数据集成是构建任何人工智能 (AI) 应用的关键第一步。虽然有多种方法可以启动此过程，但组织可以通过数据虚拟化来加速应用开发和部署过程。

数据虚拟化使企业能够释放其数据的隐藏潜力，为预测性维护、欺诈检测和需求预测等先进应用提供实时 AI 洞察。

许多公司虽然在数据库和技术上投入了大量资金，但仍难以从其数据中获取更多价值。数据虚拟化解决了这一问题，让组织能够灵活高效地利用现有数据源，开展 AI 和分析计划。

数据虚拟化是一座桥梁，让平台能够按需访问和显示来自外部源系统的数据。这种创新方法集中并简化了数据管理，平台本身无需实际存储数据。它在数据源和用户之间建立一个虚拟层，使组织能够访问和管理其数据，而无需从原始位置复制或移动数据。

• 数据虚拟化无需实际移动或复制数据，从而简化了不同数据源的数据合并。数据整合时间显著缩短，费用大幅降低，数据不准确或丢失的可能性也降至最低。

• 无论数据存储来源如何，组织都可以实现中心化数据管理。这可作为分析、报告和基于数据的决策的单一参考点，从而提高准确性并更快地生成有价值的洞察分析。

• 组织得以毫不费力地修改数据和扩展规模，以应对不断变化的业务需求，提高敏捷性和适应性。

AI 深刻地改变了大型公司，通过先进的分析解决方案重塑了其业务运营和决策流程。这种转型在很大程度上依赖于数据虚拟化。数据虚拟化好比一个中心枢纽，连接各种来源的实时数据流，例如传感器数据和设备日志，并消除数据孤岛和碎片。

数据虚拟化不仅整合了实时数据，还整合了执行各种功能（如企业资源规划或客户关系管理）的综合性软件套件的历史数据。这些历史数据提供针对维护计划、资产性能或客户行为等领域（具体取决于软件套件）的有价值洞察。

通过整合不同来源的实时数据和历史数据，数据虚拟化为组织的整个运营数据生态系统创建全面、统一的视图。这种整体视图使企业能够做出数据驱动的决策、优化流程并获得竞争优势。

随着生成式 AI 聊天机器人的兴起，基础模型如今使用这种丰富的数据集。这些算法会主动筛选数据以发现隐藏的模式、趋势和相关性，从而提供有价值的洞察分析，使高级分析能够预测一系列结果。这些预测可以识别市场变化和客户需求等潜在商机，主动检测和预防系统问题和故障，并优化维护计划，以最大限度地延长运行时间并提高效率。

1. 延迟和实时分析

挑战：

相较于虚拟化数据检索，直接访问存储的数据通常可以减少延迟。对于实时预测性维护分析而言，及时的洞察非常重要，虚拟化带来的延迟可能会影响这种分析。

设计考量：

我们需要双管齐下的方法来确保实时洞察并有效减少访问虚拟化数据的延迟。首先，我们分析网络基础架构并优化数据传输协议。这可能需要采用网络分段等技术以减少拥塞，或对某些数据类型使用 UDP 等更快的协议。通过优化数据传输，我们可以缩短检索所需信息所需的时间。其次，我们实施数据刷新策略，维护合理的最新数据集以供分析。这可能涉及使用批处理作业定期执行增量数据更新，在更新频率和所需资源之间找到一个平衡点。达成这种平衡至关重要：过于频繁的更新会造成资源紧张，而更新频率过低则会导致数据过时和预测不准确。通过组合运用这些策略，我们既能实现最小延迟，也能维护相对较新的数据集以实现最佳分析。

2. 平衡更新频率和源系统压力

挑战：

持续查询虚拟化数据以获取实时洞察，可能会使源系统过载，从而影响其性能。这对于依赖频繁数据更新的预测分析或 AI 来说是一个严重问题。

设计考量：

为了优化预测分析和报告的查询频率，需要仔细设计其访问数据的方式。这包括专注于仅检索关键数据点，并可能要使用数据复制工具，以便实时从多个数据源获取数据。此外，可以考虑针对特定关键点有计划地或批量检索数据，而不是持续查询，从而减轻数据系统的压力，并提升模型整体性能。

