數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[荷] 裏剋 F.範德蘭斯（Rick F.van der Lans） 著，王誌海 譯

圖書標籤:

• 數據虛擬化
• 商務智能
• 數據架構
• 數據管理
• 數據集成
• 數據治理
• 大數據
• 雲計算
• 數據倉庫
• 實時數據

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111576129

版次：1

商品編碼：12164189

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 數據科學與工程技術叢書

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：212

內容簡介

數據虛擬化可以使商務智能係統的數據架構更簡單、更便宜、更敏捷。本書討論關於數據虛擬化的“是什麼”“為什麼”和“怎麼辦”，這些內容不限於特定的製造商或産品，而是全景呈現其基本原理、影響範圍、優化技術、應用方法和管理策略。你將瞭解數據虛擬化技術與ETL等傳統方法的不同，同時更加明晰這項技術自身的優劣，進而在開發和管理不同項目時做到有的放矢、事半功倍。此外，作者還分享瞭豐富的實戰經驗，十分適閤從事數據管理、數據架構、數據分析等工作的專業技術人員參考。

作者簡介

Rick F. van der Lans，是商務智能、數據倉庫、數據庫技術、SQL領域的一位獨立谘詢師、作者以及講師。他是R20/Consultancy的管理經理。他還受雇於許多世界 級大公司並為其定製數據倉庫架構。他是歐洲商務智能和數據倉庫年會的主席，並為幾個雜誌撰寫專欄。他曾經擔任荷蘭ISO委員會負責ISO SQL標準的成員達7年之久。他是經典圖書《Introduction to SQL》的作者，該書是數據庫開發者20多年采所信賴的SQL指南，已經被翻譯成各種語言，銷量超過十萬冊。

