数据虚拟化是一种数据管理方法，允许应用程序检索和操作数据，而不需要有关数据的技术细节，例如数据在源处的格式化方式或物理位置，并且可以提供单个客户视图（或另一个客户视图）。整个数据的实体的单一视图）。数据虚拟化有多个前沿领域，包括：
几乎所有新设备、车辆或机器人设备都嵌入了传感器。供应链管理希望预测流中的变化。所有数据都会移动，但第一代数据 虚拟化工具是为静态数据设计的。流数据准备将移动数据转换为流表。表中的行随每个事件更新。它们不连接到磁盘上的数据，而是直接连接到流。
第虚拟化数据科学模型输出
人工智能和数据科学是非常热门的技术领域。数据科学家吞噬数据，并创建算法。该算法会生成代表基于原始数据的预测的派生数据。数据虚拟化的新领域是 电话号码列表 将这些模型的输入和输出作为数据服务提供，并在所有相关团队、利益相关者和应用程序中保持一致。
数据虚拟化为评估算法的团队提供一致的数据视图，以开发准确且有用的模型，从而加速数据科学的发展。一旦数据科学家团队找到了一种有前途的算法，下一个新选择就是将其加载到“模型操作化”工具或模型操作中。模型运营工具管理算法的生命周期和部署。
API 是现代数字业务的应用程序到
在某些情况下，API 是一种商业模式。但 API 需要像产品一样进行管理，这就是 API 管理工具发挥作用的地方。“有人可以对这些数据应用 API 吗？” 这是数据 电话号码 工程师今天收到的另一个常见请求。当然，我们可以向服务公开 REST接口，但我们应该这样做吗？谁打来的？多少次？企业访问 API 会收取费用吗？多少？DaaS工具允许人们选择他们想要作为 API 显示的数据视图。管理工具API 将这些 API 作为产品进行管理。将虚拟数据转化为服务是数据虚拟化的第三个前沿领域。
