Sammanfatta detta blogginlägg med:
Ta en sekund och fundera över vilka typer av dataformat du använder idag. Inkluderar det några eller alla av dessa? - .xls (Excel), .pptx (PowerPoint), CRM, .jpeg (bilder), pdf, databaser, visualiseringsverktyg etc.
Om ditt svar är ja, kan du fundera över hur företag transformerar sig för att anpassa sina verksamheter till växande efterfrågan, konkurrenskraft och förändrade krav genom att integrera med olika datakällor. Ett av de viktigaste kraven för sådan process- och affärsintegration är att sådan integration inte ska påverka varken deras verksamhet eller kundens uppfattning.
Big Data Virtualization är det moderna svaret för att befria dina företagsarkitekturer från bördan av datareplikering, vilket påskyndar uppgifterna kring datarening, integration, federation, transformation och presentation.
Enligt Gartner kommer 60 % av alla organisationer att implementera datavirtualisering som en viktig leveransmetoden i sin dataintegrationsarkitektur fram till 2022.
Datavirtualisering (DV) är en dataåtkomstplattform som aggregerar olika datakällor för att skapa en enda version av datamängden för konsumtion. Den ger en enhetlig, abstrakt, organiserad och inkapslad vy av data som kommer från liknande eller heterogena (olika typer) datakällor medan data finns kvar i källsystemen.
Datavirtualiseringslösningar hanterar utmaningen med dataförflyttning genom att säkerställa att data förblir vid källan – men också är tillgänglig för konsumtion i realtid för konsumerande applikationer.
Dess metod för datasamarbete gör det möjligt för en applikation att hämta data som en enda vykomponent utan att användaren behöver dess tekniska detaljer, såsom fysisk plats, källformateringsinformation, säkerhetsparametrar, konfigurationsinställningar etc. Denna plattform ersätter extrahering-transform-loads (ETL:er) och datalager inom områden som - business intelligence och analys, applikationsutveckling och big data-konsumtion.
Organisationer har traditionellt sett förväntat sig konventionella dataintegrationslösningar för att uppfylla sina affärsmål. Med den plötsliga ökningen av komplexiteten i IT-infrastrukturer har ett växande behov av realtidsåtkomst till data för effektivt beslutsfattande och analys tvingat företag att leta efter lösningar som datavirtualisering för att tillgodose sina affärskrav.
Användningsfall för datavirtualisering gör det möjligt för organisationer att komma åt data från olika källor som DW, datasjöar och NoSQL-databaser utan någon fysisk dataförflyttning, genom ett virtuellt lager som döljer komplexiteten i källdata från slutanvändaren.
Eftersom datavirtualisering inte kräver omfattande infrastruktur är implementeringskostnaderna jämförelsevis låga. Enligt Forrester håller datavirtualisering på att bli en avgörande tillgång för företag som vill övervinna utmaningar med big data idag. Dessutom förutspådde Gartner i en rapport att organisationer som anammar datavirtualisering skulle spendera 40 % mindre på att integrera data från flera olika källor jämfört med de som använder traditionella dataunifieringstekniker. Dessa siffror bevisar att många stora organisationer överväger datavirtualisering för att effektivisera sin dataintegrationsprocess.
Få insikter i realtid från dina data och påbörja din digitala transformation idag
Gör sökningar över flera datakällor snabba och enkla utan att flytta dina data. Med realtidsåtkomst till holistisk information kan företag inom många branscher effektivt genomföra komplexa processer
1. Enhetlig datainsamling
När man hanterar stordata finns det svårigheten med ett enhetligt, standardiserat sätt att samla in och hantera den. Denna data kan komma från ett betydande antal källor (både webbaserade och från olika applikationer). Med det sagt förstår du som affärsperson behovet av integration och överlappning mellan all denna data. Det virtualisering av datalagring gör är att det tillhandahåller en programvarubaserad virtuell miljö som kan spänna över molninfrastruktur, samtidigt som den fungerar som en enda enhet eller ett lagringsmedium. Förutom att ge mer stabilitet och säkerhet kan detta ge ett slags gränssnitt som kan minska inkommande och utgående data.
2. Ökad driftseffektivitet
Med datavirtualisering är ett samarbete av data i realtid möjligt. Saker som rapporter, förslag, komplexa projekt och mycket mer kan speglas över alla enheter, och alla ändringar som görs av vem som helst visas för alla på några sekunder. Detta eliminerar behovet av att hantera lokala kopior av saker och sedan ladda upp dem, vilket eliminerar versionskonflikter.
