Virtualización de datos: casi todo lo que necesitas saber sobre ella

En la actualidad, empresas de todos los tamaños y sectores tienen que trabajar con datos. Tanto estructurados como desestructurados. Tienen que capturarlos, almacenarlos, procesarlos y analizarlos. Por eso, cuantos menos puntos tengan para su visualización y gestión, mejor. Sobre todo si pueden verlos y trabajar con ellos desde una sola consola, y hacerlo en tiempo real. Solo así consiguen un mayor nivel de eficacia. Además, tienen que ser capaces de traducir esos datos, una vez procesados y analizados, para conseguir información que les resulte útil. ¿Cómo pueden conseguirlo? Por ejemplo, mediante la virtualización de datos.

¿Qué es la virtualización de datos y cómo funciona?

La virtualización de datos es un sistema de gestión de datos que se refiere al compilado de todos la información de una empresa desde un único punto. Independientemente de la fuente o fuentes de las que provengan. Para ello se utiliza una capa de datos virtual que se encarga de agregar todos los datos que llegan al punto de gestión desde sus distintas fuentes.

El procedimiento que se sigue para la virtualización de datos comienza con el acceso a los mismos cuando están con su formato original y en su fuente de origen. A diferencia de los procesos típicos de captura y proceso de datos, que pasan por su extracción, transformación y carga; la virtualización no necesita mover los datos a un almacenamiento de datos o a un lago de datos antes de comenzar su proceso.

En vez de esto, los datos se agregan en un único punto, que es la capa de datos virtual que acabamos de mencionar. Con el uso de esta capa, las empresas pueden desarrollar vistas sencillas y personalizables. A estas vistas se las conoce como paneles de control, y sirven para acceder a los datos y descubrir qué sentido tienen. Con estos paneles de control, los usuarios pueden conseguir, además de acceso a los datos de manera sencilla, informes en tiempo real, manipular datos e incluso realizar procesos avanzados de datos. Por ejemplo, tareas de mantenimiento predictivo.

Para facilitar las cosas, según eWeek, hay herramientas de software específicas, y plataformas, para la virtualización de datos. Muchas de las principales tecnológicas para empresas, como IBM y Oracle, cuentan con sus propias plataformas de virtualización de datos.

Ventajas de la virtualización de datos

Los beneficios de la virtualización de datos son muchos. Sobre todo para las empresas que están en fase de crecimiento. La virtualización de datos permite a los equipos de TI conseguir acceso a datos en tiempo real, independientemente de su fuente, para mejorar la toma de decisiones, aumentar la productividad y reducir los costes generales.

Los datos que se guardan en diversas fuentes, como hemos dicho, pueden ser estructurados y desestructurados. Mientras que los primeros suelen ser generalmente números y otros valores, los segundos son más complejos. Pueden ser desde archivos de vídeo hasta archivos de datos de sensores de Internet de las Cosas, por ejemplo.

Analizar datos desestructurados puede dar problemas, pero a cambio, proporcionan una cantidad de información útil bastante útil. Pero lo mejor para avanzar y conseguir información es combinar datos estructurados y desestructurados, un proceso que el software y las plataformas de virtualización de datos se encargan de facilitar.

La virtualización de datos también acaba con la replicación, algo necesario cuando se utilizan procesos y métodos tradicionales para analizarlos. La replicación de datos es un procedimiento caro, y requiere una cantidad de almacenamiento creciente. Además, puede llevar a la duplicación de datos, e incluso a la obtención de datos incorrectos, que pueden fastidiar cualquier conjunto de datos.

Para la virtualización de datos no se necesita replicación. Los datos se mantienen en su fuente original, en una capa virtual. Esto lleva a más rapidez a la hora de obtener datos de alta calidad y a menores costes que afrontar para conseguirlo.

