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原创 创作送好礼！参与Denodo创作者活动，每月轻松赢筋膜枪等大礼！
我们相信，每一个技术人的思考与实践，都有着无穷的价值。通过Denodo创作者活动，您不仅能用文字记录自己的技术之旅，还能与更多志同道合的伙伴交流想法，共同推动数据虚拟化技术的发展。无论您是职场新人还是技术大牛，只要您对数据虚拟化或Denodo平台有见解，这就是属于您的舞台！我们鼓励多角度创作，无论您擅长深度分析，还是喜欢讲述轻松易懂的技术故事，都有机会获奖！此外，优秀作品还有机会在Denodo官方平台展示，让您的创作影响更多行业专家和从业者！现在就参与创作，让您的文章成为行业内的亮点，同时赢取丰厚奖品！
2025-01-09 16:07:47
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原创 数据领域 2025 | 逻辑数据管理之父 Ángel 的深度趋势预测与分析
2025 年即将到来！我们对新的一年有何预测？以下是一些关于 2025 年将会发生的事情的想法和思考。我们会看到哪些趋势增强？哪些趋势会消失？哪些主题将对 Denodo 客户和更广泛的宏观技术领域至关重要？我们认为哪些垂直、水平和文化趋势会影响我们的行业、人们开展业务的方式以及人们消费数据的方式？
2024-12-27 10:23:43
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原创 【深入解析】数据治理 | 逻辑数据仓库、数据编织与数据网格，掌握构建下一代数据架构的关键技术
企业可以将最核心的、高访问频率的数据保存在性能更高的物理数据仓库中，而将历史性或低频访问的数据存储在如 Hadoop 集群这样的低成本环境中。基于元数据驱动的架构使得逻辑数据编织能够按需完成数据集成工作，这意味着在数据集成过程中，逻辑数据编织可以动态地适应不同的数据需求。这种融合的方式，既能利用元数据驱动的数据编织优势，又能发挥数据网格的自治性，为企业提供全面的数据治理能力。数据网格将数据交付视为数据产品，并将其分类为三种类型：源域的数据产品、跨域的数据产品以及面向业务的数据产品。
2024-12-20 15:37:41
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原创 【应用场景】数据管理 | 六大数据虚拟化应用场景，解密世界500强安全可信数据管理利器
作为世界500强企业的首选，Denodo数据虚拟化平台以其强大的技术能力和丰富的应用场景，正在帮助全球企业实现数据驱动的变革。在这篇文章中，我们将深入解读数据虚拟化的六大应用场景，揭示其如何成为现代企业的核心竞争力。
2024-12-13 15:13:11
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原创 【重大突破】数据管理 | LLM + RAG + Agent AI，减少60%的人工干预，并实现自助数据管理
Denodo 智能助手不仅简化了数据管理的繁琐流程，减少60%的人工干预，更以智能化方式加速数据产品生命周期，助力企业快速达成目标。然而，Denodo 智能助手并不仅仅是一个普通的 AI 工具，它结合了 Denodo 平台的语义层与行业领先的 AI 算法，构建出一套真正高效、智能的解决方案，帮助用户快速完成复杂任务。从简化数据视图的创建，到实时辅助 SQL 编写，再到提升系统性能，Denodo 智能助手为企业提供了一个全方位的智能助手，帮助其在数据管理的每个环节中获得显著收益。
2024-12-12 13:47:20
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原创 【NoETL分享】数据治理 | 从 ETL 到 NoETL 的数据架构演进（上）
在当今数字化时代，数据管理与架构的演变对企业发展至关重要。本文将深入探讨数据架构从传统 ETL 到新兴概念的转变历程，剖析 ETL 与 NoETL 技术的差异及应用场景，通过实际案例展现其在不同企业中的实践成果，并对未来发展趋势进行展望，为读者呈现数据领域的前沿动态与发展方向。
2024-12-06 12:16:55
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原创 【DAMA特供】数据治理 | 驾驭数据洪流：构建敏捷高效的现代数据架构（上）
Gartner建议数据管理架构的技术选型上，在元数据成熟度与数据治理成熟度还不足够的情况下，企业尚未准备好使用数据编织或数据网格，建议优选构建逻辑数据仓库或者湖仓，捕获并开始使用元数据。主流数据架构模式演进，从早期基于关系型数据库进行整合的数据仓库，到可以将外部数据、非结构化数据统一入湖，再到云端数仓、湖仓一体等新架构的出现，随着数据量的增长，企业始终还在面临维护费用，包括人力、存储和时间的成本高昂，数据孤岛，以及无法提供业务用户所需灵活性和敏捷性、数据治理难度高等等问题。
2024-12-05 14:16:03
