Melhor Software de Virtualização de Dados
Destaque Software de Virtualização de Dados Em Um Relance
A G2 se orgulha de mostrar avaliações imparciais sobre a satisfação com user em nossas classificações e relatórios. Não permitimos colocações pagas em nenhuma de nossas classificações, rankings ou relatórios. Saiba mais sobre nossas metodologias de pontuação.
Saiba Mais Sobre Software de Virtualização de Dados
O que é Software de Virtualização de Dados?
A virtualização de dados fornece armazenamento, recuperação e integração de dados ágeis. Ela realiza isso através de camadas de dados, que servem como uma abstração desses dados, permitindo que se acesse e entenda os dados de maneira simples e simplificada. Com esse software em funcionamento, as empresas podem acessar e modificar dados diversos através de uma única visão.
Os dados só são valiosos se forem acessíveis. Um problema perene que ocorre nas organizações, especialmente nas maiores, é que as funções e departamentos de negócios podem ficar isolados. Nesses casos, os dados da empresa não são facilmente acessíveis entre os departamentos, muitas vezes levando a diferentes fontes de dados para os mesmos conjuntos de dados. Além disso, aqueles dentro de um departamento específico (marketing, por exemplo) podem não se comunicar com outro departamento (finanças, por exemplo) e, como resultado, manterão os mesmos dados em sistemas diferentes.
Quais são as Características Comuns do Software de Virtualização de Dados?
A seguir estão algumas características principais dentro do software de virtualização de dados que podem ajudar os usuários na administração, federação e transformação de seus dados:
Administração de dados: Este software ajuda os usuários a entender e gerenciar seus dados. Como tal, recursos administrativos, como gerenciamento de banco de dados, controle de acesso e segurança de dados são essenciais. Os dados só são valiosos se puderem ser acessados e compreendidos, por isso é fundamental que os usuários possam usar a virtualização de dados para gerenciar diferentes tipos de bancos de dados e métodos de integração.
Além disso, não se trata apenas do “o quê” (por exemplo, tipos e fontes de dados), mas também do “quem” (ou seja, quem pode acessar os dados). As ferramentas de virtualização de dados devem dar aos administradores controle sobre privilégios e acessibilidade relacionados aos dados. Finalmente, deve permitir que os usuários garantam o acesso seguro aos dados e forneçam suporte adicional para práticas de segurança, como lista branca de IPs, mitigação de ataques e criptografia de dados.
Federação de dados: A federação de dados refere-se à capacidade de mapear dados ou metadados de vários bancos de dados autônomos em um único banco de dados ou visão de dados (ou seja, federado). Com a federação de dados, as empresas podem começar a gerenciar e organizar armazenamento, redes e data centers, bem como integrar esses dados em vários sistemas e aplicativos.
Transformação de dados: Os dados não precisam e não devem permanecer estagnados, presos em bancos de dados e apenas observados de tempos em tempos. Em vez disso, é importante analisá-los, combinando diferentes conjuntos de dados e descobrindo tendências entre eles. O software de virtualização de dados pode ajudar com isso através de modelagem de dados e visualização de dados. O primeiro auxilia na estruturação dos dados de uma maneira que permite extrair insights de forma rápida e precisa, e o segundo fornece a capacidade de representar dados em uma variedade de formatos gráficos.
Quais são os Benefícios do Software de Virtualização de Dados?
Lucratividade: A virtualização de dados pode ajudar a consolidar dados e fornecer uma visão panorâmica dos dados de uma empresa. Como resultado, essas plataformas podem ajudar a eliminar e remover registros de dados duplicados e garantir que os dados sejam consistentes e limpos. Dados sujos podem ser extraordinariamente caros, tanto em termos dos custos envolvidos na limpeza quanto dos custos envolvidos em limpar as confusões que surgem como resultado de dados inconsistentes.
Por exemplo, uma empresa sem qualquer forma de consolidação de dados pode ter uma parede metafórica entre os departamentos de finanças e marketing. Se a equipe de marketing, com base em seus conjuntos de dados e fontes, acredita que a empresa está tendo sucesso, eles podem investir quantias exorbitantes de dinheiro em suas campanhas. No entanto, se tivessem uma visão adequada dos dados da empresa, poderiam perceber que as coisas não eram tão boas quanto pensavam. O gasto excessivo da equipe de marketing, nesse caso, poderia ter sido evitado com ferramentas de virtualização de dados, ajudando-os a entender melhor seus dados entre equipes e funções.
