BI工具如何支持跨不同云数据库的跨云分析？

商业智能工具通过统一的虚拟层实现跨云分析，该虚拟层抽象了不同云数据库（例如AWS RDS、Azure SQL、Google BigQuery）的底层差异。它们克服了数据孤岛问题，允许在混合云或多云部署中进行集成分析，其中数据驻留在不同的环境中。关键功能包括跨数据库方言的查询转换、安全的数据访问和整合的可视化。 此功能的核心是联合引擎或虚拟化层，它映射元数据（模式、数据类型）并将查询翻译成每个数据库的原生语言（例如SQL）。至关重要的是，这些工具通常采用“查询下推”技术，将处理直接推送到源数据库。这利用了原生的可扩展性，并避免了不必要的大规模数据移动。然后，商业智能工具聚合并可视化这些单独的结果。实际应用包括分析跨AWS Redshift的销售数据、Azure Cosmos DB中的客户数据以及GCP上Snowflake中的营销数据。 实施跨云商业智能涉及：1）为每个源数据库定义安全连接和元数据映射。2）在虚拟化源之上构建逻辑数据模型和语义层。3）针对此统一模型创建商业智能报告/查询。该工具处理查询分解、优化和结果合并。这带来了显著的业务价值：基于整体数据视图加快决策制定，无需昂贵的整合，同时通过最小化数据复制来满足数据驻留要求。由于数据通常保持原位，安全性得到了维护。