Ảo hóa dữ liệu là gì và tại sao chúng ta cần nó
Ảo hóa dữ liệu là một công nghệ cho phép các tổ chức quản lý, tích hợp và phân tích dữ liệu của họ bằng cách cung cấp chế độ xem logic của dữ liệu có thể được truy cập từ nhiều nguồn như thể đó là một cơ sở dữ liệu thống nhất, duy nhất.
Trong môi trường kinh doanh kỹ thuật số ngày nay, dữ liệu doanh nghiệp được tạo và thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống và quy trình nội bộ, đối tác và khách hàng bên ngoài cũng như nguồn dữ liệu của bên thứ ba. Dữ liệu này có thể được cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu truyền thống hoặc không có cấu trúc, chẳng hạn như tài liệu, hình ảnh và tệp video.
Dữ liệu này thường được lưu trữ ở nhiều vị trí khác nhau, bao gồm máy chủ tại chỗ và hệ thống lưu trữ, cũng như trên đám mây. Do đó, các tổ chức có thể gặp khó khăn trong việc có được cái nhìn toàn diện về dữ liệu của mình cũng như quản lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Ảo hóa dữ liệu có thể là một công cụ hữu ích để giải quyết thách thức này.
Ảo hóa dữ liệu là gì?
Ảo hóa dữ liệu là một khái niệm trong đó dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau được tích hợp và cung cấp để truy cập như thể đó là một kho lưu trữ dữ liệu thống nhất, duy nhất. Nó cho phép tạo ra một lớp dữ liệu ảo (VDL) mà các ứng dụng và người dùng có thể truy cập và truy vấn mà không cần sao chép hoặc di chuyển dữ liệu từ nguồn gốc của nó.
Lớp ảo này chịu trách nhiệm trừu tượng hóa dữ liệu từ các nguồn dữ liệu vật lý bên dưới, làm cho dữ liệu có vẻ như đến từ một nguồn dữ liệu duy nhất.
Ảo hóa dữ liệu thường được sử dụng cùng với các công nghệ tích hợp và quản lý dữ liệu khác, chẳng hạn như hồ dữ liệu, kho dữ liệu và các công cụ tích hợp dữ liệu. Nó có thể đặc biệt hữu ích cho các tổ chức có môi trường dữ liệu lớn và đa dạng, với dữ liệu được lưu trữ ở nhiều định dạng và vị trí khác nhau.
Ảo hóa dữ liệu có một số lợi ích khiến nó trở nên hữu ích cho nhiều ngành công nghiệp:
- Tăng tính linh hoạt: Ảo hóa dữ liệu cho phép các tổ chức truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn một cách nhanh chóng và dễ dàng mà không yêu cầu các quy trình tích hợp dữ liệu phức tạp và tốn thời gian. Điều này có thể giúp các tổ chức đưa ra quyết định nhanh hơn và sáng suốt hơn dựa trên chế độ xem đầy đủ hơn về dữ liệu của họ.
- Giảm độ phức tạp: Đơn giản hóa quy trình truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, điều này có thể giúp giảm độ phức tạp và nâng cao hiệu quả.
- Bảo mật nâng cao: Nó cũng giúp cải thiện bảo mật dữ liệu bằng cách cho phép các tổ chức truy cập dữ liệu mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu. Điều này có thể giúp giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép vào dữ liệu nhạy cảm.
- Tăng khả năng mở rộng Cho phép các tổ chức mở rộng quy mô tích hợp dữ liệu của họ một cách dễ dàng và nỗ lực phân tích khi nhu cầu của họ thay đổi mà không cần thêm phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng.
- Giảm trùng lặp dữ liệu: Ảo hóa dữ liệu có thể giúp giảm nhu cầu sao chép dữ liệu về mặt vật lý, điều này có thể tiết kiệm tài nguyên lưu trữ và máy tính. Nó cũng có thể giúp giảm nguy cơ lỗi và sự không nhất quán có thể phát sinh từ việc sao chép dữ liệu.
Ngoài ra, khái niệm ảo hóa dữ liệu cũng có thể được sử dụng để cho phép phân tích theo thời gian thực, ra quyết định dựa trên dữ liệu và quản lý dữ liệu linh hoạt. Điều này có thể đặc biệt hữu ích trong các ngành mà dữ liệu luôn thay đổi, chẳng hạn như tài chính hoặc thương mại điện tử.
Ảo hóa dữ liệu cũng có thể hỗ trợ các nỗ lực tuân thủ và quản trị dữ liệu bằng cách cho phép các tổ chức theo dõi và kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu dễ dàng hơn, cũng như đảm bảo rằng dữ liệu đang được sử dụng theo cách tuân thủ. Ví dụ: nó có thể cho phép các tổ chức thực thi các biện pháp kiểm soát truy cập dữ liệu và áp dụng che giấu hoặc biên tập dữ liệu đối với dữ liệu nhạy cảm.
