什么是数据抽象层？

使用数据抽象隐藏复杂性并简化信息访问

数据抽象层 缩小了业务需求和源数据的原始形式之间的差距。数据虚拟化 的这种最佳实践实施具有以下好处：

• 简化信息访问 — 将业务和 IT 术语和技术衔接起来，使两者都能成功。
• 数据的通用业务视图 — 通过企业信息模型或 “Canonical” 模型，跨应用程序获得灵活性、效率和重复使用。
• 更准确的数据 — 在所有数据源中始终如一地应用数据质量和验证规则。
• 更安全的数据 — 通过统一的安全框架，在所有数据源和消费者中持续应用数据安全规则。
• 端到端控制 — 使用数据虚拟化平台持续管理跨多个源和消费者的数据访问和交付。
• 业务和 IT 改变绝缘 -使消费应用程序不受源改变的影响，反之亦然。业务用户和应用程序开发人员可以使用更稳定的数据视图。IT 可以在不影响信息用户的情况下进行持续的更改和物理数据源的迁移。

TIBCO 的数据抽象参考架构

使用 TIBCO 数据虚拟化进行数据抽象

• 应用层 — “应用层” 用于将业务层映射为每个数据使用者（用户或应用程序）希望使用数据的格式。这可能意味着将 Web 服务的格式设置为 XML，或者创建具有不同别名的视图，这些别名与使用者习惯查看其数据的方式相匹配。
• 业务层 — “业务层” 的前提是，企业有标准或规范方式来描述客户和产品等关键业务实体。在金融行业，人们经常根据金融工具和发行人在许多其他实体中获取信息。通常，数据建模人员将与业务专家和数据提供商合作，定义一组代表这些业务实体的 “逻辑” 或 “规范” 视图。这些视图是可重复使用的组件，可以也应该通过应用层被多个使用者使用。
• 物理层 — 在 “物理层” 中，数据源被集成到抽象中。此处还在此处定义了增值任务，例如名称别名、价值格式化、数据类型转换、派生列和轻量数据质量检查。此处使用的元数据通常来自物理源。