什麼是數據虛擬化以及我們為什麼需要它

數據虛擬化是一種技術，通過提供可從多個來源訪問的數據的邏輯視圖，使組織能夠管理、集成和分析其數據，就好像它是一個統一的數據庫一樣。

在當今的數字業務環境中，企業數據的生成和收集來源廣泛，包括內部系統和流程、外部合作夥伴和客戶以及第三方數據源。 這些數據可以是結構化的，例如存儲在傳統數據庫中的數據，也可以是非結構化的，例如文檔、圖像和視頻文件。

這些數據通常存儲在各種不同的位置，包括本地服務器和存儲系統，以及雲端。 因此，組織很難全面了解其數據並有效地管理和分析數據。 數據虛擬化可以成為應對這一挑戰的有用工具。

什麼是數據虛擬化？

數據虛擬化是一個概念，其中來自多個不同來源的數據被集成並可以訪問，就好像它是一個單一的、統一的數據存儲一樣。 它允許創建虛擬數據層 (VDL)，應用程序和用戶可以訪問和查詢該數據層，而無需從其原始源物理複製或移動數據。

這個虛擬層負責從底層物理數據源中提取數據，使其看起來好像來自單個數據源。

數據虛擬化通常與其他數據管理和集成技術結合使用，例如數據湖、數據倉庫和數據集成工具。 它對於擁有大型和多樣化數據環境且數據以各種格式和位置存儲的組織特別有用。

數據虛擬化具有許多優勢，可用於各種行業：

• 提高敏捷性：數據虛擬化使組織能夠快速輕鬆地訪問來自多個來源的數據，而無需複雜且耗時的數據集成過程。 這可以幫助組織根據更完整的數據視圖做出更快、更明智的決策。
• 降低複雜性：簡化訪問和集成來自多個來源的數據的過程，這有助於降低複雜性並提高效率。
• 增強的安全性：它還允許組織訪問數據而無需物理移動或複制數據，從而有助於提高數據安全性。 這有助於降低數據洩露和未經授權訪問敏感數據的風險。
• 更高的可擴展性使組織能夠根據需求的變化輕鬆擴展數據集成和分析工作，而無需額外的硬件或基礎設施。
• 減少數據重複：數據虛擬化有助於減少物理複製數據的需要，從而節省存儲和計算資源。 它還可以幫助降低因重複數據而產生的錯誤和不一致的風險。

並且數據虛擬化概念可用於實現實時分析、數據驅動的決策制定和敏捷數據管理。 這在數據不斷變化的行業中尤其有用，例如金融或電子商務。

數據虛擬化還可以通過允許組織更輕鬆地跟踪和控制對數據的訪問以及確保以合規方式使用數據來支持數據治理和合規性工作。 例如，它可以讓組織實施數據訪問控制並對敏感數據應用數據屏蔽或編輯。

數據虛擬化是如何完成的

數據虛擬化通常使用專門的軟件或工具或通過構建自定義解決方案來完成。 有幾種實現數據虛擬化的方法，包括：

使用數據虛擬化服務器：

實現數據虛擬化的一種常見方法是使用數據虛擬化服務器。 可以通過基於 Web 的界面或 API 訪問數據虛擬化服務器。

它們可以與各種數據源結合使用，包括數據庫、平面文件和基於雲的數據存儲。 這在需要跨部門或組織共享數據或需要集成來自多個來源的數據以進行分析或報告的情況下非常有用。

構建自定義數據虛擬化解決方案：

在某些情況下，組織可能會選擇使用自定義軟件或工具構建自己的數據虛擬化解決方案。 這可能涉及創建位於數據源和需要訪問數據的用戶或應用程序之間的自定義數據集成層。

使用基於雲的數據虛擬化服務：

基於雲的數據虛擬化服務，例如 Amazon Web Services (AWS) 或 Microsoft Azure 提供的服務，允許組織訪問和集成來自多個來源的數據，而無需構建或維護自己的數據虛擬化基礎設施。

數據虛擬化的步驟

數據虛擬化的過程通常包括以下步驟：

#1。 識別數據源

實施數據虛擬化的第一步是確定需要訪問和集成的數據源。 這些數據源可能是數據庫、文件、應用程序或其他數據源。

#2。 連接到數據源

下一步是連接到數據源並提取需要虛擬化的數據。 這可能涉及使用連接器或驅動程序來訪問數據，並且可能需要配置訪問權限和身份驗證。

#3。 轉換和清理數據

提取數據後，可能需要對其進行轉換和清理以確保其格式可用。 這可能涉及對數據應用轉換或數據質量規則或刪除重複或無效記錄。

#4。 創建虛擬數據層

虛擬數據層是數據虛擬化解決方案的核心組件。 它涉及創建可以訪問和查詢的數據虛擬視圖，而無需從其原始位置實際移動或複制數據。 這可能涉及創建映射到底層數據源的邏輯數據模型或視圖。

#5。 訪問和查詢虛擬數據

創建虛擬數據層後，用戶和應用程序可以使用標準 SQL 或其他查詢語言訪問和查詢數據。 虛擬數據層將查詢轉換為適合底層數據源的格式，並將結果返回給用戶或應用程序。

#6。 監控和維護虛擬數據層

數據虛擬化解決方案通常包括用於監控和維護虛擬數據層的工具和流程。 這可能涉及跟踪底層數據源的變化並更新虛擬數據層以反映這些變化。 它還可能涉及優化虛擬數據層以提高性能，並確保它與不斷變化的業務需求和要求保持一致。

數據虛擬化與數據可視化

數據虛擬化和數據可視化是兩個經常結合使用的不同概念，但它們服務於不同的目的。 以下是數據虛擬化和數據可視化之間的一些主要區別：

在實踐中，數據虛擬化和數據可視化經常一起使用。 數據虛擬化可以提供可視化所需的數據，而可視化可以提供一種更直觀和交互的方式來探索和理解數據。

例如，企業可能使用數據虛擬化來訪問和集成來自多個來源的數據，然後使用數據可視化來創建有助於揭示數據洞察力和趨勢的圖表、圖形或儀表板。

數據虛擬化的用例

以下是數據虛擬化的一些用例。

數據準備：數據虛擬化可用於通過提供可根據需要訪問和轉換的數據的虛擬視圖來準備用於分析或其他目的的數據。 例如，數據科學家可能會使用數據虛擬化來訪問和集成來自多個來源的數據，然後對數據應用轉換或數據質量規則以準備分析。

雲數據共享：它還用於在組織內的不同團隊或部門之間共享存儲在雲中的數據。 這有助於確保每個人都可以訪問他們需要的數據，同時減少複製數據的需要。

數據中心支持：數據虛擬化可用於創建一個集中式數據中心，允許用戶訪問和集成來自多個來源的數據。

例如，一個組織可以使用數據虛擬化來創建一個數據中心，該中心集成來自各種業務系統（如 ERP、CRM 和 HR 系統）的數據，以支持數據驅動的決策制定。

用戶和應用程序可以通過虛擬化視圖訪問數據中心，這有助於降低訪問和集成來自多個來源的數據的複雜性。

結論

數據虛擬化可以提高敏捷性、靈活性和數據質量，同時降低成本並提高安全性。 它在金融、醫療保健、零售、製造和政府等廣泛行業中有許多應用程序和用例。

考慮在您的組織中實施數據虛擬化，仔細評估您的數據源、選擇正確的數據虛擬化工具以及設置和優化您的數據虛擬化系統以滿足您的業務需求非常重要。

我希望本文對您學習數據虛擬化有所幫助。 您可能也有興趣了解虛擬化監控工具。