五种数据虚拟化方式完善数据仓库
共同基金经理消除“叛逆”金融数据集市—一个共同基金公司运用数据虚拟化,让150多个金融分析师建立投资组合分析模型,用分析工具利用一个10TB的金融研究数据仓库提供的广泛的投资金融数据。在引入数据虚拟化之前,分析师经常创建新的卫星数据集市为每一个新的项目提供有用的数据子集。为加速和简化数据访问,杜绝不必要的高成本和多余的物理集市,公司用数据虚拟化创设了虚拟的由一套稳健的、可重复利用的图表构成的数据集市,直接按需要访问财务数据仓库。这使得分析师花更多时间用于分析而不是用于访问,因而提高了投资组合的回报率。IT团队也消除了额外的,不需要的集市而且省掉了维护这些物理集市的成本。[page] 4.补充提取、转换与加载(ETL)流程
提取、转换和加载(ETL)中间设备是为数据仓库的加载所选择的工具。然而,有些情况下提取、转换与加载(ETL)工具并不是最有效的方法。一些例子包括:
提取、转换与加载(ETL)工具缺乏易于访问数据源的界面,例如,数据来自一套如SAP这样的应用系统或来自新技术如网络服务中。
唾手可得的,现有的虚拟图表或者可以重复使用的数据服务,而不是从零开始建造新的提取、转换与加载(ETL)脚本
紧凑的批处理视窗需要在提取、转换与加载(ETL)之前访问、提取和联合活动以预处理和虚拟化阶段。
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