointure entre différentes sources.
7. Optimisation des performances :
Contrôler et optimiser les performances des requêtes. Les outils de virtualisation des données offrent souvent des fonctions d’optimisation des requêtes, des mécanismes de mise en cache et d’indexation pour améliorer les performances. Ajustez vos requêtes et vos stratégies de mise en cache si nécessaire.
8. Sécurité et contrôle d’accès :
Mettez en place des mesures de sécurité pour protéger vos données virtualisées. Définir des politiques de contrôle d’accès pour s’assurer que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder à des sources de données spécifiques et effectuer certaines opérations.
9. Essais et validation :
Testez minutieusement votre solution de virtualisation pour vous assurer qu’elle répond à vos objectifs et qu’elle fournit des données précises et fiables. Valider les résultats des requêtes par rapport aux sources de données d’origine pour en vérifier l’exactitude.
10. Documentation et gouvernance :
Documentez votre architecture de virtualisation des données, vos modèles de données et vos politiques d’accès. Mettre en place des pratiques de gouvernance pour maintenir la qualité, la sécurité et la conformité des données au fil du temps.
11. Mise à l’échelle et entretien :
Au fur et à mesure que votre paysage de données évolue, soyez prêt à faire évoluer vos solutions de virtualisation des données. Mettez régulièrement à jour vos modèles de données et adaptez-vous aux changements dans les sources de données. Contrôler les performances du système et procéder aux ajustements nécessaires.
12. Formation et adoption par les utilisateurs :
Formez vos utilisateurs et vos analystes de données à l’utilisation efficace de la plateforme de virtualisation des données. Fournir de la documentation et de l’assistance pour s’assurer qu’ils peuvent tirer le meilleur parti des données virtualisées.
13. Retour d’information et amélioration continue :
Recueillir les réactions des utilisateurs et des parties prenantes afin d’identifier les domaines à améliorer. Améliorez continuellement votre solution de virtualisation des données pour répondre à l’évolution des besoins de l’entreprise.
Les avantages et les inconvénients de la virtualisation des données
La virtualisation des données permet des opérations de veille stratégique plus rapides, plus souples et de meilleure qualité. Son utilisation présente des avantages et des inconvénients potentiels. Voici quelques avantages de la virtualisation des données :
Accès en temps réel
Cela permet d’accéder en temps réel aux données sources et de les manipuler par le biais de la couche virtuelle ou logique sans avoir à déplacer physiquement les données vers un nouvel emplacement.
Rentabilité
La mise en œuvre de la virtualisation des données nécessite moins de ressources et de coûts que la construction d’un magasin consolidé séparé.
Amélioration de la gouvernance et de la sécurité des données
Les plateformes de virtualisation des données permettent aux administrateurs d’imposer une gouvernance et une sécurité centralisées des données grâce à leur couche de données virtuelle unique. Il n’est pas nécessaire de déplacer le matériel et les niveaux d’accès peuvent être contrôlés.
Complexité réduite
Toutes les données de l’organisation sont accessibles via une seule couche virtuelle, ce qui permet de répondre aux besoins d’un large éventail d’utilisateurs et d’applications.
La couche de virtualisation des données peut être bénéfique pour une entreprise, mais elle présente plusieurs inconvénients. Discutons-en :
Temps consacré à la recherche des résultats des tests
Les bases de données virtuelles permettent de gagner beaucoup de temps lors de la mise en place d’environnements de test, mais ce processus nécessite également beaucoup de temps. Les ingénieurs d’assurance qualité sont généralement occupés à rassembler les données de l’entreprise de test. Une base de données contenant des millions ou des milliards d’enregistrements ne fera que raccourcir ce délai.
Coûts élevés du trafic sur le réseau
Les fichiers de production complets sont stockés sur le serveur de données. Cependant, elles sont comprimées pour économiser de l’espace. Le nombre et l’intensité de ces processus généreront un trafic réseau important, avec tous les coûts possibles.
Point de défaillance unique
Un point de défaillance unique émerge souvent du seul point d’accès du serveur de virtualisation à toutes les sources de données. Tous les systèmes opérationnels risquent de perdre leurs données en cas de panne du serveur.
Il n’y a pas de support pour les données de lot
La méthode d’intégration ne permet pas de transporter des données par lots ou en vrac, ce qui peut s’avérer nécessaire dans certaines circonstances.
Cas d’utilisation de la virtualisation des données
Il s’agit d’ajouter une couche logique de données entre les différentes sources de données et les personnes qui les utilisent. Il a plus d’une utilité dans le monde des affaires. Examinons quelques cas d’utilisation :
1. Intégration des données
L’application la plus courante de la virtualisation concerne les outils et l’architecture d’intégration des données. Le big data, l’information en nuage et les médias sociaux ne sont que quelques exemples des nombreux types de données des entreprises.
Grâce à la virtualisation des données, les utilisateurs n’ont plus besoin de comprendre les spécificités de l’emplacement ou du format de stockage de chaque type de données pour accéder aux données dont ils ont besoin.
2. Prototypage rapide
Le composant de virtualisation des données du Logical Data Warehouse permet une configuration, une itération et une matérialisation rapides pour transférer les données vers la production en fonction des besoins. Le moteur intégré analyse la manière dont les données du prototype sont utilisées et formule des recommandations de stockage pour la production, telles que l’indexation automatique de la base de données.
