前言

数据虚拟化能够将分散在不同地方的数据整合起来，形成一个统一的视图，让数据同学能够更轻松地访问和分析这些数据。就像是把一堆杂乱无章的拼图碎片拼成了一幅完整的画面，让我们能够清晰地看到数据的全貌。

而且，数据虚拟化技术的发展非常迅速。Gartner 预测，到 2022 年，60% 的组织将实施数据虚拟化，这说明它已经成为了一种趋势。但是，也有一些人对它持怀疑态度，认为它可能会带来一些问题。

比如说，有人担心数据虚拟化会导致数据安全问题，或者觉得它的实施成本太高。但是，我认为这些担忧都是可以解决的。只要我们正确地使用数据虚拟化技术，加强数据安全管理，合理控制成本，它就能为我们带来巨大的好处。

想象一下，当我们能够快速地获取到准确的数据，做出更明智的决策，我们的企业就能更高效地运营，我们的生活也会变得更加便捷。这就是数据虚拟化的魅力所在！

虚拟数据架构能否取代传统数据架构

简单来说，数据虚拟化技术是用于创建虚拟并整合的数据的集成视图，而不是执行数据移动和物理存储目标。它在物理层之上提供抽象层实现数据查询，简化查询逻辑。就像是给数据戴上了一副神奇的眼镜，让我们能够更清晰、更便捷地看到数据的本质。

Gartner预测，到2022年，60%的组织将实施数据虚拟化，作为其数据集成架构中的一种关键交付方式。这说明数据虚拟化已经成为了一种趋势，越来越多的企业开始意识到它的重要性。

接下来，我们来看看数据架构的变革。从传统数仓到数据湖，再到逻辑数据架构，数据架构的发展经历了巨大的变化。逻辑数据架构的兴起，已经成为全球最新的架构设计趋势。它能够提高数据的一致性，减少数据重复，提高透明度，降低开发成本，并且能够应对未来的技术变化。

在传统数仓时代，数据分散在不同的系统中，难以统一管理和分析。而数据湖虽然能够存储大量的数据，但数据的质量和一致性难以保证。逻辑数据架构则能够将这些数据整合起来，形成一个统一的视图，让我们能够更轻松地进行数据分析和决策。

2020年，Data Fabric基于Data Fabric理念的数据中台架构出现了。它是一种通用的数据体系结构模式，无论什么样结构的数据、平台和模式，都可以执行统一的数据集成、安全治理、服务和部署。它能够利用所有元数据构建数据资产，实现数据结构的统一管理，满足数据时效性，更快速地获取数据，自动化的数据访问和共享能力，实现跨平台的数据治理和数据访问安全控制，各种结构的数据标准化接入、治理、提高数据质量，简化数据接入部署。

就像盖房子一样，Data Fabric为我们提供了一个坚实的基础，让我们能够在上面构建出更加宏伟的数据大厦。

虚拟数据中台则是利用数据虚拟化技术实现管理集中、物理分散，从容应对各种数据挑战。它能够提升数据时效性，降低开发成本，消除数据孤岛实时互通，大幅减少数据移动复制，集中管理跨平台的元数据和主数据，提升业务自服务，释放数据价值，大幅减少数据管理工作，一键发布多种数据服务，快速提供多种数据服务，异构数据扁平化、标准化治理，采用集中式数据，提高管理敏捷性，降低复杂度，异构数据标准治理接入，安全治理接入策略。

在一个企业中，可能有多个业务系统，每个业务系统都有自己的数据存储和管理方式。这就导致了数据孤岛的出现，不同业务系统之间的数据难以共享和整合。虚拟数据中台则能够将这些数据整合起来，形成一个统一的视图，让企业能够更轻松地进行数据分析和决策。

Denodo是数据虚拟化技术的领导者，自1999年以来，对数据虚拟化的持续关注时间最长。它是2020 Forrester Wave的领导者 - 大数据结构，2020 Gartner数据集成工具魔力象限领导者，增长最快 - 前十大数据集成供应商，多次获奖。

Denodo的客户遍布全球，包括所有主要行业的财富500和全球2000强公司，利用数据虚拟化显著提高了业务灵活性和投资回报率。

本田汽车北美分公司利用数据虚拟化打造数据中台提升服务，整合了所有4S店的售后维护分析，支持针对大数据和所有数据源的自助式数据服务，支持虚拟数据集市进行数据驱动洞察分析。最终，降低了35%的设计/开发成本，交货时间缩短了50%，分析数据资产减少了70%。

丰田汽车在印尼的经销商TAM则利用Denodo数据虚拟化平台，无缝集成异构数据平台，多报表工具统一连接数据虚拟层，无需连接多个数据源，构建了企业的统一数据访问层，集中数据治理安全，跨平台查询数据资产。

Denodo现代数据架构能够使用各种数据访问，进行数据分析，为数据使用者提供安全交付的数据虚拟化平台。它能够连接异构数据，进行异构实时集成，标准治理建模，数据开放共享，数据资产管理，智能优化引擎，数据安全管控。

在一个企业中，可能有来自不同数据源的数据，包括结构化数据、非结构化数据、数据库、传统数仓、云应用、业务系统等。Denodo现代数据架构能够将这些数据整合起来，形成一个统一的视图，让企业能够更轻松地进行数据分析和决策。

圈友们，数据虚拟化技术的应用场景非常广泛，包括虚拟数据中台、跨平台数据管理、低代码开发平台等。

比如说，在虚拟数据中台场景中，能够实现异构数据标准化接入，统一数据治理，提供通用数据服务目录，集中访问控制。

在跨平台数据管理场景中，能够实现数据的整合、共享、交付、发现、改造、准备、提高质量、整合布、管理、协作。

在低代码开发平台场景中，能够快速提供多种数据服务，提高开发效率。

总之，数据虚拟化技术是一种非常强大的技术，它能够帮助企业更好地管理和利用数据，提高业务灵活性和投资回报率。未来的企业将会拥有一个强大的数据虚拟化平台，能够快速地整合和分析各种数据，为企业提供更加准确和及时的决策支持。员工们可以通过这个平台轻松地获取到所需的数据，开展各种创新的业务活动。客户也可以享受到更加个性化的服务，体验到更好的产品！