数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[荷] 里克 F.范德兰斯（Rick F.van der Lans） 著，王志海 译

图书标签:

• 数据虚拟化
• 商务智能
• 数据架构
• 数据管理
• 数据集成
• 数据治理
• 大数据
• 云计算
• 数据仓库
• 实时数据

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111576129

版次：1

商品编码：12164189

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 数据科学与工程技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：212

内容简介

数据虚拟化可以使商务智能系统的数据架构更简单、更便宜、更敏捷。本书讨论关于数据虚拟化的“是什么”“为什么”和“怎么办”，这些内容不限于特定的制造商或产品，而是全景呈现其基本原理、影响范围、优化技术、应用方法和管理策略。你将了解数据虚拟化技术与ETL等传统方法的不同，同时更加明晰这项技术自身的优劣，进而在开发和管理不同项目时做到有的放矢、事半功倍。此外，作者还分享了丰富的实战经验，十分适合从事数据管理、数据架构、数据分析等工作的专业技术人员参考。

作者简介

Rick F. van der Lans，是商务智能、数据仓库、数据库技术、SQL领域的一位独立咨询师、作者以及讲师。他是R20/Consultancy的管理经理。他还受雇于许多世界 级大公司并为其定制数据仓库架构。他是欧洲商务智能和数据仓库年会的主席，并为几个杂志撰写专栏。他曾经担任荷兰ISO委员会负责ISO SQL标准的成员达7年之久。他是经典图书《Introduction to SQL》的作者，该书是数据库开发者20多年采所信赖的SQL指南，已经被翻译成各种语言，销量超过十万册。

