Scopri di più su Software di virtualizzazione dei dati
Che cos'è il software di virtualizzazione dei dati?
La virtualizzazione dei dati fornisce archiviazione, recupero e integrazione dei dati in modo agile. Lo realizza attraverso strati di dati, che fungono da astrazione di tali dati, consentendo di accedere e comprendere i dati in modo semplice e lineare. Con questo software in atto, le aziende possono accedere e modificare dati diversi attraverso una singola visualizzazione.
I dati sono preziosi solo se accessibili. Un problema perenne che si verifica nelle organizzazioni, specialmente quelle più grandi, è che le funzioni aziendali e i dipartimenti possono diventare isolati. In questi casi, i dati aziendali non sono facilmente accessibili tra i dipartimenti, portando spesso a diverse fonti di dati per gli stessi set di dati. Inoltre, coloro che si trovano in un dipartimento specifico (ad esempio, il marketing) potrebbero non comunicare con un altro dipartimento (ad esempio, la finanza) e, di conseguenza, mantenere gli stessi dati in sistemi diversi.
Quali sono le caratteristiche comuni del software di virtualizzazione dei dati?
Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali all'interno del software di virtualizzazione dei dati che possono aiutare gli utenti nell'amministrazione, federazione e trasformazione dei loro dati:
Amministrazione dei dati: Questo software aiuta gli utenti a comprendere e gestire i loro dati. Come tale, le funzionalità amministrative, come la gestione del database, il controllo degli accessi e la sicurezza dei dati sono indispensabili. I dati sono preziosi solo se possono essere accessibili e compresi, quindi è fondamentale che gli utenti possano utilizzare la virtualizzazione dei dati per gestire diversi tipi di database e metodi di integrazione.
Inoltre, non si tratta solo del "cosa" (ad esempio, tipi di dati e fonti), ma anche del "chi" (cioè, chi può accedere ai dati). Gli strumenti di virtualizzazione dei dati devono dare agli amministratori il controllo sui privilegi e l'accessibilità relativi ai dati. Infine, deve consentire agli utenti di garantire l'accesso ai dati e fornire supporto aggiuntivo per pratiche di sicurezza come la whitelist degli IP, la mitigazione degli attacchi e la crittografia dei dati.
Federazione dei dati: La federazione dei dati si riferisce alla capacità di mappare dati o metadati da più database autonomi in un unico database o visualizzazione dati (cioè, federata). Con la federazione dei dati, le aziende possono iniziare a gestire e organizzare l'archiviazione, le reti e i data center, oltre a integrare questi dati in vari sistemi e applicazioni.
Trasformazione dei dati: I dati non devono e non dovrebbero rimanere stagnanti, bloccati nei database e semplicemente osservati di tanto in tanto. Invece, è importante analizzarli, combinando diversi set di dati e scoprendo tendenze tra di essi. Il software di virtualizzazione dei dati può aiutare in questo attraverso la modellazione dei dati e la visualizzazione dei dati. La prima assiste nella strutturazione dei dati in modo che consenta di estrarre rapidamente e accuratamente le intuizioni e la seconda fornisce la capacità di rappresentare i dati in una varietà di formati grafici.
Quali sono i vantaggi del software di virtualizzazione dei dati?
Redditività: La virtualizzazione dei dati può aiutare a consolidare i dati e fornire una visione d'insieme dei dati di un'azienda. Di conseguenza, queste piattaforme possono aiutare a eliminare e rimuovere i record di dati duplicati e garantire che i dati siano coerenti e puliti. I dati sporchi possono essere straordinariamente costosi, sia in termini di costi coinvolti nella pulizia sia in termini di costi coinvolti nel risolvere i problemi che derivano da dati incoerenti.
Ad esempio, un'azienda senza alcuna forma di consolidamento dei dati potrebbe avere un muro metaforico tra i dipartimenti di finanza e marketing. Se il team di marketing, basandosi sui loro set di dati e fonti, crede che l'azienda stia avendo successo, potrebbe investire somme esorbitanti nelle loro campagne. Tuttavia, se avessero una visione corretta dei dati aziendali, potrebbero rendersi conto che le cose non erano così buone come pensavano. L'eccesso di spesa del team di marketing, in questo caso, avrebbe potuto essere evitato con strumenti di virtualizzazione dei dati, aiutandoli a comprendere meglio i loro dati tra team e funzioni.
