การจําลองเสมือนข้อมูล: มันคืออะไร ข้อดีและข้อเสีย

ทุกธุรกิจต้องการข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจอย่างรวดเร็วและให้บริการลูกค้าได้เร็วขึ้น ข้อมูลนี้กระจัดกระจายไปทั่วระบบคลาวด์แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียระบบปฏิบัติการและเว็บไซต์ การจําลองเสมือนของข้อมูลช่วยขจัด ไซโลข้อมูล และเพิ่มความเร็วในการเข้าถึงข้อมูลของบริษัท เป็นเทคโนโลยีการรวมข้อมูลประเภทหนึ่งที่ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้แบบเรียลไทม์

ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้และหารือเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียกับกรณีการใช้งานบางกรณี

การจําลองเสมือนของข้อมูลคืออะไร

การจําลองเสมือนข้อมูลเป็นวิธีการจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการเพิ่มชั้นของการสกัดในระดับตรรกะ ด้วยเหตุนี้ ผู้ใช้จึงสามารถเข้าถึงและแก้ไขชุดข้อมูลที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับรายละเอียดทางเทคนิค เช่น รูปแบบดั้งเดิมของข้อมูลหรือตําแหน่งที่จัดเก็บ

ผู้ใช้สามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดผ่านอินเทอร์เฟซเดียว ไม่จําเป็นต้องย้ายบล็อกข้อมูลขนาดใหญ่ทางกายภาพ แทนที่จะใช้ตัวชี้ไปยังข้อมูลจริง ทําให้ง่ายต่อการจัดเก็บข้อมูลและเข้าถึงได้เร็วขึ้น

วิธีดําเนินการจําลองเสมือนข้อมูล

การจําลองเสมือนข้อมูลเป็นเทคนิคที่ช่วยให้คุณเข้าถึงและจัดการข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยไม่ต้องย้ายหรือคัดลอกข้อมูลไปยังที่เก็บส่วนกลาง มันให้มุมมองแบบรวมของข้อมูลของคุณทําให้ง่ายต่อการทํางานกับแหล่งข้อมูลแบบกระจายและต่างกัน นี่คือขั้นตอนในการดําเนินการและใช้การจําลองเสมือนข้อมูล:

1. กําหนดวัตถุประสงค์ของคุณ:

เริ่มต้นด้วยการกําหนดวัตถุประสงค์ของคุณอย่างชัดเจนและทําความเข้าใจว่าเหตุใดคุณจึงต้องมีการจําลองเสมือนของข้อมูล คุณกําลังพยายามแก้ปัญหาอะไร คุณต้องการจําลองเสมือนแหล่งข้อมูลใด การรู้เป้าหมายของคุณจะช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือและแนวทางที่เหมาะสมได้

2. เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม:

เลือกเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มการจําลองเสมือนข้อมูลที่เหมาะกับความต้องการของคุณ มีตัวเลือกเชิงพาณิชย์และโอเพ่นซอร์สที่หลากหลาย เช่น Denodo, Informatica, TIBCO Data Virtualization และ Apache Drill ประเมินเครื่องมือเหล่านี้ตามปัจจัยต่างๆ เช่น ความเข้ากันได้ของแหล่งข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และใช้งานง่าย

3. การค้นพบแหล่งข้อมูล:

ระบุและจัดทําแคตตาล็อกแหล่งข้อมูลทั้งหมดของคุณ ซึ่งรวมถึงฐานข้อมูล คลังข้อมูล ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ บริการเว็บ API และไฟล์แฟลต ทําความเข้าใจโครงสร้างและสคีมาของแต่ละแหล่งเพื่อกําหนดวิธีการรวมเข้าด้วยกัน

4. การสร้างแบบจําลองข้อมูลและการทําแผนที่:

สร้างแบบจําลองข้อมูลเชิงตรรกะที่แสดงถึงมุมมองแบบรวมของข้อมูลของคุณ โมเดลนี้ควรกําหนดวิธีการแมปข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ กับสคีมาทั่วไป พิจารณาชนิดข้อมูล ความสัมพันธ์ และตรรกะการแปลงในระหว่างกระบวนการนี้

5. การเข้าถึงและการรวมข้อมูล:

ใช้ซอฟต์แวร์การจําลองเสมือนข้อมูลเพื่อเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ ของคุณ กําหนดค่าการเชื่อมต่อ กําหนดการแปลงเฉพาะแหล่งข้อมูลหากจําเป็น และตั้งค่าสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล

6. แบบสอบถามและการแปลง:

เขียน SQL หรือภาษาคิวรีอื่นๆ ที่ระบบเวอร์ชวลไลเซชันข้อมูลของคุณรองรับเพื่อเข้าถึงและจัดการข้อมูลเสมือนจริง คุณสามารถทําการแปลงข้อมูล การกรอง การรวม และการรวมการดําเนินการในแหล่งต่างๆ ได้อย่างราบรื่น

