数据虚拟化技术的兴起，与传统数据仓库体系的弊端日益显现有着密切关系。
过去，企业通常会构建数据仓库来存储与加工结构化数据。数据仓库虽然实现了数据的物理集中存储，但过于依赖大量的 ETL 工程师来支持数据的集成、准备、开发与管理。随着半结构、非结构化数据量的急剧膨胀，以及业务看数、用数需求的高频化，传统的数据仓库体系已逐渐无法有效应对这些新挑战。
一方面，对于 ETL 工程师而言，海量数据的处理和管理变得更加繁重，人工作业难以快速响应业务侧日益增长的需求。若选择扩大 ETL 团队规模，不仅会加重企业的人力成本负担，同时也可能因团队规模的扩大而引发管理和协调上的新问题。另一方面，随着业务复杂度的提升和各类新业务的涌现，业务人员对数据的依赖性和期望也在迅速增强，越来越希望以更高效、更便捷的方式获取到更全面、更准确的数据支持。
简言之，数据消费端即业务人员，期望通过自定义数据查询来高效实现跨源、跨环境数据的透明集成、自助准备及高性能服务供给，从而实现全链路的自助用数。传统 ETL 已难以应对，数据虚拟化技术应运而生。
数据虚拟化技术是 Data Fabric 架构理念的核心技术，使用户能够通过统一的接口，无需数据复制，即可直接访问和整合分散在众多数据源中的异构数据。
它通过逻辑整合不同数据源、位置及格式（涵盖数据库、文件系统、云存储等）的数据，隐藏了底层数据存储位置、技术接口、代码语言、使用平台等技术的复杂性和差异性，并通过逻辑视图提供统一的数据服务，让用户可以像访问单一数据源一样来查询、分析和操作数据。这不仅显著降低了传统 ETL 工程中数据复制、搬运、加工的高昂成本，还极大地提升了数据开发与变更的敏捷性和效率。
与传统的 ETL 工程相比，数据虚拟化技术具有以下三大优势：
- 零复制：通过将各种不同的、分布式的数据源，无论是本地还是云端，进行统一映射，创建一个具有语义一致性的虚拟数据层、统一的数据定义语法、统一的数据模型定义，实现对企业全域数据的访问。
- 逻辑化：隐藏了数据环境和 ETL 链路的复杂性，能够让数据开发工程师更专注于数据模型的设计，而不是陷于琐碎枯燥的物理数据管道的运行监控、变更响应、性能调优、链路变更等运维工作上，在降低成本的同时带来更高的扩展性，实现敏捷开发。
- 实时性：数据虚拟化实时“连接”底层数据来源，可向下游各个应用程序提供最新数据。
作为国内 Data Fabric 理念的实践者和引领者，Aloudata 大应科技打造了国内首个 Data Fabric 逻辑数据平台—— Aloudata AIR，通过自研的数据虚拟化技术，可帮助企业轻松实现多源异构数据的集成整合和自适应加速。具体来看，Aloudata AIR 平台主要由数据连接层、数据虚拟化层、数据消费层构成：
- 数据连接层：在这一层，用户可以轻松地将企业全域数据逻辑连接起来，无论物理位置和数据格式如何，均可快速访问，且无需复制数据，让数据随手可得。
- 数据虚拟化层：完成数据连接之后，在这一层用户可以通过自动化的链路编排和 AI 增强的自适应查询加速保障功能，实现跨数据源的数据整合，对数据进行处理加工，满足业务分析需求。
- 数据消费层：进入这一层，平台提供了如 JDBC 等各种标准化接口，对接下游指标平台、BI 工具及其他数据应用工具，用户可以在自己熟悉和喜欢的工具上进行数据分析和应用，实现数据普惠化。
此外，Aloudata AIR 平台还提供了统一数据资产目录，利用 AI、知识图谱等技术增强数据的语义，生成 360° 数据资产报告，帮助用户快速掌握数据资产全貌，并支持通过语义化搜索、类目/标签筛选等方式，快速且清晰地理解数据背后的业务含义。
在具体实践中，Aloudata AIR 也已经取得了显著成效，如某券商通过该平台连接了 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更是入选 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的统一整合或集成，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。点击了解。
