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规避四大错误绕过数据虚拟化弯路

来源：企业网

2014/3/21 15:07:58

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实现数据虚拟化，为企业带来的好处是显而易见的，因此企业对数据虚拟化非常热衷，通过熟悉需要避免的常见错误，企业将获得在数据整合基础设施中成功地实施数据虚拟化所需要的智慧，从而收获数据虚拟化带来的好处。

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本文关键字：错误大数据虚拟化

·物理数据仓储/或者数据集市方案扩展：这是扩展现有的方案的方法，如把当前的操作数据增加到历史库中。

·物理仓储、集市和/或者联合存储：这是把多种物理整合的资源联合在一起的方法，例如合并之后的2个或者3个销售数据集。

·数据仓储和/或者数据集市原型产品：这种方法是推出新的仓储或者数据集市的原型产品，加快早期阶段的实施，从而进入更大规模的商务智能计划，

·数据仓储和/或者数据集市源数据接入：这是向数据仓储和数据集市提供虚拟访问数据源的一个方法，如当前的ETL工具不容易提供技术支持的XML或者包装的应用程序。

·消除数据集市：这是用虚拟的东西消除或者取代物理的数据集市的一种方法，如通过提供方便的和更节省成本的虚拟化选择阻止恶意的数据集市的扩散。

错误4：假定完美的数据是先决条件

糟糕的数据质量是目前企业存在的一个普遍的问题。虽然纠正和完善源数据是最终的目标，但是，我们在物理数据整合的转换和整合阶段清理仓库中数据的时候仍然会留下一些没有处理的数据。

当数据质量问题是反应各个系统中的实施细节的简单的格式冲突问题的时候，数据虚拟化解决方案能够轻松解决这些常见的数据冲突问题，不会对性能产生任何影像。一些例子包括，在一个源系统中的Part_id字段读作VARCHAR，而同样的字段在另一个源系统中读作INTEGER。或者在一个系统中的销售区与另一个系统中的销售区不匹配。如果需要执行繁重的清理工作，在运行时采用专业的数据质量解决方案通常能够满足业务需求，同时打开数据虚拟化的机会。

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责编：王雅京