3. 虚拟化层抽象和开发人员优势

优势：

数据平台中的虚拟化层是一个抽象层。这意味着，一旦抽象层准备就绪，开发者就可以为企业构建 AI/ML 或数据挖掘应用，而无需担心数据的物理存储位置或其具体存储细节。开发者可以专注于设计模型的核心逻辑，而不会陷入数据管理复杂性当中。因此，开发周期和应用部署会更快。

为开发者带来的好处：

通过使用抽象层，从事数据分析的开发者可以专注于其模型的核心逻辑。这一层就像一面盾牌，隐藏了数据存储管理的复杂性。这意味着开发者无需陷入数据复杂性的泥潭，开发速度更快，预测性维护模型能够更快地投入使用。

4. 存储优化考量

规范化或逆规范化等存储优化技术可能不直接适用于特定数据分析应用的所有功能，但当采用混合方法时，它们起着重要作用。这种方法涉及在所选平台中将摄取的数据和通过虚拟化访问的数据加以整合。

评估这些技术的利弊有助于确保摄取的数据集和虚拟化数据集处于最佳存储使用状态。这些设计考量对于在数据平台上使用虚拟化数据构建有效的 ML 解决方案至关重要。

数据虚拟化不再仅仅是一种创新。它已经成为提升各种应用能力的战略手段。数据虚拟化平台就是最好的例子。通过数据虚拟化，该平台支持开发各种各样的应用，显著提升其效率、适应性和提供近乎实时洞察的能力。

让我们看看数据虚拟化如何在实际应用场景中发挥巨大作用，带来令人惊叹的改变。

1. 在全球化浪潮下优化供应链

在全球经济高度互联的今天，供应链就像一张错综复杂的网，各个环节相互依赖。数据虚拟化极大地简化了这些复杂的系统。数据虚拟化平台将来自各种数据源的数据，包括生产指标、物流跟踪细节、市场趋势数据等，统一起来，形成一张全景图，让企业对整个供应链的运行状况一目了然。

试想一下，如果能全面洞察业务的方方面面，将会怎样？您可以主动发现潜在的瓶颈，优化物流流程，并实时调整策略，以应对瞬息万变的市场。最终，您将打造一个优化且敏捷的价值链，获得巨大的竞争优势。

2. 深入研究客户行为：客户分析

数字革命让了解客户成为企业成功的关键。数据虚拟化平台利用数据虚拟化打破数据孤岛。它无缝地整合了来自各种渠道的客户数据，例如销售记录、客户服务互动和营销活动绩效指标。这种统一的数据环境有助于企业全面了解客户行为模式和偏好。

凭借这些深刻的客户洞察，企业可以创造高度个性化的体验，有针对性地开展营销活动，并开发出能更有效地与目标受众产生共鸣的创新产品。这种数据驱动的方法可以提高客户满意度并培养持久的忠诚度，这是在当今激烈竞争的环境中蓬勃发展的关键因素。

3. 数字时代的主动欺诈检测

金融欺诈不断演变，数据虚拟化平台可积极主动地应对这个具有挑战性的检测任务。该平台通过虚拟化和分析各种来源的数据，如交易日志、用户行为模式和人口统计详情等，实时发现潜在的欺诈企图。这种方法不仅能保护企业免受经济损失，还能培养客户群对企业的信任，这在当今的数字时代是至关重要的资产。

这些影响深远的应用充分体现了数据虚拟化的变革潜力。IBM Cloud Pak for Data 平台 和 IBM watsonx 可帮助企业释放其数据的全部能量，推动创新，并在各行各业获得显著的竞争优势。IBM 还提供作为通用查询引擎的 IBM Data Virtualization 以及用于数据治理的 IBM Knowledge Catalog。

我们是您数据虚拟化路上的可靠伙伴。