Quá trình ảo hóa dữ liệu được thực hiện như thế nào
Ảo hóa dữ liệu thường được thực hiện bằng phần mềm hoặc công cụ chuyên dụng hoặc bằng cách xây dựng các giải pháp tùy chỉnh. Có một số cách tiếp cận để thực hiện ảo hóa dữ liệu, bao gồm:
Sử dụng máy chủ ảo hóa dữ liệu:
Một cách tiếp cận phổ biến để triển khai ảo hóa dữ liệu là sử dụng máy chủ ảo hóa dữ liệu. Máy chủ ảo hóa dữ liệu có thể được truy cập thông qua giao diện dựa trên web hoặc thông qua API.
Chúng có thể được sử dụng cùng với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu, tệp phẳng và kho lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây. Điều này có thể hữu ích trong các trường hợp dữ liệu cần được chia sẻ giữa các bộ phận hoặc tổ chức hoặc khi dữ liệu từ nhiều nguồn cần được tích hợp để phân tích hoặc báo cáo.
Xây dựng giải pháp ảo hóa dữ liệu tùy chỉnh:
Trong một số trường hợp, các tổ chức có thể chọn xây dựng giải pháp ảo hóa dữ liệu của riêng mình bằng phần mềm hoặc công cụ tùy chỉnh. Điều này có thể liên quan đến việc tạo lớp tích hợp dữ liệu tùy chỉnh nằm giữa nguồn dữ liệu và người dùng hoặc ứng dụng cần truy cập dữ liệu.
Sử dụng các dịch vụ ảo hóa dữ liệu trên nền tảng đám mây:
Các dịch vụ ảo hóa dữ liệu dựa trên đám mây, chẳng hạn như các dịch vụ do Amazon Web Services (AWS) hoặc Microsoft Azure cung cấp, cho phép các tổ chức truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn mà không cần xây dựng hoặc duy trì cơ sở hạ tầng ảo hóa dữ liệu của riêng họ.
Các bước trong ảo hóa dữ liệu
Quá trình ảo hóa dữ liệu thường bao gồm các bước sau:
#1. Xác định nguồn dữ liệu
Bước đầu tiên trong việc triển khai ảo hóa dữ liệu là xác định các nguồn dữ liệu cần được truy cập và tích hợp. Các nguồn dữ liệu này có thể là cơ sở dữ liệu, tệp, ứng dụng hoặc các nguồn dữ liệu khác.
#2. Kết nối với các nguồn dữ liệu
Bước tiếp theo là kết nối với các nguồn dữ liệu và trích xuất dữ liệu cần được ảo hóa. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng trình kết nối hoặc trình điều khiển để truy cập dữ liệu và có thể yêu cầu định cấu hình quyền truy cập và xác thực.
#3. Chuyển đổi và làm sạch dữ liệu
Khi dữ liệu đã được trích xuất, nó có thể cần được chuyển đổi và làm sạch để đảm bảo rằng nó ở định dạng có thể sử dụng được. Điều này có thể liên quan đến việc áp dụng các phép biến đổi hoặc quy tắc chất lượng dữ liệu cho dữ liệu hoặc xóa các bản ghi trùng lặp hoặc không hợp lệ.
#4. Tạo lớp dữ liệu ảo
Lớp dữ liệu ảo là thành phần trung tâm của giải pháp ảo hóa dữ liệu. Nó liên quan đến việc tạo một chế độ xem ảo của dữ liệu có thể được truy cập và truy vấn mà không thực sự di chuyển hoặc sao chép dữ liệu từ vị trí ban đầu. Điều này có thể liên quan đến việc tạo các mô hình dữ liệu logic hoặc dạng xem ánh xạ tới các nguồn dữ liệu cơ bản.
#5. Truy cập và truy vấn dữ liệu ảo
Khi lớp dữ liệu ảo đã được tạo, người dùng và ứng dụng có thể truy cập và truy vấn dữ liệu bằng SQL tiêu chuẩn hoặc các ngôn ngữ truy vấn khác. Lớp dữ liệu ảo dịch các truy vấn sang định dạng thích hợp cho các nguồn dữ liệu cơ bản và trả về kết quả cho người dùng hoặc ứng dụng.
#6. Theo dõi và duy trì lớp dữ liệu ảo
Các giải pháp ảo hóa dữ liệu thường bao gồm các công cụ và quy trình để theo dõi và duy trì lớp dữ liệu ảo. Điều này có thể liên quan đến việc theo dõi các thay đổi đối với các nguồn dữ liệu cơ bản và cập nhật lớp dữ liệu ảo để phản ánh những thay đổi này. Nó cũng có thể liên quan đến việc tối ưu hóa hiệu suất của lớp dữ liệu ảo và đảm bảo rằng nó phù hợp với nhu cầu và yêu cầu kinh doanh đang thay đổi.