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原创 Denodo 在 Deepseek R1 生态中的商业价值：打通企业全域数据，助力 AI 私有化部署
Denodo 平台支持企业 在本地或私有云环境中运行 Deepseek R1，无需依赖外部 AI 服务器，确保数据完全掌控在企业手中。Denodo 通过“查询增强生成（Query RAG）”方案，直接让 AI 查询企业实时数据，确保 AI 生成的回答始终基于最新信息，帮助企业精准决策。
2025-02-26 17:40:45
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原创 数据虚拟化需求暴增52%！Denodo引领2025数据集成变革！如何通过数据虚拟化重塑现代企业的数据集成策略？
Denodo平台通过数据虚拟化技术，引领数据集成市场，助力企业实现数据整合效率提升3倍、运维成本降低50%、库存管理效率提高40%。其支持逻辑数据湖与混合架构，提供实时洞察，推动企业数字化转型与业务创新。
2025-01-26 09:15:00
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原创 数据分析效率提升3倍！Tableau与Denodo联合打造360全景商业智能
通过Denodo的数据虚拟化与Tableau的可视化分析，企业可整合多源数据，实现数据分析效率提升3倍、整合成本降低50%。广泛应用于个性化营销、动态库存管理和财务透明化，助力企业实现全面的数据驱动洞察与业务增长。
2025-01-26 09:00:00
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原创 80%数据湖为何失败？4大数据虚拟化策略助您逆转
80%的数据湖因缺乏治理和整合而失败，数据虚拟化通过语义层、安全控制、动态整合和实时分析解决这些问题。它显著提升数据利用率和业务敏捷性，为企业构建高效、可持续的数据湖提供关键支持。
2025-01-25 09:15:00
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原创 从小数据中挖掘大价值，Denodo平台助力企业提升效率80%！如何通过数据虚拟化打破数据孤岛，实现全局化的商业洞察？
Denodo平台通过数据虚拟化技术，整合大数据与小数据，解决数据孤岛问题，降低数据复制50%、运维成本80%，提升实时分析效率3倍，广泛应用于供应链优化、客户画像构建和合规审计，助力企业实现数字化转型。
2025-01-25 09:00:00
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原创 数据虚拟化3.0：Denodo 9.0如何实现50%更快的数据交付与智能探索”
Denodo 9.0通过数据虚拟化技术，实现了统一数据访问、自助式探索和智能搜索。其突破性功能提升了数据交付速度、准确性和业务敏捷性，为企业在多云架构和实时数据需求下提供高效的数据管理与决策支持。
2025-01-24 09:15:00
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原创 实时决策效率提升3倍！数据虚拟化助力企业打造高效“实时流数据“战略
Denodo平台通过数据虚拟化技术，帮助企业高效管理快速数据，实时整合和分析海量数据流，提升决策效率3倍，降低运维成本25%，广泛应用于工业预测维护、实时营销和金融监控等场景，助力企业抢占市场先机。
2025-01-24 09:00:00
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原创 效率提升70%，迁移时间减半！Denodo平台破解数据编织部署5大难题
Denodo平台通过5大核心功能，包括版本控制、自动化迁移、资源管理与监控，帮助企业高效应对数据编织部署挑战，实现开发效率提升70%，迁移时间缩短50%，推动数据驱动决策的全面升级。
2025-01-23 09:15:00
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原创 数据编织 | 数据虚拟化如何驱动快速数据战略：5大IT项目案例深度解析
数据虚拟化是快速数据战略的核心技术，支持敏捷BI、大数据集成、数据服务和单一视图应用。通过实时数据整合与快速交付，企业能加速决策，提高业务响应效率，构建灵活智能的数据架构，迎接未来数据驱动挑战。
2025-01-23 09:00:00
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原创 3倍效率提升，助力金融数据驱动：数据虚拟化构建投资决策的“智慧引擎”
数据虚拟化通过实时数据访问、跨平台整合和智能检索功能，助力金融机构提升数据分析效率3倍，优化投资决策流程，实现精准、敏捷的市场洞察，构建高效的金融数据智能化平台，抢占行业先机。
2025-01-22 09:15:00
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原创 NoETL更实时灵活 | 智能数据检索、动态数据缓存与成本最优执行计划联合保障无数据移动的下的数据交付性能
