Ảo hóa dữ liệu là công nghệ cho phép các tổ chức quản lý, tích hợp và phân tích dữ liệu bằng cách cung cấp chế độ xem dữ liệu hợp lý có thể được truy cập từ nhiều nguồn như thể đó là một cơ sở dữ liệu thống 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 bên ngoài. Dữ liệu này có thể có cấu trúc, chẳng hạn như dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu truyền thống hoặc dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như tài liệu, hình ảnh và video.
Dữ liệu này thường được lưu trữ ở nhiều vị trí khác nhau, bao gồm máy chủ và hệ thống lưu trữ tại chỗ 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 đó một cách hiệu quả. Ảo hóa dữ liệu có thể là một công cụ hữu ích để đáp ứng 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 như thể nó là một kho dữ liệu thống nhất, duy nhất. Nó cho phép bạn tạo một lớp dữ liệu ảo (VDL) mà các ứng dụng và người dùng có thể truy cập và truy vấn mà không cần phải sao chép vật lý hoặc di chuyển dữ liệu từ nguồn ban đầu.
Lớp ảo này chịu trách nhiệm trừu tượng hóa dữ liệu từ các nguồn dữ liệu vật lý cơ bản để nó xuất hiện như thể nó đến từ một nguồn dữ liệu duy nhất.
Ảo hóa dữ liệu thường được sử dụng kết hợp với các công nghệ tích hợp và quản lý dữ liệu khác như hồ dữ liệu, kho dữ liệu và các công cụ tích hợp dữ liệu. Nó có thể đặc biệt hữu ích trong các tổ chức có môi trường dữ liệu rộng lớn và đa dạng, với dữ liệu được lưu trữ ở các định dạng và vị trí khác nhau.
Ảo hóa dữ liệu có nhiều ưu điểm giúp nó trở nên hữu ích trong các ngành khác nhau:
- Tính linh hoạt cao hơn: 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 cần 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 cái nhìn đầy đủ hơn về dữ liệu của họ.
- Giảm độ phức tạp: Đơn giản hóa quá trình truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, điều này có thể giúp giảm độ phức tạp và cải thiện hiệu suất.
- 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.
- Khả năng mở rộng tăng cường Cho phép các tổ chức dễ dàng mở rộng quy mô tích hợp và phân tích dữ liệu khi nhu cầu 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 vật lý, tiết kiệm tài nguyên lưu trữ và tính toán. Nó cũng có thể giúp giảm nguy cơ xảy ra lỗi và sự không nhất quán có thể xảy ra do trùng lặp dữ liệu.
Khái niệm ảo hóa dữ liệu cũng có thể được sử dụng để phân tích thời gian thực, ra quyết định dựa trên dữ liệu và quản lý dữ liệu hiệu quả. Điều này có thể đặc biệt hữu ích trong các ngành có dữ liệu thay đổi liên tục, chẳng hạn như tài chính hoặc thương mại điện tử.
Ảo hóa dữ liệu cũng có thể hỗ trợ các nỗ lực quản trị và tuân thủ dữ liệu bằng cách cho phép các tổ chức dễ dàng theo dõi và kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu hơn, đồng thời đảm bảo rằng dữ liệu 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 tính năng che giấu hoặc sắp xếp lại dữ liệu đối với dữ liệu nhạy cảm.
Cách ảo hóa dữ liệu hoạt động
Ảo hóa dữ liệu thường được thực hiện bằng phần mềm hoặc công cụ chuyên dụng hoặc bằng cách tạo các giải pháp tùy chỉnh. Có một số cách tiếp cận để triển khai 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 web hoặc 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 dữ liệu đám mây. Điều này có thể hữu ích trong trường hợp dữ liệu cần được chia sẻ giữa các phòng ban hoặc tổ chức hoặc khi dữ liệu từ nhiều nguồn cần được tích hợp để phân tích hoặc báo cáo.
Tạo 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 bao gồm 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 dịch vụ ảo hóa dữ liệu trên nền tảng đám mây:
Các dịch vụ ảo hóa dữ liệu dựa trên đám mây như các dịch vụ được cung cấp bởi Amazon Dịch vụ web (AWS) hoặc Microsoft Azure, cho phép các tổ chức truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn mà không cần phải xây dựng hoặc duy trì cơ sở hạ tầng ảo hóa dữ liệu của riêng họ.
Các giai đoạn ảo hóa dữ liệu
Quá trình ảo hóa dữ liệu thường bao gồm các bước sau:
# 1. Xác định nguồn dữ liệu của bạn
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. Những 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 nguồn dữ liệu của bạn và trích xuất dữ liệu cần ảo hóa. Điều này có thể yêu cầu 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 xóa dữ liệu
Khi dữ liệu đã được trích xuất, nó có thể cần phải được chuyển đổi và làm sạch để đảm bảo nó ở định dạng có thể sử dụng được. Điều này có thể bao gồm 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 trung tâm của giải pháp ảo hóa dữ liệu. Nó liên quan đến việc tạo một chế độ xem ảo cho dữ liệu của bạn để có thể truy cập và tìm kiếm mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu đó từ vị trí ban đầu. Điều này có thể bao gồm việc tạo các mô hình dữ liệu logic hoặc các chế độ xem ánh xạ tới các nguồn dữ liệu cơ bản.