目录

序言
前言
作者简介
第1章　数据虚拟化导论1
1.1　引言1
1.2　商务智能世界正在改变1
1.3　虚拟化简介3
1.4　什么是数据虚拟化3
1.5　数据虚拟化与相关概念4
1.5.1　数据虚拟化与封装和信息隐藏4
1.5.2　数据虚拟化与抽象5
1.5.3　数据虚拟化与数据联合5
1.5.4　数据虚拟化与数据集成6
1.5.5　数据虚拟化与企业信息集成7
1.6　数据虚拟化的定义8
1.7　数据虚拟化的技术优势8
1.8　数据虚拟化的不同实现11
1.9　数据虚拟化服务器概述12
1.10　开放式与封闭式数据虚拟化服务器12
1.11　数据集成的其他方式13
1.12　数据虚拟化服务模型15
1.13　数据虚拟化的历史16
1.14　示例数据库：世界一流电影18
1.15　本书结构20
第2章　商务智能和数据仓库22
2.1　引言22
2.2　什么是商务智能22
2.3　管理层次与决策制定23
2.4　商务智能系统23
2.5　商务智能系统的数据存储24
2.5.1　数据仓库25
2.5.2　数据集市 27
2.5.3　数据中转区28
2.5.4　可操作数据存储29
2.5.5　个人数据存储30
2.5.6　不同类型数据存储的对比31
2.6　标准化模式、星形模式和雪花模式31
2.6.1　标准化模式32
2.6.2　非标准化模式32
2.6.3　星形模式33
2.6.4　雪花模式34
2.7　提取-转换-装载、提取-装载-转换和复制35
2.7.1　提取-转换-装载36
2.7.2　提取-装载-转换37
2.7.3　复制38
2.8　商务智能架构总览38
2.9　报告和分析的新形式39
2.9.1　运营报告和分析39
2.9.2　深度和大数据分析40
2.9.3　自助式报告和分析40
2.9.4　无限制的自组织分析40
2.9.5　360氨ǜ?1
2.9.6　探索性分析42
2.9.7　基于文本的分析42
2.10　传统商务智能系统的劣势43
2.11　总结46
第3章　数据虚拟化服务器：构造模块47
3.1　引言47
3.2　数据虚拟化服务器的高层架构47
3.3　导入源表和定义封装器48
3.4　定义虚拟表和映射50
3.5　虚拟表和映射的例子53
3.6　虚拟表和数据建模59
3.7　嵌套虚拟表和共享规范61
3.8　导入非关系数据62
3.8.1　XML和JSON文档62
3.8.2　Web服务66
3.8.3　电子表格66
3.8.4　NoSQL数据库68
3.8.5　多维数据集和MDX70
3.8.6　半结构化数据71
3.8.7　非结构化数据 74
3.9　发布虚拟表75
3.10　互联网数据模型80
3.11　可更新的虚拟表和事务管理82
第4章　数据虚拟化服务器：管理与安全85
4.1　引言85
4.2　影响度和线性分析85
4.3　源表、封装表和虚拟表的同步87
4.4　数据安全：认证与授权88
4.5　监控、管理和实施89
第5章　数据虚拟化服务器：虚拟表的高速缓存93
5.1　引言93
5.2　虚拟表的高速缓存93
5.3　什么时候使用高速缓存95
5.4　高速缓存与数据集市95
5.5　高速缓存保存在哪里96
5.6　刷新高速缓存97
5.7　完整刷新、增量刷新和动态刷新97
5.8　在线刷新与离线刷新98
5.9　高速缓存备份98
第6章　数据虚拟化服务器：查询优化技术100
6.1　引言100
6.2　查询优化的基本原理101
6.3　数据虚拟化服务器查询处理的10个阶段104
6.4　数据存储的智能等级105
6.5　通过查询替换进行优化106
6.6　下推优化107
6.7　查询扩展（查询注入）优化109
6.8　运送连接优化110
6.9　合并排序连接优化111
6.10　缓存优化111
6.11　数据优化与统计112
6.12　提示优化112
6.13　SQL覆盖优化113
6.14　处理策略的说明114
第7章　在商务智能系统上部署数据虚拟化115
7.1　引言115
7.2　基于数据虚拟化的商务智能系统115
7.3　部署数据虚拟化的优点116
7.4　部署数据虚拟化的缺点118
7.5　采用数据虚拟化的策略119
7.5.1　策略1：在现有的商务智能系统上引入数据虚拟化119
7.5.2　策略2：利用数据虚拟化开发新的商务智能系统123
7.5.3　策略3：开发新的结合源数据和转换数据的商务智能系统127
7.6　数据虚拟化的应用领域127
7.6.1　统一的数据访问127
7.6.2　虚拟数据集市128
7.6.3　虚拟数据仓库—基于数据集市130
7.6.4　虚拟数据仓库—基于生产数据库130
7.6.5　扩展数据仓库131
7.6.6　操作报告和分析131
7.6.7　操作数据仓库133
7.6.8　虚拟企业数据仓库133
7.6.9　自助服务报告和分析134
7.6.10　虚拟沙盒134
7.6.11　原型设计135
7.6.12　分析半结构化和非结构化数据135
7.6.13　一次性报告136
7.6.14　通过外部用户扩展的商务智能系统136
7.7　关于数据虚拟化的谬论138
第8章　数据虚拟化设计指南140
8.1　引言140
8.2　错误数据和数据质量140
8.2.1　错误数据的不同形式141
8.2.2　完整性规则和错误数据142
8.2.3　过滤、标记和恢复错误数据142
8.2.4　过滤错误数据的例子143
8.2.5　标记错误值示例145
8.2.6　恢复拼写错误数据示例146
8.3　复杂和不规则的数据结构148
8.3.1　没有名字的代码150
8.3.2　键值不一致150
8.3.3　重复组151
8.3.4　递归数据结构153
8.4　实现封装或映射中的转换155
8.5　分析错误数据155
8.6　不同的用户和不同的定义156
8.7　数据时间的不一致性157
8.8　数据存储和数据传输158
8.9　生产系统数据检索159
8.10　加入历史和业务数据1