Tillsammans med denna typ av samarbetskraft tillåter big data-virtualisering alla enheter, alla applikationer och alla användare att använda samma uppsättning protokoll med faktisk parallellitet. Det innebär att det annars inte kan uppstå någon åtkomstkö eftersom överbelastade traditionella servrar försöker hantera alldeles för stora arbetsbelastningar. Resultatet är en enorm ökning av den operativa effektiviteten.
3. Hastighet
Eftersom DV importerar metadata från tabeller och skapar virtuella tabeller som speglar källobjekten, kan komplex ETL för att uppnå realtidsrapportering undvikas. Att lägga till nya tabeller eller fält i ETL kan ta några veckor till månader eftersom stjärnscheman måste byggas och designas, men med datacenter- eller lagringsvirtualisering på plats kan dataformen bevaras så att den är densamma som källdatan, vilket gör att det blir mycket enklare och snabbare att lägga till nya fält eller tabeller.
4. Bättre affärsresultat
Datavirtualisering gör det möjligt för användare att experimentera med nya idéer för att få och använda data. Detta leder till affärstillväxt. Det finns också mindre risk för allvarliga driftstopp, användare kan upptäcka, undersöka och åtgärda eventuella dataproblem som kan uppstå snabbt och enkelt. Anpassade virtuella vyer gör det möjligt för affärsanvändare att begära nya data och snabbt använda dem.
Börja din digitala transformationsresa
Använd datavirtualisering för att göra frågor över flera datakällor snabbt och enkelt utan att flytta dina data
Pfizer
Pfizer är världens största läkemedelstillverkare. Med en komplex projektportfölj som ständigt förändras krävdes ett enkelt sätt att få integrerad information som stödjer portföljbeslut, analyser och resursallokeringsbeslut. Med hjälp av datavirtualisering minskade Pfizer tiden som behövdes för att hämta ny information från månader till dagar, vilket bidrog till att förbättra datakvaliteten och minskade missade FoU-projektdatum med 60 procent.
Qualcomm
Qualcomm är världsledande inom nästa generations mobilteknologier. Företaget var tvunget att öka effektiviteten för att hålla jämna steg med de volatila marknaderna och behövde hantera flera terabyte data bättre. Qualcomm implementerade digital överföring (DV) och förbättrade effektiviteten i datahanteringen , vilket resulterade i en minskning av utvecklingskostnaderna för initiala projekt på mer än 2 miljoner USD.
Comcast
Miljontals Comcast- konsumenter hanterar sina tjänster online. Comcast ville förbättra noggrannheten och prestandan för kontoägarbyten. Med hjälp av verktyg för datavirtualisering på plats accelererade Comcast kundförfrågningar om ägarbyten från 10 sekunder till 1,2 sekunder, minskade kundtjänstkostnaderna med 2 000 USD per dag och förbättrade kundnöjdheten.
Global 50 energiföretag
En av världens största olje- och gasproducenter behövde ett sätt att ge tillgång till information som lagrats och hanterats i flera system och på flera platser för analys, rapportering och beslutsfattande. Med datavirtualiseringslösningar minskade företaget de totala utvecklingskostnaderna med 40 procent, minskade riskerna, ökade intäkterna och förbättrade effektiviteten och resursallokeringen för ökad konkurrenskraft.
Fortune 50-datortillverkare
Outsourcad tillverkning krävde global insyn i order och lager över sex regionala inköpssystem. Företaget valde en datavirtualiseringsmetod för att integrera global inköpsdata för analys och rapportering. Denna lösning var i produktion snabbare än ett datalageralternativ och minskade infrastruktur- och utvecklingskostnaderna med mer än 1 miljon USD årligen. Snabbare lageromsättning och förbättrad kundnöjdhet ger också en kontinuerlig avkastning på investeringen på miljontals dollar per år.
Dagens utmaningar i samband med att hantera och effektivt använda massiva datalager kommer att fortsätta växa. Datavirtualisering är den enda metoden som bevisligen hjälper företag att uppnå bättre affärsresultat, snabbare. Världens ledande företag utnyttjar kraften i sina data för att uppnå betydligt bättre affärspåverkan.
Du kan starta ditt datavirtualiseringsinitiativ med specifika projekt som tillgodoser omedelbara informationsbehov med Polestar Analytics nu.
Följ oss på LinkedIn och Twitter.