Data Virtualization ou Virtualisation des Données




La virtualisation des données décrit le processus d’abstraction des systèmes disparates (bases de données, applications utilisateurs, stockages de fichiers, sites Web, fournisseurs d’applications de traitements des données, etc.) à travers une couche unique d’accès aux données (qui peut être n’importe système ou technologie d’accès aux données d’entreprise). Cette abstraction permet aux clients d’accéder à leurs données en utilisant une couche de données unique, avec des possibilités d’utiliser : un format, une structure, une standardisation, etc. plutôt que de faire gérer au client plusieurs outils et de démultiplier les outils à maîtriser.

 

Définition de la Virtualisation des Données ou Data Virtualization

Ce concept est couramment utilisé dans l’intégration de données, la business intelligence, les services orientés architecture des données de services, le cloud computing, la gestion des données et la gestion des données maître virtuel.

 

Quelques exemple de son utilisation

Linked Data peut utiliser un seul lien hypertexte basé sur le Data Source Name (DSN) pour fournir une connexion à une base de données virtuelle connectée en interne à une variété de sources de données back-end utilisant l’ODBC, le JDBC, le OLE DB, l’ADO.NET, le SOA.

Les fonctionnalités et options des logiciels de virtualisation

Le concept de la virtualisation des données est souvent couplé à des outils de Business Intelligence, SOA, Cloud Computing, aux technologies de search pour les entreprises, au Master Data Management. Les logiciels de virtualisation de données font partis d’une technologie globale de gestion qui fournit tout ou partie des fonctionnalités suivantes:

  1. Abstraction : Il résume les aspects techniques des données stockées, telles que l’emplacement, la structure de stockage, l’API utilisée, le langage d’accès et la technologie de stockage, c’est à dire le SGBD.
  2. Accès aux données virtualisées : La connexion à différentes sources ou systèmes de données et l’accessibilité depuis un seul endroit logique.
  3. L’intégration et la transformation des données : Afin d’améliorer la qualité et l’intégration des données en fonction des besoins de multiples sources.
  4. La fédération des données : Elle combine des ensembles de données hétérogènes provenant de divers systèmes sources multiples.
  5. La fourniture des données flexibles : Elle sert à publier des ensembles de résultats ou de services de données exécutés par une application consommatrice ou à la demande des utilisateurs.
  6. La virtualisation des données : Elle doit mettre en œuvre des fonctions pour le développement d’applications, l’opérationnel et le management.




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