智能虚拟化技术使数据不再孤单?

借助自助服务动态，组织中的每个部门都可以将自己的经验和专业知识应用于BI，从而实现全新的便利性。

智能数据虚拟化提供了一个业务逻辑层，它实际上将所有数据转换为一种公共业务语言，这种语言既与源无关，也与工具无关。有了逻辑层，就意味着业务用户可以使用他们喜欢的任何BI工具，且不必屈从于BI软件的单一标准。

无论用户使用什么工具或使用多少工具，所有数据都是可访问的，并且所有查询都将返回一致的答案。标准和逻辑的解释使企业具备共享数据智能和自助服务文化的能力，而这种文化在当今数据驱动的业务环境中变得越来越必要。

5. 安全保障

在追求数据用户化的过程中，无论便利性和成本效益如何，都不能牺牲安全性和合规性。

众所周知，虚拟化层会带来安全风险。但是，使用下一代智能数据虚拟化，数据将继承了所有数据库的安全和治理策略。透明的管理过程意味着用户的权限和策略保持不变。

通过跟踪数据的源头和用户身份，将所有现有的安全和隐私信息保存到各个用户。

即使在使用具有不同的安全政策的多个数据库时，这些策略也可以被无缝地合并，并且自动应用于全局安全和遵从协议。在采用智能数据虚拟化之后，不需要采取其他步骤来确保安全性和遵从性。

加速度结构可节省大量云运营成本。根据用户正在使用的平台，可能会对数据库的存储大小、运行的查询数量、查询中正在移动的数据、问题中的行数、查询的复杂性或其他变量收取费用。

例如，使用GoogleBigQuery，需要支付的金额与数据库的大小以及查询的复杂程度成正比。

当用户自动使用加速结构进行性能和成本优化时，只对在加速聚合中使用的查询数据收取费用，而不是对整个数据库的大小。

3. 自动数据建模

下一代数据虚拟化不仅提供对数据的转换和访问，智能数据虚拟化还可以自动获悉每个数据平台的功能和局限性。它会自动识别哪些信息是可用的，以及如何在建立模型时将其与其他数据合并和集成。

智能数据虚拟化可以对用于创建旧版报表的数据模型和查询进行逆向运作，因此用户可以继续使用相同的报表，而不必重新构建数据模型或查询。例如，如果用户在旧系统中创建了一个TPS报告，则仍然可以能够在新系统中检索到它。

有些查询可能是在旧数据基础上运行的，但它们仍然可以在新系统上运行，而无需任何重写。

大多数数据虚拟化解决方案的发展步伐与今天的数据集和数据科学实践不同，仍然依赖于传统的数据联合方法和简单的缓存技术。然而，还有更多的下一代智能数据虚拟化专为当今复杂且对时间敏感的BI需求而设计。

如果你的数据虚拟化解决方案没有提供以下功能，那就说明它不够智能。

1. 自主数据工程

人类永远不可能是完美的;幸运的是，计算机可以。

鉴于现代数据体系结构的复杂性，人类面对这一问题根本是就束手无策，至少不能以现在保持竞争力所需的速度进行运算。这就是数据虚拟化解决方案需要提供自主的数据工程的原因。

自主数据工程可以根据无数的连接和计算结果自动推断出优化结果，而这是人脑无法达到的。机器学习(ML)是用来剖析公司的所有数据并检查它是如何被查询并集成到整个组织的所有用户正在构建的数据模型中的。

自动化数据工程可尽可能节省大量的资金和资源，同时释放数据工程师来执行对组织更有价值的更复杂的任务。

2. 加速结构

智能数据虚拟化还可以自动实现将数据放入特定的数据库，从而达到最佳的性能。

有许多类型的数据和不同的格式比较适合这些数据

BI工具对于企业来说是一笔金额相当大的投资。大多数企业级公司在不同部门拥有几种不同类型的BI工具。例如，一个部门可能使用Tableau，而另一个部门可能使用MicrosoftPowerBI或Excel。

要让大数据分析在企业中充分发挥作用，前提是不管用户喜欢使用什么工具，数据都是易于发现，并能被所有的用户访问。

许多供应商使用的专用数据格式可能无法与公司已经投入的技术进行互操作。不同的工具使用不同的查询语言，显示数据的方式也各不相同。当定义不一致的数据被集成时，分析过程中可能会出现代价惨痛的失误。

选择合适的BI工具对于尽量减少业务中断，最大限度地提高用户的生产力至关重要。

因此，许多企业正在把目光转向数据虚拟化，以优化其分析和BI。BI和数据正连接他们所有的数据，并使其可从一个地方读取和访问。

并非所有的数据虚拟化都是相同的。

数据虚拟化创建了一个软件虚拟化层，该层集成了所有跨企业的数据。无论数据的格式是什么，或者数据驻留在哪一个筒仓、服务器或云中，数据都会被转换成一种通用的业务语言，并可以从单个门户访问。

从理论上讲，这赋予了组织一个共享的数据湖，所有不同的业务单位和业务用户都可以立即访问他们需要的数据。拥有快速访问权限，使企业能够为共享目的做出数据驱动的决策

未来，数据只会变得更加多样化、动态化和分散化。许多企业试图收集他们全部的数据，并通过将全部数据抛入一个数据湖中来使其可访问，数据湖可以以其原始格式来保存数据，直到需要进行分析为止。

这种做法或多或少还是有说服力的，大部分公司是可以承担得起数据科学家收集，翻译并分析数据湖中各种类型数据的费用。

（编辑：南昌站长网）

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