7. การเพิ่มประสิทธิภาพ:

ตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น เครื่องมือการจําลองเสมือนของข้อมูลมักจะมีคุณลักษณะการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้น การแคช และกลไกการจัดทําดัชนีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ปรับแต่งการสืบค้นและกลยุทธ์การแคชของคุณตามต้องการ

8. ความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึง:

ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลเสมือนจริงของคุณ กําหนดนโยบายการควบคุมการเข้าถึงเพื่อให้แน่ใจว่าเฉพาะผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลเฉพาะและดําเนินการบางอย่างได้

9. การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง:

ทดสอบโซลูชันการจําลองเสมือนของคุณอย่างละเอียดเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามวัตถุประสงค์ของคุณและให้ข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ ตรวจสอบผลลัพธ์คิวรีกับแหล่งข้อมูลต้นฉบับเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง

10. เอกสารและการกํากับดูแล:

จัดทําเอกสารสถาปัตยกรรมการจําลองเสมือนข้อมูล แบบจําลองข้อมูล และนโยบายการเข้าถึงของคุณ กําหนดแนวทางปฏิบัติด้านการกํากับดูแลเพื่อรักษาคุณภาพ ความปลอดภัย และการปฏิบัติตามข้อกําหนดของข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป

11. การปรับขนาดและการบํารุงรักษา:

เมื่อภูมิทัศน์ข้อมูลของคุณพัฒนาขึ้น ให้เตรียมพร้อมที่จะปรับขนาดโซลูชันการจําลองเสมือนข้อมูลของคุณ อัปเดตแบบจําลองข้อมูลของคุณเป็นประจําและปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงในแหล่งข้อมูล ตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบและทําการปรับเปลี่ยนที่จําเป็น

12. การฝึกอบรมและการยอมรับของผู้ใช้:

ฝึกอบรมผู้ใช้และนักวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเกี่ยวกับวิธีใช้แพลตฟอร์มการจําลองเสมือนข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ จัดเตรียมเอกสารและการสนับสนุนเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาสามารถใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลเสมือนจริง

13. ข้อเสนอแนะและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง:

รวบรวมความคิดเห็นจากผู้ใช้และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเพื่อระบุจุดที่ต้องปรับปรุง ปรับแต่งโซลูชันการจําลองเสมือนข้อมูลของคุณอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไป

ข้อดีและข้อเสียของการจําลองเสมือนข้อมูล

การจําลองเสมือนของข้อมูลช่วยให้การดําเนินงานข่าวกรองธุรกิจเร็วขึ้น ยืดหยุ่นมากขึ้น และดีขึ้น การใช้งานมาพร้อมกับประโยชน์บางประการรวมถึงข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น ต่อไปนี้เป็นข้อดีบางประการของการใช้การจําลองเสมือนข้อมูล:

• เข้าถึงแบบเรียลไทม์

สิ่งนี้ทําให้สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลต้นฉบับแบบเรียลไทม์ผ่านเลเยอร์เสมือนหรือโลจิคัลโดยไม่ต้องย้ายข้อมูลไปยังตําแหน่งใหม่

• คุ้มค่า

การใช้การจําลองเสมือนของข้อมูลต้องการทรัพยากรและค่าใช้จ่ายน้อยกว่าการสร้างร้านค้ารวมแยกต่างหาก

• ปรับปรุงการกํากับดูแลข้อมูลและความปลอดภัย

แพลตฟอร์มการจําลองเสมือนข้อมูลช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถกําหนดการกํากับดูแลข้อมูลแบบรวมศูนย์และความปลอดภัยได้ด้วยแฟบริกชั้นข้อมูลเสมือนเดียว ไม่จําเป็นต้องย้ายวัสดุ และอาจควบคุมระดับการเข้าถึงได้

• ลดความซับซ้อน

ข้อมูลทั้งหมดสําหรับองค์กรสามารถเข้าถึงได้ผ่านเลเยอร์เสมือนเดียวทําให้เหมาะสําหรับผู้ใช้และแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

เลเยอร์การจําลองเสมือนของข้อมูลสามารถเป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ แต่มีข้อเสียหลายประการ มาคุยกัน:

• เวลาที่ใช้ในการค้นหาผลการทดสอบ

ฐานข้อมูลเสมือนสามารถประหยัดเวลาได้มากในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการทดสอบ แต่ต้องใช้เวลามากในกระบวนการ วิศวกร QA มักจะยุ่งอยู่กับการรวบรวมข้อมูลองค์กรทดสอบ ฐานข้อมูลที่มีบันทึกนับล้านหรือพันล้านรายการจะสั้นลงในครั้งนี้เท่านั้น

