数据虚拟化是一项关键技术，它通过构建一个逻辑上的数据访问视图，允许组织有效地管理、整合并分析来自不同来源的数据，就好像这些数据都存储在一个统一的数据库中一样。
在当今数字化商业环境中，企业数据产生和收集的途径非常广泛，包括内部系统和流程、外部合作伙伴和客户，以及第三方数据提供商。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，如文档、图片和视频文件。
这些数据通常分散存储在不同的位置，例如本地服务器和存储系统，以及云端。这导致组织难以获得对数据的全面理解，并难以有效地管理和分析数据。数据虚拟化正是在这种背景下应运而生，成为解决这一挑战的有力工具。
什么是数据虚拟化？
数据虚拟化是一种技术理念，它将来自多个不同来源的数据整合起来，使用户能够像访问单一、统一的数据存储一样访问这些数据。它允许创建虚拟数据层（VDL），应用程序和用户可以直接访问和查询这个数据层，而无需物理复制或移动原始数据。
这个虚拟层的主要职责是从底层的物理数据源中提取数据，并将其呈现为一个统一的数据视图，仿佛所有数据都来自同一个来源。
数据虚拟化通常与其他的的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。它对于那些拥有庞大且多样化数据环境，并且数据以各种格式和位置存储的组织尤其重要。
数据虚拟化具有多项优势，可应用于各行各业：
- 提高业务敏捷性：数据虚拟化使组织能够快速便捷地访问来自不同来源的数据，无需进行复杂且耗时的数据集成过程。这有助于组织基于更全面的数据视角做出更快、更明智的决策。
- 降低复杂度：通过简化访问和集成来自不同来源的数据的过程，有助于降低复杂性，提高效率。
- 增强安全性：数据虚拟化允许组织访问数据，而无需实际移动或复制数据，这有助于提高数据的安全性。 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求，从而节省存储和计算资源。 它还可以帮助降低由于数据重复导致的错误和不一致的风险。
数据虚拟化概念可以用于实现实时分析、数据驱动的决策制定和灵活的数据管理。 这在数据快速变化的行业中尤为重要，例如金融或电子商务。
通过允许组织更轻松地跟踪和控制对数据的访问，并确保以合规的方式使用数据，数据虚拟化还可以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脱敏或编辑。
数据虚拟化是如何实现的？
数据虚拟化通常是通过使用专门的软件或工具，或是构建定制的解决方案来实现的。 实现数据虚拟化有几种方式，包括：
使用数据虚拟化服务器：
使用数据虚拟化服务器是一种常见的数据虚拟化实现方法。 数据虚拟化服务器可以通过基于 Web 的界面或 API 进行访问。
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进行分析或报告时非常有用。
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的软件或工具构建自己的数据虚拟化解决方案。 这可能涉及创建一个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，例如亚马逊云服务（AWS）或微软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。 这些数据源可以是数据库、文件、应用程序或其他类型的数据源。
#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，以确保其格式适合使用。 这可能涉及对数据应用转换或数据质量规则，或者删除重复或无效的记录。
#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。它涉及到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。 这可能涉及到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的SQL或其他查询语言访问和查询数据。 虚拟数据层会将查询转换成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一起使用的不同概念，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：
| 数据虚拟化 | 数据可视化 |
| 允许访问和集成来自多个来源的数据 | 以图形或可视化格式呈现数据，以帮助人们理解和解释数据 |
| 它涉及创建可以访问和查询的虚拟数据视图，而无需移动或复制数据 | 涉及选择和转换数据，创建图表、图形或其他可视化 |
| 提供用户或应用程序可以访问的虚拟数据层或界面 | 生成人们可以查看的图形或视觉输出 |
| 通常用于数据存储在多个位置、格式或系统中，或者物理上整合数据是不切实际的场景 | 通常用于交流复杂的想法，突出关键见解，或支持决策制定 |
| 这可能涉及使用专门的软件或工具、构建自定义解决方案或使用基于云的服务 | 这可能涉及使用图表、图形等工具、地图或信息图表，以及诸如数据处理、聚合和转换等技术 |
| 它可以帮助减少数据重复和延迟，并提高数据集成和互操作性 | 它可以帮助揭示原始数据中可能不会立即显现的模式、趋势和关系 |
| 它可以用于支持数据治理和合规工作 | 它可以用于以引人入胜和交互的方式呈现数据 |
| 有助于实现敏捷数据管理 | 可以帮助将数据驱动的见解传达给更广泛的受众 |
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。
数据虚拟化的应用场景
以下是数据虚拟化的一些应用场景：
数据准备：数据虚拟化可用于为分析或其他目的准备数据，方法是提供一个可根据需要访问和转换的数据虚拟视图。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，以准备进行分析。
云数据共享：它还可以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的数据中心，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，该数据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、制造和政府等众多行业中拥有广泛的应用和用例。
在您的组织中考虑实施数据虚拟化时，仔细评估数据来源、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业务需求至关重要。
希望本文能帮助您了解数据虚拟化。 您可能也会对虚拟化监控工具感兴趣。