虚拟化技术正在消除数据孤岛？

户正在使用的特定数据库，因此用户拥有的数据库越多，就需要使用更多的查询语言。重要的是，在一个数据湖中集成不同的数据，仍然需要人工处理以使其具备可访问性和可读性，这项工程对于数据工程师和数据科学家来说是非常耗时的。

数据湖缺乏灵活性，在数据驱动的经济中将不再适用

因此，许多企业正在把目光转向数据虚拟化，以优化其分析和BI。BI和数据正连接他们所有的数据，并使其可从一个地方读取和访问。

并非所有的数据虚拟化都是相同的。

数据虚拟化创建了一个软件虚拟化层，该层集成了所有跨企业的数据。无论数据的格式是什么，或者数据驻留在哪一个筒仓、服务器或云中，数据都会被转换成一种通用的业务语言，并可以从单个门户访问。

从理论上讲，这赋予了组织一个共享的数据湖，所有不同的业务单位和业务用户都可以立即访问他们需要的数据。拥有快速访问权限，使企业能够为共享目的做出数据驱动的决策。

然而，很多数据虚拟化解决方案并没有达到分析的理想效果。这有几个关键原因：

1. 专有格式

不少数据虚拟化供应商会将所有数据合并且转换成一种专有格式。虽然合并允许将数据集成到单个视图的单个位置，但供应商的专有格式常常将数据简化为最小的公共分母状态。

公共分母状态可能致使某些数据出现偏差，失去特定的功能，甚至在转换的过程中丢失。有些数据还可能要求其原始数据库的上下文是关联的。因此，用户可能会从错误的数据中汲取信息，并做出适得其反的商业决策。

2. BI工具不兼容

（编辑：阜新站长网）

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