前言/序言

概述数据虚拟化是一种转化异构数据库集合和文件的技术，这种技术使得这些数据看起来像一种集成的数据。在用于商务智能系统时，它可以使数据架构更简单、更便宜，最重要的是更敏捷。新的报告和分析需求可以更快实施，现有系统可以更容易改变。这就需要增加敏捷性：一方面，商务用户需要其系统提供更多的敏捷性，因为他们的世界已经开始改变；另一方面，商务智能的新形式，如运营报告、大数据分析在IT行业，我们已经进入了虚拟化时代。似乎这一行业中的任何东西都可以虚拟化，包括内存、外存、网络和数据中心。虚拟化技术很热门，比如云技术的普及也可以归类为虚拟化技术。虚拟化技术就是热点，并且在一段时间内都将是技术的焦点。
所有虚拟化技术和概念的共同点是它们封装了某个资源。任何虚拟化解决方案都隐藏了可用资源的数量、资源的位置以及获取资源所需的API等。但不要将虚拟化与一些电脑游戏所提供的虚拟世界混淆。这些游戏提供了一些虚拟的东西，但它们并没有封装特定的资源。
本书将解释一种特定形式的虚拟化：数据虚拟化。简而言之，数据虚拟化意味着将数据以集成的方式提供给应用程序，而不管所有数据是否分布在多个数据库中，是否以不同格式存储，是否可通过不同的数据库语言进行访问。数据虚拟化技术将这些不同的数据存储作为一个逻辑数据库呈现给应用程序。虽然数据虚拟化产品和技术已经存在了一段时间，但是大约在2009年，它才逐步得到了应有的关注。因为它对解决方案的影响—增加的敏捷性，所以越来越多的组织正在采用虚拟化技术，似乎可以认为21世纪的第二个十年将成为数据虚拟化的十年。
数据虚拟化可以部署在需要检索和操作数据的所有类型的信息系统中，例如经典数据输入系统、基于因特网的系统、面向服务的系统、主数据管理系统和商务智能系统。本书的重点是商务智能系统。数据虚拟化可用于整合来自各种数据源的数据，包括数据仓库、数据集市和生产型数据库。它有潜力改变我们开发商务智能系统的方式。数据虚拟化将成为大多数这类系统的心脏。
简而言之，数据虚拟化允许我们使用更简单和更灵活的架构构建商务智能系统。如果你想知道怎么做和为什么，本书就是为你而写的！本书将详细描述数据虚拟化产品的工作原理、技术应用、应该做什么和不做什么，以及在商务智能系统中应用它的好处。
谁应该阅读这本书？本书适合以下人群：
负责开发和管理数据仓库和商务智能环境的商务智能专家，以及那些想知道如何通过应用数据虚拟化技术来简化系统或实现更灵活的商务智能系统的人。
信息管理专家，想知道数据虚拟化对其职业的影响，以及数据虚拟化将如何影响信息管理、数据管理、数据库设计、数据清洗和数据分析等活动。
主数据管理专家，负责创建主数据管理系统，并希望了解如何从部署数据虚拟化中受益。
数据架构师，负责设计数据的整体系统架构，用来向特定组织的任何机构提供所需要的数据。
数据库管理员，必须了解数据虚拟化服务器的特性和限制，用于确定如何以及在何处可以有效且高效地应用此技术。
设计师、分析师和顾问，必须直接或间接处理数据虚拟化，以及想知道数据虚拟化所能做的和不能做的。
学生，想要学习数据虚拟化技术，以及理解数据虚拟化技术与其他数据处理相关技术的区别。
预备知识关于数据仓库、商务智能和数据库技术的一般性知识是必需的。
术语和定义遗憾的是，数据虚拟化和数据仓库领域中使用的所有术语并非都是明确定义的，这一点在本书中讲得很清楚。为了避免混淆，我们试图清晰地定义大多数术语。但是，我们不能保证本书中的定义与你的定义一致。
造成这种混乱的原因很多。第一个原因是，供应商纯粹为了区分自己的产品和竞争对手的产品而经常提出新的术语，但营销人员不定义术语，他们只使用这些术语并用一般术语来描述产品。在大家意识到这一点之前，我们都在使用那些定义不明确或根本没有定义的术语。第二个原因是，这个领域发展非常迅速，在较短的时间内就可能要为新思维创造某种术语，并提出权衡性定义。结果，我们可能会匆忙地选择一个术语，而经过仔细检查后才发现它并不合适。
写在最后……对我来说，写一本书的感觉像是独自一人完成项目：坐在办公室里几个小时、几天、几个月，喝一杯茶，听最喜欢的音乐。但这不是一个独奏项目，一本书通常需要很多人合作而成，本书当然也是如此。因此，我要感谢很多人对我的帮助，感谢他们为本书做出的贡献，提出的想法和意见，以及对我的支持和耐心。
感谢Jim Bean和Richard Hackathorn的技术审查。他们的意见可能比他们意识到的更有价值。在我还在写作本书的时候就得到了他们的反馈意见，这使得整个项目相当鼓舞人心。要是我以前的所有图书都有像他们一样好的技术审校者该多好。

