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数据虚拟化
敏捷数据管理是当今快节奏商业环境中的关键能力，它能帮助组织克服数据分散的挑战，释放数据驱动的决策力量
为了快速行动，组织需要能够做出有效的数据驱动型决策。但是数据通常分散在整个企业中，难以使用，这会减慢业务速度并使其面临风险。简而言之，敏捷数据管理已成为一项关键的业务能力。出于这个原因，许多组织通过逻辑方法增强了其传统数据管理能力。
什么是数据虚拟化？
数据虚拟化是实现逻辑数据管理能力的核心技术。数据虚拟化建立了一个单一的数据访问层，用于查找和使用所有企业数据，它由物理数据源的逻辑/虚拟表示组成，如数据仓库、数据湖、事务型和分析型数据库、云和企业应用程序的数据服务和 API 以及数据文件。借助这个集中式逻辑层，数据虚拟化能够实时访问存储在多个异构数据源中的数据。
由数据虚拟化支持的逻辑数据管理降低了数据集成和交付成本，同时提高了管理效率和敏捷性。数据虚拟化极大地：
简化数据集成
快速从不同的数据源获取统一视图。
统一数据安全和数据治理管理工作
通过将相关功能集中化。
加速数据交付
同时以每个消费者做出明智决策所需的格式交付数据。
数据虚拟化能力提供了一个访问和交付层，可以作为逻辑数据编织的基础，它在数据管理领域提供重要的自动化功能。这些功能包括数据推荐、数据质量、数据治理和策略的自动化，以及数据虚拟化的核心集成功能。”
Gartner评估数据虚拟化在现代数据架构中的相关性，2021 年6月
数据虚拟化的关键能力
逻辑数据抽象
以抽象形式表示所有数据资产，与存储数据的源系统分离。
智能查询加速
一个单一应用程序，具有高性能数据访问功能，结合了最佳多源查询优化器、下一代 MPP 引擎和 AI 驱动的查询加速功能。
高级语义
提供一个数据目录，通过 AI 驱动的推荐和协作功能简化数据发现，这些功能利用适应数据消费者需求的业务语义。
通用连接和数据服务
轻松连接到各种数据源，并通过标准接口（如SQL、JSON、REST 和GraphQL API）发布，以便于共享。
灵活的数据集成
灵活适应各种用例需求，从实时联合到选择性物化（缓存、聚合感知摘要）、完整复制（ETL、ELT、微批处理）和流式传输。
统一安全和治理
能够对所有数据和任何访问方法应用集中式治理和细粒度安全策略，以及全面的数据活动审计日志。
数据虚拟化带来的业务影响
技术优化
提高服务器/存储利用率，减少数据复制，节省硬件与治理成本。
价值实现加速
缩短数据驱动项目周期，降低时间与成本。
利润增长
提供提升收入与降低成本所需的数据支持。
风险降低
实时数据管理业务风险，快速迭代降低 IT 项目风险。
员工生产力
易用性设计提升数据工程效率。
数据虚拟化支持现代数据架构和用例
随着对数据的需求不断增长，组织需要通过加速数据工程工作来缩短价值实现时间。大多数当前的方法过于缓慢且成本高昂，会导致重复发明，并可能导致数据不一致。
相比之下，数据虚拟化提供了一种敏捷的方法来创建数据产品。借助数据虚拟化，数据产品可以在一个地方进行治理，并无需复制即可提供给消费者。数据虚拟化是现代分布式数据架构和用例的绝佳基础。
数据虚拟化帮助组织中的每个人获得成功
CIO 和CTO
数据虚拟化的敏捷集成方法使 CIO 和CTO 能够更快地响应不断变化的业务需求，并且以更低的投资实现。
数据管理员
数据虚拟化帮助数据管理员实施和执行企业数据模型和标准，以提供一致、安全和受管理的数据。
数据架构师
数据虚拟化增加了数据集成灵活性，因此数据架构师能够成功地发展其数据策略和架构，以充分利用最新的数据技术和创新。
数据工程师
数据虚拟化易于学习且使用效率高，使数据工程师能够更快地提供更多数据视图，从而更快地实现更多业务价值。
数据科学家和分析师
数据虚拟化为数据科学家和分析师提供了对他们想要的所有数据的即时访问，并按他们想要的方式获取数据。
分析领导者
数据虚拟化简化并加速了对驱动分析和应用程序所需数据的访问。 CIO 和CTO 数据虚拟化的敏捷集成方法使 CIO 和CTO 能够更快地响应不断变化的业务需求，并且以更低的投资实现。