Produttività: Come nel caso di altri strumenti di dati, come l'analisi self-service, l'efficienza può essere notevolmente aumentata con il software di virtualizzazione dei dati. Storicamente, l'accesso e l'analisi dei dati erano di competenza di individui e team specializzati, come l'IT. Di conseguenza, altri che avevano interesse ad analizzare o anche solo accedere a questi dati erano costretti ad aspettare in fila e riceverli dai custodi dei dati. Questa non era una soluzione rapida ed efficiente ed era anche costosa, sia in termini di necessità di lavoratori specializzati, sia per il fatto che quando i dati venivano presentati potevano essere obsoleti e superati.
Scalabilità: Come soluzione agile, la virtualizzazione dei dati può facilmente scalare con un'azienda. Inoltre, può essere distribuita su infrastrutture on-premises, cloud o ibride.
Chi utilizza il software di virtualizzazione dei dati?
Amministratori di database: Coloro che sono incaricati di archiviare e organizzare i dati utilizzeranno tipicamente o valuteranno una serie di diverse offerte e categorie di software. In primo luogo, si concentreranno tipicamente su soluzioni di archiviazione dei dati come software di database. Contemporaneamente o successivamente, dovrebbero considerare la tecnologia di virtualizzazione dei dati che può aiutarli a sviluppare una soluzione di archiviazione dei dati robusta, aiutando i loro colleghi ad accedere ai dati dell'azienda.
Analista dei dati: Gli analisti dei dati lavorano con una varietà di fonti e risorse di dati, spesso necessitando di accedere a vari sistemi per estrarre dati. Con il software di virtualizzazione dei dati, ottengono un livello di estrazione logica dei dati, che rende il loro lavoro più semplice. Ora, non devono spostare i dati e possono invece utilizzare puntatori ai blocchi di dati per condurre la loro analisi.
Ingegnere dei dati: Simile agli amministratori di database, gli ingegneri dei dati si concentrano sul consolidamento e l'integrazione dei dati. Aiutano altri membri del team, come gli analisti. Con il loro focus sui dati all'interno dei database, anziché sui dati stessi, gli ingegneri dei dati possono trarre grande beneficio dagli strumenti di virtualizzazione che possono aiutarli a ridurre i problemi con i dati aziendali.
Quali sono le alternative al software di virtualizzazione dei dati?
Le alternative al software di virtualizzazione dei dati possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente:
Software di replica dei dati: A differenza del software di virtualizzazione dei dati che funge da strato che collega fonti di dati disparate, il software di replica dei dati aiuta le aziende a memorizzare i dati in più di una posizione per migliorare sia la disponibilità che l'accessibilità. Entrambi i tipi di software possono ridurre il carico di lavoro sui database (ad esempio, i database transazionali) dove le prestazioni sono fondamentali.
Software di data fabric: Le aziende focalizzate sull'integrazione dei dati possono guardare al software di data fabric, che è una piattaforma dati unificata che consente alle organizzazioni di integrare i loro dati e processi di gestione dei dati. Questo software offre vantaggi come la capacità di esplorare ed estrarre valore da qualsiasi forma di dati indipendentemente dalla posizione collegando archivi di dati strutturati e non strutturati. Fornisce accesso centralizzato tramite una singola visualizzazione unificata dei dati di un'organizzazione che eredita restrizioni di accesso e governance.
Software correlato al software di virtualizzazione dei dati
Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di virtualizzazione dei dati includono:
Software di database: Per utilizzare gli strumenti di virtualizzazione dei dati, devono esserci dati in primo luogo, che sono frequentemente archiviati in repository, come database, inclusi sistemi di gestione di database relazionali, noSQL e non nativi. Prima di cercare di adottare uno strato sopra i propri dati è importante avere una comprensione solida e una strategia per la gestione dei dati.
Piattaforme di analisi: La virtualizzazione dei dati fornisce la capacità di analizzare i dati senza bisogno di accesso diretto ai dati sorgente originali. Come tale, i dati sono pronti per essere analizzati ed esaminati con strumenti come le piattaforme di analisi, che forniscono un set di strumenti per le aziende per assorbire, organizzare, scoprire e analizzare i dati. Questo aiuta a rivelare intuizioni azionabili che possono aiutare a migliorare il processo decisionale e informare la strategia aziendale.
Piattaforme DataOps: Sebbene la virtualizzazione dei dati possa assistere in una serie di compiti relativi ai dati, spesso non fornisce una soluzione olistica end-to-end per le operazioni sui dati. Per questo compito, le piattaforme DataOps possono aiutare a controllare l'intero flusso di lavoro e i processi correlati e garantire che vengano prese decisioni basate sui dati; i tempi di ciclo sono ridotti significativamente e gli utenti sono potenziati con un unico punto di accesso per gestire i dati. Le aziende possono sfruttare le piattaforme DataOps per derivare intuizioni on-demand per decisioni aziendali di successo.
