数据虚拟化工具和解决方案

无需移动数据即可获得不同数据的单一视图。 以较低的复杂性和错误风险管理数据。

表示存储虚拟化的黑色背景的插图

概述

借助数据虚拟化,打破数据孤岛,提高查询速度

企业通常尝试将各种不同的数据复制到中央数据存储(比如数据集市、数据仓库和数据湖)以进行分析,从而打破数据孤岛。 对于商业智能场景,如果平均要管理 400 个不同的数据源,成本就比较高,而且比较容易出错。¹ 通过使用数据虚拟化,您可以在源头访问数据,而无需移动它们,因此可以提高查询的速度和准确性,从而更快获得价值。


优点

数据虚拟化工具和软件的优点 简化数据管理

数据虚拟化工具可打破数据孤岛,查询多个数据源以管理数据。

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提高协作能力

让数据可用实时,可供业务用户和公民数据科学家自助访问。

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降低成本

降低迁移和复制成本。 实现数据访问民主化,完善数据治理与安全。

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集中式访问

能够查询各种数据库和大数据存储库,实现集中访问控制和治理。

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关键用例

客户 360

构建全方位的客户数据视图,发掘深度洞察,实现个性化的客户参与。

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数据集成

通过将合适的数据与合适的人员相连接,轻松交付可信数据,加速创新。

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数据管理

了解企业如何简化数据监管以打造可信赖的业务就绪型数据基础。

探索身份治理解决方案

其他用例

数据虚拟化用例

使用通用查询引擎访问各种不同的数据



借助 IBM Watson Query,您可以跨多个数据源使用单个分布式查询引擎。 Watson Query 与数据虚拟化相结合,能够查询云、数据库、数据湖、数据仓库和流式数据,无需复制或移动数据。 更快访问最需要的数据。

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使用 Data Fabric 解决方案构建可信的数据基础


使用智能的 Data Fabric,在适当的时间将适当的数据与适当的人员对接。 这种架构方法提供数据治理、安全与合规能力,简化对混合多云环境中各种数据类型的访问。 借助 IBM 的数据虚拟化解决方案,您可以在源头接近实时地自助访问可信的高质量数据,从而提高数据准确性。

探索 IBM Data Fabric 解决方案

打破数据孤岛,加快查询速度


借助 IBM Cloud Pak for Data 之类的工具,数据虚拟化帮助客户更快地构建、运行和管理数据服务的综合视图,而且所用的资源比传统的数据仓库以及抽取、转换、加载 (ETL) 方法更少。

后续步骤

联系专家

安排与专家的免费一对一咨询,这些专家与数以千计的客户合作,围绕数据、分析和 AI 制定相关制胜战略

IBM Cloud Pak for Data

了解 IBM 的数据和 AI 平台如何在适当的时间,将适当的数据和适当的人员随处对接。