数据虚拟化(data virtualization)是用来描述所有数据管理方法的涵盖性术语，这些方法允许应用程序检索并管理数据，且不需要数据相关的技术细节，例如它格式化的方式或物理位置所在。

　　数据虚拟化技术会建立中间件，或者服务，IT架构层中数据可以从不同来源被聚集、查看并分析。该技术希望从传统集成方法(比如ETL还有数据库整合)中节省时间和费用，因为实际数据从未被从源系统中物理移动。 IT专家和数据管理分析人士表示，当数据虚拟化工具对IT领域还是相对较新的话题时，它已经经历了“增长之痛”，组织也正在日益增加这种技术在公司的应用。最关键是知道这项技术用在哪些应用上比较合适。

　　数据虚拟化开启经济引擎

　　电信网络壮大，对于能源的消耗也在不断加剧。数据虚拟化能更好的资源集中管理和更高的服务效率。但是这个被人称为"绿色数据中心的经济引擎"也会带来一些潜在的危险。当前，3G与全业务运营给通信行业IT应用带来了巨大的发展机会，数据虚拟化技术已经成为众多运营商跃跃欲试的选择，从几起已有的典型部署来看，数据虚拟化技术不仅实现了IT系统的高效、灵活，而且兼顾实现了低成本与绿色IT等重要目标。

　　但是，数据虚拟化的应用程序运行效率差异很大，有的能够做到接近原始物理环境下运行的效率，有的则低劣到终端用户所难以接受的程度。那些像大数据库系统或者微软的EXCHANGE应用，需要占用大量的I/O和内存资源，并不适合实施数据虚拟化技术。此外，数据虚拟化也会给存储带来一些潜在的危险。由于很多数据虚拟化候选者运行在分布式X86系统上，因此很容易忘记更加集中化的虚拟资源架构可能造成的影响。

　　数据虚拟化技术适宜应用需关注

　　IT专家和数据管理分析人士表示，当数据虚拟化工具对IT领域还是相对较新的话题时，它已经经历了“增长之痛”，组织也正在日益增加这种技术在公司的应用。最关键是知道这项技术用在哪些应用上比较合适。

　　当数据虚拟化工具概念首次出现时，其应用主要集中在金融服务、通讯和政府行业。但是在过去 的24个月中，不同行业的公司对数据虚拟化工具的采用有极大地增长，包括卫生、保险、零售、制造、电子商务和娱乐行业。概念日益流行要归功于技术的突飞猛进，例如它增加了对非结构化数据、云数据和数据服务开发的支持——但是也要注意，数据虚拟化正是这些的技术的应用。然而，如果要决定采用数据虚拟化工具，建议还是从一个相对简单的项目开始，例如实时BI项目，这需要从两到三个数据源汇集信息，应用性能不一定是个关键问题，但有时候必须要小心关注。

　　中小企业适时扩展数据虚拟化

　　在一般情况下，大型企业都是所有新技术的尝鲜者。此外，较大型企业拥有更多数据孤岛，因此，他们能够更容易地判断新数据整合投资是否值得。数据虚拟化针对数据整合、迭代开发过程和快速适应变化的简单方法提供了解决方案灵活性。通过数据虚拟化，这些IT部门能够快速开发和提供必要的信息以支持新的分析和决策过程。因此，数据虚拟化在中小企业或者在大型企业的项目级别阶段同样适用。

　　中小企业面临的挑战是IT资源不够、厂商支持不够，预算不够，但还有一个就是中小企业要不断发展，他们最希望把钱用到刀刃上。虚拟化与生俱来的优势一定会为发展中的中小企业提供相辅相成又切实可行的解决方案，同时，又不会造成金钱的浪费和设备的闲置。我们期待更多的中小企业客户能拥抱数据虚拟化，切实为他们的业务增效，希望不久的将来能听到更多来自中小企业客户如何采用虚拟化的声音。