Produtividade: Como é o caso com outras ferramentas de dados, como análises de autoatendimento, a eficiência pode ser significativamente aumentada com o software de virtualização de dados. Historicamente, o acesso e a análise de dados eram da alçada de indivíduos e equipes especializadas, como TI. Como resultado, outros que tinham interesse em analisar ou mesmo acessar esses dados eram forçados a esperar na fila e recebê-los dos guardiões dos dados. Essa não era uma solução rápida e eficiente e também era cara, tanto em termos da necessidade de trabalhadores especializados, quanto pelo fato de que, quando os dados eram apresentados, eles poderiam estar obsoletos e desatualizados.
Escalabilidade: Como uma solução ágil, a virtualização de dados pode facilmente escalar conforme uma empresa cresce. Além disso, pode ser implantada em infraestruturas locais, na nuvem ou híbridas.
Quem Usa Software de Virtualização de Dados?
Administradores de banco de dados: Aqueles que são responsáveis por armazenar e organizar dados geralmente estarão usando ou avaliando uma série de diferentes ofertas e categorias de software. Primeiro, eles geralmente se concentram em soluções de armazenamento de dados, como software de banco de dados. Concomitantemente ou posteriormente, devem considerar a tecnologia de virtualização de dados que pode ajudá-los a desenvolver uma solução robusta de armazenamento de dados, ajudando seus colegas a acessar os dados da empresa.
Analista de dados: Os analistas de dados trabalham com uma variedade de fontes e recursos de dados, muitas vezes precisando acessar vários sistemas para extrair dados. Com o software de virtualização de dados, eles obtêm uma camada lógica de extração de dados, o que facilita seu trabalho. Agora, eles não precisam mover dados e podem, em vez disso, usar ponteiros para blocos de dados para realizar sua análise.
Engenheiro de dados: Semelhante aos administradores de banco de dados, os engenheiros de dados se concentram na consolidação e integração de dados. Eles ajudam outros membros da equipe, como analistas. Com seu foco nos dados dentro dos bancos de dados, em vez dos dados em si, os engenheiros de dados podem se beneficiar enormemente das ferramentas de virtualização, que podem ajudá-los a reduzir problemas com os dados da empresa.
Quais são as Alternativas ao Software de Virtualização de Dados?
Alternativas ao software de virtualização de dados podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Software de replicação de dados: Ao contrário do software de virtualização de dados, que serve como uma camada que conecta fontes de dados díspares, o software de replicação de dados ajuda as empresas a armazenar dados em mais de um local para melhorar tanto a disponibilidade quanto a acessibilidade. Ambos os tipos de software podem reduzir a carga de trabalho em bancos de dados (por exemplo, bancos de dados transacionais) onde o desempenho é fundamental.
Software de tecido de dados: Empresas focadas na integração de dados podem recorrer ao software de tecido de dados, que é uma plataforma de dados unificada que permite às organizações integrar seus dados e processos de gerenciamento de dados. Este software oferece benefícios como a capacidade de explorar e extrair valor de qualquer forma de dados, independentemente da localização, conectando repositórios de dados estruturados e não estruturados. Ele fornece acesso centralizado através de uma visão única e unificada dos dados de uma organização, que herda restrições de acesso e governança.
Software Relacionado ao Software de Virtualização de Dados
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de virtualização de dados incluem:
Software de banco de dados: Para usar ferramentas de virtualização de dados, deve haver dados em primeiro lugar, que são frequentemente armazenados em repositórios, como bancos de dados, incluindo sistemas de gerenciamento de banco de dados relacionais, noSQL e não nativos. Antes de adotar uma camada sobre os dados, é importante ter uma compreensão firme e uma estratégia para gerenciar os dados.
Plataformas de análise: A virtualização de dados fornece a capacidade de analisar dados sem precisar de acesso direto aos dados da fonte original. Como tal, os dados estão prontos para serem analisados e examinados com ferramentas como plataformas de análise, que fornecem um conjunto de ferramentas para as empresas absorverem, organizarem, descobrirem e analisarem dados. Isso ajuda a revelar insights acionáveis que podem ajudar a melhorar a tomada de decisões e informar a estratégia de negócios.
