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データ仮想化とは何か、なぜそれが必要なのか


データ仮想化は、あたかも単一の統合されたデータベースであるかのように、複数のソースからアクセスできるデータの論理ビューを提供することで、組織がデータを管理、統合、分析できるようにするテクノロジーです。

今日のデジタル ビジネス環境では、企業データは、内部システムとプロセス、外部パートナーと顧客、サードパーティ データ ソースを含む幅広いソースから生成および収集されます。このデータは、従来のデータベースに保存されているデータのように構造化されている場合もあれば、ドキュメント、画像、ビデオ ファイルなどの非構造化データである場合もあります。

このデータは多くの場合、クラウドだけでなく、オンプレミスのサーバーやストレージ システムなど、さまざまな場所に保存されます。その結果、組織がデータを包括的に把握し、効果的に管理および分析することが困難になる可能性があります。データ仮想化は、この課題に対処するための有用なツールとなります。

データ仮想化とは何ですか?

データ仮想化は、複数の異種ソースからのデータを統合し、あたかも単一の統合されたデータ ストアであるかのようにアクセスできるようにする概念です。これにより、元のソースからデータを物理的に複製したり移動したりすることなく、アプリケーションやユーザーがアクセスしてクエリできる仮想データ層 (VDL) を作成できます。

この仮想レイヤーは、基礎となる物理データ ソースからデータを抽象化し、あたかも単一のデータ ソースからのものであるかのように見せます。

データ仮想化は、データ レイク、データ ウェアハウス、データ統合ツールなど、他のデータ管理および統合テクノロジと組み合わせて使用​​されることがよくあります。これは、データがさまざまな形式や場所に保存されている、大規模で多様なデータ環境を持つ組織に特に役立ちます。

データ仮想化には、さまざまな業界にとって役立つ多くの利点があります。

  • 俊敏性の向上: データ仮想化により、組織は複雑で時間のかかるデータ統合プロセスを必要とせずに、複数のソースからデータに迅速かつ簡単にアクセスできるようになります。これにより、組織はデータのより完全なビューに基づいて、より迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
  • 複雑さの軽減: 複数のソースからのデータにアクセスして統合するプロセスが簡素化され、複雑さが軽減され、効率が向上します。
  • セキュリティの強化: 組織がデータを物理的に移動したりコピーしたりせずにアクセスできるようにすることで、データ セキュリティの向上にも役立ちます。これは、データ侵害や機密データへの不正アクセスのリスクを軽減するのに役立ちます。
  • スケーラビリティの向上組織は、追加のハードウェアやインフラストラクチャを必要とせずに、ニーズの変化に応じてデータ統合と分析作業を簡単にスケールアップできます。
  • データ重複の削減: データ仮想化により、データを物理的に複製する必要性が減り、ストレージとコンピューティング リソースを節約できます。また、データの複製によって発生する可能性のあるエラーや不一致のリスクを軽減するのにも役立ちます。

また、データ仮想化の概念を使用して、リアルタイム分析、データ主導の意思決定、および機敏なデータ管理を可能にすることもできます。これは、金融や電子商取引など、データが常に変化する業界で特に役立ちます。

データ仮想化は、組織がデータへのアクセスをより簡単に追跡および制御できるようにするだけでなく、データが準拠した方法で使用されていることを確認できるようにすることで、データ ガバナンスとコンプライアンスの取り組みもサポートします。たとえば、組織がデータ アクセス制御を実施し、機密データにデータ マスキングや編集を適用できるようになります。

データ仮想化がどのように行われるか

データ仮想化の仕組み
データ仮想化の仕組み

データ仮想化は通常、専用のソフトウェアやツールを使用するか、カスタム ソリューションを構築することによって行われます。データ仮想化を実装するには、次のようないくつかのアプローチがあります。

データ仮想化サーバーの使用:

データ仮想化を実装するための一般的なアプローチの 1 つは、データ仮想化サーバーを使用することです。データ仮想化サーバーには、Web ベースのインターフェイスまたは API を通じてアクセスできます。

これらは、データベース、フラット ファイル、クラウドベースのデータ ストアなどのさまざまなデータ ソースと組み合わせて使用​​できます。これは、部門や組織間でデータを共有する必要がある場合、または分析やレポート作成のために複数のソースからのデータを統合する必要がある場合に役立ちます。

カスタム データ仮想化ソリューションの構築:

場合によっては、組織はカスタム ソフトウェアまたはツールを使用して独自のデータ仮想化ソリューションを構築することを選択する場合があります。これには、データ ソースと、データにアクセスする必要があるユーザーまたはアプリケーションの間に位置するカスタム データ統合レイヤーの作成が含まれる場合があります。

クラウドベースのデータ仮想化サービスの使用:

アマゾン ウェブ サービス (AWS) や Microsoft Azure が提供するクラウドベースのデータ仮想化サービスを使用すると、組織は独自のデータ仮想化インフラストラクチャを構築または維持することなく、複数のソースからデータにアクセスして統合できます。

データ仮想化のステップ

データ仮想化の手順
データ仮想化の手順

データ仮想化のプロセスには通常、次の手順が含まれます。

#1.データソースを特定する

データ仮想化を実装する最初のステップは、アクセスして統合する必要があるデータ ソースを特定することです。これらのデータ ソースは、データベース、ファイル、アプリケーション、またはその他のデータ ソースです。

#2.データソースに接続する

次のステップでは、データ ソースに接続し、仮想化する必要があるデータを抽出します。これには、コネクタまたはドライバーを使用してデータにアクセスすることが含まれる場合があり、アクセス許可と認証の構成が必要になる場合があります。

