數據虛擬化加速企業數據整合與數位轉型

數據虛擬化趨勢

大數據時代數據孤島問題逐漸浮現

當企業隨著時間發展逐漸出現許多事業部,每個事業部都有自己的數據,部門各自使用軟體儲存與定義,與其他部門的數據間連結變得極其困難。這樣的情況逐漸發展成數據庫分析的問題:Data Silos,又稱數據孤島或數據煙囪,指的就是數據庫之間無法分享或是無法互通。

數據孤島造成決策延遲、效率低落、資料無人管理等問題,傳統的解決方法就是 ETL(Extract,Transform, Load),設定排程作業將各系統資料定期彙整至資料倉儲(Data Warehouse)以維持資料的新鮮度與正確性,過程需花費許多費用與耗時。但伴隨著企業數位轉型趨勢,未來的 IoT 設備每天有海量的數據產生,如果還使用 ETL 的方式來更新資料,效率顯然十分不足,因此 Data Virtualization 數據虛擬化的必要性日益增加!

數據虛擬化加速企業數據整合與數位轉型

企業發現如果要加速數位轉型,就需要將傳統的數據管理整合到一起,以中心化的形式對其進行管控。許多組織都將創建一個數據編織 ( Data Fabric ) 架構,數據編織中的數據虛擬化幫助組織在不遷移數據的情況下即時訪問數據源中的數據,縮短價值實現時間。

資料虛擬化技術使用邏輯、物理或混合方法統一分布在不同位置、具有不同格式和傳輸時間的數據資產。串接來自不同應用程序的數據,以發現可用數據之間獨特的、與業務相關的關係,並通過分析獲得數據洞察,通過快速訪問和資料血緣視圖提供比傳統數據管理更多的價值。據 Gartner 預測,數據編織利用分析功能來持續監控數據管道,通過對數據資產的持續分析,支持各種數據的設計、部署和使用,縮短集成時間30%,縮短部署時間30%,縮短維護時間70%。

數據虛擬化協助企業組合數據與分析

數據虛擬化解決了全球許多公司處理分布於不同區域、雲和數據中心邊界整合數據的問題,加上隨著業務和銷售渠道多元以及疫情影響的遠程辦公,形成了一個由設備、應用程式和數據基礎架構組成的複雜多樣的生態系統。數據虛擬化提供數據目錄工具、語義工具等等,為數據基礎架構帶來更多靈活性。未來各組織將加快構建可組合數據和分析環境,根據自身需求將數據基礎架構組合在一起之後,就可以避免Data Provider的束縛,獲得更大的靈活性。

數據虛擬化協助企業上雲優先策略

數據虛擬化為企業上雲做好準備,根據 Denodo 2022 解讀市場趨勢,25% 的企業已經高負載的工作上雲,雲端的使用已經成為趨勢,雲端涵蓋本地部署、單雲、多雲、混合雲等等,可跨越區域邊界,任何單一的解決方案都無法將所有這些數據整合在一起,因此未來,企業將利用數據虛擬化統一數據上雲架構,實現跨多個位置訪問和管理數據。

根據 Gartner 數據虛擬化指南,到 2022 年,將有60% 的組織實施數據虛擬化,作為其數據集成架構中的一項關鍵交付方式。為了解決數據孤島問題,企業逐漸採用數據虛擬化策略,達到敏捷、高效能的組合數據與分析,提升數據應用的靈活性,實現更快、更輕鬆地存取統一的業務資訊,獲得強大的業務敏捷性和投資報酬率。

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