En savoir plus sur Logiciel de virtualisation des données
Qu'est-ce que le logiciel de virtualisation des données ?
La virtualisation des données offre un stockage, une récupération et une intégration des données agiles. Elle y parvient grâce à des couches de données, qui servent d'abstraction de ces données, permettant d'accéder et de comprendre les données de manière simple et rationalisée. Avec ce logiciel en place, les entreprises peuvent accéder et modifier des données diverses à travers une vue unique.
Les données ne sont précieuses que si elles sont accessibles. Un problème récurrent dans les organisations, surtout les plus grandes, est que les fonctions et départements d'une entreprise peuvent être cloisonnés. Dans ces cas, les données de l'entreprise ne sont pas facilement accessibles entre les départements, ce qui conduit souvent à des sources de données différentes pour les mêmes ensembles de données. De plus, ceux qui se trouvent dans un département spécifique (le marketing, par exemple) pourraient ne pas communiquer avec un autre département (la finance, par exemple) et, par conséquent, conserver les mêmes données dans différents systèmes.
Quelles sont les caractéristiques communes des logiciels de virtualisation des données ?
Voici quelques caractéristiques essentielles des logiciels de virtualisation des données qui peuvent aider les utilisateurs à administrer, fédérer et transformer leurs données :
Administration des données : Ce logiciel aide les utilisateurs à comprendre et gérer leurs données. En tant que tel, les fonctionnalités administratives, telles que la gestion des bases de données, le contrôle d'accès et la sécurité des données, sont indispensables. Les données ne sont précieuses que si elles peuvent être accessibles et comprises, il est donc essentiel que les utilisateurs puissent utiliser la virtualisation des données pour gérer différents types de bases de données et méthodes d'intégration.
De plus, il ne s'agit pas seulement du « quoi » (par exemple, types et sources de données), mais aussi du « qui » (c'est-à-dire qui peut accéder aux données). Les outils de virtualisation des données doivent donner aux administrateurs le contrôle des privilèges et de l'accessibilité liés aux données. Enfin, il doit permettre aux utilisateurs de sécuriser l'accès aux données et fournir un support supplémentaire pour les pratiques de sécurité telles que la liste blanche IP, l'atténuation des attaques et le chiffrement des données.
Fédération des données : La fédération des données fait référence à la capacité de mapper des données ou des métadonnées de plusieurs bases de données autonomes dans une base de données ou une vue de données unique (c'est-à-dire fédérée). Avec la fédération des données, les entreprises peuvent commencer à gérer et organiser le stockage, les réseaux et les centres de données, ainsi qu'intégrer ces données dans divers systèmes et applications.
Transformation des données : Les données ne doivent pas et ne devraient pas rester stagnantes, coincées dans des bases de données et simplement regardées de temps en temps. Au lieu de cela, il est important de les analyser, en combinant différents ensembles de données et en découvrant des tendances à travers eux. Le logiciel de virtualisation des données peut aider à cela grâce à la modélisation des données et à la visualisation des données. La première aide à structurer les données de manière à extraire des informations rapidement et avec précision, et la seconde offre la possibilité de représenter les données dans une variété de formats graphiques.
Quels sont les avantages du logiciel de virtualisation des données ?
Rentabilité : La virtualisation des données peut aider à consolider les données et à fournir une vue d'ensemble des données d'une entreprise. En conséquence, ces plateformes peuvent aider à éliminer et supprimer les enregistrements de données en double et à garantir que les données sont cohérentes et propres. Les données incorrectes peuvent être extrêmement coûteuses, tant en termes de coûts liés au nettoyage qu'en termes de coûts liés au nettoyage des désordres résultant de données incohérentes.
Par exemple, une entreprise sans aucune forme de consolidation des données pourrait avoir un mur de briques métaphorique entre les départements de la finance et du marketing. Si l'équipe marketing, sur la base de ses ensembles de données et de ses sources, croit que l'entreprise réussit, elle peut investir des sommes exorbitantes dans ses campagnes. Cependant, si elle avait une vue appropriée des données de l'entreprise, elle pourrait réaliser que les choses n'étaient pas aussi bonnes qu'elle le pensait. Le surdépense de l'équipe marketing, dans ce cas, aurait pu être évitée avec des outils de virtualisation des données, les aidant à mieux comprendre leurs données à travers les équipes et les fonctions.
