数据虚拟化

数据虚拟化是从各种资源检索数据的过程，无需了解其类型及其存储的物理位置。 它从不同的资源收集异构数据，并允许整个组织的数据用户根据其工作要求访问此数据。可以使用任何应用程序（例如 Web 门户、Web 服务、电子商务、软件即服务 (SaaS) 和移动应用程序）访问此异构数据。

我们可以在数据集成、商业智能和云计算领域中使用数据虚拟化。

数据虚拟化的优点

数据虚拟化有以下优点 -

• 它允许用户访问数据，而无需担心数据驻留在内存中的位置。
• 它可以提供更好的客户满意度、保留率和收入增长。
• 它提供了各种安全机制，允许用户安全地存储其个人和专业信息。
• 它通过删除数据复制来降低成本。
• 它提供了一个用户友好的界面来开发自定义视图。
• 它提供了各种简单且快速的部署资源。
• 它通过实时提供数据来提高业务用户的效率。
• 它用于执行诸如数据集成、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

• 它会产生可用性问题，因为可用性由第三方提供商维护。
• 它需要很高的实施成本。
• 它会产生可用性和可伸缩性问题。
• 尽管它在虚拟化的实施阶段节省了时间，但它需要更多时间才能生成适当的结果。

数据虚拟化的用途

数据虚拟化有以下用途 -

1. 分析性能

数据虚拟化用于分析组织与往年相比的绩效。

2. 搜索并发现相互关联的数据

数据虚拟化 (DV) 提供了一种机制来轻松搜索相似且内部相互关联的数据。

3. 敏捷商业智能

它是数据虚拟化最常见的用途之一。它用于敏捷报告、实时仪表板，这些仪表板需要及时聚合、分析和呈现来自多个资源的相关数据。个人和管理人员都使用它来监控绩效，这有助于制定日常运营决策流程，例如销售、支持、财务、物流、法律和合规性。

4. 数据管理

数据虚拟化提供了一个安全集中的层来搜索、发现和管理统一数据及其关系。

数据虚拟化工具

以下是数据虚拟化工具 -

1. Red Hat JBoss 数据虚拟化

对于开发人员以及使用微服务和容器的人来说，Red Hat 虚拟化是最佳选择。它用 Java 编写。

2. TIBCO 数据虚拟化

TIBCO 帮助管理员和用户创建一个数据虚拟化平台，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来组合非关系和非结构化数据源。

3. Oracle 数据服务集成器

它是一种非常流行且功能强大的数据集成器工具，主要与 Oracle 产品配合使用。它允许组织快速开发和管理数据服务，以访问数据的单一视图。

4. SAS 联邦服务器

SAS 联邦服务器提供了各种技术，例如可扩展的、多用户的和基于标准的数据访问，以便从多个数据服务访问数据。它主要侧重于保护数据。

5. Denodo

Denodo 是最好的数据虚拟化工具之一，它允许组织最大限度地减少网络流量负载并缩短大型数据集的响应时间。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
  在通信和技术行业中，数据虚拟化用于增加每位客户的收入、为营销创建实时 ODS、管理客户、改善客户洞察力以及优化客户服务等。
• 融资
  在金融领域，DV 用于改进贸易对账、增强数据民主化、解决数据复杂性和管理固定风险收入。
• 政府
  在政府部门，DV 用于保护环境。
• 医疗保健
  数据虚拟化在医疗保健领域起着非常重要的作用。在医疗保健领域，DV 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、优化工厂以及提高 IT 资产利用率。