数据虚拟化

数据虚拟化是从各种资源中检索数据而无需知道其类型和存储位置的过程。它从不同资源收集异构数据，并允许组织内的数据用户根据他们的工作需求访问这些数据。这些异构数据可以使用任何应用程序进行访问，如Web门户，Web服务，电子商务，软件即服务（SaaS）和移动应用程序。

我们可以在数据集成、商业智能和云计算领域使用数据虚拟化。

数据虚拟化的优势

数据虚拟化具有以下优势：

• 允许用户访问数据，而不必担心数据存储在哪个位置。
• 提供更好的客户满意度、保留率和收入增长。
• 提供各种安全机制，允许用户安全地存储个人和职业信息。
• 通过消除数据复制来降低成本。
• 提供用户友好的界面来开发定制视图。
• 提供各种简单和快速的部署资源。
• 通过实时提供数据提高业务用户效率。
• 用于执行数据集成、业务集成、面向服务的体系结构（SOA）数据服务和企业搜索等任务。

数据虚拟化的缺点

• 由于可用性由第三方提供商维护，因此可能会产生可用性问题。
• 需要高昂的实施成本。
• 可能会导致可用性和可伸缩性问题。
• 虽然虚拟化的实施阶段可以节省时间，但生成合适结果可能需要更多时间。

数据虚拟化的用途

数据虚拟化具有以下用途：

1. 分析性能

数据虚拟化用于分析组织的绩效与前几年相比。

2. 搜索和发现相关数据

数据虚拟化提供了一种机制，可以轻松搜索相似且内在相关的数据。

3. 敏捷商业智能

数据虚拟化在敏捷报告、实时仪表板等方面是最常见的用途。个人和经理都使用它来监控绩效，有助于进行销售、支持、财务、物流、法律和合规等日常运营决策过程。

4. 数据管理

数据虚拟化提供一个安全的集中层，用于搜索、发现和管理统一的数据及其关系。

数据虚拟化工具

以下是一些数据虚拟化工具：

1. Red Hat JBoss数据虚拟化

Red Hat虚拟化是开发人员和使用微服务和容器的人的首选。它是用Java编写的。

2. TIBCO数据虚拟化

TIBCO帮助管理员和用户创建数据虚拟化平台，用于访问多个数据源和数据集。它提供了一个内置的转换引擎，用于结合非关系型和非结构化数据源。

3. Oracle数据服务集成器

它是一种非常流行和强大的数据集成工具，主要与Oracle产品一起使用。它允许组织快速开发和管理数据服务，以访问单一数据视图。

4. SAS虚拟化服务器

SAS虚拟化服务器提供各种技术，如可扩展的、多用户的、基于标准的数据访问，以从多个数据服务访问数据。它主要关注数据安全。

5. Denodo

Denodo是最好的数据虚拟化工具之一，可以减少网络流量负载，并改善大数据集的响应时间。它适用于小型和大型组织。

使用数据虚拟化的行业

• 通信与技术 - 在通信与技术行业，数据虚拟化用于提高每个客户的收入、为营销创建实时ODS、管理客户、改善客户洞察力和优化客户关怀等。
• 金融 - 在金融领域，数据虚拟化用于改善交易对账、增强数据民主化、应对数据复杂性和管理固定风险收益。
• 政府 - 在政府部门，数据虚拟化用于环境保护。
• 医疗保健 - 数据虚拟化在医疗保健领域扮演着非常重要的角色。在医疗保健领域，数据虚拟化有助于改善患者护理、推动新产品创新、加速并购协同效应，以及提供更高效的索赔分析。
• 制造业 - 在制造业中，数据虚拟化用于优化全球供应链、优化工厂和提高IT资产利用率。