• ต้นทุนการรับส่งข้อมูลเครือข่ายสูง

ไฟล์การผลิตที่สมบูรณ์จะถูกเก็บไว้บนเซิร์ฟเวอร์ข้อมูล อย่างไรก็ตามพวกเขาถูกบีบอัดเพื่อประหยัดพื้นที่ จํานวนและความเข้มข้นของกระบวนการเหล่านี้จะสร้างการรับส่งข้อมูลเครือข่ายจํานวนมากโดยมีค่าใช้จ่ายที่เป็นไปได้ทั้งหมด

• จุดล้มเหลวจุดเดียว

จุดล้มเหลวจุดเดียวมักเกิดขึ้นจากจุดเชื่อมต่อเดียวของเซิร์ฟเวอร์เวอร์ชวลไลเซชันไปยังแหล่งข้อมูลทั้งหมด ระบบปฏิบัติการทั้งหมดเสี่ยงต่อการสูญเสียฟีดข้อมูลหากเซิร์ฟเวอร์หยุดทํางาน

• ไม่มีการสนับสนุนข้อมูลแบทช์

วิธีการรวมไม่รองรับการขนส่งข้อมูลเป็นชุดหรือเป็นกลุ่ม ซึ่งอาจจําเป็นสําหรับสถานการณ์ต่างๆ

กรณีการใช้งานการจําลองเสมือนข้อมูล

เกี่ยวข้องกับการเพิ่มชั้นข้อมูลเชิงตรรกะระหว่างแหล่งข้อมูลต่างๆ กับผู้ที่ใช้งาน มีการใช้งานมากกว่าหนึ่งครั้งในโลกธุรกิจ ลองสํารวจกรณีการใช้งานบางส่วน:

1. การรวมข้อมูล

แอปพลิเคชันการจําลองเสมือนที่พบบ่อยที่สุดคือเครื่องมือและสถาปัตยกรรมการรวมข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่ ข้อมูลบนคลาวด์ และโซเชียลมีเดียเป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของข้อมูลหลายประเภทของธุรกิจ

การจําลองเสมือนของข้อมูลทําให้ผู้ใช้ไม่จําเป็นต้องเข้าใจข้อมูลเฉพาะของตําแหน่งหรือรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลแต่ละประเภทเพื่อเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการ

2. การสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว

คอมโพเนนต์การจําลองเสมือนข้อมูลของ Logical Data Warehouse ช่วยให้สามารถตั้งค่า ทําซ้ํา และทําให้เป็นรูปธรรมได้อย่างรวดเร็วเพื่อเปลี่ยนข้อมูลไปยังการผลิตตามต้องการ กลไกในตัวจะวิเคราะห์วิธีการใช้ข้อมูลต้นแบบและให้คําแนะนําการจัดเก็บสําหรับการผลิต เช่น การจัดทําดัชนีฐานข้อมูลอัตโนมัติ

บริษัท ต่างๆต้องใช้สินทรัพย์ข้อมูลของตนให้ดีขึ้นเพื่อตัดสินใจอย่างชาญฉลาดสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าและเอาชนะการแข่งขัน

3. ใช้ในการดําเนินการพัฒนา

ทีมส่วนใหญ่ทําให้ทุกอย่างเป็นไปโดยอัตโนมัติ ยกเว้นข้อมูลในกระบวนการพัฒนาแอปพลิเคชัน เพื่อเปลี่ยนวิธีที่ลูกค้าโต้ตอบกับแอป การแสดงภาพข้อมูลช่วยให้ทีมเหล่านี้เชื่อมต่อ เข้าถึง และใช้ข้อมูลที่ดีพอสําหรับการผลิตได้อย่างง่ายดาย

ช่วยให้ทีมพัฒนาขจัดข้อจํากัดในการปรับใช้ข้อมูลและการจัดการข้อมูล และลดทรัพยากรที่จําเป็นในการคํานวณและทําสําเนาข้อมูลสําหรับนักพัฒนาและผู้ทดสอบ

4. การวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่

การจําลองเสมือนของข้อมูลเหมาะอย่างยิ่งสําหรับความต้องการข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ ซึ่งอาศัยแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันต่างๆ

การใช้อีเมล โซเชียลมีเดีย และโทรศัพท์มือถือเป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของการรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ที่เกินขอบเขตของฐานข้อมูลแบบเดิม เช่น Oracle นั่นเป็นเหตุผลที่มันใช้งานได้กับวิธีการที่หลากหลายเช่นนี้

เรียนรู้เกี่ยวกับ: การจัดการข้อมูลกับการกํากับดูแลข้อมูล

การจําลองเสมือนของข้อมูลทํางานอย่างไรในอุตสาหกรรมต่างๆ

การจําลองเสมือนของข้อมูลเป็นเทคโนโลยีที่ให้มุมมองแบบรวมของข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยไม่ต้องเคลื่อนย้ายหรือทําซ้ําทางกายภาพ มันทํางานคล้ายกันในอุตสาหกรรมต่างๆ แต่การใช้งานจะแตกต่างกันไปตามความต้องการเฉพาะของอุตสาหกรรม:

• การเงิน: ในด้านการเงินเทคโนโลยีการจําลองเสมือนข้อมูลช่วยให้สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่หลากหลายแบบเรียลไทม์เช่นฟีดตลาดบันทึกลูกค้าและประวัติการทําธุรกรรม ช่วยในการจัดการความเสี่ยง การตรวจจับการฉ้อโกง และการปฏิบัติตามข้อกําหนดโดยให้มุมมองแบบองค์รวมของข้อมูลทางการเงิน
• ดูแล สุขภาพ: ในการดูแลสุขภาพการจําลองเสมือนของข้อมูลจะรวมบันทึกผู้ป่วยผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการและข้อมูลการดูแลสุขภาพอื่น ๆ จากหลายระบบ สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยช่วยให้สามารถตัดสินใจทางคลินิกได้ดีขึ้นและลดความยุ่งยากในการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านการดูแลสุขภาพเช่น HIPAA
• ขายปลีก: ในการค้าปลีกการจําลองเสมือนของข้อมูลจะรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆเช่นการขายสินค้าคงคลังและข้อมูลลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลังกลยุทธ์การกําหนดราคาและประสบการณ์ของลูกค้าในร้านค้าออนไลน์และร้านค้าจริง
• การผลิต: ในการผลิตการจําลองเสมือนของข้อมูลจะเชื่อมต่อข้อมูลจากเครื่องจักรเซ็นเซอร์และระบบซัพพลายเชนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตตรวจสอบความสมบูรณ์ของอุปกรณ์และรับประกันการดําเนินงานของห่วงโซ่อุปทานในเวลาที่เหมาะสม
• โทร คมนาคม: ในการสื่อสารโทรคมนาคมการจําลองเสมือนของข้อมูลจะรวมข้อมูลจากอุปกรณ์เครือข่ายฐานข้อมูลลูกค้าและระบบการเรียกเก็บเงินเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่ายการบริการลูกค้าและความแม่นยําในการเรียกเก็บเงิน
• รัฐบาล: ในภาครัฐ Iit อํานวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างหน่วยงานของรัฐเพื่อปรับปรุงบริการข้อมูลสาธารณะปรับปรุงการบริหารและสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• พลังงาน: ในภาคพลังงานสิ่งนี้รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆเช่นเซ็นเซอร์มิเตอร์และข้อมูลสภาพอากาศเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายพลังงานตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานและสนับสนุนความพยายามในการอนุรักษ์พลังงาน
• การประกันภัย: ในการประกันภัยจะรวมข้อมูลจากผู้ถือกรมธรรม์การเรียกร้องและระบบการประเมินความเสี่ยงเพื่อประเมินความเสี่ยงอย่างแม่นยําดําเนินการเรียกร้องอย่างมีประสิทธิภาพและนําเสนอผลิตภัณฑ์ประกันภัยส่วนบุคคล
• อีคอมเมิร์ซ: ในอีคอมเมิร์ซจะช่วยรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มออนไลน์ต่างๆทําให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าปรับปรุงคําแนะนําผลิตภัณฑ์และปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งโดยรวม
• การศึกษา: ในการศึกษาจะเชื่อมโยงข้อมูลจากบันทึกของนักเรียนระบบการจัดการการเรียนรู้และเครื่องมือประเมินเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ทางการศึกษาปรับแต่งการเรียนรู้และประเมินประสิทธิภาพของสถาบัน

บทสรุป

การจําลองเสมือนข้อมูลนั้นยอดเยี่ยมสําหรับการทํางานกับข้อมูลที่อยู่บนแพลตฟอร์มแยกต่างหาก ทําให้แผนธุรกิจที่ดีเมื่อคุณต้องการแสดงข้อมูลผู้ใช้ที่เป็นมิตรกับธุรกิจและออกแบบมาอย่างดี

ช่วยให้คุณได้รับข้อมูลล่าสุดและรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว ฝ่ายไอทีสามารถปรับใช้และทําซ้ําชุดข้อมูลใหม่ได้อย่างรวดเร็วเมื่อความต้องการของลูกค้าเปลี่ยนไป

ที่ QuestionPro เรามีเครื่องมือสําหรับการรวบรวมข้อมูลแก่นักวิจัย เช่น ซอฟต์แวร์สํารวจของเรา และคลังข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนําไปใช้กับโครงการวิจัยเพิ่มเติมใดๆ คุณควรไปที่ Insight Hub เพื่อดูการสาธิตหรือรับข้อมูลเพิ่มเติม

เรียนรู้เพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรี