什么是数据虚拟化？数据虚拟化可以为企业提供什么？

现在这个数字化的时代，企业手里的数据真是越来越多，而且这些数据还不集中，东一块西一块地散在各种系统和平台里。帆软的FineDataLink在处理数据的时候，就用到了数据虚拟化的思路，能帮企业更高效地访问和整合数据。接下来，咱们就好好聊聊数据虚拟化这点事。

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一、数据虚拟化的定义与特点

1.定义

简单来说，数据虚拟化是一种数据管理技术，它会建一个虚拟的数据层，把分散在不同地方的数据都整合、抽象起来，让用户觉得这些数据好像都存在一个统一的数据库里。说白了，就是不用管数据原本存在哪儿，通过这个技术，用户访问的时候能感觉到是在一个地方取数据。

数据虚拟化不用把原始数据挪地方或者复制一份，而是通过建立数据之间的逻辑映射关系，来实现统一的访问和管理。这就意味着，企业原来的数据存在哪儿、怎么存的，都不用动，照样能灵活地用这些数据。听着是不是很熟？很多时候企业不想大动干戈改系统，这种方式就挺合适的。

2.特点

数据虚拟化首先能集成各种数据源，不管是关系型数据库、非关系型数据库，还是云存储、文件系统这些，不管数据格式是什么样的，存在本地服务器还是云端，都能整合到一块儿，给企业一个完整的数据视角。

然后是实时性，这个很关键。数据源里的数据变了，用户在虚拟数据层里马上就能看到，不用等数据复制或者迁移完。对企业来说，要根据最新数据做决策的话，这一点太重要了。

再说说灵活性，用户可以根据自己的需求，随时调整数据的视图和访问方式。比如不同的业务场景需要不同的数据，不用处理整个数据集，选需要的部分就行，你懂我意思吗？

还有数据独立性，就是说数据的逻辑视图和物理存储是分开的。用户不用管数据实际存在哪儿、怎么存的，只需要关注数据的逻辑结构和业务上的意思就行。这样一来，企业管理和维护数据就方便多了，成本也能降下来。

二、数据虚拟化的重要性

1.打破数据孤岛

企业里，不同部门用的业务系统往往不一样，每个系统都存着自己的数据，就形成了一个个数据孤岛，部门之间想用对方的数据特别麻烦。数据虚拟化就能把这些孤岛打通，把各个部门的数据整合起来，让数据能共享、能流通。比如销售部门想知道生产部门的库存，不用再费劲沟通，直接就能拿到；财务部门要做分析，也能把销售数据和成本数据放一块儿算，方便多了。

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2.提高数据访问效率

传统的整合数据的方式，一般是把各个地方的数据复制到一个中央数据库里，这个过程又费时间又费力气，还得额外花钱存这些复制的数据。数据虚拟化就不用复制，用户直接通过虚拟数据层访问原始数据就行，效率肯定高多了。我一直强调，效率对企业来说就是成本，能省时间就是省钱。

3.支持快速决策

现在市场变得快，企业做决策也得快。数据虚拟化能提供实时、准确的数据，决策者想知道什么数据，马上就能拿到最新的，不用等。比如市场有什么变化，销售数据一出来，通过虚拟层能立刻看到，就能赶紧调整产品策略或者营销策略，不至于错过时机。

4.降低数据管理成本

刚才也提到了，数据虚拟化不用移动或者复制数据，那存储的成本就省下来了。而且企业原来的存储架构不用改，也不用花大价钱去升级或者重建系统。另外，数据能被更充分地利用，不会出现重复存储、重复管理的情况，这也能帮企业省下不少钱。用过来人的经验告诉你，企业运营中，能降低成本的技术，肯定值得好好考虑。

三、企业中数据虚拟化如何发挥作用

1.数据分析与决策支持

企业做数据分析、做决策的时候，经常需要把各种数据凑到一块儿看。数据虚拟化就能提供一个统一的数据平台，分析师也好，决策者也好，能方便地把销售数据、客户数据、市场数据这些都整合起来分析，从数据里找到有用的信息。比如看看不同地区、不同客户群体的销售情况，找出卖得好的和卖得不好的原因，这样就能知道市场该怎么拓展，产品该怎么优化。

2.数据共享与协作

企业内部各部门之间，肯定需要共享数据、一起合作。数据虚拟化能让数据实时共享，哪个部门需要什么数据，随时都能拿到。研发部门想根据市场部门的客户反馈改产品，直接就能拿到反馈数据；生产部门根据销售部门的订单安排生产，数据也能及时同步。不光是内部，和外部合作伙伴之间共享数据、协作，数据虚拟化也能帮上忙，让供应链运转得更顺，竞争力也能提上去。

3.数据迁移与整合

企业有时候会升级系统，或者把数据从一个地方移到另一个地方，还有可能合并业务，这时候都需要处理数据迁移和整合的问题。数据虚拟化在这时候的作用就很明显，它能保证在迁移或者整合的时候，原来的业务系统还能正常用，用户访问数据也不受影响。等迁移或者整合完了，过渡也很平滑。

4.数据安全与合规

数据安全现在越来越重要，合规方面的要求也越来越严。通过虚拟数据层，企业能严格控制谁能访问哪些数据，没授权的人根本碰不到敏感数据。而且还能对数据进行加密或者脱敏，比如客户的个人信息，像姓名、身份证号这些，通过虚拟化处理一下，就能避免泄露。这样一来，既保证了数据安全，也能符合相关的法律法规，不用担心中途出问题。

四、挑战与应对

1.数据质量问题

数据虚拟化能不能用好，很大程度上要看原来的数据源质量怎么样。如果数据源里的数据有错、有缺失，或者前后不一致，那虚拟数据层里的数据也会有这些问题，分析出来的结果、做的决策肯定就不准了。所以企业必须建一套完善的数据质量管理体系，经常检查、维护数据源，保证数据是准的、是完整的。可以做数据清洗，把错的数据改过来，把缺的数据补上；也可以做数据验证，确保数据前后对得上。

2.性能问题

要是数据量特别大，或者很多人同时访问，数据虚拟化可能就会变慢。因为要从好几个数据源里实时拿数据，难免会有延迟。这种情况下，企业就得想办法优化一下虚拟化的架构和算法，提高性能。比如用缓存技术，把经常用的数据存起来，不用每次都去数据源里取，这样就能快不少；也可以优化一下数据源本身，让它响应得更快。

3.安全与隐私问题

数据虚拟化要整合、访问多个数据源的数据，这就给数据安全和隐私保护增加了难度。企业必须加强这方面的管理，用加密技术、访问控制技术这些，确保数据安全。同时，相关的法律法规也得遵守，不能违规使用数据。比如处理个人信息的时候，哪些能看、哪些不能看，都得按规矩来，不能想怎么用就怎么用。

4.技术复杂度问题

数据虚拟化这技术本身还是有点复杂的，企业得有懂行的人才能用好。要么自己培养这方面的技术人才，要么找专业的技术服务提供商合作，这样项目才能顺利推下去。另外，员工也得培训，让他们知道怎么用这个技术，不然技术再好，没人会用也白搭。听着是不是觉得有点麻烦？但其实只要规划好，这些问题都能解决。

总结

数据虚拟化是一种挺实用的数据管理技术，它能集成数据、保证实时性、使用起来灵活，还能实现数据独立性。对企业来说，它能打破数据孤岛，让访问数据更快，帮着快速做决策，还能降低管理成本。在企业里，数据分析、部门协作、数据迁移整合、安全合规这些方面，它都能发挥作用。

当然了，用的时候也会遇到一些挑战，比如数据质量不好、性能跟不上、安全有风险、技术太复杂这些。但只要企业能针对性地采取措施，这些问题都能应对。总的来说，数据虚拟化对企业用好数据、提升竞争力，还是很有帮助的。

Q&A常见问答

Q：数据虚拟化和传统的数据集成有什么区别？

A：传统的数据集成，一般是把各个数据源的数据复制到一个中央数据库里，得移动数据、存数据，花时间也花成本。数据虚拟化不用复制，是通过建立逻辑映射来访问数据的，而且能实时看到数据的变化，传统集成可能会有延迟。你懂我意思吗？一个是物理上把数据放一块儿，一个是逻辑上整合起来访问。

Q：数据虚拟化适合所有企业吗？

A：肯定不是所有企业都适合。如果企业数据量不大，业务也简单，原来的管理方式够用了，就没必要用。但如果企业数据量大，业务复杂，数据又散在各处形成了孤岛，那数据虚拟化就能带来很多好处，能整合数据，让数据用起来更方便，做决策也更准。

Q：实施数据虚拟化项目需要多长时间？

A：这个不一定，得看企业的具体情况。比如数据规模有多大，数据源复杂不复杂，项目要达到什么目标。小企业数据少、数据源简单，可能几个月就做完了；大企业数据量大、业务又复杂，可能得一年甚至更久。我一直强调，做项目的时候得好好规划进度，一步一步来，才能保证按时做好，还得保证质量。