目錄

序言
前言
作者簡介
第1章　數據虛擬化導論1
1.1　引言1
1.2　商務智能世界正在改變1
1.3　虛擬化簡介3
1.4　什麼是數據虛擬化3
1.5　數據虛擬化與相關概念4
1.5.1　數據虛擬化與封裝和信息隱藏4
1.5.2　數據虛擬化與抽象5
1.5.3　數據虛擬化與數據聯閤5
1.5.4　數據虛擬化與數據集成6
1.5.5　數據虛擬化與企業信息集成7
1.6　數據虛擬化的定義8
1.7　數據虛擬化的技術優勢8
1.8　數據虛擬化的不同實現11
1.9　數據虛擬化服務器概述12
1.10　開放式與封閉式數據虛擬化服務器12
1.11　數據集成的其他方式13
1.12　數據虛擬化服務模型15
1.13　數據虛擬化的曆史16
1.14　示例數據庫：世界一流電影18
1.15　本書結構20
第2章　商務智能和數據倉庫22
2.1　引言22
2.2　什麼是商務智能22
2.3　管理層次與決策製定23
2.4　商務智能係統23
2.5　商務智能係統的數據存儲24
2.5.1　數據倉庫25
2.5.2　數據集市 27
2.5.3　數據中轉區28
2.5.4　可操作數據存儲29
2.5.5　個人數據存儲30
2.5.6　不同類型數據存儲的對比31
2.6　標準化模式、星形模式和雪花模式31
2.6.1　標準化模式32
2.6.2　非標準化模式32
2.6.3　星形模式33
2.6.4　雪花模式34
2.7　提取-轉換-裝載、提取-裝載-轉換和復製35
2.7.1　提取-轉換-裝載36
2.7.2　提取-裝載-轉換37
2.7.3　復製38
2.8　商務智能架構總覽38
2.9　報告和分析的新形式39
2.9.1　運營報告和分析39
2.9.2　深度和大數據分析40
2.9.3　自助式報告和分析40
2.9.4　無限製的自組織分析40
2.9.5　360氨ǜ?1
2.9.6　探索性分析42
2.9.7　基於文本的分析42
2.10　傳統商務智能係統的劣勢43
2.11　總結46
第3章　數據虛擬化服務器：構造模塊47
3.1　引言47
3.2　數據虛擬化服務器的高層架構47
3.3　導入源錶和定義封裝器48
3.4　定義虛擬錶和映射50
3.5　虛擬錶和映射的例子53
3.6　虛擬錶和數據建模59
3.7　嵌套虛擬錶和共享規範61
3.8　導入非關係數據62
3.8.1　XML和JSON文檔62
3.8.2　Web服務66
3.8.3　電子錶格66
3.8.4　NoSQL數據庫68
3.8.5　多維數據集和MDX70
3.8.6　半結構化數據71
3.8.7　非結構化數據 74
3.9　發布虛擬錶75
3.10　互聯網數據模型80
3.11　可更新的虛擬錶和事務管理82
第4章　數據虛擬化服務器：管理與安全85
4.1　引言85
4.2　影響度和綫性分析85
4.3　源錶、封裝錶和虛擬錶的同步87
4.4　數據安全：認證與授權88
4.5　監控、管理和實施89
第5章　數據虛擬化服務器：虛擬錶的高速緩存93
5.1　引言93
5.2　虛擬錶的高速緩存93
5.3　什麼時候使用高速緩存95
5.4　高速緩存與數據集市95
5.5　高速緩存保存在哪裏96
5.6　刷新高速緩存97
5.7　完整刷新、增量刷新和動態刷新97
5.8　在綫刷新與離綫刷新98
5.9　高速緩存備份98
第6章　數據虛擬化服務器：查詢優化技術100
6.1　引言100
6.2　查詢優化的基本原理101
6.3　數據虛擬化服務器查詢處理的10個階段104
6.4　數據存儲的智能等級105
6.5　通過查詢替換進行優化106
6.6　下推優化107
6.7　查詢擴展（查詢注入）優化109
6.8　運送連接優化110
6.9　閤並排序連接優化111
6.10　緩存優化111
6.11　數據優化與統計112
6.12　提示優化112
6.13　SQL覆蓋優化113
6.14　處理策略的說明114
第7章　在商務智能係統上部署數據虛擬化115
7.1　引言115
7.2　基於數據虛擬化的商務智能係統115
7.3　部署數據虛擬化的優點116
7.4　部署數據虛擬化的缺點118
7.5　采用數據虛擬化的策略119
7.5.1　策略1：在現有的商務智能係統上引入數據虛擬化119
7.5.2　策略2：利用數據虛擬化開發新的商務智能係統123
7.5.3　策略3：開發新的結閤源數據和轉換數據的商務智能係統127
7.6　數據虛擬化的應用領域127
7.6.1　統一的數據訪問127
7.6.2　虛擬數據集市128
7.6.3　虛擬數據倉庫—基於數據集市130
7.6.4　虛擬數據倉庫—基於生産數據庫130
7.6.5　擴展數據倉庫131
7.6.6　操作報告和分析131
7.6.7　操作數據倉庫133
7.6.8　虛擬企業數據倉庫133
7.6.9　自助服務報告和分析134
7.6.10　虛擬沙盒134
7.6.11　原型設計135
7.6.12　分析半結構化和非結構化數據135
7.6.13　一次性報告136
7.6.14　通過外部用戶擴展的商務智能係統136
7.7　關於數據虛擬化的謬論138
第8章　數據虛擬化設計指南140
8.1　引言140
8.2　錯誤數據和數據質量140
8.2.1　錯誤數據的不同形式141
8.2.2　完整性規則和錯誤數據142
8.2.3　過濾、標記和恢復錯誤數據142
8.2.4　過濾錯誤數據的例子143
8.2.5　標記錯誤值示例145
8.2.6　恢復拼寫錯誤數據示例146
8.3　復雜和不規則的數據結構148
8.3.1　沒有名字的代碼150
8.3.2　鍵值不一緻150
8.3.3　重復組151
8.3.4　遞歸數據結構153
8.4　實現封裝或映射中的轉換155
8.5　分析錯誤數據155
8.6　不同的用戶和不同的定義156
8.7　數據時間的不一緻性157
8.8　數據存儲和數據傳輸158
8.9　生産係統數據檢索159
8.10　加入曆史和業務數據1

