Définition Data virtualization

Dans notre écosystème ultra connecté et mondialisé, les données et les informations s’échangent à une vitesse phénoménale et l’avenir ne fera que confirmer cette tendance. Cette transmission est aussi constante qu’exponentielle. Nous constatons au quotidien l’essor de nouvelles techniques pour tout simplement gérer ces flux incessants de données qui apparaissent.

Face à ces constats, c’est la data virtualization qui a su tirer son épingle du jeu. La data virtualization est un data modèle prônant l’agilité par l’intégration de données en temps réel permettant un accès à différentes sources de données sans réplications ni duplications de données pour en tirer la couche « virtuelle ». En effet des spécialistes prévoient que la data virtualization sera implémentée dans la moitié des entreprises en 2020. Cela s’annonce donc comme le nouvel outil incontournable du Big Data.

Concrètement à quoi sert la data virtualization ?

La valeur ajoutée de ce nouveau data modèle est de collecter et d’intégrer plus facilement des données en temps réel provenant de différentes sources de données. Elles permettent donc d’avoir une bonne agilité au niveau des données ainsi que de les déplacer sans répliquer les données, plus besoin de stocker la data. L’un des avantages notables est de gagner du temps avec une intégration dynamique. Une solution de stockage de données type Data Warehouse ou encore Data Lake devient obsolète grâce à la data virtualization permettant ainsi une économie de coûts non négligeable pour les entreprises.

Vers une data plus fluide

A l’image d’une plateforme de streaming (ex : Netflix), le modèle donne un accès simple à une bibliothèque de données ayant des sources différentes. C’est un intermédiaire facilitant le trafic des données vers l’analyse et qui supprime donc des étapes « techniques ».

Dans les faits, ce nouveau processus de data virtualization utilise des connecteurs pour appeler les sources de données non structurées et dispersées. Cela revient à dire que nous pouvons exploiter de données venant de sources différentes (ex : social…).

Pour rentrer dans le détail, les métadonnées vont élaborer les vues sous une couche virtuelle de données et ensuite intégrer à des serveurs dit « d’arrivés ».  Ces dernières seront accessibles aux décideurs plus facilement, permettant ainsi de garantir l’immédiateté des données facilitant la prise de décision. Ces vues de données seront configurables en plusieurs formats de données type SQL pour convenir à tout le monde.

Pour un gain de temps

L’enjeu est de taille, cette garantie pour tout le monde d’avoir un accès facilité aux données importantes dont il a besoin via des différentes plateformes et type de stockage est essentiel au vu de la vitesse des flux de données.

Ce gain de temps garantit à l’ensemble des utilisateurs analystes et décideurs d’améliorer l’exploration, le traitement, l’agrégation et l’exploitation des données pouvant donc rendre les analyses plus rapides et plus fiables. Face aux problématiques inhérentes et récurrentes liées à la data, la data virtualization apporte une véritable solution surtout auprès des services qui font de la data une priorité.

Cette simplification de la navigation des données permet aussi de diminuer les complexités techniques qui touchent le monde de la donnée. De plus, les données sont généralement travaillées avec des techniques et formats différents. La data virtualization contre ces barrières techniques en offrant une souplesse technique rendant le flux de données plus agile. L’une des promesses de la data virtualization est donc un gain de temps non négligeable sur les projets liés à la data.

Rationalisation des coûts

Comme énoncé plus haut, le processus livre une économie des coûts. En effet, la data virtualization permet d’éliminer le stockage intermédiaire des données via des Data Warehouses, Data Lakes ou encore les développements de flux type ETL qui sont souvent onéreux. Ce regroupement de données est simple, propre et arrive en temps réel offrant ainsi une simplicité technique et fait faire des économies de coûts aux entreprises. Le bénéfice est à tous les étages.

 

Le modèle de data virtualization possède de nombreux avantages, gain de temps, gain économique, fluidité du flux de données mais surtout la possibilité d’avoir seulement un seul et unique data modèle. La data virtualization contribue à l’évolution naturelle du big data en proposant un modèle qui prône la simplification surtout « technique ». Cela aide les analystes à proposer des solutions plus rapidement et plus fiables, facilitant in fine la prise de décision. On remarque aussi que ce modèle permet de passer des étapes techniques et par la même occasion de faire gagner du temps aux data scientists et data analysts qui pourront être plus efficients. Economie de temps pour le salarié qui dans ce cas se transforme aussi en économie d’argent pour l’entreprise. Le modèle est aussi séduisant pour l’entreprise que pour les utilisateurs.

 

Bastien VALERY

Consultant

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