Post by account_disabled on Nov 29, 2023 4:59:43 GMT -5
数据虚拟化是一种数据管理方法，允许应用程序检索和操作数据，而不需要有关数据的技术细节，例如数据在源处的格式化方式或物理位置，并且可以提供单个客户视图（或另一个客户视图）。整个数据的实体的单一视图）。数据虚拟化有多个前沿领域，包括：
第一：流数据虚拟化
几乎所有新设备、车辆或机器人设备都嵌入了传感器。供应链管理希望预测流中的变化。所有数据都会移动，但第一代数据 虚拟化工具是为静态数据设计的。流数据准备将移动数据转换为流表。表中的行随每个事件更新。它们不连接到磁盘上的数据，而是直接连接到流。Kafka、MQTT、无人机数据、流源、物联网传感器读数。它们提供用于清理、聚合和添加事件的工具。流数据虚拟化将实时表转变为数据虚拟化数据源。对于数字化转型，管理动态数据已成为新的当务之急。流数据虚拟化将动态数据转化为虚拟化见解。这是数据虚拟化的第一个新领域。
第二：虚拟化数据科学模型输出
人工智能和数据科学是非常热门的技术领域。数据科学家吞噬数据，并创建算法。该算法会生成代表基于原始数据的预测的派生数据。数据虚拟化的新领域是将这些模型的输入和输出作为数据服务提供，并在所有相关团队、利益相关者和应用程序中保持一致。
数据虚拟化为评估算法的团队提供一致的数据视图，以开发准确 工作职能邮件数据库 且有用的模型，从而加速数据科学的发展。一旦数据科学家团队找到了一种有前途的算法，下一个新选择就是将其加载到“模型操作化”工具或模型操作中。模型运营工具管理算法的生命周期和部署。它就像算法的停车场。数据科学家在模型运营工具中部署了一种算法，可以预测客户接下来会购买什么。数据工程师可以从车库中挑选一个模型并将其实施到数据虚拟化结构中。分析师现在可以询问客户最有可能同时购买哪些产品以及他们已经购买过的产品。虚拟数据科学帮助公司变得更加人工智能驱动。数据科学团队获得更好的数据。这改善了团队协作。发现的想法越多越好。这是将数学转化为见解和投资回报率的创新且更好的方法。
第三：数据即服务（DaaS）
API 是现代数字业务的应用程序到应用程序的管道。在某些情况下，API 是一种商业模式。但 API 需要像产品一样进行管理，这就是 API 管理工具发挥作用的地方。“有人可以对这些数据应用 API 吗？” 这是数据工程师今天收到的另一个常见请求。当然，我们可以向服务公开 REST接口，但我们应该这样做吗？谁打来的？多少次？企业访问 API 会收取费用吗？多少？DaaS工具允许人们选择他们想要作为 API 显示的数据视图。API管理工具将 API 作为产品进行管理。将虚拟数据转化为服务是数据虚拟化的第三个前沿领域。
第四：虚拟化元数据收集
2020年3月，Panera Bread决定改变他们的商业模式。他们将 2,000 家餐馆从咖啡馆转变为批发商。现在，他们出售原料，以便顾客可以在家吃到 Panera 品质的食物。这种业务转型需要元数据或数据。Panera 将有关其数据的数据集中在一处。即时访问菜单、菜谱、供应商和库存数据帮助他们在十天内转变了业务模式。