什么是数据虚拟化以及我们为什么需要它

数据虚拟化是一种技术，通过提供可从多个来源访问的数据的逻辑视图，使组织能够管理、集成和分析其数据，就好像它是一个统一的数据库一样。

在当今的数字业务环境中，企业数据的生成和收集来源广泛，包括内部系统和流程、外部合作伙伴和客户以及第三方数据源。 这些数据可以是结构化的，例如存储在传统数据库中的数据，也可以是非结构化的，例如文档、图像和视频文件。

这些数据通常存储在各种不同的位置，包括本地服务器和存储系统，以及云端。 因此，组织很难全面了解其数据并有效地管理和分析数据。 数据虚拟化可以成为应对这一挑战的有用工具。

什么是数据虚拟化？

数据虚拟化是一个概念，其中来自多个不同来源的数据被集成并可以访问，就好像它是一个单一的、统一的数据存储一样。 它允许创建虚拟数据层 (VDL)，应用程序和用户可以访问和查询该数据层，而无需从其原始源物理复制或移动数据。

这个虚拟层负责从底层物理数据源中提取数据，使其看起来好像来自单个数据源。

数据虚拟化通常与其他数据管理和集成技术结合使用，例如数据湖、数据仓库和数据集成工具。 它对于拥有大型和多样化数据环境且数据以各种格式和位置存储的组织特别有用。

数据虚拟化具有许多优势，可用于各种行业：

• 提高敏捷性：数据虚拟化使组织能够快速轻松地访问来自多个来源的数据，而无需复杂且耗时的数据集成过程。 这可以帮助组织根据更完整的数据视图做出更快、更明智的决策。
• 降低复杂性：简化访问和集成来自多个来源的数据的过程，这有助于降低复杂性并提高效率。
• 增强的安全性：它还允许组织访问数据而无需物理移动或复制数据，从而有助于提高数据安全性。 这有助于降低数据泄露和未经授权访问敏感数据的风险。
• 更高的可扩展性使组织能够根据需求的变化轻松扩展数据集成和分析工作，而无需额外的硬件或基础设施。
• 减少数据重复：数据虚拟化有助于减少物理复制数据的需要，从而节省存储和计算资源。 它还可以帮助降低因重复数据而产生的错误和不一致的风险。

并且数据虚拟化概念可用于实现实时分析、数据驱动的决策制定和敏捷数据管理。 这在数据不断变化的行业中尤其有用，例如金融或电子商务。

数据虚拟化还可以通过允许组织更轻松地跟踪和控制对数据的访问以及确保以合规方式使用数据来支持数据治理和合规性工作。 例如，它可以让组织实施数据访问控制并对敏感数据应用数据屏蔽或编辑。

数据虚拟化是如何完成的

数据虚拟化通常使用专门的软件或工具或通过构建自定义解决方案来完成。 有几种实现数据虚拟化的方法，包括：

使用数据虚拟化服务器：

实现数据虚拟化的一种常见方法是使用数据虚拟化服务器。 可以通过基于 Web 的界面或 API 访问数据虚拟化服务器。

它们可以与各种数据源结合使用，包括数据库、平面文件和基于云的数据存储。 这在需要跨部门或组织共享数据或需要集成来自多个来源的数据以进行分析或报告的情况下非常有用。

构建自定义数据虚拟化解决方案：

在某些情况下，组织可能会选择使用自定义软件或工具构建自己的数据虚拟化解决方案。 这可能涉及创建位于数据源和需要访问数据的用户或应用程序之间的自定义数据集成层。

使用基于云的数据虚拟化服务：

基于云的数据虚拟化服务，例如 Amazon Web Services (AWS) 或 Microsoft Azure 提供的服务，允许组织访问和集成来自多个来源的数据，而无需构建或维护自己的数据虚拟化基础设施。

数据虚拟化的步骤

数据虚拟化的过程通常包括以下步骤：

#1。 识别数据源

实施数据虚拟化的第一步是确定需要访问和集成的数据源。 这些数据源可能是数据库、文件、应用程序或其他数据源。

#2。 连接到数据源

下一步是连接到数据源并提取需要虚拟化的数据。 这可能涉及使用连接器或驱动程序来访问数据，并且可能需要配置访问权限和身份验证。

#3。 转换和清理数据

提取数据后，可能需要对其进行转换和清理以确保其格式可用。 这可能涉及对数据应用转换或数据质量规则或删除重复或无效记录。

#4。 创建虚拟数据层

虚拟数据层是数据虚拟化解决方案的核心组件。 它涉及创建可以访问和查询的数据虚拟视图，而无需从其原始位置实际移动或复制数据。 这可能涉及创建映射到底层数据源的逻辑数据模型或视图。

#5。 访问和查询虚拟数据

创建虚拟数据层后，用户和应用程序可以使用标准 SQL 或其他查询语言访问和查询数据。 虚拟数据层将查询转换为适合底层数据源的格式，并将结果返回给用户或应用程序。

#6。 监控和维护虚拟数据层

数据虚拟化解决方案通常包括用于监控和维护虚拟数据层的工具和流程。 这可能涉及跟踪底层数据源的变化并更新虚拟数据层以反映这些变化。 它还可能涉及优化虚拟数据层以提高性能，并确保它与不断变化的业务需求和要求保持一致。

数据虚拟化与数据可视化

数据虚拟化和数据可视化是两个经常结合使用的不同概念，但它们服务于不同的目的。 以下是数据虚拟化和数据可视化之间的一些主要区别：

在实践中，数据虚拟化和数据可视化经常一起使用。 数据虚拟化可以提供可视化所需的数据，而可视化可以提供一种更直观和交互的方式来探索和理解数据。

例如，企业可能使用数据虚拟化来访问和集成来自多个来源的数据，然后使用数据可视化来创建有助于揭示数据洞察力和趋势的图表、图形或仪表板。

数据虚拟化的用例

以下是数据虚拟化的一些用例。

数据准备：数据虚拟化可用于通过提供可根据需要访问和转换的数据的虚拟视图来准备用于分析或其他目的的数据。 例如，数据科学家可能会使用数据虚拟化来访问和集成来自多个来源的数据，然后对数据应用转换或数据质量规则以准备分析。

云数据共享：它还用于在组织内的不同团队或部门之间共享存储在云中的数据。 这有助于确保每个人都可以访问他们需要的数据，同时减少复制数据的需要。

数据中心支持：数据虚拟化可用于创建一个集中式数据中心，允许用户访问和集成来自多个来源的数据。

例如，一个组织可以使用数据虚拟化来创建一个数据中心，该中心集成来自各种业务系统（如 ERP、CRM 和 HR 系统）的数据，以支持数据驱动的决策制定。

用户和应用程序可以通过虚拟化视图访问数据中心，这有助于降低访问和集成来自多个来源的数据的复杂性。

结论

数据虚拟化可以提高敏捷性、灵活性和数据质量，同时降低成本并提高安全性。 它在金融、医疗保健、零售、制造和政府​​等广泛行业中有许多应用程序和用例。

考虑在您的组织中实施数据虚拟化，仔细评估您的数据源、选择正确的数据虚拟化工具以及设置和优化您的数据虚拟化系统以满足您的业务需求非常重要。

我希望本文对您学习数据虚拟化有所帮助。 您可能也有兴趣了解虚拟化监控工具。