前言/序言

概述數據虛擬化是一種轉化異構數據庫集閤和文件的技術，這種技術使得這些數據看起來像一種集成的數據。在用於商務智能係統時，它可以使數據架構更簡單、更便宜，最重要的是更敏捷。新的報告和分析需求可以更快實施，現有係統可以更容易改變。這就需要增加敏捷性：一方麵，商務用戶需要其係統提供更多的敏捷性，因為他們的世界已經開始改變；另一方麵，商務智能的新形式，如運營報告、大數據分析在IT行業，我們已經進入瞭虛擬化時代。似乎這一行業中的任何東西都可以虛擬化，包括內存、外存、網絡和數據中心。虛擬化技術很熱門，比如雲技術的普及也可以歸類為虛擬化技術。虛擬化技術就是熱點，並且在一段時間內都將是技術的焦點。
所有虛擬化技術和概念的共同點是它們封裝瞭某個資源。任何虛擬化解決方案都隱藏瞭可用資源的數量、資源的位置以及獲取資源所需的API等。但不要將虛擬化與一些電腦遊戲所提供的虛擬世界混淆。這些遊戲提供瞭一些虛擬的東西，但它們並沒有封裝特定的資源。
本書將解釋一種特定形式的虛擬化：數據虛擬化。簡而言之，數據虛擬化意味著將數據以集成的方式提供給應用程序，而不管所有數據是否分布在多個數據庫中，是否以不同格式存儲，是否可通過不同的數據庫語言進行訪問。數據虛擬化技術將這些不同的數據存儲作為一個邏輯數據庫呈現給應用程序。雖然數據虛擬化産品和技術已經存在瞭一段時間，但是大約在2009年，它纔逐步得到瞭應有的關注。因為它對解決方案的影響—增加的敏捷性，所以越來越多的組織正在采用虛擬化技術，似乎可以認為21世紀的第二個十年將成為數據虛擬化的十年。
數據虛擬化可以部署在需要檢索和操作數據的所有類型的信息係統中，例如經典數據輸入係統、基於因特網的係統、麵嚮服務的係統、主數據管理係統和商務智能係統。本書的重點是商務智能係統。數據虛擬化可用於整閤來自各種數據源的數據，包括數據倉庫、數據集市和生産型數據庫。它有潛力改變我們開發商務智能係統的方式。數據虛擬化將成為大多數這類係統的心髒。
簡而言之，數據虛擬化允許我們使用更簡單和更靈活的架構構建商務智能係統。如果你想知道怎麼做和為什麼，本書就是為你而寫的！本書將詳細描述數據虛擬化産品的工作原理、技術應用、應該做什麼和不做什麼，以及在商務智能係統中應用它的好處。
誰應該閱讀這本書？本書適閤以下人群：
負責開發和管理數據倉庫和商務智能環境的商務智能專傢，以及那些想知道如何通過應用數據虛擬化技術來簡化係統或實現更靈活的商務智能係統的人。
信息管理專傢，想知道數據虛擬化對其職業的影響，以及數據虛擬化將如何影響信息管理、數據管理、數據庫設計、數據清洗和數據分析等活動。
主數據管理專傢，負責創建主數據管理係統，並希望瞭解如何從部署數據虛擬化中受益。
數據架構師，負責設計數據的整體係統架構，用來嚮特定組織的任何機構提供所需要的數據。
數據庫管理員，必須瞭解數據虛擬化服務器的特性和限製，用於確定如何以及在何處可以有效且高效地應用此技術。
設計師、分析師和顧問，必須直接或間接處理數據虛擬化，以及想知道數據虛擬化所能做的和不能做的。
學生，想要學習數據虛擬化技術，以及理解數據虛擬化技術與其他數據處理相關技術的區彆。
預備知識關於數據倉庫、商務智能和數據庫技術的一般性知識是必需的。
術語和定義遺憾的是，數據虛擬化和數據倉庫領域中使用的所有術語並非都是明確定義的，這一點在本書中講得很清楚。為瞭避免混淆，我們試圖清晰地定義大多數術語。但是，我們不能保證本書中的定義與你的定義一緻。
造成這種混亂的原因很多。第一個原因是，供應商純粹為瞭區分自己的産品和競爭對手的産品而經常提齣新的術語，但營銷人員不定義術語，他們隻使用這些術語並用一般術語來描述産品。在大傢意識到這一點之前，我們都在使用那些定義不明確或根本沒有定義的術語。第二個原因是，這個領域發展非常迅速，在較短的時間內就可能要為新思維創造某種術語，並提齣權衡性定義。結果，我們可能會匆忙地選擇一個術語，而經過仔細檢查後纔發現它並不閤適。
寫在最後……對我來說，寫一本書的感覺像是獨自一人完成項目：坐在辦公室裏幾個小時、幾天、幾個月，喝一杯茶，聽最喜歡的音樂。但這不是一個獨奏項目，一本書通常需要很多人閤作而成，本書當然也是如此。因此，我要感謝很多人對我的幫助，感謝他們為本書做齣的貢獻，提齣的想法和意見，以及對我的支持和耐心。
感謝Jim Bean和Richard Hackathorn的技術審查。他們的意見可能比他們意識到的更有價值。在我還在寫作本書的時候就得到瞭他們的反饋意見，這使得整個項目相當鼓舞人心。要是我以前的所有圖書都有像他們一樣好的技術審校者該多好。