数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理 图书简介 在当今数据驱动的商业环境中，有效、敏捷地访问和利用海量、异构的数据是企业取得竞争优势的关键。然而，传统的数据集成方式往往耗时耗力，难以应对快速变化的业务需求。本书《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》正是为了解决这一挑战而生，它深入探讨了数据虚拟化这一颠覆性的技术，以及如何将其有效地应用于商务智能（BI）系统的数据架构设计与管理中。 本书的核心在于揭示数据虚拟化如何改变企业获取、整合和分析数据的范式。它不只是关于技术，更是关于如何通过技术赋能业务，实现更快速、更灵活的数据洞察。我们摒弃了传统的ETL（Extract, Transform, Load）流程中数据复制、存储和维护的复杂性，转而聚焦于“即时访问”的理念。数据虚拟化层架设在各个数据源之上，它能够以统一的视图呈现来自不同系统（如关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖、SaaS应用程序、文件等）的数据，而无需实际移动或复制数据。这意味着用户可以实时查询、合并和分析来自不同源头的数据，就好像它们存在于一个单一的、逻辑集中的数据存储中一样。 本书内容详述： 第一部分：数据虚拟化的理论基础与核心概念 数据集成挑战与数据虚拟化的兴起： 本章首先剖析了企业在数据集成方面面临的严峻挑战，包括数据孤岛、数据分散、数据格式不一、数据冗余、数据同步延迟等。我们将追溯这些挑战的根源，并在此基础上引入数据虚拟化作为一种创新的解决方案。我们将详细阐述数据虚拟化如何从根本上解决传统集成模式的痛点，强调其“无需移动数据”的核心优势。 数据虚拟化的工作原理与架构： 深入解析数据虚拟化引擎的工作机制。我们将探讨其关键组件，如数据源连接器、查询处理器、查询优化器、元数据管理器等。详细介绍数据虚拟化是如何通过构建逻辑数据模型（Logical Data Model）来屏蔽底层物理存储的复杂性，并提供一个统一的查询接口。我们将对比不同数据虚拟化产品的架构差异，并分析不同架构模式的优劣。 数据虚拟化与传统数据集成方法的比较（ETL/ELT）： 这一章将提供一个清晰的对比分析，帮助读者理解数据虚拟化与ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等传统数据集成方法的根本区别。我们将从数据冗余、性能、成本、灵活性、部署速度、实时性等多个维度进行评估，从而让读者明确何时选择数据虚拟化，何时需要结合其他集成技术。 元数据管理在数据虚拟化中的关键作用： 元数据是数据虚拟化的灵魂。本章将深入探讨元数据在数据虚拟化中的重要性，包括数据源信息、数据模型定义、数据转换规则、数据安全策略等。我们将介绍有效的元数据管理策略，以及如何利用元数据来驱动数据虚拟化平台的运行，实现数据的发现、理解和治理。 第二部分：构建基于数据虚拟化的商务智能系统 数据虚拟化在BI架构中的定位： 本章将重点阐述数据虚拟化如何无缝集成到现代BI架构中，成为连接数据源和BI工具的关键层。我们将探讨如何利用数据虚拟化创建统一的数据视图，为BI报表、仪表盘和分析提供实时、一致的数据支持。我们将演示数据虚拟化如何简化BI项目的部署，缩短上市时间。 设计和实现逻辑数据模型： 这是数据虚拟化成功的基石。