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在倏得万变的信息期间，顺利从数据中获取有价值信息的企业，将在竞争日益浓烈的阛阓中保抓其独到的竞争力。对于以数据为驱能源的企业来说，可能会对笼罩在海量数据中的业务和客户有着比较全面的领会，同期，这亦然为什么智能虚构化工夫竭力于摈弃数据孤岛的原因。

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数据湖是势在必行吗?

异日，数据只会变得愈加各类化、动态化和诀别化。许多企业试图网罗他们一皆的数据，并通过将一皆数据抛入一个数据湖中来使其可打听，数据湖不错以其原始时势来保存数据，直到需要进行分析为止。

这种作念法或多或少如故有劝服力的，大部分公司是不错承担得起数据科学家网罗，翻译并分析数据湖中各式类型数据的用度。

对数据即存即取的需求已日趋强烈!

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企业间竞相网罗和分析尽可能多的数据，旨在得回与同业比较哪怕是很渺小的竞争上风。传统的数据湖无法处理新出现的数据源和正在创建的新的土产货数据库。

查询必须匹配用户正在使用的特定数据库，因此用户领有的数据库越多，就需要使用更多的查询言语。进攻的是，在一个数据湖中集成不同的数据，仍然需要东说念主工处理以使其具备可打听性和可读性，这项工程对于数据工程师和数据科学家来说长短常耗时的。

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数据湖穷乏纯真性，在数据驱动的经济中将不再适用

因此，许多企业正在把宗旨转向数据虚构化，以优化其分析和BI。BI和数据正贯穿他们通盘的数据，并使其可从一个场地读取和打听。

并非通盘的数据虚构化都是疏导的。

数据虚构化创建了一个软件虚构化层，该层集成了通盘跨企业的数据。不管数据的时势是什么，或者数据驻留在哪一个筒仓、就业器或云中，数据都会被窜改成一种通用的业务言语，并不错从单个派别打听。

从表面上讲，这赋予了组织一个分享的数据湖，通盘不同的业务单元和业务用户都不错立即打听他们需要的数据。领有快速打听权限，使企业大致为分享办法作念出数据驱动的决策。

可是，许多数据虚构化经管决议并莫得达到分析的理念念终局。这有几个环节原因：

1. 14年世界杯助攻王专巧合势

不少数据虚构化供应商会将所罕有据合而况窜改成一种专巧合势。诚然同一允许将数据集成到单个视图的单个位置，但供应商的专巧合势时常将数据简化为最小的全球分母气象。

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全球分母气象可能致使某些数据出现偏差，失去特定的功能，致使在窜改的过程中丢失。有些数据还可能条目其原始数据库的高下文是关连的。因此，用户可能会从差错的数据中接纳信息，并作念出妻子当军的生意决策。

2. BI器用不兼容

BI器用对于企业来说是一笔金额相当大的投资。大多数企业级公司在不同部门领有几种不同类型的BI器用。举例，一个部门可能使用Tableau，而另一个部门可能使用MicrosoftPowerBI或Excel。

要让大数据分析在企业中充分阐发作用，前提是不管用户心爱使用什么器用，数据都是易于发现，并能被通盘的用户打听。

许多供应商使用的专用数据时势可能无法与公司照旧参预的工夫进行互操作。不同的器用使用不同的查询言语，表露数据的格式也各不疏导。当界说不一致的数据被集成时，分析过程中可能会出当代价惨痛的特别。

遴荐合适的BI器用对于尽量减少业务中断，最大驾御地进步用户的坐褥力至关进攻。

3. 查询死心

跟着数据不休增长和工夫的快速发展，查询会变得越来越复杂，这对于分析职责负载和处理大范围数据来说并不太理念念。经管的数据源越多，就越需要更多的数据工程来相沿快速、交互式的查询。

散布式贯穿出动大都数据并不适用于交互式查询。它给企业基础结构带来了不可估计和不可接纳的压力，而浅易的数据缓存对于动态查询环境和现在的数据大小来说是不够的。

当将BI和AI职责负载添加到搀杂职责负载中时，性能会连忙着落，从而促使最终用户寻找其他径直打听数据的旅途，这就使数据虚构化莫得利好可言。

除了这些推广舛错以外，传统的虚构化居品在经管分析用例方面发达的也很差强东说念主意。

推精深型且复杂的数据就业需要对细节有久了了解：关连数据的统计、所波及的数据库、分享资源的负载、数据使用者的用例和意图、安全性按捺等。

虚构化经管决议需要为用户提供其数据的业务举座视图，包括档次结构、度量、维度、属性和时辰序列。

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数据虚构化应该提供什么?

大多数数据虚构化经管决议的发展方法与今天的数据集和数据科学实际不同，仍然依赖于传统的数据贯串方法和浅易的缓存工夫。可是，还有更多的下一代智能数据虚构化专为现在复杂且对时辰敏锐的BI需求而想象。

要是你的数据虚构化经管决议莫得提供以下功能，那就证据它不够智能。

1. 自主数据工程

东说念主类遥远不可能是完整的;庆幸的是，狡计机不错。

鉴于当代数据体绑缚构的复杂性，东说念主类濒临这一问题根蒂是就无法可想，至少弗成以现在保抓竞争力所需的速率进走时算。这等于数据虚构化经管决议需要提供自主的数据工程的原因。

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自主数据工程不错把柄无数的贯穿和狡计终局自动推断出优化终局，而这是东说念主脑无法达到的。机器学习(ML)是用来阐明公司的所罕有据并查验它是如何被查询并集成到通盘组织的通盘效户正在构建的数据模子中的。

自动化数据工程可尽可能省俭大都的资金和资源，同期开释数据工程师来实施对组织更有价值的更复杂的任务。

2. 加快结构

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智能数据虚构化还不错自动已毕将数据放入特定的数据库，从而达到最好的性能。

有许多类型的数据和不同的时势比较合适这些数据。

智能数据虚构化不错基于生成最好性能的位置自动决定将数据放在哪个平台上。不同的数据平台具有不同的上风。举例，要是用户的数据模子和查询正在处理时辰序列数据，那么智能数据虚构化将在数据库中舍弃一个针对时辰序列数据进行优化的加快结构。从而自动获悉哪个数据库具有哪些上风，然后加以期骗，不同数据库类型的可变性都能将其转念为上风。

加快度结构可省俭大都云运营老本。把柄用户正在使用的平台，可能会对数据库的存储大小、出手的查询数目、查询中正在出动的数据、问题中的行数、查询的复杂性或其他变量收取用度。

举例，使用GoogleBigQuery，需要支付的金额与数据库的大小以及查询的复杂进度成正比。

当用户自动使用加快结构进行性能和老本优化时，只对在加快团聚中使用的查询数据收取用度，而不是对通盘数据库的大小。

3. 自动数据建模

下一代数据虚构化不仅提供对数据的窜改和打听，智能数据虚构化还不错自动获悉每个数据平台的功能和局限性。它会自动识别哪些信息是可用的，以及如安在成立模子时将其与其他数据同一和集成。

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智能数据虚构化不错对用于创建旧版报表的数据模子和查询进行逆向运作，因此用户不错无间使用疏导的报表，而无谓再行构建数据模子或查询。举例，要是用户在旧系统中创建了一个TPS阐发，则仍然不错大致在新系统中检索到它。

有些查询可能是在旧数据基础上出手的，但它们仍然不错在新系统上出手，而无需任何重写。

4. 相沿自助就业

比年来，IT的许多方面变得“巨匠化”了--也等于说，工夫的卓越(尤其是云狡计)使它们变得“巨匠化”。使得那些莫得正常工夫基础的生人东说念主也不错使用这些工夫。诚然分析和生意智能照旧过期于民主化趋势，但是BI器用现在越来越合适普通巨匠使用。

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BI的使用领导了一种新的“自助就业”分析文化的发展，在这种文化中，业务用户不错使用我方心爱的BI器用径直打听和分析数据，而无谓依赖数据工程师或数据分析东说念主员。

自助分析正连忙成为企业中优化大数据分析的必要妙技。

举例，假定销售部门保存关连于前一年的支拨的数据，但但愿使用对于多个范围的客户算作模式的数据来进行补充。或者，营销部门需要发起一场基于账户的营销行径，盘算是那些被以为最有可能更换供应商的公司。

通过自助就业分析，销售或营销部门的业务用户不错打听这些数据，并使用恰当的器用调用这些数据。自助分析被使用，而不是依赖于磨练有素的数据工程师来为BI器用获取数据，以及数据科学家来建模和估计。

借助自助就业动态，组织中的每个部门都不错将我方的教化和专科常识应用于BI，从良友毕全新的便利性。

智能数据虚构化提供了一个业务逻辑层，它实质上将所罕有据窜改为一种全球业务言语，这种言语既与源无关，也与器用无关。有了逻辑层，就意味着业务用户不错使用他们心爱的任何BI器用，且无谓屈从于BI软件的单一标准。

不管用户使用什么器用或使用些许器用，所罕有据都是可打听的，而况通盘查询都将复返一致的谜底。标准和逻辑的评释使企业具备分享数据智能和自助就业文化的才调，而这种文化在现在数据驱动的业务环境中变得越来越必要。

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5. 安全保险

在追求数据用户化的过程中，不管便利性和老本效益如何，都弗成捐躯安全性和合规性。

尽人皆知，虚构化层会带来安全风险。但是，使用下一代智能数据虚构化，数据将承袭了所罕有据库的安全和治理策略。透明的经管过程意味着用户的权限和策略保抓不变。

通过追踪数据的起源和用户身份，将通盘现存的安全和隐秘信息保存到各个用户。

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即使在使用具有不同的安全战略的多个数据库时，这些策略也不错被无缝地同一，而况自动应用于全局安全和恪守条约。在遴选智能数据虚构化之后，不需要遴选其他环节来确保安全性和恪守性。

数据虚构化必须跟着其他IT部门的发展而发展

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对企业而言，领有效户化的数据和领有可读、可打听和可靠的数据雷同进攻，但现如今，不少公司都陷于海量数据的泥淖。越来越多的散布式模子以动态和各类化的时势和用例添加到数据中。要是用户无法快速找到并分析所需数据，并坚信它们的准确性和最新性，BI质料就会着落，从而导致基于数据的决策不够理念念。

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因此，数据虚构化需要不休发展以支吾这些新的挑战和复杂性，这么它才能果真地用于大数据分析。

要是数据虚构化经管决议弗成提供自主的数据工程，加快结构，如自动数据建模，自助就业分析，就存在问题了。用户需要无黄雀伺蝉的安全性和恪守性，或者是平台言语的多维语义层。要是莫得这些过程，那么数据虚构化经管决议就一定不够智能。