数据虚拟化的区别在哪里?

在过去二十年中，访问不同数据的解决方案是整合数据，一般整合到数据仓库和相关数据集市。

通过在数据消费者和现有数据源之间部署一个虚拟数据整合层，企业将极大地减少其无力数据整合和复制数据存储需求。

当与数据仓库为中心的整合方法相比时，数据虚拟化能够让企业加快新的和修订的业务解决方案的交付，同时减少了解决方案成本。

因为数据虚拟化提供了传统方法没有的灵活性和敏捷性，IT团队开始部署数据虚拟化以补充其原有的数据仓库和ETL部署。

数据虚拟化如何提高商业智能的灵活性?

这是一个非常重要的问题。

我们对十个企业的数据虚拟化部署进行了分析。业务敏捷性(能够帮助企业快速抓住新业务机会)是这些企业从数据虚拟化部署中获得的关键优势。

这些企业发现数据虚拟化抓住了业务灵敏性的三个要素：业务决策灵活性、解决方案灵活性和资源灵活性。

对于业务决策灵活性，数据虚拟化帮助提供了必要的知识和洞察力，而这些源自于完整的、高质量的、可操作信息。

数据虚拟化针对数据整合、迭代开发过程和快速适应变化的简单方法提供了解决方案灵活性。通过数据虚拟化，这些IT部门能够快速开发和提供必要的信息以支持新的分析和决策过程。

数据虚拟化还提供了更大的资源灵活性，主要得益于开发者效率、更低的基础设施成本和更好的数据整合解决方案优化。因为IT操作是最大的资源支出之 一，而IT基础设施是最大的资本支出之一，这种资源灵活性的收益是非常可观的，在较大型企业(例如纽约证券交易所和高通公司)每年能够节省数百万美元。