数据虚拟化通过智能数据检索、动态执行计划和缓存等技术，实现无需数据复制的高性能查询。本文探讨如何借助数据虚拟化，在逻辑数据仓库中提升查询速度、简化架构并满足实时数据交付需求。
2025-01-22 09:00:00
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原创 数据治理 | 5个关键步骤，用数据虚拟化 NoETL 打造清晰透明的治理型数据湖
数据虚拟化为治理型数据湖建立了统一的数据访问层，使用户无需关心底层数据存储的位置和结构即可访问数据。数据虚拟化在治理型数据湖中扮演着核心角色，它能够在不移动数据的情况下，实现跨存储系统的数据整合和实时访问，为用户提供透明且安全的数据服务。治理型数据湖通过在数据湖构建之初引入严格的数据治理和管理机制，确保数据湖中的每一项数据都经过验证和标准化。
2025-01-21 09:15:00
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原创 云数据整合的2大关键方案：如何用数据虚拟化打造灵活高效的多云数据架构
本文将探讨数据虚拟化在云环境下的2大核心方案，包括云逻辑数据仓库和云网关架构，并深入剖析其如何解决安全性、性能及数据传输问题，支持企业能够在不迁移数据的情况下，充分利用云端和本地的数据资源，打造灵活高效的数据架构。
2025-01-21 09:00:00
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原创 如何用数据编织、数据虚拟化与SQL-on-Hadoop打造实时、可扩展兼容的数据仓库？
在企业的现有数据平台基础上，引入数据虚拟化技术，逐步实现逻辑数据仓库的搭建。通过整合Hadoop、NoSQL和传统数据仓库，企业能够构建一个高度灵活的数据访问层，为大数据分析和实时业务决策提供支撑。
2025-01-20 17:34:51
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原创 NoETL | 数据虚拟化如何在数据不移动的情况下实现媲美物理移动的实时交付？
数据虚拟化（DV）系统如何为每个查询选择合适的优化技术呢？答案是基于成本的优化：针对一个查询，DV系统会生成一组候选执行计划，估算它们的成本，并选择成本估算最低的计划。
2025-01-20 17:16:41
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原创 破解智慧城市互操作性：5大挑战与3大技术助力大数据变革
随着全球城市化进程的加速，越来越多的国家和地区正朝着“智慧城市”的目标迈进。在这些智慧城市中，技术扮演着至关重要的角色，尤其是大数据和物联网（IoT）。这些技术不仅有助于提高城市运营效率，还能够改善市民的生活质量，使政府决策更加精准、及时。然而，在实现智慧城市的愿景时，互操作性成为了一个亟待解决的重大挑战。本文将深入探讨大数据如何推动智慧城市的建设，揭示互操作性面临的五大挑战，并介绍三种关键技术，助力智慧城市解决这些挑战，推动未来城市治理的变革。
2025-01-19 09:15:00
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原创 10倍数据交付提升 | 通过逻辑数据仓库和数据编织高效管理和利用大数据
首先，传统数据仓库需要大量的物理存储空间，并且往往需要对数据进行重复的存储和复制，这不仅增加了硬件成本，也导致了数据的冗余性和管理难度。数据编织（Data Fabric）是近年来兴起的一种全新的数据管理理念，旨在为企业提供一种灵活、统一的数据架构，帮助企业高效管理和访问分布在不同平台和系统中的数据。通过逻辑数据仓库与数据编织的结合，企业能够构建一个灵活、敏捷、可扩展的数据架构，提升数据的可访问性和处理效率，降低成本，并加速市场响应。同时，减少了传统数据仓库中复杂的数据整合过程，缩短了数据交付时间。
2025-01-19 09:00:00
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原创 【案例】BI交付 | 如何通过数据编织实现NoETL的高效数据处理与可视化
随着数据量的激增和业务需求的多样化，传统的ETL处理方式已经无法满足现代企业对BI交付的高效要求。数据虚拟化技术作为“ETL按需”解决方案，通过实时从数据源获取数据并进行转换，极大地提高了数据处理的效率和灵活性。Denodo作为领先的数据虚拟化平台，不仅优化了Voyanta的开发周期，还提高了系统的性能和可扩展性。在未来，随着Data Fabric概念的进一步发展和普及，数据虚拟化将成为构建智能企业数据架构的核心技术之一。
2025-01-18 09:15:00
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原创 大数据与Agent AI：如何通过数据虚拟化和智能代理实现跨越式增长的五大策略
