Denodo платформа виртуализации

2020: Анонс платформы виртуализации

8 июня 2020 компания Denodo представила в России свою платформу виртуализации данных.

По информации компании, использование технологий виртуализации данных на июнь 2020 года стало одной из ключевых тенденций в области управления данными, этот шаг обеспечил доступ в реальном времени к разрозненным источникам данных, имеющих разную природу и представленных в различных форматах, минуя их консолидацию в едином хранилище.

Бизнес не интересует, как хранятся данные, в какой форме, в каких форматах. Ему нужны данные — все, что есть, причем самые актуальные. Прежние архитектуры не позволяли предоставить бизнесу все данные, поскольку собрать их в едином репозитории зачастую физически невозможно, к тому же попавшие в него данные быстро теряют актуальность. На помощь приходит виртуализация данных. Она позволяет создать другой логический уровень абстракции данных, подключенный ко всем имеющимися источникам данных и предоставляющий доступ к ним из витрин данных и других приложений, обеспечивая эффективное управление данными, их маскирование и безопасность. Также виртуализация данных позволяет производить очистку, унификацию и иные виды подготовки данных. Кроме этого, виртуализация данных позволяет извлекать данные напрямую из тех самых источников, где они хранятся, не тратя никакие ресурсы на их перемещение. отметил Алексей Сидоров, главный евангелист и директор по управлению данными Denodo

На июнь 2020 года виртуализация данных находит применение в самых разных отраслях. Например, логистические компании обрабатывают в реальном времени данные, стекающиеся от множества используемых в складском хозяйстве датчиков, спецтехники и мобильного оборудования, комбинируя их с данными из реляционных баз данных и хранилищ Hadoop и обеспечивая таким образом демократизацию данных, что дает возможность бизнес-пользователям анализировать данные, не прибегая к помощи специалистов уровня data scientists. Организации сферы здравоохранения получают онлайн-доступ к результатам различных медицинских исследований.

Производственные предприятия благодаря этой технологии находят возможности для предиктивного технического обслуживания своих объектов, промышленного оборудования и транспортных средств. Например, в компании, производящей производственное оборудование и спецтехнику для ряда отраслей (строительной, горнодобывающей, нефтегазовой, железнодорожной и других), воспользовались технологиями виртуализации данных, чтобы улучшить процессы технического обслуживания и ремонтов самосвалов, поломки которых приводят к дорогостоящим простоям. В рамках проекта была разработана модель предиктивного анализа, которая на основе получаемых в реальном времени показаний датчиков, которые установлены на самосвалах, а также накопленных в Hadoop данных позволила прогнозировать возможные неисправности и планировать ремонты спецтехники так, чтобы поломки не застали ее «в поле».