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title: "データ仮想化"
slug: "vectorization-37"
category: "data"
updated_at: "2025-12-30"
description: "異なるデータソースを統合的に扱う技術"
tags:
- "データ
- 仮想化
- アクセス"
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## データ仮想化とは？
## 意味・定義
データ仮想化とは、異なるデータソースを統合的に扱うための技術です。これにより、ユーザーは複数のデータベースやストレージシステムに分散している情報を、一つの統一されたビューとして利用することができます。データの物理的な配置に関係なく、必要な情報をリアルタイムで取得できるため、業務の効率化や迅速な意思決定が可能になります。
## 目的・背景
データ仮想化の必要性は、企業が扱うデータ量の増加とその多様性にあります。従来のデータ管理方法では、異なるシステム間でデータを移動させたり、統合するための手間がかかり、情報の更新や分析が遅れることがありました。データ仮想化は、こうした課題を解決し、リアルタイムでのデータ分析を支援するために開発されました。これにより、企業はより迅速に市場の変化に対応できるようになります。
## 使い方・具体例
- データ分析チームが、複数のデータベースから必要な情報をリアルタイムで集約し、迅速にレポートを作成する際に利用します。
- マーケティング部門が、異なる顧客データソースを一元化して、ターゲット層の分析を行う際の基盤として活用します。
- IT管理者が、異なるシステムのデータを統合して、システム間のデータ整合性を保つためのツールとして用います。
- ビジネスインテリジェンスツールが、データ仮想化を利用して、ユーザーが必要な情報を直接取得できるインターフェースを提供します。
## 関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
- [データベース](/database/)
- [データ統合](/data-integration/)
- [ETL](/etl/)
- [ビッグデータ](/big-data/)
- [クラウドコンピューティング](/cloud-computing/)
## まとめ
- データ仮想化は、異なるデータソースを一元化して扱う技術です。
- この技術は、迅速なデータ分析と意思決定を可能にします。
- 業務の効率化を図るために、多様なシーンで利用されています。
## 現場メモ
データ仮想化を導入する際には、データの整合性やセキュリティに注意が必要です。異なるソースからのデータを統合することで、意図しないデータの重複や矛盾が生じることがあります。事前にデータのクレンジングや整備を行い、導入後も継続的に監視する体制を整えることが重要です。データ仮想化
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