データ仮想化のさまざまな形式を理解する方法

データ仮想化は企業に多くのメリットをもたらします。たとえば、ビッグデータのセキュリティと整合性から、社内外のパートナーとのコラボレーションの強化まで。データ仮想化を正しく適用することで、苦戦している企業を収益性の高い成功する企業に変えることができます。

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実際には、データ仮想化にはさまざまな形式があります。いくつかのフォームは他のフォームよりも便利ですが、オプションに詳しくない人にとっては、どれも同じように混乱を招きます。

1. データブレンディング

最新のビジネス インテリジェンス パッケージのほとんどには、何らかの形式のデータ ブレンディングが含まれています。簡単に言えば、データ ブレンディングとは、2 つ以上のソースからの情報が 1 つの有用なデータ ストリームに結合されるプロセスを指します。

ただし、データブレンディングやデータ統合などのプロセスの違いを理解することが重要です。特に SQL クエリ プログラミングに関しては、この 2 つを混同する人がよくいますが、これらは異なるプロセスを表します。従来のデータ統合 (抽出、変換、ロード プロセスとも呼ばれます) は、非常に標準化されたアプローチです。データ ブレンディングは、現代のデータ アナリストに高い柔軟性とカスタマイズ性を提供するプロセスです。

他の形式の視覚化やデータ収集と比較すると、一般的なデータ ブレンディング プロセスは比較的高速かつ効率的です。さまざまなデータ ソースが関係する場合、同時実行の問題が発生しますが、次世代のソフトウェアによってその作業ははるかに簡単になります。最も人気のあるデータ ブレンディング ツールには次のようなものがあります。

• Tableau: ワシントン州シアトルに拠点を置く Tableau ソフトウェアは、高度にインタラクティブな次世代データ視覚化テクノロジーを使用して、有益で実用的なビジネス インテリジェンスを提供します。同社のソフトウェアは、大規模なデータブレンディング操作でよく使用されます。
• Alteryx Designer: 今日のデータ アナリストに包括的なソリューションを提供することに重点を置いた Alteryx Designer は、競合他社に先駆けて新しい洞察やトレンドを発見するためのデータ ブレンディング、データ準備、統計分析に頻繁に使用されます。
• Datawatch Monarch: Monarch は、データの取得、準備、管理、ラングリング、つまりデータ クレンジングと呼ばれる一連のプロセスを専門としています。 JPMorgan Chase、Xerox、Equifax など、ビジネス界の大手企業が Datawatch のソフトウェアを使用しています。

データブレンディングに関心を持つ企業は依然として多くあります。

2. データサービスモジュール

データ サービス モジュールは通常、データ ウェアハウス契約に含まれています。その結果、さまざまなモジュールが一般に公開されるようになりました。たとえば、Bing Spatial Data Services モジュールを使用すると、Bing Maps サービスに依存するクラウドベースのアプリケーションで使用するデータを簡単にアップロードできます。ユーザーはデータ ソースを公開としてマークし、適切なキーを持つすべてのユーザーがアクセスできるようにすることができます。

3.SQL関数

単一クエリ言語 (SQL) は、高度で非常に複雑なデータベース構造に使用されるプログラミング言語ですが、データ仮想化にも使用されます。 Hadoop ベンダーが採用しているような最新のビッグ データ テクノロジーを仮想化することで、SQL ファイルやフォルダーと組み合わせて、標準 SQL 経由でクエリを実行できるようになります。

上記のリンクに示されている例は、Angular JS を使用して API 用の再利用可能なデータ サービス モジュールを作成する方法を示していますが、データ仮想化は、次のようなさまざまな点で SQL プログラミングにメリットをもたらします。

• 事実上あらゆる形式のデータに簡単かつ直接アクセスできる機能。
• 複数のシステムにまたがって存在する大規模なデータ セットのクエリが可能になり、十分な空きディスク領域があるかどうかわからない単一のシステムにそれらのデータ セットを再配置する必要がなくなります。
• さまざまなシステムや組織のさまざまな部分に存在するデータセットやデータ ソースに直接かつシームレスにアクセスします。
• エンタープライズ クラスの環境を含む、クラウド コンピューティングおよびほとんどのデータ センター環境と完全に統合されます。
• 非常に大きなデータ セットなどの大規模な計算要求を、より強力な外部システムにオフロードします。プロセスをシームレスに保つことが重要です。

SQL は、データベース構造やデータ仮想化プロジェクトで使用するユーザーに多くの利点を提供する、汎用性の高いプログラミング言語です。

4. クラウドデータサービス

ローカル データベースは、特にデータ仮想化に関しては依然として人気がありますが、クラウド ベースのシステムが勢いを増しています。クラウド データ サービスは、真のデータ仮想化ではありませんが、多くの場合、次世代クラウドで同じ目標の多くを達成するために、サービスとしてのソフトウェア パッケージの形で提供されます。主な目標は次のとおりです。

• 顧客にさまざまな分析サービスを提供します。
• さまざまなクラウド プラットフォームとの互換性を維持します。
• オープンソース プログラミングを使用して、新しい一貫した開発を促進します。
• 経済的かつ安全なプラットフォームを提供します。

クラウド コンピューティング サービスは 5 年前や 10 年前には広く利用できなかったため、私たちが知っているデータ仮想化の範囲全体を変える可能性があります。本当の影響は時間が経てばわかるでしょうが、業界の専門家はすでにクラウド コンピューティングとそれがもたらすものすべてに大きな期待を寄せています。

5. データ仮想化プラットフォーム

カスタマイズされたデータ仮想化プラットフォームも利用可能です。 Cisco の IT チームは最近、IT コストの削減、情報へのアクセス性の向上、データの整合性の強化を目的としたデータ仮想化ソフトウェア スイートを設計しました。 400 を超えるデータベース、約 3,000 のアプリケーション、および 50 PB を超えるデータ ストレージ容量要件を抱えるこの大規模なアップグレードは、ビジネスのやり方を大きく変えるものでした。

混乱を乗り越えて正しい道を選ぶ

多くの人がデータ仮想化について誤解していますが、それは努力不足によるものではありません。現在、さまざまな形式のデータ仮想化が利用可能であり、デバイスやドライブの仮想化などの他の戦略と比較して大きな違いがあるため、初心者や専門家が混乱するのはよくあることです。

これらの違いを理解することで、企業は最適な方法を選択しやすくなるだけでなく、最終的には多くの費用とフラストレーションを節約できます。