BI工具如何在不影响性能的情况下支持多源数据集成？

BI工具支持多源数据集成，同时通过分层架构方法保持性能。关键概念包括*数据虚拟化*（无需移动数据即可查询实时数据）和*内存处理*（使用RAM提升速度）。这种能力对于跨不同来源（如数据库、云应用、电子表格）提供统一分析至关重要，且不会产生大量复制延迟。 核心技术包括：针对多样化数据源的*强大连接器*；为提高效率而重写查询的*查询优化引擎*；*缓存*常用数据子集；统一转换业务逻辑的*语义层*；以及（云/本地部署的）*可扩展计算资源*。性能取决于通过虚拟化/ELT、索引和工作负载分配来最小化数据移动。这支持在整合数据上进行实时仪表盘和复杂分析，打破运营孤岛。 典型步骤：1）通过原生API/ODBC连接到数据源。2）应用转换/映射（通常是ELT模型）。3）有选择地实施轻量级实例化/缓存。4）利用内存引擎进行计算。5）使用索引分布查询。应用于统一客户视图或供应链跟踪时，这能从异构数据中更快获得洞察，提高敏捷性并减少基础设施开销。