Ảo hóa dữ liệu so với trực quan hóa dữ liệu
Ảo hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu là hai khái niệm khác nhau thường được sử dụng kết hợp với nhau, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau. Dưới đây là một số điểm khác biệt chính giữa ảo hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu:
Ảo hóa dữ liệu Trực quan hóa dữ liệuCho phép truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồnTrình bày dữ liệu ở định dạng đồ họa hoặc hình ảnh để giúp mọi người hiểu và giải thích dữ liệuNó liên quan đến việc tạo ra một dạng xem dữ liệu ảo có thể được truy cập và truy vấn mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu Liên quan đến việc chọn và chuyển đổi dữ liệu để tạo biểu đồ, đồ thị hoặc hình ảnh trực quan khác Cung cấp lớp dữ liệu ảo hoặc giao diện mà người dùng hoặc ứng dụng có thể truy cập Tạo kết quả đầu ra đồ họa hoặc hình ảnh mà mọi người có thể xem Thường được sử dụng trong các tình huống mà dữ liệu được lưu trữ ở nhiều vị trí, định dạng hoặc hệ thống hoặc ở đâu việc hợp nhất dữ liệu về mặt vật lý là không thực tế. Thường được sử dụng để truyền đạt các ý tưởng phức tạp, nêu bật những hiểu biết chính hoặc hỗ trợ ra quyết định. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng phần mềm hoặc công cụ chuyên dụng, xây dựng giải pháp tùy chỉnh hoặc sử dụng các dịch vụ dựa trên đám mây. Điều này có thể liên quan đến việc sử dụng các công cụ như biểu đồ, đồ thị , bản đồ hoặc đồ họa thông tin, cũng như các kỹ thuật su ch như thao tác, tổng hợp và chuyển đổi dữ liệuNó có thể giúp giảm độ trễ và trùng lặp dữ liệu, đồng thời cải thiện khả năng tích hợp và tương tác dữ liệu. Nó có thể giúp tiết lộ các mẫu, xu hướng và mối quan hệ có thể không rõ ràng ngay lập tức trong dữ liệu thô. Nó có thể được sử dụng để hỗ trợ quản trị và quản lý dữ liệu nỗ lực tuân thủ
Nó có thể được sử dụng để trình bày dữ liệu theo cách hấp dẫn và tương tác Có thể giúp kích hoạt quản lý dữ liệu linh hoạt
Có thể giúp truyền đạt thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu tới nhiều đối tượng hơn
Trong thực tế, ảo hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu thường được sử dụng cùng nhau. Ảo hóa dữ liệu có thể cung cấp dữ liệu cần thiết để trực quan hóa và trực quan hóa có thể cung cấp một cách trực quan và tương tác hơn để khám phá và hiểu dữ liệu.
Ví dụ: một doanh nghiệp có thể sử dụng ảo hóa dữ liệu để truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, sau đó sử dụng trực quan hóa dữ liệu để tạo biểu đồ, đồ thị hoặc bảng điều khiển giúp tiết lộ thông tin chi tiết và xu hướng trong dữ liệu.
Các trường hợp sử dụng ảo hóa dữ liệu
Dưới đây là một vài trường hợp sử dụng ảo hóa dữ liệu.
Chuẩn bị dữ liệu: Ảo hóa dữ liệu có thể được sử dụng để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích hoặc các mục đích khác bằng cách cung cấp chế độ xem ảo của dữ liệu có thể được truy cập và chuyển đổi khi cần. Ví dụ: một nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng ảo hóa dữ liệu để truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, sau đó áp dụng các phép biến đổi hoặc quy tắc chất lượng dữ liệu cho dữ liệu để chuẩn bị phân tích.
Chia sẻ dữ liệu trên đám mây: Nó cũng được sử dụng để chia sẻ dữ liệu được lưu trữ trên đám mây giữa các nhóm hoặc phòng ban khác nhau trong một tổ chức. Điều này có thể giúp đảm bảo rằng mọi người đều có quyền truy cập vào dữ liệu họ cần đồng thời giảm nhu cầu sao chép dữ liệu.
Hỗ trợ trung tâm dữ liệu: Ảo hóa dữ liệu có thể được sử dụng để tạo một trung tâm dữ liệu tập trung cho phép người dùng truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Ví dụ: một tổ chức có thể sử dụng ảo hóa dữ liệu để tạo trung tâm dữ liệu tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống kinh doanh khác nhau, chẳng hạn như hệ thống ERP, CRM và HR, để hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Người dùng và ứng dụng có thể truy cập trung tâm dữ liệu thông qua chế độ xem ảo hóa, điều này có thể giúp giảm sự phức tạp của việc truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Phần kết luận
Ảo hóa dữ liệu có thể cải thiện sự nhanh nhẹn, linh hoạt và chất lượng dữ liệu đồng thời giảm chi phí và cải thiện tính bảo mật. Nó có nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm tài chính, chăm sóc sức khỏe, bán lẻ, sản xuất và chính phủ.
Khi xem xét triển khai ảo hóa dữ liệu trong tổ chức của bạn, điều quan trọng là phải đánh giá cẩn thận các nguồn dữ liệu, chọn công cụ ảo hóa dữ liệu phù hợp, cũng như thiết lập và tối ưu hóa hệ thống ảo hóa dữ liệu để đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn.
Tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích trong việc học ảo hóa dữ liệu. Bạn cũng có thể muốn tìm hiểu về các công cụ giám sát ảo hóa.
