Vad är ett virtuellt lager?

Ett virtuellt lager är en annan term för ett datalager. Ett datalager är ett datorverktyg utformat för att förenkla beslutsfattande i företagsledning. Den samlar in och visar affärsdata relaterad till ett specifikt ögonblick, vilket skapar en ögonblicksbild av verksamhetens tillstånd i det ögonblicket. Virtuella lager samlar ofta in data från en mängd olika källor.

Ett virtuellt lager är i grunden en affärsdatabas. Data som finns i ett virtuellt lager kopieras vanligtvis från flera källor genom ett produktionssystem. Detta görs så att relaterad data kan sökas snabbt och utan att komma åt hela systemet. Att utföra en sökning av ett helt produktionssystem på en gång kan potentiellt äventyra systemets prestanda. Att använda ett datalager tar bort denna operativa risk och påskyndar den övergripande åtkomstprocessen.

Beroende på vilken typ av information som lagras i ett virtuellt lager kan ett enda lager bli överbelastade med data från dussintals olika källor som relaterar till hur många potentiella som helst ämnen. För att förhindra att lagret blir omöjligt att navigera, används ibland underavdelningar som kallas datamarts. Dessa datamarts delar upp informationen som sparas i lagret i kategorier som kan väljas individuellt och söka utifrån vad användaren söker.

Datalager uppdateras i allmänhet regelbundet för att säkerställa att de återspeglar det aktuella tillståndet för företaget vars data de lagrar. De kan ofta ställas in för att uppdatera på en daglig, veckovis eller anpassad tidtabell, beroende på användarens önskemål. Data som lagras i ett virtuellt lager är statisk. Detta innebär att ny data lagras bredvid befintlig data snarare än över den, vilket ger dig tillgång till såväl historisk information som aktuell information.

En annan fördel med att använda ett virtuellt lager för att lagra och katalogisera data är integration. I datortermer är integration när data hämtade från två eller flera källor som märker deras information på olika sätt lagras med ett enda identifieringssätt. Integration är användbart för datahämtning, eftersom det gör det möjligt att söka i alla lagrade data på en och samma gång tid, i motsats till att utföra individuella sökningar av varje källa dikterat av källans specifika identifiering metod.