O volume, a estruturação e a qualidade dos dados são de fato os três maiores desafios que os líderes de dados precisarão superar nos próximos anos. De um lado as fontes de dados tornam-se cada vez mais variadas e de outro um mercado que demanda ainda mais agilidade e consultas em tempo real.
Afinal, como aprimorar a gestão de dados, tornando as consultas mais simples, aumentando a exatidão dos números e ainda mantendo a qualidade das análises? A virtualização de dados é uma tecnologia que chegou para auxiliar os líderes nessa missão.
Leia o nosso artigo até o final e veja como a virtualização de dados com base em arquiteturas de lógica de dados podem otimizar os processos da sua empresa, fornecendo consultas inteligentes!
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Como funciona a virtualização de dados?
Utilizada para facilitar o manejo de grandes volumes de dados, avirtualização é uma metodologia que usa uma camada lógica para extrair informações de diferentes fontes, como bancos de dados tradicionais, data lakes, nuvem e demais repositórios de dados corporativos, proporcionando integração em tempo real.
Permitindo, com que o usuário faça alterações nos dados de origem, sem que haja a necessidade de acessá-los diretamente. O que possibilita consultas em tempo real para operações de negócio, enquanto mantém os dados de origem protegidos.
Características de uma arquitetura de dados moderna
Ter uma arquitetura de dados adequada significa possuir uma estrutura que funcione orientada às necessidades da sua empresa. Por isso, é fundamental que existam estratégias inteligentes para o gerenciamento e proteção do fluxo de dados por toda a organização.
De acordo com Paul Christensen, especialista em dados:
“Já se foram os tempos de uma arquitetura única, estruturada por dados em repouso. As empresas da atualidade são impulsionadas por dados em movimento e em repouso, de muitas formas e em vários graus de qualidade e confiança.”
Sabendo que a distribuição de dados pode ocorrer tanto localmente como em nuvem, para cada tipo de negócio/ operação, a arquitetura de dados deve ser pensada a partir das necessidades especializadas da sua empresa.
Principais características de uma arquitetura de dados moderna:
Customização
São construídas e orientadas para mais adaptabilidades, proporcionando mais flexibilidades e expansibilidade para que assim, os dados permaneçam gerenciáveis.
Integração em tempo real
Integra domínios distribuídos e silos de dados, seja entre departamentos ou regiões geográficas, tanto fisicamente quanto virtualmente.
Otimização de consulta inteligente
Utiliza plataformas multi-nuvem híbridas para gerenciar e processar dados. Lida com volumes crescentes de dados por meio de escalabilidade de computação e armazenamento
Aprimoramento da Governança de Dados
Automatiza a integração de dados, engenharia de dados e governança em uma cadeia de valor entre provedores de dados e consumidores. Incorpora segurança, escalabilidade e adaptabilidade em toda a estrutura
Como a virtualização de dados pode ser aplicada na sua empresa?
Mais eficiência do Data Warehouse lógico
A virtualização de dados possibilita consultas entre repositórios de dados empresariais modernos e utilitários de softwares, entre eles: data warehouses, lagos de dados, serviços web, hadoop e Nosql.
Assim, é possível criar um único local lógico onde os usuários podem adquirir dados analíticos, independente do aplicativo ou fonte. Dessa forma é possível realizar transferências rápidas de dados por meio de vários protocolos e APIs.
Também permite atribuir cargas de trabalho automaticamente para garantir a conformidade com os requisitos do SLA (Service Level Agreement).
Virtualização de big data
Utilizando a virtualização para big data a sua empresa torna-se capaz de usar formas preditivas cognitivas em tempo real. A partir da federação e abstração de dados, é possível criar visualizações lógicas, permitindo que esses dados derivados possam ser usados em análises avançadas com ainda mais rapidez.
Entre as vantagens da virtualização de big data estão a fácil integração com:
- Data warehouse;
- Ferramentas de business intelligence;
- Softwares analíticos dentro de sua infraestrutura de dados.
Facilita o acesso aos dados de aplicativos
Para que aplicativos e softwares funcionem com eficiência é preciso produzir dados e insights para que os usuários tenham a melhor tomada de decisão. A virtualização de dados pode contribuir para que o sistema acesse diversas fontes de dados distribuídos.
Sem essa metodologia, talvez fosse necessário escrever linhas estendidas de código para facilitar essa consulta entre sistemas e aplicativos diferentes. A partir do uso da virtualização você mapeará para bancos de dados de destinos e assim, poderá realizar consultas separadas e de forma automatizada.
Benefícios da virtualização de dados
Os dados são ativos indispensáveis a qualquer organização. Portanto, ter acesso em tempo real e poder contar com os mesmos para consultas faz toda diferença na performance do seu negócio, veja abaixo os principais benefícios dessa tecnologia:
Crescimento e lucro
Ao integrar informações advindas de diferentes fontes de dados, a virtualização possibilita uma visão global do cenário e do desempenho da sua empresa. Assim você pode enxergar onde reduzir e como melhorar processos que possuem pontos críticos.
Redução de riscos
Em posse de informações em tempo real, fica muito mais fácil gerenciar os riscos da sua operação e reduzir penalidades de conformidade
Acelere o tempo de obtenção de valor
Menos tempo para a conclusão de projetos orientados a dados. A partir da otimização de consultas inteligentes, mais ágeis, com dados mais qualificados e riscos reduzidos. Isso significa tranquilidade para concluir os seus projetos com mais eficiência!
Governança de dados centralizada
Mais segurança e controle para a manutenção das boas práticas de LGPD. Pois a virtualização de dados permite a unificação de acesso a todos os dados através de uma única plataforma.
Isso é feito a partir de políticas de segurança refinadas que se aplicam a quaisquer dados e a qualquer método de acesso, juntamente com registros abrangentes de auditoria de atividades de dados.
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