引入数据仓库的目的是针对分布在大量孤立事务系统的所有企业数据提供一个集成视图。如今，为了向所有业务用户和数据科学家提供集成的数据视图，组织使用了各种各样的新数据架构，比如数据湖、数据中心、数据湖仓库等等。
但这对于业务用户而言，效果远不理想。如果他们需要数据，应在哪里获取数据，又该如何集成数据呢？特别是在当下，组织希望成为一家数据驱动型组织，顺畅地访问数据变得至关重要。
一种支持这种方案的较受欢迎的新架构就是数据结构。借助数据结构，组织可以将现有的事务和数据交付系统进行封装（包装），使所有独立系统看起来像是一个集成系统。
数据结构无法购买，只能自行开发。开发方式有很多种，采用的技术也各有不同。本白皮书将探讨使用数据虚拟化创建数据结构的各种益处、按需数据集成、高工作效率、易于维护、通过查询下推充分发挥底层技术的作用、集中化数据安全、嵌入式元数据支持、针对面向记录和面向集合的数据访问的内置支持以及人工智能支持。