#3.データの変換とクレンジング

データが抽出されたら、使用可能な形式にするために変換およびクレンジングが必要になる場合があります。これには、データへの変換またはデータ品質ルールの適用、または重複または無効なレコードの削除が含まれる場合があります。

#4.仮想データ層を作成する

仮想データ層は、データ仮想化ソリューションの中心的なコンポーネントです。これには、データを元の場所から実際に移動またはコピーすることなく、アクセスおよびクエリできるデータの仮想ビューを作成することが含まれます。これには、基礎となるデータ ソースにマップする論理データ モデルまたはビューの作成が含まれる場合があります。

#5.仮想データにアクセスしてクエリを実行する

仮想データ層が作成されると、ユーザーとアプリケーションは、標準 SQL またはその他のクエリ言語を使用してデータにアクセスし、クエリを実行できるようになります。仮想データ層は、クエリを基礎となるデータ ソースに適した形式に変換し、結果をユーザーまたはアプリケーションに返します。

#6.仮想データ層の監視と保守

データ仮想化ソリューションには通常、仮想データ層を監視および保守するためのツールとプロセスが含まれています。これには、基礎となるデータ ソースへの変更の追跡と、これらの変更を反映するための仮想データ レイヤーの更新が含まれる場合があります。また、仮想データ レイヤーのパフォーマンスを最適化し、変化するビジネス ニーズや要件に合わせて調整することも必要になる場合があります。

データ仮想化とデータ可視化

データ仮想化とデータ視覚化は 2 つの異なる概念であり、互いに組み合わせて使用​​されることがよくありますが、目的は異なります。データ仮想化とデータ視覚化の主な違いは次のとおりです。

データ仮想化データの視覚化
複数のソースからのデータへのアクセスと統合を可能にしますデータをグラフィックまたは視覚的な形式で表示して、人々がデータを理解して解釈できるようにします。
これには、データを移動またはコピーせずにアクセスおよびクエリできるデータの仮想ビューの作成が含まれます。データの選択と変換を行って、チャート、グラフ、またはその他の視覚化を作成します。
ユーザーまたはアプリケーションがアクセスできる仮想データ層またはインターフェイスを提供します人々が閲覧できるグラフィックまたは視覚的な出力を生成します。
データが複数の場所、形式、またはシステムに保存されているシナリオ、またはデータを物理的に統合することが現実的でないシナリオでよく使用されます。複雑なアイデアを伝えたり、重要な洞察を強調したり、意思決定をサポートしたりするためによく使用されます。
これには、特殊なソフトウェアやツールの使用、カスタム ソリューションの構築、またはクラウドベースのサービスの使用が含まれる場合があります。これには、チャート、グラフ、地図、インフォグラフィックなどのツールの使用や、データ操作、集計、変換などの手法が含まれる場合があります。
データの重複と遅延を削減し、データの統合と相互運用性を向上させるのに役立ちます。生データではすぐには明らかではないパターン、傾向、関係を明らかにするのに役立ちます。
データ ガバナンスとコンプライアンスの取り組みをサポートするために使用できます
魅力的かつインタラクティブな方法でデータを提示するために使用できます
アジャイルなデータ管理の実現に役立つ
データに基づいた洞察をより幅広い聴衆に伝えるのに役立ちます

実際には、データ仮想化とデータ視覚化は一緒に使用されることがよくあります。データ仮想化は視覚化に必要なデータを提供でき、視覚化はデータを探索して理解するためのより直感的で対話型の方法を提供できます。

たとえば、企業はデータ仮想化を使用して複数のソースからのデータにアクセスして統合し、その後、データの視覚化を使用して、データの洞察や傾向を明らかにするのに役立つチャート、グラフ、またはダッシュボードを作成する場合があります。

データ仮想化のユースケース

より簡単なデータ管理
より簡単なデータ管理

データ仮想化の使用例をいくつか紹介します。

データの準備: データ仮想化を使用すると、必要に応じてアクセスおよび変換できるデータの仮想ビューを提供することで、分析やその他の目的のためにデータを準備できます。たとえば、データ サイエンティストは、データ仮想化を使用して複数のソースからデータにアクセスして統合し、データに変換やデータ品質ルールを適用して分析の準備をする場合があります。

クラウド データ共有: 組織内のさまざまなチームや部門間で、クラウドに保存されているデータを共有するためにも使用されます。これにより、全員が必要なデータに確実にアクセスできるようになり、データを複製する必要性も減ります。

データ ハブの有効化: データ仮想化を使用して、ユーザーが複数のソースからデータにアクセスして統合できる一元化されたデータ ハブを作成できます。

たとえば、組織はデータ仮想化を使用して、ERP、CRM、HR システムなどのさまざまなビジネス システムからのデータを統合するデータ ハブを作成し、データ主導の意思決定をサポートする場合があります。

ユーザーやアプリケーションは仮想化ビューを通じてデータ ハブにアクセスできるため、複数のソースからのデータへのアクセスと統合の複雑さを軽減できます。

結論

データ仮想化により、コストを削減し、セキュリティを向上させながら、俊敏性、柔軟性、データ品質を向上させることができます。金融、医療、小売、製造、政府など、幅広い業界にわたって多くのアプリケーションとユースケースがあります。

組織でのデータ仮想化の導入を検討する場合は、データ ソースを慎重に評価し、適切なデータ仮想化ツールを選択し、ビジネス ニーズを満たすようにデータ仮想化システムをセットアップして最適化することが重要です。

この記事がデータ仮想化の学習に役立つことを願っています。仮想化監視ツールについて学ぶことにも興味があるかもしれません。

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