Plataformas DataOps: Embora a virtualização de dados possa ajudar em uma série de tarefas relacionadas a dados, muitas vezes não fornece uma solução holística de ponta a ponta para operações de dados. Para essa tarefa, as plataformas DataOps podem ajudar a controlar todo o fluxo de trabalho e processos relacionados e garantir que decisões baseadas em dados estejam sendo tomadas; os tempos de ciclo são reduzidos significativamente e os usuários são capacitados com um único ponto de acesso para gerenciar os dados. As empresas podem aproveitar as plataformas DataOps para obter insights sob demanda para decisões de negócios bem-sucedidas.
Desafios com o Software de Virtualização de Dados
Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios. Para a virtualização de dados, é fundamental que aqueles que interagem, compartilham e analisam os dados da empresa adotem a solução. Sem adoção, os usuários de negócios correm o risco de acessar dados antigos e desatualizados, ou de não conseguir acessar os dados de forma alguma.
Adoção do usuário: Não é sempre fácil transformar uma empresa em uma empresa orientada por dados. Particularmente em empresas mais estabelecidas que fazem as coisas da mesma maneira há anos, não é simples impor ferramentas de análise aos funcionários, especialmente se houver maneiras de evitá-las. Se houver outras opções, como planilhas ou ferramentas existentes que os funcionários possam usar em vez de software de análise, eles provavelmente seguirão esse caminho. No entanto, se os gerentes e líderes garantirem que as ferramentas de análise sejam uma necessidade no dia a dia de um funcionário, as taxas de adoção aumentarão.
Organização de dados: Soluções de big data são tão boas quanto os dados que consomem. Para obter o máximo da ferramenta, esses dados precisam estar organizados. Isso significa que os bancos de dados devem ser configurados corretamente e integrados adequadamente. Isso pode exigir a construção de um data warehouse, que armazena dados de uma variedade de aplicativos e bancos de dados em um local central. As empresas podem precisar comprar um software dedicado de preparação de dados também para garantir que os dados sejam unidos e limpos para que a solução de virtualização os consuma da maneira certa. Isso geralmente requer um analista de dados qualificado, um funcionário de TI ou um consultor externo para ajudar a garantir que a qualidade dos dados esteja no seu melhor para uma análise fácil.
Segurança de dados: As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários certos vejam os dados corretos, para garantir uma segurança de dados rigorosa. Soluções de análise eficazes devem oferecer opções de segurança que permitam aos administradores atribuir aos usuários verificados diferentes níveis de acesso à plataforma, com base em sua autorização de segurança ou nível de senioridade.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Virtualização de Dados?
Empresas de diversos setores podem se beneficiar dessa tecnologia.
Saúde: No setor de saúde, uma grande quantidade de dados é produzida, como registros de pacientes, dados de ensaios clínicos e mais. Além disso, como o processo de descoberta de medicamentos é particularmente caro e leva um tempo significativo, as organizações de saúde estão usando software de virtualização de dados para acelerar o processo, usando dados de ensaios anteriores, artigos de pesquisa e mais. Deve-se notar que preocupações com a privacidade dos dados que surgem em um contexto de saúde ainda serão relevantes ao implantar essas soluções.
Com a virtualização de dados, eles são capazes de acessar melhor seus dados, ajudando assim as organizações de saúde a inovar de forma eficaz e eficiente. Às vezes, essa tecnologia é combinada com software de dados sintéticos, que permite que as organizações compartilhem e usem os dados sintéticos sem preocupações de conformidade ou exposição de dados pessoais.
Varejo: No varejo, especialmente no comércio eletrônico, a personalização é importante. Os principais varejistas estão reconhecendo a importância da virtualização de dados para acessar dados relacionados aos clientes de sistemas vastos e díspares. Com o software adequado em funcionamento, essas empresas podem começar a organizar seus dados e transferir esses dados para plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina, bem como plataformas de análise.
Finanças: O uso de dados em serviços financeiros pode gerar ganhos significativos, como para bancos, que podem usá-los para tudo, desde o processamento de dados relacionados a pontuações de crédito até a distribuição de dados de identificação. Com este software, as equipes de dados podem acessar e processar dados da empresa e implantá-los em aplicativos internos e externos.