Por otra parte, este proceso de obtención de datos mejora la toma de decisiones, dado que permite obtener datos de mayor calidad. Es decir, la virtualización de datos permite conseguir datos precisos, actualizados y lógicos. También deben mostrarse de manera que todas las partes que tienen que trabajar con los datos, o conseguir información, puedan comprenderlos. Esto debe ser así, independientemente de su nivel en cuanto a tecnología. Pues bien, la virtualización de datos permite acceder a los datos concretos que necesita cada uno y cuando los necesita.

Los datos que consiguen, además, son precisos y en tiempo real. Esto lleva a una visibilidad completa del negocio, y a contar con datos que permiten que quienes se encargan de la toma de decisiones tengan las bases y la información necesaria para poder hacerlo con confianza. En resumen: cuando se integra con las herramientas de virtualización de datos, el software de virtualización permite a los usuarios ver datos en tiempo real de manera que les resulte sencillo comprenderlos.

Mejoras en productividad y rebaja de costes

Otra de las ventajas de la virtualización de datos que mejora la productividad. Y lo hace de muchas maneras. La primera es la mejora que consigue de cara al acceso a los datos. Los usuarios no tienen que acceder a varias aplicaciones o servidores para conseguirlos. Tienen un único recurso para verlos, conseguir los datos que necesitan y seguir trabajar.

Además, simplifica el proceso de análisis de datos. Para ello ofrece una interfaz de uso sencillo, que permite que incluso quienes no estén familiarizados apenas con el análisis de datos puedan utilizarlos, y tomar decisiones de negocio y empresa con rapidez. Además, estas capacidades de tipo autoservicio reducirá la carga de trabajo a los equipos de TI y de trabajo con datos.

Todo esto mejora la productividad, y hace que las empresas avancen con más rapidez. Además, otras áreas, como la de desarrollo de producto, se beneficiarán también de la agilidad que ofrece. Los costes de infraestructura también bajan gracias a la virtualización de datos. Como hemos visto, por la desaparición de la necesidad de la replicación de datos. Y reduce el tiempo y el esfuerzo que lleva tomar una decisión, dado que hay que gestionar menos fuentes de datos.

Esto también lleva a más facilidades en la gobernanza y la seguridad de datos. La virtualización de datos simplifica la gobernanza de datos ofreciendo una sola fuente de datos, integrando todas las fuente en una y permitiendo que los equipos de TI tengan solo que reforzar la seguridad en un punto centralizado. Además, las plataformas de virtualización de datos incluyen funciones que van del control de acceso a la capacidad de integrarse con otras herramientas de seguridad de datos.

Problemas de la virtualización de datos

No todo son ventajas ni facilidades en lo que respecta a la virtualización de datos. También presenta dificultades. Para empezar, hay que hacer una inversión económica de cierto calado para empezar a utilizarla. Es necesario invertir en software de virtualización de datos, formar a la plantilla que tendrá que trabajar con datos, y adquirir o suscribirse a otros elementos y servicios.

En sí, la virtualización es compleja, y modernizar una infraestructura de datos con ella no es sencillos. No basta con comprar software e implementarlo. En muchos casos, las herramientas de virtualización deben implementarse de manera conjunta con otras herramientas, y la propia virtualización puede complicarse.

Además, para sacar partido a la virtualización de datos se necesita personal con experiencia concreta en este campo. Tanto para implementarla como para su gestión actual y futura. Y puede que algunas empresas no tengan, al menos por el momento, acceso a ellas. Las empresas pueden necesitar contratar a alguien específicamente para virtualización de datos. También pueden encargárselo a terceros. En cualquier caso, esto hará subir sus costes.

Por último, es necesario tener en cuenta que la obtención de datos depende de que la fuente de la que se vayan a obtener esté en funcionamiento y sea accesible. No todas están en funcionamiento durante las 24 horas del día, y para conseguir los datos se necesita que la fuente esté activa y disponible. Si la fuente no lo está, no habrá obtención de datos, y esto puede retrasar el proceso o falsearlo si pasa inadvertida la caída de una fuente.