数据虚拟化和Agent AI技术的结合，正在推动企业从传统的数据分析和BI向更加智能化、自动化的方向发展。通过这两项技术，企业能够在大数据环境中实现数据整合、实时分析和智能决策，从而提升业务效率，减少运营成本，并最终提高竞争力。未来，随着技术的不断进步，数据虚拟化和Agent AI将在更多行业中得到广泛应用，成为推动企业智能化转型和创新的核心力量。
2025-01-18 09:00:00
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原创 探索Hadoop集成：从核心组件到专业数据服务的全景分析
Hadoop生态系统将长期存在。作为近年来最重要的大数据支持技术之一，并且预计未来几年仍将继续发挥重要作用，Hadoop如今已成为通用数据集成系统（如数据虚拟化平台）的关键目标数据源之一。然而，Hadoop不仅仅是一个数据库或一款软件。它是一个复杂的生态系统，由多种高度异构的软件组成，运行于分布式数据环境中——几乎可以看作是一个独立的操作系统。因此，将Hadoop作为数据源进行集成，带来了一系列其他系统所没有的挑战。我们可以从思考将Hadoop作为数据源集成究竟意味着什么开始。
2025-01-17 09:15:00
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原创 5种数据编织应用场景：数据虚拟化如何推动分布式数据库的创新与探索
随着大数据和物联网（IoT）的迅猛发展，数据科学的各个领域也在不断进化。这些技术的结合不仅推动了科学、商业和市场决策的进步，同时也给信息检索带来了前所未有的挑战。尤其是在数据量不断膨胀的今天，找到有价值的数据变得比以往任何时候都更加困难。尽管良好的数据治理和文档化模型能够提供一定的帮助，但如何从分散在各个孤岛中的数据中找到有用的信息，依然是一大难题。在这种背景下，数据虚拟化（Data Virtualization）作为一种突破性的技术，带来了重要的变革。
2025-01-17 09:00:00
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原创 数字化转型中的分布式数据架构：从传统数据仓库到逻辑数据仓库的演进
分布式数据架构和逻辑数据仓库成为了企业实现高效数据管理和分析的关键解决方案。通过数据虚拟化技术，企业能够跨越不同数据源之间的技术障碍，快速整合分布式环境中的数据，实现对实时数据的高效访问与分析。在数字化转型的背景下，分布式数据库和逻辑数据仓库的结合为企业提供了一种更加灵活、高效的数据架构，为决策者提供及时且精准的洞察力。
2025-01-16 09:15:00
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原创 揭示数据编织的奥秘：8个关键点深度解析成本优化与数据虚拟化
数据编织作为一种全新的数据管理架构，正在引领企业迈向更高效的数据集成和分析时代。而在数据编织的实现过程中，数据虚拟化技术发挥了至关重要的作用，其中“成本优化”是数据虚拟化实现高性能的关键因素。本文将从优化方法、执行计划生成到性能提升，全面解析Denodo在数据虚拟化中的成本优化策略，以及其对数据编织和现代企业的意义。
2025-01-16 09:00:00
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原创 “数据编织”颠覆传统：5大理由告诉你数据虚拟化如何赋能自助式商业智能
数据虚拟化不仅是实现自助式商业智能的重要工具，也是数据编织架构的关键技术。2025年，随着数据复杂性和业务需求的不断增长，企业将更加依赖数据虚拟化来提升敏捷性、优化数据治理并实现实时数据分析。在制定数据战略时，企业应优先考虑将数据虚拟化作为核心技术，为未来的数字化转型奠定坚实基础。
2025-01-15 09:15:00
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原创 2025年生物制药数据治理的6大趋势与机遇：如何应对挑战并脱颖而出
数据治理已经从单纯的数据管理工具，逐步演变为加速业务创新的重要驱动力。在生物制药领域，2025年的数据治理将围绕实时性、安全性、易用性和智能化展开，推动企业从分散的数据资源中挖掘更大的价值。通过关注行业趋势并采取灵活的应对策略，
2025-01-15 09:00:00
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原创 2025 Hadoop 增值指南：通过数据虚拟化提升Hadoop投资价值200%以上
通过结合数据虚拟化技术和先进的工作负载管理策略，企业可以充分释放Hadoop的潜力。2025年，随着技术的发展和企业需求的演变，Hadoop的价值不再局限于数据存储，而是通过与上下文信息的整合，为业务决策提供全面支持。企业应积极采用上述策略，以实现Hadoop投资的最大化，在数字化转型中占据竞争优势。
2025-01-14 09:15:00
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原创 数据湖与逻辑数据仓库的兴起：迈向 NoETL 数据虚拟化时代
逻辑数据仓库通过数据虚拟化技术，为企业提供了一种灵活、实时且高效的数据管理方案，帮助企业摆脱数据孤岛的困扰，提升跨部门协作的效率，并在竞争激烈的市场中保持敏捷性。