我们将详细介绍如何根据业务需求，设计清晰、高效的逻辑数据模型。内容将涵盖数据建模的技术原则，如星型模型、雪花模型在逻辑视图中的应用，以及如何处理不同数据源的结构差异。我们将提供实用的建模技巧和最佳实践，帮助读者构建可扩展、易于维护的逻辑模型。 数据虚拟化与数据仓库/数据湖的协同： 理解数据虚拟化并非要取代所有数据存储，而是与现有数据基础设施协同工作。本章将探讨数据虚拟化如何作为数据仓库的“上层”或“补充”，实现对数据仓库中数据的即时访问和集成，同时也能很好地弥合数据湖的复杂性和不确定性，为数据湖提供更结构化的访问接口。我们将讨论何时选择数据虚拟化作为数据访问层，何时需要将其与数据仓库或数据湖结合使用。 实现实时数据访问与分析： 数据虚拟化最显著的优势之一是能够实现对数据的实时访问。本章将深入探讨如何利用数据虚拟化技术，为BI工具提供实时的、最新鲜的数据。我们将讨论如何在保证性能的前提下，实现高并发的数据查询。还将涉及实时数据流的处理与集成。 数据虚拟化驱动的敏捷BI： 传统BI项目周期长、变更难。本章将展示数据虚拟化如何赋能敏捷BI。通过快速响应业务变化，灵活调整数据视图，减少数据准备和集成的工作量，从而实现更快的迭代和交付，让BI真正成为业务的“加速器”。 第三部分：数据虚拟化的管理、治理与高级应用 数据虚拟化平台的性能优化： 性能是数据虚拟化应用的关键考量。本章将深入探讨各种性能优化策略，包括查询优化技术、缓存策略、连接池管理、并发控制等。我们将分析影响性能的各种因素，并提供实用的调优方法和工具。 数据安全与访问控制： 在统一的数据视图背后，严格的安全和访问控制至关重要。本章将详细介绍如何在数据虚拟化层面实现细粒度的数据安全策略，包括用户认证、权限管理、数据脱敏、行级和列级安全等。我们将探讨如何与现有的身份认证系统集成，确保数据的合规性。 数据治理与合规性： 数据虚拟化虽然不移动数据，但数据的“使用”和“访问”同样需要纳入数据治理的范畴。本章将讨论如何将数据虚拟化融入企业整体的数据治理框架，包括数据质量管理、数据血缘追踪、数据生命周期管理等。我们将探讨数据虚拟化如何帮助企业满足GDPR、CCPA等合规性要求。 数据虚拟化在高级分析与人工智能场景中的应用： 超越传统的BI，数据虚拟化也能为机器学习、人工智能（AI）、大数据分析等高级应用提供强大的数据支持。本章将探讨如何利用数据虚拟化整合来自异构源的数据，为AI模型提供训练和推理所需的数据集，从而加速AI项目的落地。 数据虚拟化平台的选型与实施考量： 面对市面上众多数据虚拟化产品，如何做出明智的选型？本章将提供一个全面的评估框架，从技术能力、成本、供应商支持、生态系统集成、易用性等方面进行考量。同时，还将提供实施数据虚拟化项目的最佳实践和注意事项，帮助读者规避常见的陷阱。 未来趋势与展望： 展望数据虚拟化技术的未来发展方向，包括与其他新兴技术（如云原生、AIOps、语义层）的融合，以及其在更广泛商业场景中的应用潜力。 本书《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》内容全面，结构清晰，理论与实践相结合，旨在为IT专业人士、数据架构师、BI开发人员、数据工程师以及对数据管理和商务智能感兴趣的读者提供一本实用、权威的参考书。通过阅读本书，读者将能够深刻理解数据虚拟化的价值，掌握构建高效、敏捷的BI系统所需的核心知识和技能，并能够自信地将数据虚拟化应用于实际工作中，从而驱动企业实现更智能、更快速的数据决策。

