数据虚拟化和传统数据集成方式（如 ETL）有何区别？

​要理解数据虚拟化，我们先说一下什么是虚拟化（Virtualization）？

所谓虚拟化（Virtualization），通常指的是对 IT 资源的抽象，它屏蔽了这些资源的物理性质和边界。IT 资源可以是服务器、CPU、 存储、网络、应用程序或操作系统。

同样的逻辑，数据虚拟化（Data Virtualization）便是对数据资源的抽象，它屏蔽了这些数据资源的存储位置和访问方式，为不同数据来源的数据资源，也就是我们常说的“多源异构”数据，提供了统一的访问界面和访问方式，所以可以认为数据虚拟化是一种数据集成技术。

相较于传统的数据集成方式，如 ETL，数据虚拟化直接省去了“搬运和拷贝”数据这个流程，因此基于数据虚拟化的数据集成方案，通常实施成本比较低，实施周期比较短，尤其是在数据源越来越分散，大量“数据孤岛”存在，数据需求越来越动态变化，业务侧用数、看数需求快速增长的场景下，数据虚拟化的技术优势更加显著。

也因为无需“搬运和拷贝”数据，从而无需通过人工 ETL 方式构建数据管道，因此基于数据虚拟化，企业可以获得实时或近实时的数据时效，并减化数据运维成本。

基于数据虚拟化，加快企业实现以数据为驱动力，为业务决策、创新增长带来极大帮助：

• 快速响应市场变化：通过数据虚拟化，企业能够更快速地获取和整合来自不同渠道的数据，从而更准确地把握市场动态，制定有效的市场策略。

• 提升业务决策能力：数据虚拟化使得企业能够更便捷地访问和分析数据，从而更准确地评估业务风险，高效制定科学的决策方案。

• 加速业务创新增长：数据虚拟化能够降低数据使用的门槛，使得业务人员也能够直接参与到数据分析和应用中，从而加速业务创新进程，打开增长新路径。

正是因为数据虚拟化的上述特点，Gartner 认为数据虚拟化是一种“生产力平台”技术，技术风险比较低，投资收益回报比较大。

与此同时，数据虚拟化也是近年来兴起的全新架构理念——Data Fabric（数据编织）的重要技术组成部分，通过数据虚拟化，Data Fabric 可以构建跨源、跨云的统一数据访问层，并在这层之上构建统一的数据语义层或逻辑数据视图，实现数据的动态集成和敏捷服务。

作为国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者，Aloudata 大应科技通过自研数据虚拟化技术，打造了国内首个逻辑数据平台——Aloudata AIR，实现数据仓库、数据湖、OLAP 引擎和其他各类数据的异构集成与联邦查询，并依据实际需要进行智能预计算、按需加载和智能数据物化，形成透明的查询加速层。

通过 Aloudata AIR，可以帮助企业无需移动数据、无需关注数据任务运维、无需担心查询性能，轻松实现“多源异构”数据的逻辑连接与整合，通过全局数据目录和统一数据服务为下游用户与应用提供统一的数据发现与访问入口，解决由“数据孤岛”带来的全局数据查找难、跨源联邦查询难和集中安全治理等问题。

此外，通过 AI 增强的自适应加速技术， Aloudata AIR 还能够实现自动物化链路编排和智能查询下推，让企业无需担心虚拟化带来的大数据量查询性能问题，实现全域数据要素更低成本、更实时地流通与消费。

凭借着出色的性能表现，某券商通过 Aloudata AIR 连接了 100 多个数据库，虚拟映射了 2 万多张表，实现交付效率提升至少 10 倍，研发链路管理工作量减少 30%，数据存储和计算成本节约 50%。Aloudata AIR 在招商银行的敏捷数据准备与分析场景中的实践成果还入选 2023 中国信通院大数据“星河”标杆案例。

如果您现在计划推进多源异构数据集成，或者考虑构建敏捷的数据服务层，提升业务用数的效率，那不妨先了解下 Aloudata AIR 逻辑数据平台，或许能为您带来新的思路。欢迎进入 Aloudata 官网，了解更多。

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