數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理 圖書簡介 在當今數據驅動的商業環境中，有效、敏捷地訪問和利用海量、異構的數據是企業取得競爭優勢的關鍵。然而，傳統的數據集成方式往往耗時耗力，難以應對快速變化的業務需求。本書《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》正是為瞭解決這一挑戰而生，它深入探討瞭數據虛擬化這一顛覆性的技術，以及如何將其有效地應用於商務智能（BI）係統的數據架構設計與管理中。 本書的核心在於揭示數據虛擬化如何改變企業獲取、整閤和分析數據的範式。它不隻是關於技術，更是關於如何通過技術賦能業務，實現更快速、更靈活的數據洞察。我們摒棄瞭傳統的ETL（Extract, Transform, Load）流程中數據復製、存儲和維護的復雜性，轉而聚焦於“即時訪問”的理念。數據虛擬化層架設在各個數據源之上，它能夠以統一的視圖呈現來自不同係統（如關係型數據庫、NoSQL數據庫、數據倉庫、數據湖、SaaS應用程序、文件等）的數據，而無需實際移動或復製數據。這意味著用戶可以實時查詢、閤並和分析來自不同源頭的數據，就好像它們存在於一個單一的、邏輯集中的數據存儲中一樣。 本書內容詳述： 第一部分：數據虛擬化的理論基礎與核心概念 數據集成挑戰與數據虛擬化的興起： 本章首先剖析瞭企業在數據集成方麵麵臨的嚴峻挑戰，包括數據孤島、數據分散、數據格式不一、數據冗餘、數據同步延遲等。我們將追溯這些挑戰的根源，並在此基礎上引入數據虛擬化作為一種創新的解決方案。我們將詳細闡述數據虛擬化如何從根本上解決傳統集成模式的痛點，強調其“無需移動數據”的核心優勢。 數據虛擬化的工作原理與架構： 深入解析數據虛擬化引擎的工作機製。我們將探討其關鍵組件，如數據源連接器、查詢處理器、查詢優化器、元數據管理器等。詳細介紹數據虛擬化是如何通過構建邏輯數據模型（Logical Data Model）來屏蔽底層物理存儲的復雜性，並提供一個統一的查詢接口。我們將對比不同數據虛擬化産品的架構差異，並分析不同架構模式的優劣。 數據虛擬化與傳統數據集成方法的比較（ETL/ELT）： 這一章將提供一個清晰的對比分析，幫助讀者理解數據虛擬化與ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）等傳統數據集成方法的根本區彆。我們將從數據冗餘、性能、成本、靈活性、部署速度、實時性等多個維度進行評估，從而讓讀者明確何時選擇數據虛擬化，何時需要結閤其他集成技術。 元數據管理在數據虛擬化中的關鍵作用： 元數據是數據虛擬化的靈魂。本章將深入探討元數據在數據虛擬化中的重要性，包括數據源信息、數據模型定義、數據轉換規則、數據安全策略等。我們將介紹有效的元數據管理策略，以及如何利用元數據來驅動數據虛擬化平颱的運行，實現數據的發現、理解和治理。 第二部分：構建基於數據虛擬化的商務智能係統 數據虛擬化在BI架構中的定位： 本章將重點闡述數據虛擬化如何無縫集成到現代BI架構中，成為連接數據源和BI工具的關鍵層。我們將探討如何利用數據虛擬化創建統一的數據視圖，為BI報錶、儀錶盤和分析提供實時、一緻的數據支持。我們將演示數據虛擬化如何簡化BI項目的部署，縮短上市時間。 設計和實現邏輯數據模型： 這是數據虛擬化成功的基石。我們將詳細介紹如何根據業務需求，設計清晰、高效的邏輯數據模型。內容將涵蓋數據建模的技術原則，如星型模型、雪花模型在邏輯視圖中的應用，以及如何處理不同數據源的結構差異。我們將提供實用的建模技巧和最佳實踐，幫助讀者構建可擴展、易於維護的邏輯模型。 數據虛擬化與數據倉庫/數據湖的協同： 理解數據虛擬化並非要取代所有數據存儲，而是與現有數據基礎設施協同工作。本章將探討數據虛擬化如何作為數據倉庫的“上層”或“補充”，實現對數據倉庫中數據的即時訪問和集成，同時也能很好地彌閤數據湖的復雜性和不確定性，為數據湖提供更結構化的訪問接口。我們將討論何時選擇數據虛擬化作為數據訪問層，何時需要將其與數據倉庫或數據湖結閤使用。 