Sfide con il software di virtualizzazione dei dati
Le soluzioni software possono presentare il loro set di sfide. Per la virtualizzazione dei dati, è fondamentale che coloro che interagiscono, condividono e analizzano i dati aziendali adottino la soluzione. Senza adozione, gli utenti aziendali rischiano di accedere a dati vecchi e obsoleti, o di non poter accedere ai dati affatto.
Adozione da parte degli utenti: Non è sempre facile trasformare un'azienda in un'azienda guidata dai dati. In particolare nelle aziende più consolidate che hanno fatto le cose allo stesso modo per anni, non è semplice imporre strumenti di analisi ai dipendenti, specialmente se ci sono modi per evitarlo. Se ci sono altre opzioni, come fogli di calcolo o strumenti esistenti che i dipendenti possono utilizzare invece del software di analisi, probabilmente seguiranno quella strada. Tuttavia, se i manager e i leader assicurano che gli strumenti di analisi siano una necessità nel giorno per giorno di un dipendente, allora i tassi di adozione aumenteranno.
Organizzazione dei dati: Le soluzioni di big data sono valide solo quanto i dati che consumano. Per ottenere il massimo dallo strumento, quei dati devono essere organizzati. Ciò significa che i database devono essere configurati correttamente e integrati adeguatamente. Questo potrebbe richiedere la costruzione di un data warehouse, che memorizza dati da una varietà di applicazioni e database in una posizione centrale. Le aziende potrebbero dover acquistare un software di preparazione dei dati dedicato per garantire che i dati siano uniti e puliti affinché la soluzione di virtualizzazione li consumi nel modo giusto. Questo spesso richiede un analista di dati esperto, un dipendente IT o un consulente esterno per aiutare a garantire che la qualità dei dati sia al massimo per un'analisi facile.
Sicurezza dei dati: Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti giusti vedano i dati corretti, per garantire una rigorosa sicurezza dei dati. Le soluzioni di analisi efficaci dovrebbero offrire opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma, in base alla loro autorizzazione di sicurezza o livello di anzianità.
Quali aziende dovrebbero acquistare il software di virtualizzazione dei dati?
Le aziende di diversi settori possono beneficiare di questa tecnologia.
Sanità: Nel settore sanitario, viene prodotto un grande volume di dati, come cartelle cliniche, dati di sperimentazioni cliniche e altro ancora. Inoltre, poiché il processo di scoperta dei farmaci è particolarmente costoso e richiede un tempo significativo, le organizzazioni sanitarie stanno utilizzando il software di virtualizzazione dei dati per accelerare il processo, utilizzando dati da sperimentazioni passate, articoli di ricerca e altro ancora. Va notato che le preoccupazioni sulla privacy dei dati che sorgono in un contesto sanitario saranno ancora rilevanti quando si implementano queste soluzioni.
Con la virtualizzazione dei dati, sono in grado di accedere meglio ai loro dati, aiutando così le organizzazioni sanitarie a innovare in modo efficace ed efficiente. A volte, questa tecnologia è abbinata a software di dati sintetici, che consente alle organizzazioni di condividere e utilizzare i dati sintetici senza preoccupazioni di conformità o di esposizione di dati personali.
Retail: Nel retail, specialmente nell'e-commerce, la personalizzazione è importante. I principali rivenditori stanno riconoscendo l'importanza della virtualizzazione dei dati per accedere ai dati relativi ai clienti da sistemi vasti e disparati. Con il software adeguato in atto, queste aziende possono iniziare a mettere in ordine i loro dati e trasferire questi dati in piattaforme di data science e machine learning, nonché in piattaforme di analisi.
Finanza: L'uso dei dati nei servizi finanziari può portare a guadagni significativi, come per le banche, che possono utilizzarli per tutto, dalla gestione dei dati relativi al punteggio di credito alla distribuzione dei dati di identificazione. Con questo software, i team di dati possono accedere e elaborare i dati aziendali e distribuirli sia ad applicazioni interne che esterne.
Come acquistare il software di virtualizzazione dei dati
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di virtualizzazione dei dati
Quando si valutano gli strumenti, gli acquirenti devono tenere presente che man mano che l'azienda e i suoi dati crescono, potrebbe essere necessario rivalutare le opzioni software in futuro. Pertanto, quando possibile, è meglio considerare soluzioni scalabili e che offrano diverse opzioni o livelli a seconda della quantità di dati e dell'uso. Inoltre, bisogna assicurarsi di considerare le fonti di dati eterogenee presenti nella propria organizzazione, per garantire che il prodotto si integri con esse.