Productivité : Comme c'est le cas avec d'autres outils de données, tels que l'analyse en libre-service, l'efficacité peut être considérablement augmentée avec le logiciel de virtualisation des données. Historiquement, l'accès et l'analyse des données étaient du ressort de personnes et d'équipes spécialisées, telles que l'informatique. En conséquence, d'autres personnes intéressées par l'analyse ou même l'accès à ces données étaient obligées d'attendre leur tour et de les obtenir des gardiens des données. Ce n'était pas une solution rapide et efficace et était également coûteux, tant en termes de besoin de travailleurs spécialisés, qu'en termes de fait que lorsque les données étaient présentées, elles pouvaient être obsolètes et dépassées.
Évolutivité : En tant que solution agile, la virtualisation des données peut facilement évoluer avec une entreprise. De plus, elle peut être déployée sur des infrastructures sur site, cloud ou hybrides.
Qui utilise le logiciel de virtualisation des données ?
Administrateurs de bases de données : Ceux qui sont chargés de stocker et d'organiser les données utiliseront généralement ou évalueront une multitude de différentes offres et catégories de logiciels. Tout d'abord, ils se concentreront généralement sur les solutions de stockage de données telles que les logiciels de base de données. Concurremment ou par la suite, ils devraient envisager la technologie de virtualisation des données qui peut les aider à développer une solution de stockage de données robuste, aidant leurs collègues à accéder aux données de l'entreprise.
Analyste de données : Les analystes de données travaillent avec une variété de sources et de ressources de données, ayant souvent besoin d'accéder à divers systèmes pour extraire des données. Avec le logiciel de virtualisation des données, ils obtiennent une couche d'extraction de données logique, ce qui facilite leur travail. Désormais, ils n'ont plus besoin de déplacer les données et peuvent plutôt utiliser des pointeurs vers des blocs de données pour effectuer leur analyse.
Ingénieur de données : Similaire aux administrateurs de bases de données, les ingénieurs de données se concentrent sur la consolidation et l'intégration des données. Ils aident d'autres membres de l'équipe, tels que les analystes. Avec leur concentration sur les données au sein des bases de données, par opposition aux données elles-mêmes, les ingénieurs de données peuvent grandement bénéficier des outils de virtualisation qui peuvent les aider à réduire les problèmes avec les données de l'entreprise.
Quelles sont les alternatives au logiciel de virtualisation des données ?
Les alternatives au logiciel de virtualisation des données peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Logiciel de réplication de données: Contrairement au logiciel de virtualisation des données qui sert de couche connectant des sources de données disparates, le logiciel de réplication de données aide les entreprises à stocker des données à plus d'un endroit pour améliorer à la fois la disponibilité et l'accessibilité. Les deux types de logiciels peuvent réduire la charge de travail sur les bases de données (par exemple, les bases de données transactionnelles) où la performance est essentielle.
Logiciel de tissu de données: Les entreprises axées sur l'intégration des données peuvent se tourner vers le logiciel de tissu de données, qui est une plateforme de données unifiée permettant aux organisations d'intégrer leurs données et leurs processus de gestion des données. Ce logiciel offre des avantages tels que la capacité d'explorer et d'extraire de la valeur de toute forme de données, quel que soit l'emplacement, en connectant des magasins de données structurées et non structurées. Il fournit un accès centralisé via une vue unifiée des données d'une organisation qui hérite des restrictions d'accès et de gouvernance.
Logiciels liés au logiciel de virtualisation des données
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec le logiciel de virtualisation des données incluent :
Logiciel de base de données: Pour utiliser les outils de virtualisation des données, il doit y avoir des données en premier lieu, qui sont fréquemment stockées dans des référentiels, tels que des bases de données, y compris des systèmes de gestion de bases de données relationnelles, noSQL et non natives. Avant de chercher à adopter une couche au-dessus de ses données, il est important d'avoir une compréhension ferme et une stratégie pour gérer les données.
Plateformes d'analyse: La virtualisation des données offre la possibilité d'analyser les données sans avoir besoin d'un accès direct aux données sources originales. En tant que tel, les données sont prêtes à être analysées et examinées avec des outils tels que les plateformes d'analyse, qui fournissent un ensemble d'outils pour les entreprises afin d'absorber, organiser, découvrir et analyser les données. Cela aide à révéler des informations exploitables qui peuvent aider à améliorer la prise de décision et à informer la stratégie commerciale.
Plateformes DataOps: Bien que la virtualisation des données puisse aider dans une multitude de tâches liées aux données, elle ne fournit souvent pas une solution holistique de bout en bout pour les opérations de données. Pour cette tâche, les plateformes DataOps peuvent aider à contrôler l'ensemble du flux de travail et des processus connexes et à garantir que des décisions basées sur les données sont prises ; les temps de cycle sont considérablement réduits et les utilisateurs sont habilités avec un point d'accès unique pour gérer les données. Les entreprises peuvent tirer parti des plateformes DataOps pour obtenir des informations à la demande pour des décisions commerciales réussies.
