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En Big Data, la virtualización permite visualizar datos en tiempo real de diferentes fuentes en un único punto, sin tener que cargar toda esa información en un almacén de datos.
La virtualización de datos consiste en reunir, en tiempo real, toda la información de una organización, dispersa en múltiples fuentes, en una capa virtual, facilitando así su análisis y la toma de decisiones.
En muchos casos, el proceso de tres pasos en que se fundamenta el Big Data —capturar datos de diferentes fuentes, almacenarlos en sistemas seguros y analizarlos— y que se sigue para realizar el análisis de grandes y complejos volúmenes de datos no es suficiente para gestionar la cantidad de información que maneja una organización de una manera eficiente. Es entonces cuando entra en escena la virtualización de datos.
A través de los softwares de virtualización de datos, los usuarios pueden tener un rápido acceso a las diferentes fuentes disponibles (como bases de datos, datos de IoT, aplicaciones en la nube o simples tablas de Excel) desde un único punto virtual, sin necesidad de replicar esos datos en un repositorio físico.
A diferencia de las soluciones ETL (en donde para juntar datos de distintas fuentes se sigue un proceso de extracción, transformación y carga en un almacén de datos), en la virtualización de datos estos siguen alojados en sus sistemas de origen, pero los usuarios pueden acceder a ellos en tiempo real desde un único punto, obteniendo una visión integrada de las distintas fuentes, independientemente de su formato (estructurados, no estructurados), localización o latencia.
Ventajas de la virtualización de datos
Esta técnica de Big Data permite:
- Un acceso más rápido a los datos y menos costoso: la virtualización de datos evita la necesidad de replicar datos y tener que almacenarlos, con el consiguiente ahorro en tiempo y dinero.
- Una mayor productividad para los usuarios, ya que al acceder a los datos en tiempo real y de manera centralizada, disponen de una información más actualizada y más fácil de entender, y pueden analizarlos y tomar decisiones de manera más ágil.
- Menores costes de desarrollo y de infraestructura de administración de datos y, por tanto, menores costes de soporte y mantenimiento.
- La centralización de la seguridad y la gobernanza de los datos en un único punto.
Usos de la virtualización de datos
Las siguientes son algunas de las formas en que las empresas y organizaciones pueden utilizar los softwares de virtualización de datos:
- Casos de uso de analítica, como prototipos de integración de datos físicos, acceso a datos/capa semántica para análisis, almacén de datos lógico, preparación de datos, restricciones reglamentarias sobre el movimiento de datos.
- Casos de uso operacionales, como el desarrollo de una capa abstracta de acceso a datos, la gestión de datos maestros, la migración de sistemas heredados o el acceso a datos de aplicaciones.
- Casos de uso emergentes: la virtualización de datos también puede usarse para el uso compartido de datos en la nube, el acceso a datos perimetrales en la integración de IoT, la capacitación del centro de datos o la integración de datos y contenido.
La virtualización de datos puede aprovecharse en empresas de cualquier sector de actividad. Así, por ejemplo, las compañías de servicios TIC pueden ofrecer servicios diferenciados de investigación de mercados, crear un lago de datos (un repositorio) de clientes virtuales, lo que les permitirá optimizar la atención al cliente e incrementar los ingresos por cliente; o crear un ODS (Operational Data Store, un almacén de datos operativos) en tiempo real para facturación y marketing.
En la industria de la energía, por su lado, la virtualización de datos ayuda a mejorar el mantenimiento, permite analizar datos de plataformas offshore y optimizar procesos en refinerías.
De la virtualización de datos también pueden sacar partido los servicios financieros, para gestionar la renta de riesgo fijo, abordar la complejidad de los datos hipotecarios, o acelerar la incorporación de nuevos clientes; o los servicios sanitarios, para mejorar la atención al paciente e impulsar la innovación; o en la industria de fabricación, para optimizar la cadena de suministro, la producción y la logística, o diferenciarse de los competidores a través de la digitalización.
Ante el auge del Big Data y todas las ventajas que su uso proporciona, las empresas necesitan más que nunca contar con especialistas formados en análisis y tratamiento de datos. En este sentido, el Máster en Big Data online (oficial) de UNIR permite adquirir una completa formación, desde el conocimiento de infraestructuras para la captura, el procesamiento y el almacenamiento de datos; minería y analítica para extraer información relevante; formas de visualización para mostrar los resultados; y la toma de decisiones.