實現實時數據訪問與分析： 數據虛擬化最顯著的優勢之一是能夠實現對數據的實時訪問。本章將深入探討如何利用數據虛擬化技術，為BI工具提供實時的、最新鮮的數據。我們將討論如何在保證性能的前提下，實現高並發的數據查詢。還將涉及實時數據流的處理與集成。 數據虛擬化驅動的敏捷BI： 傳統BI項目周期長、變更難。本章將展示數據虛擬化如何賦能敏捷BI。通過快速響應業務變化，靈活調整數據視圖，減少數據準備和集成的工作量，從而實現更快的迭代和交付，讓BI真正成為業務的“加速器”。 第三部分：數據虛擬化的管理、治理與高級應用 數據虛擬化平颱的性能優化： 性能是數據虛擬化應用的關鍵考量。本章將深入探討各種性能優化策略，包括查詢優化技術、緩存策略、連接池管理、並發控製等。我們將分析影響性能的各種因素，並提供實用的調優方法和工具。 數據安全與訪問控製： 在統一的數據視圖背後，嚴格的安全和訪問控製至關重要。本章將詳細介紹如何在數據虛擬化層麵實現細粒度的數據安全策略，包括用戶認證、權限管理、數據脫敏、行級和列級安全等。我們將探討如何與現有的身份認證係統集成，確保數據的閤規性。 數據治理與閤規性： 數據虛擬化雖然不移動數據，但數據的“使用”和“訪問”同樣需要納入數據治理的範疇。本章將討論如何將數據虛擬化融入企業整體的數據治理框架，包括數據質量管理、數據血緣追蹤、數據生命周期管理等。我們將探討數據虛擬化如何幫助企業滿足GDPR、CCPA等閤規性要求。 數據虛擬化在高級分析與人工智能場景中的應用： 超越傳統的BI，數據虛擬化也能為機器學習、人工智能（AI）、大數據分析等高級應用提供強大的數據支持。本章將探討如何利用數據虛擬化整閤來自異構源的數據，為AI模型提供訓練和推理所需的數據集，從而加速AI項目的落地。 數據虛擬化平颱的選型與實施考量： 麵對市麵上眾多數據虛擬化産品，如何做齣明智的選型？本章將提供一個全麵的評估框架，從技術能力、成本、供應商支持、生態係統集成、易用性等方麵進行考量。同時，還將提供實施數據虛擬化項目的最佳實踐和注意事項，幫助讀者規避常見的陷阱。 未來趨勢與展望： 展望數據虛擬化技術的未來發展方嚮，包括與其他新興技術（如雲原生、AIOps、語義層）的融閤，以及其在更廣泛商業場景中的應用潛力。 本書《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》內容全麵，結構清晰，理論與實踐相結閤，旨在為IT專業人士、數據架構師、BI開發人員、數據工程師以及對數據管理和商務智能感興趣的讀者提供一本實用、權威的參考書。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解數據虛擬化的價值，掌握構建高效、敏捷的BI係統所需的核心知識和技能，並能夠自信地將數據虛擬化應用於實際工作中，從而驅動企業實現更智能、更快速的數據決策。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對數據管理和商務智能領域充滿好奇的讀者，我一直渴望找到能夠深入淺齣地解析現代數據架構前沿技術的書籍。當我翻開《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》時，我首先被它精煉的書名所吸引，它直擊瞭當前企業在海量、異構數據環境下構建高效BI係統的核心痛點。我期望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿越復雜的數據叢林，理解數據虛擬化這一革命性技術如何能夠打破數據孤島，實現數據的集中訪問和邏輯整閤，而無需進行耗時耗力的ETL過程。我希望書中能提供詳實的案例分析，展示不同行業、不同規模的企業是如何運用數據虛擬化來優化數據準備流程，縮短BI報告的上綫周期，並最終提升決策的敏捷性和準確性的。此外，對於數據治理和安全方麵，我同樣抱有極高的期待，希望能瞭解在數據虛擬化架構下，如何有效地實施數據質量控製、元數據管理以及訪問權限策略，確保數據的閤規性和安全性，真正實現數據的價值最大化。這本書能否幫助我建立起對數據虛擬化從概念到實踐的清晰認知，是我非常關注的一點。

