数据虚拟化：释放联邦查询的强大功能

在当今以数据为驱动的世界中，组织正面临着日益复杂的数据格局。数据分散在各种系统、数据库、云平台和地理位置。这种碎片化造成了数据孤岛，阻碍了有效的数据分析、报告和决策制定。数据虚拟化作为解决这一挑战的强大方案应运而生，它能够在不要求物理数据移动的情况下，统一访问不同的数据源。

什么是数据虚拟化？

数据虚拟化是一种数据集成方法，它在多个异构数据源之上创建一个虚拟层。它提供了数据统一的、抽象的视图，允许用户和应用程序在无需了解数据的位置、格式或底层技术的情况下访问数据。把它想象成数据的通用翻译器，无论数据来自哪里，都能让每个人都能访问。

与传统的ETL（提取、转换、加载）等数据集成方法不同，数据虚拟化不复制或移动数据。相反，它实时从源系统访问数据，提供最新、一致的信息。这种“只读”访问可以最大限度地减少数据延迟，降低存储成本，并简化数据管理。

联邦查询的力量

数据虚拟化的核心组件是联邦查询的概念。联邦查询允许用户提交一个跨越多个数据源的单一查询。数据虚拟化引擎会优化该查询，将其分解为每个相关数据源的子查询，然后将结果合并为统一的响应。

联邦查询的工作原理如下：

用户提交查询：用户或应用程序通过数据虚拟化层提交查询，就好像所有数据都驻留在单个逻辑数据库中一样。
查询优化与分解：数据虚拟化引擎分析查询并确定需要哪些数据源。然后，它将查询分解为针对每个单独数据源优化的较小子查询。
子查询执行：数据虚拟化引擎将子查询发送到相应的数据源。每个数据源执行其子查询，并将结果返回给数据虚拟化引擎。
结果合并：数据虚拟化引擎将所有数据源的结果合并为单个、统一的数据集。
数据交付：统一数据集以所需格式交付给用户或应用程序。

考虑一家拥有存储在各种系统中的数据的国际零售公司：

基于云的数据仓库中的销售数据（例如，Snowflake 或 Amazon Redshift）。
CRM系统中的客户数据（例如，Salesforce 或 Microsoft Dynamics 365）。
本地ERP系统中的库存数据（例如，SAP 或 Oracle E-Business Suite）。

使用带有联邦查询的数据虚拟化，业务分析师可以提交一个单一查询，以获取按客户人口统计和库存水平划分的合并销售报告。数据虚拟化引擎处理了从这些不同系统访问和合并数据的复杂性，为分析师提供了无缝的体验。

数据虚拟化和联邦查询的优势

数据虚拟化和联邦查询为各种规模的组织提供了几项显著的优势：

简化的数据访问：提供统一的数据视图，使用户能够更轻松地访问和分析信息，无论其位置或格式如何。这减少了对专业技术技能的需求，并使业务用户能够执行自助分析。
降低数据延迟：无需物理数据移动和复制，即可实时访问最新信息。这对于欺诈检测、供应链优化和实时营销等对时间敏感的应用程序至关重要。
降低成本：通过消除创建和维护冗余数据副本的需要来减少存储成本。它还降低了与ETL流程相关的成本，例如开发、维护和基础设施。
提高敏捷性：使组织能够通过轻松集成新数据源和修改现有数据视图来快速适应不断变化的业务需求。这种敏捷性对于在当今快节奏的商业环境中保持竞争力至关重要。
增强数据治理：提供数据访问和安全性的集中控制点。数据虚拟化使组织能够跨所有数据源强制执行数据治理策略，确保数据质量和合规性。
增加数据民主化：使更广泛的用户能够访问和分析数据，从而在组织内培养以数据为驱动的文化。通过简化数据访问，数据虚拟化打破了数据孤岛，并促进了不同部门之间的协作。

数据虚拟化架构

典型的数据虚拟化架构包含以下关键组件：

数据源：这些是存储实际数据的底层系统。它们可以包括数据库（SQL 和 NoSQL）、云存储、应用程序、文件和其他数据存储库。
数据适配器：这些是连接到数据源并将数据在数据源的本机格式和数据虚拟化引擎的内部格式之间进行转换的软件组件。
数据虚拟化引擎：这是数据虚拟化平台的核心。它处理用户查询，对其进行优化，将其分解为子查询，针对数据源执行子查询，并合并结果。
语义层：这一层提供了业务友好的数据视图，抽象了底层数据源的技术细节。它允许用户使用熟悉的术语和概念访问数据，从而更容易理解和分析。
安全层：这一层强制执行数据访问控制策略，确保只有授权用户才能访问敏感数据。它支持各种身份验证和授权机制，例如基于角色的访问控制 (RBAC) 和基于属性的访问控制 (ABAC)。
数据交付层：这一层提供了访问虚拟化数据的各种接口，例如 SQL、REST API 和数据可视化工具。