Défis avec le logiciel de virtualisation des données
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis. Pour la virtualisation des données, il est essentiel que ceux qui interagissent avec, partagent et analysent les données de l'entreprise adoptent la solution. Sans adoption, les utilisateurs professionnels risquent d'accéder à des données anciennes et obsolètes, ou de ne pas pouvoir accéder aux données du tout.
Adoption par les utilisateurs : Il n'est pas toujours facile de transformer une entreprise en une entreprise axée sur les données. En particulier dans les entreprises plus établies qui ont fait les choses de la même manière pendant des années, il n'est pas simple d'imposer des outils d'analyse aux employés, surtout s'il existe des moyens pour eux de l'éviter. S'il existe d'autres options, telles que des feuilles de calcul ou des outils existants que les employés peuvent utiliser à la place des logiciels d'analyse, ils choisiront très probablement cette voie. Cependant, si les gestionnaires et les dirigeants s'assurent que les outils d'analyse sont une nécessité dans le quotidien d'un employé, alors les taux d'adoption augmenteront.
Organisation des données : Les solutions de big data ne sont aussi bonnes que les données qu'elles consomment. Pour tirer le meilleur parti de l'outil, ces données doivent être organisées. Cela signifie que les bases de données doivent être correctement configurées et intégrées. Cela peut nécessiter la construction d'un entrepôt de données, qui stocke des données provenant de diverses applications et bases de données dans un emplacement central. Les entreprises peuvent avoir besoin d'acheter un logiciel de préparation de données dédié pour s'assurer que les données sont jointes et propres pour que la solution de virtualisation puisse les consommer de la bonne manière. Cela nécessite souvent un analyste de données qualifié, un employé informatique ou un consultant externe pour aider à garantir que la qualité des données est à son meilleur pour une analyse facile.
Sécurité des données : Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour garantir que les bons utilisateurs voient les bonnes données, afin de garantir une sécurité stricte des données. Les solutions d'analyse efficaces devraient offrir des options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme, en fonction de leur autorisation de sécurité ou de leur niveau de séniorité.
Quelles entreprises devraient acheter un logiciel de virtualisation des données ?
Les entreprises de tous les secteurs peuvent bénéficier de cette technologie.
Santé : Dans le domaine de la santé, une grande quantité de données est produite, telles que les dossiers des patients, les données des essais cliniques, et plus encore. De plus, comme le processus de découverte de médicaments est particulièrement coûteux et prend beaucoup de temps, les organisations de santé utilisent des logiciels de virtualisation des données pour accélérer le processus, en utilisant des données provenant d'essais passés, d'articles de recherche, et plus encore. Il convient de noter que les préoccupations en matière de confidentialité des données qui se posent dans un contexte de santé resteront pertinentes lors du déploiement de ces solutions.
Avec la virtualisation des données, elles sont en mesure d'accéder mieux à leurs données, aidant ainsi les organisations de santé à innover efficacement et efficacement. Parfois, cette technologie est couplée avec des logiciels de données synthétiques, qui permettent aux organisations de partager et d'utiliser les données synthétiques sans préoccupations de conformité ou d'exposition de données personnelles.
Commerce de détail : Dans le commerce de détail, en particulier le commerce électronique, la personnalisation est importante. Les principaux détaillants reconnaissent l'importance de la virtualisation des données pour accéder aux données relatives aux clients à partir de systèmes vastes et disparates. Avec le logiciel approprié en place, ces entreprises peuvent commencer à mettre de l'ordre dans leurs données et à transférer ces données dans des plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, ainsi que dans des plateformes d'analyse.
Finance : L'utilisation des données dans les services financiers peut générer des gains significatifs, comme pour les banques, qui peuvent les utiliser pour tout, du traitement des données liées aux scores de crédit à la distribution des données d'identification. Avec ce logiciel, les équipes de données peuvent accéder et traiter les données de l'entreprise et les déployer dans des applications internes et externes.
Tendances du logiciel de virtualisation des données
Informatique en nuage
Avec la possibilité de stocker des données sur des serveurs distants et d'y accéder facilement, les entreprises peuvent se concentrer moins sur la construction d'infrastructures et plus sur leurs données, tant en termes de comment en tirer des informations, qu'en termes d'assurer leur qualité. Avec le passage au cloud, les entreprises ont un accès plus facile à leurs données, mais aussi plus d'endroits où leurs données peuvent être. Cela rend la gestion des données encore plus importante.