Inoltre, è importante considerare il caso d'uso. Se un'azienda sta considerando un caso d'uso operativo, una piattaforma tradizionale meno completa potrebbe essere sufficiente. Tuttavia, se si intende utilizzare il software per carichi di lavoro analitici, che possono essere più vari in termini di dati, potrebbe essere saggio considerare soluzioni più robuste che possano supportare la gestione delle prestazioni autonome.
Confrontare i prodotti di software di virtualizzazione dei dati
Creare una lista lunga
Per valutare il software, gli acquirenti possono iniziare annotando tutte le fonti di dati, i sistemi e gli usi dei dati rilevanti. Con questo a portata di mano, sarà più facile valutare se sono supportati da un determinato prodotto. Le aziende devono prendere nota se un venditore supporta vari tipi di dati, come basati su file, relazionali, basati su API, ecc. Inoltre, considerare l'ambiente di sviluppo è cruciale: se il prodotto consente di progettare visualizzazioni di dati virtuali o modelli semantici e se supportano ambienti di progettazione basati sul web, ad esempio.
Creare una lista corta
Con una matrice dell'ecosistema dei dati aziendali e dei requisiti in confronto alle capacità dei prodotti, che può essere facilitata dalle funzionalità verificate di G2, un'azienda può determinare dove si trova la maggiore quantità di sovrapposizione. L'ideale è che ci sia una sovrapposizione completa (cioè, il software può supportare tutto ciò che l'azienda sta cercando di realizzare). Se non c'è una sovrapposizione completa, si consiglia di cercare di trovare una soluzione che sia il più vicino possibile e che rientri nel budget.
Condurre dimostrazioni
Provare prima di acquistare è fondamentale. Gli acquirenti devono testare i prodotti di virtualizzazione dei dati e vedere come appare e si sente. Si dovrebbe annotare quanto velocemente funziona, se le query sui dati funzionano come previsto e altro ancora. È anche importante fare domande e richiedere funzionalità se non le hanno già.
Selezione del software di virtualizzazione dei dati
Scegliere un team di selezione
Molteplici stakeholder dovrebbero essere coinvolti nel processo di acquisto, inclusi coloro che interagiscono con i dati aziendali, nonché analisti dei dati e amministratori di database incaricati dell'organizzazione dei dati e dell'estrazione di intuizioni dai dati. Questi individui avranno tutti prospettive diverse e forniranno intuizioni utili nel processo di acquisto.
Negoziazione
Come con qualsiasi categoria di software, il prezzo è spesso flessibile e dovrebbe essere messo in discussione. Gli acquirenti possono menzionare altri prezzi e offerte per ottenere un prezzo equo. Le negoziazioni possono avvenire attorno a fattori come la durata del contratto, il numero di utenti e altro ancora. Si consiglia di approfondire l'impatto di questi fattori per ottenere un prezzo equo.
Decisione finale
Nelle organizzazioni più grandi, la decisione finale sarebbe probabilmente presa dal chief information officer (CIO). Nelle organizzazioni più piccole, potrebbe essere il chief technology officer (CTO), o anche il team di analisi dei dati, a seconda del caso d'uso.
Tendenze del software di virtualizzazione dei dati
Cloud computing
Con la possibilità di archiviare dati in server remoti e accedervi facilmente, le aziende possono concentrarsi meno sulla costruzione di infrastrutture e più sui loro dati, sia in termini di come trarre intuizioni da essi, sia per garantire la loro qualità. Con il passaggio al cloud, le aziende hanno un accesso più facile ai loro dati, ma anche più luoghi in cui i loro dati possono essere. Questo rende la gestione dei dati ancora più importante.
Volume, velocità e varietà dei dati
Come accennato in precedenza, i dati vengono prodotti a un ritmo rapido. Inoltre, i tipi di dati non sono tutti di un solo tipo. Le singole aziende potrebbero produrre una gamma di tipi di dati, dai dati dei sensori e dispositivi IoT ai log degli eventi e clickstream. Pertanto, gli strumenti necessari per elaborare e distribuire questi dati devono essere in grado di gestire questo carico in modo scalabile, efficiente in termini di costi ed efficace. I progressi nelle tecniche di intelligenza artificiale, come il machine learning, stanno aiutando a rendere questo più gestibile.
