多源异构数据库的实时数据同步，需要将不同来源、格式和结构的数据进行整合、清洗、转换、合并、分析，形成统一的、一致的视图。其中，数据清洗是将数据中的噪声、异常值、不一致和重复的数据去除，提高数据质量；数据整合、转换、合并是要解决数据格式、类型、单位之间的兼容性问题，从而确保数据有序、安全、合规的流通，保障数据的一致性和完整性。

在整个过程，我们要解决数据来源的差异、数据语义的差异、数据质量的差异、数据安全性的差异、数据隐私的差异、数据集成技术的差异、数据质量的差异、数据访问权限的差异等问题。为此，我们通常会选择搭建数据仓库和数据湖，将所有数据物理集中起来，就好比在现实世界中修建了一个庞大的仓库，里面装的有结构化、半结构化、非结构化数据。

而今，随着数据量爆炸性增长，业务端用数需求和用数人员的持续增长，对实时数据融合、高效数据开发、自助看数用数的需求同步增长。

而通过传统数据仓库、数据湖、数据仓库这种方式，就离不开大量的 ETL 工作，耗时又耗力，即使数据团队投入巨大努力，也难以满足业务部门看数用数需求。同时，建立了数据仓库、数据湖后，需要将业务数据从业务数据库系统迁移到这些平台，而由于各种性能问题，还需要将数据进一步迁移到不同类型的数据集市，导致了多次不必要的数据复制、计算和存储，给企业造成巨大的成本压力。

相比之下，逻辑数据平台就实现了“实时数据高效同步、开发难度低”等显著优势。

具体来看，逻辑数据平台通过数据虚拟化的技术手段，将企业多源异构数据进行逻辑层面的统一整合，形成物理分散但逻辑统一的虚拟数仓，它允许用户在不搬迁原始数据的前提下，实现多源异构数据的集成整合，并通过逻辑视图提供统一的数据服务，以及统一的数据访问控制，实现高效、轻松、灵活地访问、查询和操作数据，以便更好地支持业务决策。

逻辑数据平台的背后，是 Data Fabric（数据编织）这一全新的数据架构理念的支撑。在国内 Data Fabric（数据编织）架构理念的实践者和引领者——Aloudata 大应科技看来，Data Fabric（数据编织）的关键在于优化多源异构数据的发现与访问，实现数据的灵活且业务可理解的交付，在于连接数据而非集中数据，强调自助服务而非专家服务，以及主动智能而非被动人工操作。

Aloudata AIR 逻辑数据平台，便是基于这一理念的产物，其通过自研的数据虚拟化技术，以及查询下推和查询加速功能，能够帮助用户轻松实现多源异构数据的逻辑连接、快速访问和查询，并能够根据业务分析需求，进行跨数据源的数据整合，以及灵活开展数据分析和应用工作。

目前，Aloudata AIR 逻辑数据平台已在多个极高复杂度的数据生产和消费环境中落地应用，帮助招商银行构建了统一的敏捷数据使用平台，使业务团队不再四处寻找所需数据，在一个地方即可统一查找和理解数据，并通过逻辑视图定义和自动化编排，更轻松地处理和准备数据，每月由业务团队自助生成的数据已占总数据的 70% 以上，ETL 压力显著降低。同时，动态集成和自动化编排减少了不必要的数据复制、计算和存储，至少节约了 50% 以上的存算成本。

如您正考虑采用一套高效实现多源异构数据库的实时数据同步、开发难度低的产品，提升业务看数用数效率和自助性，不妨了解下Aloudata AIR逻辑数据平台，为您带来帮助。