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Cloud 数据虚拟化

数据虚拟化是从各种资源中检索数据而不知道其类型和存储位置的过程。它从不同的资源收集异构数据,并允许组织中的数据用户根据他们的工作要求访问这些数据。可以使用任何应用程序(例如门户网站,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,商业智能和和云计算。

数据虚拟化的优势

以下是数据虚拟化的优势-
它使用户可以访问数据而不必担心数据在内存中的位置。 它提供了更好的客户满意度,保留率和收入增长。 它提供了多种安全机制,使用户可以安全地存储其个人和专业信息。 它通过消除数据复制来降低成本。 它提供了易于使用的界面,可用于开发自定义视图。 它提供了各种简单而快速的部署资源。 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之类的任务。

数据虚拟化的缺点

这会造成可用性问题,因为可用性是由第三方提供商维护的。 这需要很高的实施成本。 它会导致可用性和可伸缩性问题。 虽然在虚拟化的实施阶段可以节省时间,但要花费更多的时间来生成适当的结果。

数据虚拟化的用途

数据虚拟化有以下用途-

1、分析绩效

数据虚拟化用于分析与前几年相比的组织绩效。

2、搜索和发现相互关联的数据

数据虚拟化(DV)提供了一种机制,可以轻松地搜索彼此相似且内部相关的数据。

3、敏捷商务智能

它是数据虚拟化的最常见用途之一。它用于需要及时汇总,分析和显示来自多种资源的相关数据的敏捷报告,实时仪表板中。个人和管理人员都可以使用它来监视绩效,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的集中层,用于搜索,发现和管理统一数据及其关系。

数据虚拟化工具

有以下数据虚拟化工具-

1、红帽JBoss数据虚拟化

红帽虚拟化是开发人员以及使用微服务和容器的人员的最佳选择。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一个数据虚拟化平台,以访问多个数据源和数据集。它提供了一个内置的转换引擎,用于组合非关系和非结构化数据源。

3、 Oracle数据服务集成器

这是一个非常流行且功能强大的数据集成器工具,主要与Oracle产品一起使用。它使组织能够快速开发和管理数据服务,以访问单个数据视图。

4、 SAS Federation Server

SAS Federation Server提供了各种技术,例如可伸缩,多用户和基于标准的数据访问,以访问来自多个数据服务的数据。

5、 Denodo

Denodo是最好的数据虚拟化工具之一,它使组织可以最大程度地减少网络流量负载并改善大型数据集的响应时间。

使用数据虚拟化的行业

通信与技术
在通信与技术行业中,数据虚拟化用于增加每位客户的收入,创建用于营销的实时ODS,管理客户,改善客户洞察力并进行优化客户服务等
财务
在金融领域,DV用于改善贸易和解,增强数据民主能力,解决数据复杂性以及管理固定风险收入。
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帮助改善患者护理,推动新产品创新,加速并购协同作用并提供更有效的理赔分析。
制造
在制造业中,数据虚拟化用于优化全球供应链,优化工厂并提高IT资产利用率。

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