Een paar jaar geleden is datavirtualisatie geïntroduceerd. Destijds werd altijd gezegd dat het geen alternatief is voor een data warehouse, maar eerder dat een data warehouse een bron is voor data virtualisatie.
Het grappige is dat als je de vraag stelt aan een AI product of datavirtualisatie een alternatief is voor een data warehouse je in eerste instantie het antwoord “ja” krijgt. De clou zit echter achteraan. De tekst is dikgedrukt.
Datavirtualisatie kan worden beschouwd als een alternatief voor datawarehousing. Datawarehousing is een traditionele aanpak waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden geëxtraheerd, getransformeerd en geladen in een centrale gegevensopslag, zoals een datawarehouse, voor analyse en rapportage.
Daarentegen maakt datavirtualisatie gebruik van virtuele weergaven van gegevens uit verschillende bronnen zonder de noodzaak om ze fysiek te consolideren. Met datavirtualisatie kunnen gegevens in realtime worden geïntegreerd en on-demand worden gepresenteerd aan gebruikers, alsof ze afkomstig zijn van een enkele bron.
Het voordeel van datavirtualisatie is dat het flexibiliteit biedt bij het benaderen en integreren van gegevens, zonder de noodzaak om gegevens fysiek te repliceren en op te slaan. Het kan handig zijn in situaties waarin het niet praktisch of haalbaar is om een centraal datawarehouse te bouwen, of wanneer realtime toegang tot gegevens vanuit verschillende bronnen van cruciaal belang is.
Het is echter belangrijk op te merken dat datavirtualisatie niet altijd de beste keuze is voor complexe analyses of bij het werken met grote hoeveelheden gegevens. In dergelijke gevallen kan een datawarehouse nog steeds de voorkeur hebben vanwege zijn mogelijkheden op het gebied van gegevensbeheer, prestaties en schaalbaarheid.