Como Comprar Software de Virtualização de Dados
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Virtualização de Dados
Ao avaliar ferramentas, os compradores devem ter em mente que, à medida que a empresa e seus dados crescem, pode ser necessário reavaliar as opções de software no futuro. Portanto, quando possível, é melhor considerar soluções que sejam escaláveis e ofereçam diferentes opções ou níveis, dependendo da quantidade de dados e uso. Além disso, deve-se garantir que as fontes de dados heterogêneas em sua organização sejam consideradas, para garantir que o produto se integre a elas.
Além disso, é importante considerar o caso de uso. Se uma empresa está considerando um caso de uso operacional, uma plataforma tradicional menos completa pode ser suficiente. No entanto, se alguém está procurando usar o software para cargas de trabalho analíticas, que podem ser mais variadas em termos de dados, pode ser sensato considerar soluções mais robustas que possam suportar o gerenciamento autônomo de desempenho.
Comparar Produtos de Software de Virtualização de Dados
Crie uma lista longa
Para avaliar o software, os compradores podem começar anotando todas as fontes de dados, sistemas e usos de dados relevantes. Com isso em mãos, será mais fácil avaliar se eles são suportados por um determinado produto. As empresas devem observar se um vendedor suporta vários tipos de dados, como baseados em arquivos, relacionais, baseados em API, etc. Além disso, considerar o ambiente de desenvolvimento é crucial — se o produto permite projetar visualizações de dados virtuais ou modelos semânticos e se eles suportam ambientes de design baseados na web, por exemplo.
Crie uma lista curta
Com uma matriz do ecossistema de dados e requisitos da empresa em comparação com as capacidades dos produtos, o que pode ser facilitado pelos recursos verificados do G2, uma empresa pode determinar onde está a maior quantidade de sobreposição. O ideal é que haja uma sobreposição completa (ou seja, o software pode suportar tudo o que a empresa está procurando realizar). Se não houver sobreposição completa, é recomendado tentar encontrar uma solução que seja o ajuste mais próximo e esteja dentro do orçamento.
Conduza demonstrações
Experimentar antes de comprar é fundamental. Os compradores devem testar produtos de virtualização de dados e ver como eles se parecem e funcionam. Deve-se anotar quão rápido ele funciona, se as consultas de dados estão funcionando como esperado e mais. Também é importante fazer perguntas e solicitar recursos, se eles ainda não os tiverem.
Seleção de Software de Virtualização de Dados
Escolha uma equipe de seleção
Vários stakeholders devem estar envolvidos no processo de compra, incluindo aqueles que interagem com os dados de negócios, bem como analistas de dados e administradores de banco de dados que são responsáveis pela organização dos dados e pela obtenção de insights a partir dos dados. Esses indivíduos terão diferentes perspectivas e fornecerão insights úteis no processo de compra.
Negociação
Como em qualquer categoria de software, o preço é frequentemente flexível e deve ser questionado. Os compradores podem mencionar outros preços e ofertas para obter um preço justo. As negociações podem ocorrer em torno de fatores como duração do contrato, número de usuários e mais. É recomendado investigar o impacto desses fatores para obter um preço justo.
Decisão final
Em organizações maiores, a decisão final provavelmente seria tomada pelo diretor de informações (CIO). Em organizações menores, pode ser o diretor de tecnologia (CTO), ou até mesmo a equipe de análise de dados, dependendo do caso de uso.
Tendências do Software de Virtualização de Dados
Computação em nuvem
Com a capacidade de armazenar dados em servidores remotos e acessá-los facilmente, as empresas podem se concentrar menos na construção de infraestrutura e mais em seus dados, tanto em termos de como extrair insights deles, quanto para garantir sua qualidade. Com a mudança para a nuvem, as empresas têm acesso mais fácil aos seus dados, mas também mais lugares onde seus dados podem estar. Isso torna o gerenciamento de dados ainda mais importante.
Volume, velocidade e variedade de dados
Como mencionado anteriormente, os dados estão sendo produzidos a uma taxa rápida. Além disso, os tipos de dados não são todos de um único tipo. Empresas individuais podem estar produzindo uma variedade de tipos de dados, desde dados de sensores e dispositivos IoT até logs de eventos e fluxos de cliques. Como tal, as ferramentas necessárias para processar e distribuir esses dados precisam ser capazes de lidar com essa carga de uma maneira que seja escalável, eficiente em termos de custo e eficaz. Avanços em técnicas de IA, como aprendizado de máquina, estão ajudando a tornar isso mais gerenciável.