Volume, vitesse et variété des données
Comme mentionné précédemment, les données sont produites à un rythme rapide. De plus, les types de données ne sont pas tous d'une seule saveur. Les entreprises individuelles peuvent produire une gamme de types de données, allant des données de capteurs et des appareils IoT aux journaux d'événements et aux flux de clics. En tant que tel, les outils nécessaires pour traiter et distribuer ces données doivent être capables de gérer cette charge de manière évolutive, rentable et efficace. Les avancées dans les techniques d'IA, telles que l'apprentissage automatique, aident à rendre cela plus gérable.
Comment acheter un logiciel de virtualisation des données
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel de virtualisation des données
Lors de l'évaluation des outils, les acheteurs doivent garder à l'esprit que, à mesure que l'entreprise et ses données évoluent, il peut être nécessaire de réévaluer les options logicielles à l'avenir. Par conséquent, dans la mesure du possible, il est préférable de considérer des solutions évolutives et offrant différentes options ou niveaux en fonction de la quantité de données et de l'utilisation. De plus, il faut s'assurer de prendre en compte les sources de données hétérogènes de leur organisation, pour s'assurer que le produit s'intègre avec elles.
De plus, il est important de considérer le cas d'utilisation. Si une entreprise envisage un cas d'utilisation opérationnel, une plateforme traditionnelle moins complète pourrait suffire. Cependant, si l'on cherche à utiliser le logiciel pour des charges de travail analytiques, qui peuvent être plus variées en termes de données, il pourrait être judicieux de considérer des solutions plus robustes pouvant prendre en charge la gestion autonome des performances.
Comparer les produits de virtualisation des données
Créer une liste longue
Pour évaluer le logiciel, les acheteurs peuvent commencer par noter toutes les sources de données, systèmes et utilisations de données pertinents. Avec cela en main, il sera plus facile d'évaluer si elles sont prises en charge par un produit donné. Les entreprises doivent prendre note de savoir si un vendeur prend en charge divers types de données, tels que les fichiers, les relations, les API, etc. De plus, il est crucial de considérer l'environnement de développement - si le produit permet de concevoir des vues de données virtuelles ou des modèles sémantiques et s'ils prennent en charge les environnements de conception basés sur le web, par exemple.
Créer une liste courte
Avec une matrice de l'écosystème de données de l'entreprise et des exigences en comparaison avec les capacités des produits, ce qui peut être facilité par les fonctionnalités vérifiées de G2, une entreprise peut déterminer où se trouve le plus grand chevauchement. L'idéal est qu'il y ait un chevauchement complet (c'est-à-dire que le logiciel peut prendre en charge tout ce que l'entreprise cherche à accomplir). S'il n'y a pas de chevauchement complet, il est recommandé d'essayer de trouver une solution qui est le plus proche possible et qui est dans le budget.
Conduire des démonstrations
Essayer avant d'acheter est crucial. Les acheteurs doivent tester les produits de virtualisation des données et voir comment ils se présentent et se sentent. Il faut noter à quelle vitesse cela fonctionne, si les requêtes de données fonctionnent comme prévu, et plus encore. Il est également important de poser des questions et de demander des fonctionnalités si elles ne les ont pas déjà.
Sélection du logiciel de virtualisation des données
Choisir une équipe de sélection
Plusieurs parties prenantes doivent être impliquées dans le processus d'achat, y compris ceux qui interagissent avec les données de l'entreprise, ainsi que les analystes de données et les administrateurs de bases de données qui sont chargés de l'organisation des données et de l'extraction d'informations à partir des données. Ces individus auront tous des perspectives différentes et fourniront des informations utiles dans le processus d'achat.
Négociation
Comme pour toute catégorie de logiciel, le prix est souvent flexible et doit être remis en question. Les acheteurs peuvent mentionner d'autres prix et offres pour obtenir un prix équitable. Les négociations peuvent se faire autour de facteurs tels que la durée du contrat, le nombre d'utilisateurs, et plus encore. Il est recommandé d'examiner l'impact de ces facteurs pour obtenir un prix équitable.
Décision finale
Dans les grandes organisations, la décision finale serait probablement prise par le directeur des systèmes d'information (CIO). Dans les petites organisations, cela pourrait être le directeur de la technologie (CTO), ou même l'équipe d'analyse des données, en fonction du cas d'utilisation.