数据虚拟化的用例

数据虚拟化可应用于各行业的广泛用例。以下是一些示例：

商业智能和分析：为报告、仪表板和高级分析提供统一的数据视图。这使得业务用户无需理解底层数据源的复杂性即可获得数据见解。对于全球金融机构而言，这可能涉及创建关于不同地区和产品线的客户盈利能力的综合报告。
数据仓库和数据湖：补充或替换将数据加载到数据仓库和数据湖中的传统 ETL 过程。数据虚拟化可用于从源系统实时访问数据，从而减少与数据加载相关的时间和成本。
应用程序集成：使应用程序能够访问来自多个系统的数据，而无需复杂的点对点集成。这简化了应用程序的开发和维护，并降低了数据不一致的风险。设想一家跨国制造公司将其供应链管理系统与其客户关系管理系统集成，以提供订单履行的实时可见性。
云迁移：通过提供跨本地和云环境的数据虚拟化视图来促进数据迁移到云。这使得组织能够在不中断现有应用程序的情况下逐步迁移数据。
主数据管理 (MDM)：提供跨不同系统的主数据统一视图，确保数据的一致性和准确性。这对于管理客户数据、产品数据和其他关键业务信息至关重要。考虑一家全球制药公司在各种临床试验和医疗保健系统中维护患者数据的单一视图。
数据治理和合规性：强制执行数据治理策略并确保符合 GDPR 和 CCPA 等法规。数据虚拟化为数据访问和安全性提供了集中的控制点，从而更容易监控和审计数据使用情况。
实时数据访问：为决策者提供即时见解，这在金融等市场状况变化迅速的行业中至关重要。数据虚拟化允许即时分析和响应新兴机会或风险。

实施数据虚拟化：一种战略方法

实施数据虚拟化需要一种战略方法来确保成功。以下是一些关键考虑因素：

定义清晰的业务目标：确定数据虚拟化旨在解决的具体业务问题。这将有助于集中实施并衡量其成功。
评估数据环境：了解数据源、数据格式和数据治理要求。这将有助于选择正确的数据虚拟化平台并设计适当的数据模型。
选择正确的数据虚拟化平台：选择满足组织特定需求和要求的平台。考虑可扩展性、性能、安全性和易用性等因素。一些流行的数据虚拟化平台包括 Denodo、TIBCO Data Virtualization 和 IBM Cloud Pak for Data。
开发数据模型：创建表示统一数据视图的逻辑数据模型。此模型应面向业务且易于理解。
实施数据治理策略：强制执行数据访问控制策略，并确保数据质量和合规性。这对于保护敏感数据和维护数据完整性至关重要。
监控和优化性能：持续监控数据虚拟化平台的性能并优化查询以确保最佳性能。
从小处着手，逐步扩展：从小型试点项目开始，测试数据虚拟化平台并验证数据模型。然后，逐步将实施范围扩大到其他用例和数据源。

挑战和注意事项

虽然数据虚拟化提供了许多好处，但了解潜在的挑战也很重要：

性能：数据虚拟化依赖于实时数据访问，因此性能可能是一个问题，尤其对于大型数据集或复杂查询而言。优化查询和选择正确的数据虚拟化平台对于确保最佳性能至关重要。
数据安全：保护敏感数据是首要任务。实施强大的安全措施（如数据屏蔽和加密）至关重要。
数据质量：数据虚拟化暴露了来自多个来源的数据，因此数据质量问题会变得更加明显。实施数据质量检查和数据清理流程对于确保数据准确性和一致性至关重要。
数据治理：建立清晰的数据治理策略和程序对于管理数据访问、安全性和质量至关重要。
供应商锁定：一些数据虚拟化平台可能是专有的，可能导致供应商锁定。选择支持开放标准的平台可以减轻此风险。

数据虚拟化的未来

数据虚拟化正在快速发展，这得益于日益复杂的数据格局和对实时数据访问日益增长的需求。数据虚拟化的未来趋势包括：

人工智能驱动的数据虚拟化：利用人工智能和机器学习来自动化数据集成、查询优化和数据治理。
数据织架构：将数据虚拟化与数据目录、数据沿袭和数据质量工具等其他数据管理技术集成，以创建全面的数据织。
云原生数据虚拟化：在云中部署数据虚拟化平台，以利用云基础设施的可扩展性、灵活性和成本效益。
边缘数据虚拟化：将数据虚拟化扩展到边缘计算环境，以实现网络边缘的实时数据处理和分析。

结论

带有联邦查询的数据虚拟化为寻求释放其数据资产价值的组织提供了强大的解决方案。通过在不要求物理数据移动的情况下提供统一的数据视图，数据虚拟化简化了数据访问，降低了成本，提高了敏捷性，并增强了数据治理。随着数据格局变得日益复杂，数据虚拟化将在使组织能够做出数据驱动的决策并在全球市场中获得竞争优势方面发挥越来越重要的作用。

无论您是一家希望简化报告的小型企业，还是一家管理复杂数据生态系统的大型企业，数据虚拟化都为现代数据管理提供了一种引人注目的方法。通过了解本指南中概述的概念、优势和实施策略，您可以踏上数据虚拟化之旅，并充分释放您的数据潜力。