2025-01-14 09:00:00
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原创 2025年数据虚拟化的7大关键策略：全面保障业务应用服务质量QoS
数据虚拟化技术逐渐成为企业数据管理的重要工具。它通过在异构数据源之上提供统一的抽象层，简化数据访问和整合的复杂性，为企业的运营（事务性）和信息（BI 报告/分析）应用提供高效支持。数据虚拟化不仅可以打破传统数据孤岛，还能灵活适配业务需求，为企业带来更加敏捷的数据使用方式。在企业级部署中，数据虚拟化通常作为一个共同的数据层，支持具有不同服务质量（QoS）要求的多种业务应用。其服务质量的保障涉及数据量、并发性、延迟等多个关键方面，这对企业实现高效运营和准确决策至关重要。
2025-01-14 09:00:00
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原创 数字化创新与超个性化：银行业如何运用数据驱动的行为科学提升客户体验
在零售银行领域，数据驱动的洞察力可以揭示客户的行为，但往往难以捕捉客户做出某些决策背后的原因。这个“原因”涉及到心理驱动因素，如损失厌恶、从众心理和情感偏差，它们在很大程度上塑造了金融行为。尽管拥有大量客户数据，许多银行在客户参与度和信任度方面仍然面临挑战，因为传统的数据方法忽视了这些潜在的动机。为了弥补这一空白，银行应优先考虑以用户为中心的设计，并结合行为洞察，创造能够在情感和功能上共鸣的体验。通过将数据分析与行为心理学相结合，银行可以促进信任、透明度以及便捷的导航，提升客户满意度和忠诚度。
2025-01-13 14:47:47
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原创 新一代数据管理模式虚拟化如何重塑企业数据战略与决策？及与传统模式对比
在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业发展的核心驱动力。然而，随着数据量的激增和数据源的多样化，如何高效、灵活地管理和利用数据，已成为企业面临的最大挑战之一。传统的数据管理方法，如ETL（提取-转换-加载）、ESB（企业服务总线）和MDM（主数据管理），在满足基本需求的同时，也存在诸多局限性。随着技术的不断发展，数据虚拟化（Data Virtualization, DV）成为了企业数据管理的“黑马”，以其独特的方式解决了传统方法的瓶颈，为企业提供了更加灵活、实时的解决方案。本文将深入探讨。
2025-01-13 09:45:00
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原创 数据虚拟化与自助BI：如何实现数据驱动决策，推动业务快速达成目标？
自助式商业智能（Self-Service BI）是一种让企业用户，尤其是非技术人员，能够在无需IT部门的干预下，自己设计、生成和部署报告、分析和数据可视化的技术。Gartner的IT术语表中将自助式BI定义为：在一个经过批准和支持的架构与工具组合内，最终用户能够设计和部署自己的报告和分析。自助式BI的核心在于让业务人员能够灵活、高效地访问数据，进行即时分析，从而加速决策过程。数据虚拟化是一种现代的数据集成技术，它能够在不移动或复制数据的情况下，为用户提供对不同数据源的实时访问。
2025-01-13 09:00:00
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原创 主数据管理与数据虚拟化：究竟哪个先出现？如何协同应用？
主数据管理（MDM）指的是通过一系列流程、治理、政策和技术，帮助企业创建并维护一个统一的、可信的数据源，通常被称为主数据。主数据通常包含关键业务实体的信息，如客户、产品、供应商和位置等。MDM的目标是整合来自不同系统（例如CRM、ERP、HRM等）的数据，创建一个统一、一致且权威的参考数据源。例如，考虑一个在网上和实体店均有经营的零售企业。该企业的客户数据（例如姓名、地址、联系方式等）存储在多个系统中：电商平台、店铺销售点系统和客户关系管理（CRM）系统。MDM可以确保保持一个真实的客户视图。
2025-01-12 09:15:00
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原创 揭秘数据虚拟化 | 虚拟化价值与数据库虚拟化、服务器虚拟化以及数据可视化的区别
尽管数据可视化工具能够在一定程度上进行数据整合与处理，但它们的功能更偏向于数据的分析与展示，而非数据的访问与管理。这种技术与数据虚拟化的关注点完全不同，服务器虚拟化更多地聚焦于IT成本优化与资源灵活性，而数据虚拟化则旨在提升数据访问的敏捷性与业务洞察力。数据虚拟化提供了一种灵活且统一的方式，让数据消费者能够快速获取所需的数据，而不必深入了解底层数据源的结构。这种用户友好的特性极大地提升了消费者的使用体验。通过数据虚拟化层的元数据管理功能，企业可以追踪数据的来源、变化与使用情况，从而满足数据治理与合规要求。
2025-01-12 09:00:00
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