Les entreprises doivent mieux utiliser leurs données pour prendre des décisions plus judicieuses, satisfaire leurs clients et vaincre la concurrence.
3. Utilisations dans les opérations de développement
Les équipes automatisent principalement tout ce qui concerne le processus de développement des applications, à l’exception des données, afin de modifier la manière dont les clients interagissent avec les applications. La visualisation des données permet à ces équipes de se connecter, d’accéder et d’utiliser facilement des données suffisamment fiables pour la production.
Il aide les équipes de développement à éliminer les limitations en matière de déploiement et de gestion des données et à réduire les ressources nécessaires pour calculer et faire des copies des données pour les développeurs et les testeurs.
4. Analyse de grands ensembles de données
La virtualisation des données est particulièrement adaptée aux besoins en matière de données volumineuses et d’analyse, qui s’appuient sur diverses sources de données disparates.
Les courriels, les médias sociaux et l’utilisation des téléphones portables ne sont que quelques exemples de la collecte de données qui dépassent le cadre d’une base de données traditionnelle telle qu’Oracle. C’est pourquoi il fonctionne avec un si large éventail de méthodologies.
Comment la virtualisation des données fonctionne-t-elle dans les différents secteurs d’activité ?
La virtualisation des données est une technologie qui permet d’obtenir une vue unifiée des données provenant de différentes sources sans les déplacer ou les reproduire physiquement. Il fonctionne de la même manière dans tous les secteurs, mais ses applications varient en fonction des besoins spécifiques de l’industrie :
- La finance : Dans le secteur financier, la technologie de virtualisation des données permet d’accéder en temps réel à diverses sources de données telles que les flux de marché, les dossiers des clients et l’historique des transactions. Il contribue à la gestion des risques, à la détection des fraudes et à la conformité en fournissant une vue d’ensemble des données financières.
- Soins de santé : Dans le domaine de la santé, la virtualisation des données permet d’intégrer les dossiers des patients, les résultats de laboratoire et d’autres données de santé provenant de plusieurs systèmes. Cela permet d’améliorer les soins aux patients, de prendre de meilleures décisions cliniques et de simplifier le respect des réglementations en matière de soins de santé, telles que l’HIPAA.
- Commerce de détail : Dans le secteur de la vente au détail, la virtualisation des données combine des données provenant de diverses sources, telles que les ventes, les stocks et les données clients, afin d’optimiser la gestion des stocks, les stratégies de tarification et l’expérience client dans les magasins en ligne et les magasins physiques.
- Fabrication : Dans le secteur de la fabrication, la virtualisation des données relie les données provenant des machines, des capteurs et des systèmes de la chaîne d’approvisionnement afin d’améliorer l’efficacité de la production, de surveiller l’état des équipements et de garantir le bon déroulement des opérations de la chaîne d’approvisionnement.
- Télécommunications : Dans le domaine des télécommunications, la virtualisation des données intègre les données des équipements de réseau, des bases de données clients et des systèmes de facturation afin d’améliorer les performances du réseau, le service à la clientèle et l’exactitude de la facturation.
- Le gouvernement : Dans le secteur public, l’IIT facilite le partage des données entre les agences gouvernementales afin d’améliorer les services de données publiques, de rationaliser l’administration et de soutenir la prise de décision basée sur les données.
- Énergie : dans le secteur de l’énergie, il s’agit de rassembler des données provenant de diverses sources, telles que des capteurs, des compteurs et des données météorologiques, afin d’optimiser la distribution de l’énergie, de surveiller l’infrastructure et de soutenir les efforts de conservation de l’énergie.
- L’assurance : Dans le domaine de l’assurance, elle fusionne les données des assurés, des sinistres et des systèmes d’évaluation des risques afin d’évaluer les risques avec précision, de traiter les sinistres avec efficacité et de proposer des produits d’assurance personnalisés.
- Commerce électronique : Dans le domaine du commerce électronique, il aide à consolider les données provenant de plusieurs plateformes en ligne, ce qui permet aux entreprises de mieux comprendre le comportement des clients, d’améliorer les recommandations de produits et d’améliorer l’expérience d’achat globale.
- L’éducation : Dans le domaine de l’éducation, il relie les données des dossiers des étudiants, des systèmes de gestion de l’apprentissage et des outils d’évaluation afin d’améliorer les résultats éducatifs, de personnaliser l’apprentissage et d’évaluer les performances institutionnelles.
Conclusion
La virtualisation des données est un excellent moyen de travailler avec des données hébergées sur des plates-formes distinctes. Il s’agit d’un bon plan d’affaires lorsque vous avez besoin d’affichages de données utilisateur conviviaux et bien conçus.
Il vous permet d’obtenir rapidement des informations de dernière minute et de fédérer des données provenant de nombreuses sources. L’informatique peut rapidement déployer et répéter un nouvel ensemble de données au fur et à mesure de l’évolution des besoins du client.
Chez QuestionPro, nous fournissons aux chercheurs des outils de collecte de données, tels que notre logiciel d’enquête, et une bibliothèque d’idées qui peuvent être appliquées à n’importe quel projet de recherche étendu. Nous vous invitons à vous rendre au Insight Hub pour assister à une démonstration ou obtenir de plus amples informations.