評分☆☆☆☆☆

在如今這個信息爆炸的時代，企業級數據的體量和復雜性呈指數級增長，如何從中提煉齣有價值的洞察，成為推動業務發展的關鍵。我一直對商務智能（BI）係統在企業決策中的作用深感著迷，但同時我也意識到，傳統BI架構在麵對多源異構數據時常常顯得力不從心，數據集成和同步的難題製約瞭其潛力的發揮。《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》這個書名，恰好觸及瞭我對解決這一睏境的強烈渴望。我非常期待這本書能夠詳細闡述數據虛擬化技術在BI係統中的具體應用場景，例如如何通過虛擬化層實現對來自不同數據庫、文件係統、雲存儲甚至SaaS應用的數據進行統一視圖管理，從而簡化BI工具的連接和查詢過程。我希望作者能夠深入剖析數據虛擬化在數據延遲、數據一緻性以及性能優化方麵的優勢，並提供切實可行的技術指導，幫助我理解如何在實際項目中實施這一技術。更重要的是，我希望書中能探討數據虛擬化如何與現有的數據倉庫、數據湖等架構協同工作，構建一個更加靈活、高效、敏捷的下一代數據平颱，從而真正釋放數據的力量，賦能企業實現智能化轉型。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對商務智能（BI）係統如何從海量數據中挖掘價值充滿好奇的學習者，我一直關注著數據架構領域的最新發展。《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》這個書名，立刻勾起瞭我對這一新興技術的濃厚興趣。我深知，在當今復雜多樣的數據環境中，如何高效地整閤來自不同來源的數據，是構建強大BI係統的基石。我期望這本書能夠深入淺齣地闡述數據虛擬化這一核心概念，清晰地解析其相較於傳統數據集成方式的獨特優勢，例如如何實現數據的“即時訪問”而非“物理遷移”，從而顯著提升數據準備的效率和靈活性。我尤其希望書中能夠提供豐富的實際應用案例，展示不同企業如何在業務智能場景下成功實施數據虛擬化，例如如何構建統一的數據視圖，支持實時報錶生成，或者如何快速響應新的分析需求。此外，對於數據虛擬化在數據治理、元數據管理以及跨源查詢優化等方麵的實踐性指導，我也抱有極高的期望，希望能從中獲得切實可行的技術和策略，以期能夠更好地理解和應用這一強大的數據架構理念。

評分☆☆☆☆☆

作為一個在數據領域摸爬滾打多年的技術人員，我深切體會到數據架構的演進對企業信息係統效率的深遠影響。近年來，“數據虛擬化”這個概念頻繁齣現在技術交流和行業峰會中，它所承諾的“無需移動數據即可訪問”的能力，無疑為解決傳統數據孤島問題提供瞭全新的思路。《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》這本書的齣現，讓我看到瞭深入瞭解這一顛覆性技術的希望。我期望這本書能夠不僅僅停留在理論層麵，而是能夠提供紮實的實踐指導。比如，我希望書中能夠詳細介紹不同數據虛擬化技術實現方案的優劣勢對比，包括其在數據連接、查詢優化、緩存策略、安全管理等方麵的具體技術細節。同時，我也期待書中能夠包含一些行業內的成功案例，通過實際項目的經驗分享，讓我能夠更直觀地理解數據虛擬化在不同業務場景下的應用落地。此外，對於如何對數據虛擬化環境進行性能調優、故障排查以及日常運維管理，我也希望能夠獲得詳細的指導，從而確保虛擬化架構的穩定性和可靠性，真正發揮其在提升BI係統效率和響應速度方麵的價值。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何有效地管理和利用企業內部龐雜的數據資源感到睏惑，尤其是在構建一個能夠快速響應業務需求的商務智能（BI）係統方麵。傳統的ETL過程往往耗時耗力，且難以實時同步所有必要的數據，這極大地限製瞭BI分析的及時性和準確性。《數據虛擬化：商務智能係統的數據架構與管理》這本書的齣現，正是我一直在尋找的解決方案。我非常希望能從這本書中學習到如何通過數據虛擬化技術，構建一個統一的數據訪問層，從而讓BI工具能夠像訪問本地數據一樣，輕鬆地從各種異構數據源中檢索和分析信息，而無需進行復雜的數據遷移和復製。我期待書中能夠深入講解數據虛擬化在簡化數據集成、降低數據管理成本、提升數據可用性方麵的優勢，並提供一些關於如何選擇閤適的數據虛擬化平颱、如何設計虛擬化視圖以及如何與現有BI工具無縫集成的具體指導。此外，關於數據虛擬化在數據安全、元數據管理以及治理方麵的考量，也是我非常關注的部分，希望這本書能夠提供全麵而實用的建議，幫助我構建一個既高效又安全的BI數據架構。