评分☆☆☆☆☆

在如今这个信息爆炸的时代，企业级数据的体量和复杂性呈指数级增长，如何从中提炼出有价值的洞察，成为推动业务发展的关键。我一直对商务智能（BI）系统在企业决策中的作用深感着迷，但同时我也意识到，传统BI架构在面对多源异构数据时常常显得力不从心，数据集成和同步的难题制约了其潜力的发挥。《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》这个书名，恰好触及了我对解决这一困境的强烈渴望。我非常期待这本书能够详细阐述数据虚拟化技术在BI系统中的具体应用场景，例如如何通过虚拟化层实现对来自不同数据库、文件系统、云存储甚至SaaS应用的数据进行统一视图管理，从而简化BI工具的连接和查询过程。我希望作者能够深入剖析数据虚拟化在数据延迟、数据一致性以及性能优化方面的优势，并提供切实可行的技术指导，帮助我理解如何在实际项目中实施这一技术。更重要的是，我希望书中能探讨数据虚拟化如何与现有的数据仓库、数据湖等架构协同工作，构建一个更加灵活、高效、敏捷的下一代数据平台，从而真正释放数据的力量，赋能企业实现智能化转型。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在数据领域摸爬滚打多年的技术人员，我深切体会到数据架构的演进对企业信息系统效率的深远影响。近年来，“数据虚拟化”这个概念频繁出现在技术交流和行业峰会中，它所承诺的“无需移动数据即可访问”的能力，无疑为解决传统数据孤岛问题提供了全新的思路。《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》这本书的出现，让我看到了深入了解这一颠覆性技术的希望。我期望这本书能够不仅仅停留在理论层面，而是能够提供扎实的实践指导。比如，我希望书中能够详细介绍不同数据虚拟化技术实现方案的优劣势对比，包括其在数据连接、查询优化、缓存策略、安全管理等方面的具体技术细节。同时，我也期待书中能够包含一些行业内的成功案例，通过实际项目的经验分享，让我能够更直观地理解数据虚拟化在不同业务场景下的应用落地。此外，对于如何对数据虚拟化环境进行性能调优、故障排查以及日常运维管理，我也希望能够获得详细的指导，从而确保虚拟化架构的稳定性和可靠性，真正发挥其在提升BI系统效率和响应速度方面的价值。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何有效地管理和利用企业内部庞杂的数据资源感到困惑，尤其是在构建一个能够快速响应业务需求的商务智能（BI）系统方面。传统的ETL过程往往耗时耗力，且难以实时同步所有必要的数据，这极大地限制了BI分析的及时性和准确性。《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》这本书的出现，正是我一直在寻找的解决方案。我非常希望能从这本书中学习到如何通过数据虚拟化技术，构建一个统一的数据访问层，从而让BI工具能够像访问本地数据一样，轻松地从各种异构数据源中检索和分析信息，而无需进行复杂的数据迁移和复制。我期待书中能够深入讲解数据虚拟化在简化数据集成、降低数据管理成本、提升数据可用性方面的优势，并提供一些关于如何选择合适的数据虚拟化平台、如何设计虚拟化视图以及如何与现有BI工具无缝集成的具体指导。此外，关于数据虚拟化在数据安全、元数据管理以及治理方面的考量，也是我非常关注的部分，希望这本书能够提供全面而实用的建议，帮助我构建一个既高效又安全的BI数据架构。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对商务智能（BI）系统如何从海量数据中挖掘价值充满好奇的学习者，我一直关注着数据架构领域的最新发展。《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》这个书名，立刻勾起了我对这一新兴技术的浓厚兴趣。我深知，在当今复杂多样的数据环境中，如何高效地整合来自不同来源的数据，是构建强大BI系统的基石。我期望这本书能够深入浅出地阐述数据虚拟化这一核心概念，清晰地解析其相较于传统数据集成方式的独特优势，例如如何实现数据的“即时访问”而非“物理迁移”，从而显著提升数据准备的效率和灵活性。我尤其希望书中能够提供丰富的实际应用案例，展示不同企业如何在业务智能场景下成功实施数据虚拟化，例如如何构建统一的数据视图，支持实时报表生成，或者如何快速响应新的分析需求。此外，对于数据虚拟化在数据治理、元数据管理以及跨源查询优化等方面的实践性指导，我也抱有极高的期望，希望能从中获得切实可行的技术和策略，以期能够更好地理解和应用这一强大的数据架构理念。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对数据管理和商务智能领域充满好奇的读者，我一直渴望找到能够深入浅出地解析现代数据架构前沿技术的书籍。当我翻开《数据虚拟化：商务智能系统的数据架构与管理》时，我首先被它精炼的书名所吸引，它直击了当前企业在海量、异构数据环境下构建高效BI系统的核心痛点。我期望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿越复杂的数据丛林，理解数据虚拟化这一革命性技术如何能够打破数据孤岛，实现数据的集中访问和逻辑整合，而无需进行耗时耗力的ETL过程。我希望书中能提供详实的案例分析，展示不同行业、不同规模的企业是如何运用数据虚拟化来优化数据准备流程，缩短BI报告的上线周期，并最终提升决策的敏捷性和准确性的。此外，对于数据治理和安全方面，我同样抱有极高的期待，希望能了解在数据虚拟化架构下，如何有效地实施数据质量控制、元数据管理以及访问权限策略，确保数据的合规性和安全性，真正实现数据的价值最大化。这本书能否帮助我建立起对数据虚拟化从概念到实践的清晰认知，是我非常关注的一点。