#5. Truy cập và truy vấn dữ liệu ảo
Sau khi lớp dữ liệu ảo 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 chuyển 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. Giám sát và duy trì lớp dữ liệu ảo
Các giải pháp ảo hóa dữ liệu thường bao gồm các công cụ và quy trình để giám sát và duy trì lớp dữ liệu ảo. Điều này có thể bao gồm việc theo dõi các thay đổi đối với nguồn dữ liệu cơ bản và cập nhật lớp dữ liệu ảo để phản ánh những thay đổi đó. Điều này cũng có thể bao gồm việc tối ưu hóa lớp dữ liệu ảo để đạt hiệu suất và điều chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu và yêu cầu kinh doanh đang thay đổi.
Ảo hóa dữ liệu và 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 phục vụ các mục đích khác nhau. Dưới đây là một số khác biệt chính giữa ảo hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu:
Ảo hóa dữ liệu Trực quan hóa dữ liệu Cho phép truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn Trình bày dữ liệu ở định dạng đồ họa hoặc trực quan để giúp mọi người hiểu và diễn giải dữ liệu Bao gồm việc tạo chế độ xem ảo của dữ liệu có thể được truy cập và tìm kiếm mà không cần di chuyển hoặc sao chép dữ liệu Bao gồm việc chọn và chuyển đổi dữ liệu để tạo biểu đồ, biểu đồ hoặc hình ảnh trực quan khác Cung cấp lớp hoặc giao diện dữ liệu ảo mà người dùng hoặc ứng dụng có thể truy cập Tạo đầu ra đồ họa hoặc hình ảnh mà con người có thể xem Thường được sử dụng trong các tình huống trong đó dữ liệu được lưu trữ ở nhiều vị trí, định dạng hoặc hệ thống hoặc khi việc hợp nhất dữ liệu vật lý là không thực tế. Thường được sử dụng để truyền đạt những ý tưởng phức tạp, nêu bật những hiểu biết quan trọng hoặc hỗ trợ việc ra quyết định. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng phần mềm hoặc công cụ chuyên dụng, phát triển các giải pháp tùy chỉnh hoặc sử dụng dịch vụ đám mây. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ như biểu đồ, sơ đồ. bản đồ, đồ họa thông tin và các kỹ thuật khô như thao tác, tổng hợp và chuyển đổi dữ liệu Có thể giúp giảm trùng lặp và chậm trễ dữ liệu, đồng thời cải thiện khả năng tích hợp và tương tác dữ liệu Có thể giúp tiết lộ các mô hình, 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 nỗ lực quản lý dữ liệu và tuân thủ
Nó có thể được sử dụng để trình bày dữ liệu một cách hấp dẫn và tương tác. Nó có thể giúp bạn quản lý dữ liệu của mình một cách hiệu quả
Nó có thể giúp bạn truyền đạt những hiểu biết 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 bạn cần để trực quan hóa và trực quan hóa có thể cung cấp cách trực quan và tương tác hơn để khám phá và hiểu dữ liệu của bạn.
Ví dụ: một công ty 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, biểu đồ hoặc trang tổng quan 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 số trường hợp sử dụng để 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, cung cấp chế độ xem ảo về 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 đám mây: Nó cũng được sử dụng để chia sẻ dữ liệu được lưu trữ trên đám mây giữa các nhóm hoặc bộ phận khác nhau trong tổ chức. Điều này có thể giúp đảm bảo mọi người đều có quyền truy cập vào dữ liệu họ cần đồng thời giảm nhu cầu sao chép dữ liệu.
Bao gồm 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 một trung tâm dữ liệu tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống kinh doanh khác nhau như hệ thống ERP, CRM và nhân sự để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Người dùng và ứng dụng có thể truy cập trung tâm dữ liệu thông qua các chế độ xem ảo hóa, điều này có thể giúp giảm độ phức tạp của việc truy cập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Ứng dụng
Ảo hóa dữ liệu có thể cải thiện tính linh hoạt, linh hoạt và chất lượng dữ liệu đồng thời giảm chi phí và tăng cường bảo mật. Nó có nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng trong nhiều ngành, 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 nguồn dữ liệu của bạn, chọn công cụ ảo hóa dữ liệu phù hợp cũng như định cấu hình 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 tìm hiểu về ảo hóa dữ liệu. Bạn cũng có thể quan tâm đến thông tin về các công cụ giám sát ảo hóa.
